• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-75
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• 2004

본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제2권4호
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• pp.123-129
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• 2002

본 연구에서는 3층 신경망 모형에 의해 충주호의 유입량을 예측한 결과들을 이용하여 신경망 모형의 저수지 유입량 예측 특성을 분석하였다. 신경망 모형의 적절한 입력층 및 은닉층 뉴런 개수, 학습회수를 제시하였으며, 학습 첨두유량 크기가 예측된 첨두유량보다 작을 경우 예측 값이 과소평가되는 특징을 확인하였다. 또한 뉴런 개수, 학습회수가 과다할 경우 발생 가능한 과적합 현상을 확인하였으며, 정확한 예측을 위해 필요한 최소 학습자료 기간도 제시하였다. 결과적으로 충주호의 경우 $8{\sim}10$개의 뉴런 개수 및 $1500{\sim}3000$회의 학습회수를 이용한 신경망 모형이 적합한 것으로, 학습자료 기간 수는 최소한 600개 이상의 자료를 적용하여야 정확한 예측이 가능한 것으로 결과되었다.

• 한국환경과학회지
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• 제22권8호
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• pp.953-963
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• 2013

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.451-461
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• 2019

장기 기상전망 기반 댐 유입량 전망은 가뭄 대비, 용수 공급 관리 등에 활용성이 높다. 본 연구에서는 국내 7개 다목적댐 유역에 대해 유입량 전망을 수행하고 장기 기상전망 정확도가 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 강우-유출 모델의 입력자료로 활용된 장기 기상전망 자료는 기상청 GloSea5의 과거재현자료(hindcast) 및 미래전망자료(forecast)를 활용하였다. 강우-유출 모델은 다양한 특성을 가지고 있는 TANK, ABCD, K-DRUM, PRMS를 활용하였다. 댐 유입량 전망 정확도는 과거재현기간(1996~2009)과 미래전망기간(2015~2016)에 대하여 평가하였다. 댐 유입량 전망 평가결과 전망값은 관측값에 비해 과소추정하는 경향을 보였으며, 매개변수 검보정이 적절히 수행된 강우-유출 모델은 댐 유입량 전망 정확도에 미치는 영향이 거의 없는 것으로 나타났다. 반면 장기 기상전망 자료, 특히 강수량은 댐 유입량 전망 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 현업에서 댐 유입량 전망 자료 활용시 과소추정하는 경향을 고려하여 활용할 필요가 있다. 향후 댐 유입량 전망 정확도 개선은 강우-유출 모델 보다 장기 기상전망의 강수량 정확도 향상을 위주로 수행할 필요가 있다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.512-518
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• 1999

Recently rainfall and water evel are monitored via on -line system in real-time bases. We applied the on-line system to get the rainfall and waterlevel data for the development of the real-time flood forecasting model based on SCS method in hourly bases. Main parameters for the model calibration are concentration time of flood and soil moisture condition in the watershed. Other parameters of the model are based on SCS TR-%% and DAWAST model. Simplex method is used for promoting the accuracy of parameter estimation. The basic concept of the model is minimizing the error range between forcasted flood inflow and actual flood inflow, and accurately forecasting the flood discharge some hours in advance depending on the concentration time. The flood forecasting model developed was applied to the Yedang and Topjung reservoir.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.157-166
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• 2021

효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제22권8호
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• pp.965-977
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• 2013

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.61-68
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• 2019

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2000년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.390-396
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• 2000

The basic concept of the model is minimizing the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and accurately forecasting the flood discharge some hours in advance depending on the concentration time(Tc) and soil moisture retention storage(Sa). Simplex method that is a multi-level optimization technique was used to search for the determination of the best parameters of RETFLO (REal-Time FLOod forecasting)model. The flood forecasting model developed was applied to several strom events of Yedang reservoir during past 10 years. Model perfomance was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.449-460
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.