• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1447-1451
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• 2008

저수지 군 연계 운영을 위한 각 댐에서의 방류량을 결정하기 위해서는 대개 각 댐의 초기 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 수요량, 기간별 발전 목표 달성 정도, 그리고 예상되는 미래유입량 등이 추정되어야 한다. 본 연구에서는 댐 군 연계운영을 위한 일별 최적화 모형인 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model, 4.2)의 상위 단계의 더 큰 단위 기간에 활용될 댐 군 연계 운영 기본 가이드라인을 신경망 기법을 활용하여 도출할 수 있을 지를 실험해 보고자 한다. 이 방법은 기본적으로 CoMOM이 제시하는 일별 운영 계획의 결과가 최선의 정책일것이라는 가정에 근거하고 있다. 즉, 주어진 상황에서 일별 CoMOM이 제시하는 결과를 교사 신호로 하여 신경망 학습을 수행하고, 이 결과를 통해 규칙(Rule)을 생성하는 과정으로 요약할 수 있다. 신경망 분석은 CoMOM이 이수기 모형인 점을 고려하여 이수기만을 대상으로 실험하였으며, 단위 분석기간을 10일로 택하여 미래 10일간의 방류량을 결정하는 것을 목표로 하였다. 신경망 모형의 입력요소로는 각 댐의 초기 유효 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 10일간의 수요량, 그리고 향후 한달 동안의 예상 유입량을 적용하였고, 출력요소로는 CoMOM에서 제시한 방류량 결과를 사용하였다. 모형의 유효성을 검증하기 위해 한강수계의 이수기를 대상으로 과거의 유입량 자료가 재현된다고 가정하고, 모의운영을 통하여 적합성을 분석하였다. 이를 위해 매일 단위의 실제 댐 군 연계 운영의 상황을 모의할 수 있는 실시간 시뮬레이션을 적용하였으며, 신경망 모형의 운영 기준에 의해 결정된 향후 10일 동안의 총 방류량이 해당기간 동안 동일한 양으로 나누어 방류된다는 가정 하에 모의 운영하였다. 그리고 도출된 운영 결과는 최종적으로 실적과의 평균저수량, 발전량, 여수로 방류량 비교를 통해 평가하였다.

• 산업공학
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• 제23권4호
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• pp.311-318
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• 2010

In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.327-334
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• 2015

다양한 형태의 미들웨어가 레거시 시스템과 신규 시스템의 통합을 위해 고안되었다. 미들웨어의 대표적인 형태로는 RPC(Remote Procedure Call), MOM(Message Oriented Middleware), TM(Transaction processing Monitor) 등이 있다. MOM 방식의 대표적인 모델인 PS(Publish/Subscribe)는 시스템의 결합도(coupling)가 낮고 낮은 결합도로 인해 높은 확장성(Scalability)를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 한편으로는 응집도(cohesiveness) 또한 낮아진다는 단점이 있다. 이에 비해 RPC 방식은 응집도가 높으나 결합도 역시 높다는 단점이 있다. 본 논문에서는 RPC와 PS의 단점을 서로 상쇄시킬 수 있는 하이브리드 모델의 설계와 구현 방안을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.289-293
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• 2005

본 연구에서는 일별 저수지군 최적연계운영 모형(CoMOM 4.0 : Coordinated Multireservoir Operating Model version 4.0)을 낙동강 수계 실시간 일별 운영에 CoMOM을 적용할 경우를 상정하여, 불확실성을 고려한 실시간 모의 운영을 수행하였다. 실시간 일 운영 시 며칠 정도의 유입량 예측은 가능할 것으로 예상하여 유입량 예측일수의 정확도 증가에 따른 연계 운영 효과를 산정해 본 결과, 전반적으로 과거 실적치에 비하여는 좋지만, 예측일 수가 늘어남에 따라 수계 내 연간 평균 저수량은 감소하는 대신 평균 발전량은 증가하여, 연계운영 총체적 효과가 기하급수적으로 증가됨을 알 수 있었다. 미래 유입량을 전혀 예측하지 못할 경우에는 일평균 유입량을 예측 유입량으로 하여 실시간 댐군 연계모의운영을 하였고, 그 경우에도 여수로 방류로 인한 수계 외 유출을 연 평균 약 214백만$m^3$ 정도 감소시키는 반면, 수계 내 전체 댐 군의 평균저수량을 55백만$m^3$ 증가 시키며, 연간 평균 발전량은 25GWh (약 22.5억원/년의 추가 발전수입) 증가 시킬 수 있을 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.284-288
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• 2005

본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1383-1387
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• 2008

우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 이수관리와 치수관리가 분리될 수 없고, 하천유역 상 하류의 수량과 수질은 유기적으로 연관되어 있으므로 수자원관리는 하천유역단위로 통합적으로 이루어져야 한다. 특히 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질 목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간 정보로 획득하면서 기상과 유출 분석기술을 활용하여 운영기간 동안의 용수수요와 공급을 예측하고, 이를 바탕으로 하천과 저수지의 수량과 수질을 고려한 유역 저수지군 시스템의 최적 물공급계획을 수립 시행할 수 있도록 지원하는 통합 물관리 Toolkit과 운영 기술이 필요하다. '유역통합 물관리시스템(IRWMS)'은 유역의 유출량 산정과 예측을 담당하는 유역유출 예측시스템(RRFS)과 연동하여 장 단기 저수지군 시스템의 최적운영 의사결정을 지원하기 위한 월단위 최적운영모형(SSDP), 일단위 최적운영모형(CoMOM), 그리고 유역물배분 모의운영모형(KModSim)이 포함되어 있다. RRFS로부터 예측된 수계내 소유역별 유입량 및 수요량(농업, 공업, 생활용수) 정보를 토대로, SSDP 또는 SSDP-CoMOM 연계모형으로부터 구한 월 또는 일 단위 최적저류량 및 방류량을 산정, 이를 KModSim 모형에 입력하여 장 단기 모의를 통하여 유역 물관리 의사결정의 최종단계에 해당하는 저수지군 최적방류량 결정에 필요한 정보 및 시나리오를 제공하게 된다. 본 연구에서는 개발된 저수지운영 요소모형들을 이용하여 금강수계 저수지군의 연계운영에 적용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2012

수자원의 효율적 이용 및 관리는 심화되고 있는 기후변화에 선제적으로 대응하고 발생가능한 물위기에 대비하기 위한 필수조건이다. 그 중 가장 핵심이 되는 요소는 댐에 저수된 물을 효과적으로 이용하는 것, 즉 댐 건설목적에 따라 시간 및 공간별로 적절하게 할당시키는 것이라고 할 수 있다(Kim, 1998). 그러나 단일 댐의 운영과는 달리 수계내 댐군의 연계 운영은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 연계된 댐들간 저수 상황을 고려하여 유역내 시 공간적인 용수 수요의 지속적인 충족을 위하여 유입량 예측의 정확성을 높이도록 하고, 상류 댐에 최대한 저류하도록 하며, 여수로 방류 같은 불필요한 방류를 최소화 하고, 서로 상충되는 목표를 갖고 있지만, 홍수용량 및 발전수위를 최대로 확보하도록 하여야 한다. 이처럼 댐 운영을 위한 실제 상황은 단일 목적에 의한 최적화와는 달리 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들간의 타협, 조정을 필요로 한다. 댐군의 연계운영 문제는 1960년대 초부터 현재까지 활발히 연구가 진행되어 온 분야 중 하나이나 문제의 복잡성과 어려움으로 인해 아직까지도 최선의 방안을 제시하기 어려운 문제이다(ReVelle, 2000). 이를 위한 방법은 시뮬레이션 모형 활용기법과 최적화 모형 활용기법으로 대별할 수 있으며 각 방법의 서로 다른 구조적 특성과 장단점으로 인하여 이원화된 체계로 사용되는 것이 현재의 국내 실정이다. 대부분의 실무에서는 이해도도 쉽고, 비교적 결과를 빨리 도출할 수 있는 시뮬레이션 기반의 모형을 활용하며 대표적으로 HEC-5, K-ModSim, HEC-ResSim 등이 활용되어왔다. 반면, 학계에서는 DP, MIP, SLP, SDP 등 최적화기법을 댐운영에 활용 할 것을 제안하고 있지만, 활용에 대한 거부감이 남아있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화기법의 원론적 비교를 통해 각 방법의 장단점과 한계점을 분석하고, 왜 이원화된 사용체계로 되었는지에 대한 고찰과 이에 대한 해결책으로 시뮬레이션모형의 장점과 최적화기법의 장점을 결합한 모형을 제안한다. 국내에는 Kim and Park(1998)이 시뮬레이션 기반의 최적화 모형 CoMOM(Coordinated Multi-Reservoir Operating Model)을 개발하였으며, 이후 21C프론티어 연구사업(2001-2011)에서 모형의 보완수정 검증을 통해 실무 활용도를 높여 왔다. 본 연구를 통하여 거부감의 원천을 추적해 보고, 타당한 이유가 있는지 대한 것을 심층 분석해보고, CoMOM모형과 시뮬레이션 모형, 다른 최적화 기법들과의 원론적 비교를 통해 각 방법들의 효율적인 활용방안과 최적화모형의 구체적인 활용방안을 제시하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.963-973
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• 2023

Non-orthogonal multiple access (NOMA) is considered a key candidate technology for next-generation wireless communication systems due to its high spectral efficiency and massive connectivity. Incorporating the concepts of multiple-input-multiple-output (MIMO) into NOMA can further improve the system efficiency, but the hardware complexity increases. This study develops an energy-efficient (EE) subchannel assignment framework for MIMO-NOMA systems under the quality-of-service and interference constraints. This framework handles an energy-efficient co-training-based semi-supervised learning (EE-CSL) algorithm, which utilizes a small portion of existing labeled data generated by numerical iterative algorithms for training. To improve the learning performance of the proposed EE-CSL, initial assignment is performed by a many-to-one matching (MOM) algorithm. The MOM algorithm helps achieve a low complex solution. Simulation results illustrate that a lower computational complexity of the EE-CSL algorithm helps significantly minimize the energy consumption in a network. Furthermore, the sum rate of NOMA outperforms conventional orthogonal multiple access.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.283-286
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• 2007

현재까지 이수관리를 목적으로 저수지 또는 저수지군의 최적(연계)운영모형 개발에 관한 연구들을 다수 수행한 바 있는데 그 예를 들면, 한강, 금강, 낙동강 수계에서 Hydro-scheduling 모형과 CoMOM(Coordinated Multi- reservoir Operating Model for Han River Basin)을 적용하였고 특히 낙동강 수계에 대해서는 저수관리시스템을 개발하여 적용하였다. 그러나 이러한 적용 사례에도 불구하고 이수 물관리의 근간이 되는 수계 저수유출을 모의할 수 있는 모형은 정립되어 있지 못한 실정이다. 본 연구에서는 수계별 한정된 수자원의 효율적 관리를 위한 기존댐의 연계운영과 병행하여 댐 상 ${\cdot}$ 하류 유출을 고려한 종합적인 수자원관리방안 수립의 필요성이 대두됨에 따라, 저수기 램 상 ${\cdot}$ 하류의 수계 주요지점에 대한 하천유출상황을 모의할 수 있는 모형을 개발하였다.