• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권2호
• /
• pp.167-185
• /
• 2010

설계홍수량산정과 관련하여 국내 실무에서 어려움을 겪는 가장 큰 문제 중 하나는 설계강우의 결정이다. 설계강우와 관련된 문제는 보다 세부적으로 살펴보면 강우의 시간분포와 강우의 공간분포 결정 문제로 집약될 수 있다. 본 연구에서는 강우의 시간분포와 공간분포에 관련된 문제를 해결할 수 있는 방법으로 티센가중치를 반영한 교호블록형 이동강우(TWBK moving storms)에 의한 설계홍수량 산정기법을 제안하고 그 적용성을 검토하였다. 100년 빈도 48시간 이동강우를 한강유역에 적용하여 그 결과를 기존 연구에서 홍수위 실측자료로부터 빈도해석에 의해 구한 홍수량과 비교하여 적용성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.244-248
• /
• 2008

홍수량산정과 관련하여 국내 실무에서 어려움을 겪는 가장 큰 문제는 설계강우의 결정이다. 설계강우와 관련하여 세부적으로 살펴보면 크게 강우의 시간분포(예를 들면 Huff, Mononobe, 교호블록 등), 강우의 공간분포(ARF 적용 등)의 두가지 문제로 집약될 수 있다. 본 논문에서는 강우의 시간분포와 공간분포에 관련된 문제를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 교호블록형 이동설계강우에 대한 적용 방법을 제안하고 그 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 국내에서 연구된 강우의 이동속도와 여름철 저기압기단과 태풍의 이동속도 등을 감안하고 나아가 표준화된 방법으로서 적용의 용이성 등을 고려하여 강우의 이동속도 $\upsilonv\;=\;10km/hr$, $\Delta\;=\;10km$ 간격으로 직사각형 띠 형태로 연결되는 이동강우를 채택하였다. 강우의 이동방향은 서$\rightarrow$동, 남$\rightarrow$북, 남서$\rightarrow$북동의 3가지 방향을 기준하였다. 유역특성 이동강우 3가지(서$\rightarrow$동, 남$\rightarrow$북, 남서$\rightarrow$북동)와 정체강우 2가지(유역평균, 유역특성) 등 총 5가지 경우에 대하여 100년 빈도 48시간 설계강우를 한강유역의 분포형 강우-유출 모형에 적용하여 그 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) 정체강우에 있어서 유역평균강우와 유역특성강우에 대한 홍수량 비교를 통하여 해당 유역의 홍수량과 강우량과의 관계를 판단할 수 있었다. 충주댐유역의 경우 한강유역 전체에 대한 평균 100년 빈도 강우가 내린다면 23,000cms까지도 발생할 수 있으나 충주댐유역 100년 빈도에 해당하는 강우량으로는 18,000cms 정도의 홍수량이 발생하여 상대적으로 강우량이 적은 지역으로 나타났다. 반면에 임진강하류부는 한강유역평균강우 보다 더 많은 강우량이 내림으로 인하여 홍수량이 증가하는 유역임을 알 수 있었다. (2) 이동설계강우에 대하여 분석한 결과 유역이 매우 크거나 매우 작으면 강우의 이동방향에 대한 영향이 상대적으로 감소해가는 반면에 중규모 유역에서 상대적으로 영향이 크게 나타났다. 한강하구와 같은 대유역의 경우 여러 방향의 유역들이 유출에 기여하기 때문에 강우의 이동방향에 대한 영향이 상쇄되기 때문으로 분석되었다. 반면에 매우 작은 소유역의 경우는 전체 유역이 단일 강우강도의 영향권에 놓이게 되므로 이동방향의 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. (3) 정체설계강우와 이동설계강우의 비교를 통하여 한강하구와 같은 대유역의 이동강우에 대한 ARF 효과를 간접 측정할 수 있었다. (4) 정체설계강우 보다 이동설계강우가 오히려 더 큰 첨두홍수량을 발생시키는 유역들이 있었다. 이와 같은 수문현상은 기존 정체형 설계강우로는 분석이 어려운 현상으로서 강우와 유역특성에 대한 보다 심층적인 연구 필용성을 제기하고 있다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.58-68
• /
• 2018

분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.