The purpose of this research was to develop a methodology to determine whether conjunctive surface water and groundwater management could significantly reduce deficits in a river basin with a relatively limited alluvial aquifer. The Geum River basin is one of major river basins in South Korea. The upper region of the Geum River basin is typical of many river basins in Korea where the shape of river basin is narrow with small alluvial aquifer depths from 10m to 20m and where most of the groundwater pumped comes quickly from the steamflow. The basin has two surface reservoirs, Daecheong and Yongdam. The most recent reservoir, Yongdam, provides water to a trans-basin diversion, and therefore reduces the water resources available in the Geum River basin. After the completion of Yongdam reservoir, the reduced water supply in the Geum basin resulted in increasing conflicts between downstream water needs and required instream flows, particularly during the low flow season. Historically, the operation of groundwater pumping has had limited control and is administered separately from surface water diversions. Given the limited size of the alluvial aquifer, it is apparent that groundwater pumping is essentially taking its water from the stream. Therefore, the operation of the surface water withdrawals and groundwater pumping must be considered together. The major component of the conjunction water management in this study is a goal-programmin g based optimization model that simultaneously considers surface water withdrawals, groundwater pumping and instream flow requirements. A 10-day time step is used in the model. The interactions between groundwater pumping and the stream are handled through the use of response and lag coefficients. The impacts of pumping on streamflow are considered for multiple time periods. The model is formulated as a linear goal-programming problem that is solved with the commercial LINGO optimization software package.
최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
In this study daily flow rates and delivered pollutant loads of Nakdong river basin are simulated with modified TANK model and minimum variance unbiased estimator. Based on the simulation results, flow duration curves, load duration curves, and delivery ratio duration curves have been established. Then GIS analysis is performed to obtain several hydrological geomorphic characteristics such as watershed area, stream length, watershed slope and runoff curve number. Finally, multiple regression analysis is carried out to estimate empirical equations for pollutants delivery ratio. The results show that there is positive relation between the flow rates and delivery ratios, and the proposed empirical formulas for delivery ratio can predict well river pollutant loads.
생화학적 산소요구량(BOD) 및 용존 산소(DO)을 이용하여 여러구간이 있는 강에 대한 이산 상태공간모델은 설정하였다. 상호작용 예측방법을 이용하여, 상태변수에 시간지연이 존재하는 대규모 시스템에 적용가능한 계층적 최적화 방법을 기술하였다. 정상상태 오차를 해석적으로 구하고, 상수 목표티 추적문제에 있어서 정상상태 오차가 발생하지 않을 필요충분조겆을 규명하였다. 수질오염 모델에 대한 컴퓨터 모사를 통하여 기술한 알고리듬의 타당성을 확인하였다.
Even though mainly statistical methods have been used in anomaly network intrusion detection, to detect various attack types, machine learning based anomaly detection was introduced. Machine learning based anomaly detection started from research applying traditional learning algorithms of artificial intelligence to intrusion detection. However, detection rates of these methods are not satisfactory. Especially, high false positive and repeated alarms about the same attack are problems. The main reason for this is that one packet is used as a basic learning unit. Most attacks consist of more than one packet. In addition, an attack does not lead to a consecutive packet stream. Therefore, with grouping of related packets, a new approach of group-based learning and detection is needed. This type of approach is similar to that of multiple-instance problems in the artificial intelligence community, which cannot clearly classify one instance, but classification of a group is possible. We suggest group generation algorithm grouping related packets, and a learning algorithm based on a unit of such group. To verify the usefulness of the suggested algorithm, 1998 DARPA data was used and the results show that our approach is quite useful.
The base flow regions of a three-body sounding rocket containing multiple exhaust plumes were numerically investigated in three dimensions for a free stream Mach number of 2.7 at flight altitude 18.5 km. The flowfields were calculated using the full compressible Navier-Stokes equations with an one-equation turbulence model of Baldwin-Earth. The present calculations were executed based upon a chemically frozen, single perfect gas model assumption. Due to the symmetry of the three-body rocket of each single nozzle, only one fourth of the computational domain was considered for the analysis. The results indicate that a babe heating effect is not considerable due to the small expansion of the plumes. In the base, however, a low speed recirculating flow dominates the region.
본 연구에서는 생물학적 바이오마커, 물리적 서식지 지표 및 화학적 수질지표를 종합하여 12-메트릭 생태평가 모형을 확립하였고, 도심하천에 적용하여 수생태계 평가를 실시하였다. 생태모형 적용을 위해 도심하천의 상류역의 대조군 지역($C_Z$), 중류의 전이대($T_Z$) 및 하류역의 오염지역(IZ)을 선정한 후, 모델값에 대한 계절별 변이특성을 분석하였다. DNA 손상도 분석은 혈액을 이용한 단세포 전기영동법(Single-cell gel electrophoresis, SCGE)인 Comet assay 지표에 의거한 생지표 메트릭으로 이용되었고, Tail moment, Tail DNA(%) 및 Tail length(${\mu}m$)값이 분석되었다. DNA의 손상은 하류역의 오염지역($I_Z$)에서 분명하게 나타났지만, 대조군($C_Z$) 지역에서는 그렇지 않았다. 개체군 지표로서 비만도 지수인 $C_F$ 값 분석, 체장빈도 분포 지표 및 개체 이상도(Abnormality) 지표가 생물지표로서 이용되었다. 물리적 서식지 지표는 QHEI 모델을 이용하였고, 4개 메트릭이 분석되었다. 화학적 수질지표는 부영양화 지표인 인(P)/질소(N), 화학적 산소요구량 및 전기전도도 지표가 이용되었다. 본 연구를 종합해보면, 12-메트릭 생태모형의 생지표 속성은 대조군($C_Z$)지역에 비해 오염지역($I_Z$)에서 화학적 스트레스 지표(부영양화 지표)에 아주 민감하게 반응 하는 것으로 나타났으며, 또한 이들은 부분적으로 서식지 평가지표에 의해 영향 받는 것으로 분석되었다.
For the assessment of climate change impacts on river flow condition, CGCM 3.1 T63 is selected as future climate information. The projections come from CGCM used to simulate the GHG emission scenario known as A2. Air temperature and precipitation information from the GCM simulations are converted to regional scale data using the statistical downscaling method known as MSPG. Downscaled climate data from GCM are then used as the input data for the modified TANK model to generate regional runoff estimates for 44 river locations in Nakdong river basin. Climate change is expected to reduce the reliability of water supplies in the period of 2021~2030. In the period of 2051~2060, stream flow is expected to be reduced in spring season and increased in summer season. However, it should be noted that there are a lot of uncertainties in such multiple-step analysis used to convert climate information from GCM-based future climate projections into hydrologic information.
멀티미디어 응용에서 송신자는 일반적으로 다중 스트림을 생성하게 된다. 이질형 멀티미디어 멀티 캐스트에서는 송신자가 생성한 다중 스트림을 수신자가 모두 수신할 필요 없이 일부만을 수신할 수 있다. 수신자는 수신하기를 원하는 스트림에 대하여 입찰하고 연결이 성립되면 동일한 양을 송신자는 이익으로 갖게 된다. 송신자의 이익을 최대로 하는 이질형 멀티 캐스트를 위한 스트림 분배 문제는 NP-complete로 알려진 0-1 정수 문제로 유도된다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리상의 임의 링크의 용량이 그 자손 링크의 용량보다 작지 않다는 제약조건을 가지는 제약된 모델과 제약되지 않은 모델을 모두 고려하여, 기존에 제시된 알고리즘에 비하여 시간 복잡도와 공간 복잡도 면에서 우수한 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 또한 분산화 되어 구현되기 쉬우며, 이는 대규모 네트워크에서 매우 중요한 장점이 된다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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