• 제목/요약/키워드: Irrigation and Drainage Networks System

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인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 증발접시 증발량과 증발산량의 모형화 (Pan Evaporation and Reference Evapotranspiration Modeling using Neural Networks and Genetic Algorithm)

  • 김성원;김형수;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.115-119
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    • 2006
  • The goal of this research is to develop and apply the generalized regression neural networks model (GRNNM) embedding genetic algorithm (GA) for pan evaporation, which is missed or ungaged and for the alfalfa reference evapotranspiration, which is not measured in South Korea. The GRNNM-GA is evaluated using the training, the testing, and reproduction performance respectively for the estimation of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in South Korea, the PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the GRNNM-GA. We should, furthermore, construct the credible data of the PE and the alfalfa reference evapotranspiration and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in South Korea.

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시간지체 순환신경망모형을 이용한 수문학적 모형화기법 (Hydrologic Modeling Approach using Time-Lag Recurrent Neural Networks Model)

  • 김성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1439-1442
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    • 2010
  • Time-lag recurrent neural networks model (Time-Lag RNNM) is used to estimate daily pan evaporation (PE) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$) and mean relative humidity ($RH_{mean}$). And, for the performances of Time-Lag RNNM, it is composed of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of Time-Lag RNNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily PE using Time-Lag RNNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as pan evaporation modeling can be generalized using Time-Lag RNNM.

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비선형 모형화를 위한 추계학 및 신경망이론의 통합운영 (Integrational Operation of Stochastics and Neural Networks Theory for Nonlinear Modeling)

  • 김성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1423-1426
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    • 2007
  • The goal of this research is to develop and apply the integrational model for the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration in Republic of Korea. Since the observed data of the alfalfa reference evapotranspiration using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, PM method is used to assume and estimate the observed alfalfa reference evapotranspiration. The integrational model consists of staochastics and neural networks processes respectively. The stochastics process is applied to extend for the short-term monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration. The extended data of the monthly pan evaporation and alfalfa reference evapotranspiration is used to evaluate for the training performance. For the neural networks process, the generalized regression neural networks model(GRNNM) is applied to evaluate for the testing performance using the observed data respectively. From this research, we evaluate the impact of the limited climatical variables on the accuracy of the integrational operation of stochastics and neural networks processes. We should, furthermore, construct the credible data of the pan evaporation and the alfalfa reference evapotranspiration, and suggest the reference data for irrigation and drainage networks system in Republic of Korea.

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Biodegradable Check Dam and Synthetic Polymer, its Experimental Evaluation for Turbidity Control of Agricultural Drainage Water

  • Kim, Minyoung;Kim, Seounghee;Kim, Jinoh;Lee, Sangbong;Kim, Youngjin;Cho, Yongho
    • 한국토양비료학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.458-462
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    • 2013
  • A drainage ditch is normally a component of drainage networks in farming systems to remove surplus water, but at the same time, it may act as a major conduit of agricultural nonpoint source pollutions such as sediment, nitrogen, phosphorus, and so on. The hybrid turbidity reduction system using biodegradable check dam and synthetic polymer was developed in this study to manage pollutant discharge from agricultural farmlands during rainfall events and/or irrigation periods. The performance of this hybrid system was assessed using a laboratory open channel sized in 10m-length and 0.2m-width. Various check dams using agricultural byproducts (e.g., rice straw, rice husks, coconut fiber and a mixture of rice husks and coconut fiber) were tested and additional physical factors (e.g., channel slope, flowrate, PAM dosage, turbidity level, etc.) affecting on turbidity reduction were applied to assess their performance. A series of lab experiments clearly showed that the hybrid turbidity reduction system could play a significant role as a supplementary of Best Management Practice (BMP). Moreover, the findings of this study could facilitate to develop an advanced BMP for minimizing nonpoint source pollution from agricultural farmlands and ultimately to achieve the sustainable agriculture.

신경망기법을 이용한 수문학적 분해모형 (Hydrologic Disaggregation Model using Neural Networks Technique)

  • 김성원
    • 한국습지학회지
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    • 제12권3호
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    • pp.79-97
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및 Mann-Whitney U 검증을 이용하여 실측 및 계산된 월 증발접시 증발량자료에 동질성검증을 실시하였다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 수문학적 분해를 위해서 MLP-NNM과 SVM-NNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 수문학적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.

비선형 증발접시 증발량 산정을 위한 시간적 분해모형 (The Temporal Disaggregation Model for Nonlinear Pan Evaporation Estimation)

  • 김성원;김정헌;박기범;김형수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권4B호
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    • pp.399-412
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 시간적인 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 일반화된 회귀신경망모형(GRNNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 시간적 분해를 위해서 MLP-NNM과 GRNNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 시간적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.

비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 1. 모형의 이론과 적용 (Neural Networks-Genetic Algorithm Model for Modeling of Nonlinear Evaporation and Evapotranspiration Time Series 1. Theory and Application of the Model)

  • 김성원;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제40권1호
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    • pp.73-88
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 우리나라에서 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량의 산정을 위하여 유전자 알고리즘이 내재된 일반화된 회귀신경망모형을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, 본 연구에서는 Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 본 연구를 통하여 최적 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량의 산정을 위한 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 개발하였으며, 훈련, 테스트 및 재현과정을 통하여 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) 모형을 평가하였다. COMBINE-GRNNM-GA (Type-1) 모형은 제시된 기상인자를 평가할 수 있으며, 증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량에 대한 신뢰성 있는 자료를 구축할 수 있다. 더 나아가서 우리나라에서 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

비선형 증발량 및 증발산량 시계열의 모형화를 위한 신경망-유전자 알고리즘 모형 2. 불확실성 분석에 의한 최적모형의 구축 (Neural Networks-Genetic Algorithm Model for Modeling of Nonlinear Evaporation and Evapotranpiration Time Series. 2. Optimal Model Construction by Uncertainty Analysis)

  • 김성원;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제40권1호
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    • pp.89-99
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    • 2007
  • 본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인자를 가지는 입력층 노드는 모형결과치에 대하여 가장 유용하지 않는 기상인자인 것을 암시하고 있다. 게다가, 민감하거나 민감하지 않은 기상인자들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어진다. 최적 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 최소 비용과 노력으로 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량을 산정하기 위하여 개발되었다 마지막으로 치적 COMBINE-GRNNM-GA(TyPe-1)을 이용하여 우리나라에서 전반적인 가뭄해석 및 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있는 증발접시 증발량 지도 및 알팔파 기준증발산량 지도도 구축되어질 수 있다.

사막화방지(沙漠化防止) 및 방사기술개발(防沙技術開發)에 관한 연구(硏究)(III) - 중국(中國)의 황막사지(荒漠沙地) 녹화기술분석(綠化技術分析) - (Studies on the Desertification Combating and Sand Industry Development(III) - Revegetation and Soil Conservation Technology in Desertification-affected Sandy Land -)

  • 우보명;이경준;최형태;이상호;박주원
    • 한국산림과학회지
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    • 제90권1호
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    • pp.90-104
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    • 2001
  • 이 연구는 지난 3년간 북경임업대학교와 공동연구과제로 중국의 사막화방지 및 방사기술개발을 위한 연구의 일환으로 사막화현황 및 녹화기술수준조사 및 평가를 위하여 수행되었으며, 특히 본고에서는 중국의 황막사지에 대한 녹화기술을 분석하고자 하였다. 사막화지역 식생분포의 일반적인 특징은 부분적으로 집중된 식생분포, 즉 사막의 저지대 또는 분지의 낮은 곳의 사구에 있는 사막식물, 염수호 주변의 내염성식물, 담수 염수호와 하천연안의 포플러 및 위성류의 군생, 사력퇴적지(고비)의 사퇴식생, 하천선상지의 초생지 및 오아시스(녹주(綠洲))숲 등이다. 일반적으로 사막화지역에는 중국식물명(中國植物名)으로 정류(檉柳)(홍류(紅柳))(Tamarix chinensis Lour.), 사사(梭梭)(Haloxylon ammodendron Bunge.), 사괴조(沙拐棗)(Calligonum Spp.), 호루(胡楊)(Populus euphratica Oliver.), 사조(沙棗)(Elaeagnus angustifolia L.), 유(楡)백유(白楡)(Ulmus pumila L.), 류류(柳類)(Salix spp.), 암황시(岩黃蓍)(Hedysarum spp.), 금계아(錦鷄兒)(Caragana spp.), 문관과(文冠果)(Xanthoceras sorbifolia Bunge.), 백자(白刺)(Nitraria tangutorum Bobr.), 호기자(胡技子)(Lespedeza bicolor), 낙타자(駱駝刺)(Alhagi sparsifolia Shap.), 자산감(刺山柑)(Capparis spinosa L.), 사호(沙蒿)(Artemisia arenaria DC.) 등이 널리 분포하며, 이와 같은 사막화지역 자생식물에 관한 연구가 더욱 필요한 상황에 있다. 풍식지역에서는 합리적인 경작체계(지역계획, 방풍림체계 및 오아시스보호체계, 관개수로네트워크설치, 광대한 농지관리기술 등), 식물자원의 합리적 이용기술(연료림, 약용식물, 방목, 초지관리 등), 수자원이용(유역계획 및 관리, 수로건설, 절수관개기법 등), 방풍림조성, 인구증가의 조절, 농용림 연료목 사료증산기술 등에 관해서, 그리고 수식지역에서는 합리적인 토지이용기술, 식생이용기술, 공학적기술, 농작물보호기술 개발 등에 관한 시험연구사업이 중점적으로 추진되고 있다. 또한, 사막화지역에서의 염성토양 알카리토양개량을 위한 수리적(관개, 배수, 세탈, 수도재배 등), 농업적(토지정리, 경작, 시비, 파종, 윤작, 혼작, 객토 등), 생물적(내염성 작물 및 녹비의 재배, 조림 등) 방법 등에 관한 시험연구도 활발하게 추진되고 있으며, 이와 같은 사막화지역의 녹화사업에 국제적인 협력을 절실하게 요망하고 있다.

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