• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.127-127
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• 2021

In order to estimate parameter uncertainty of hydrological models, the consideration of the likelihood functions which provide reliable parameters of model is necessary. In this study, the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method with informal likelihood functions is used to analyze the uncertainty of parameters of the SURR model for estimating the hourly streamflow of Gunnam station of Imjin basin, Korea. Three events were used to calibrate and one event was used to validate the posterior distributions of parameters. Moreover, the performance of four informal likelihood functions (Nash-Sutcliffe efficiency, Normalized absolute error, Index of agreement, and Chiew-McMahon efficiency) on uncertainty of parameter is assessed. The indicators used to assess the uncertainty of the streamflow simulation were P-factor (percentage of observed streamflow included in the uncertainty interval) and R-factor (the average width of the uncertainty interval). The results showed that the sensitivities of parameters strongly depend on the likelihood functions and vary for different likelihood functions. The uncertainty bounds illustrated the slight differences from various likelihood functions. This study confirms the importance of the likelihood function selection in the application of Bayesian MCMC to the uncertainty assessment of the SURR model.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.1-8
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• 2012

This study is to assess the reduction of non-point source pollution loads for rice straw surface covering of upland crop cultivation at a watershed scale. For Byulmi-cheon watershed ($1.21km^2$) located in the upstream of Gyeongancheon, the HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran), a physically based distributed hydrological model was applied. Before evaluation, the model was calibrated and validated using 9 rainfall events. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow was 0.62~0.78 and the NSE for water quality (Sediment, T-N, and T-P) were 0.68, 0.60, and 0.58 respectively. From the field experiment of 16 rainfall events, the rice straw covering reduced surface runoff average 10 % compared to normal surface condition. By handling infiltration parameter (INFILT) in the model, the value of 16.0 mm/hr was found to reduce about 10 % reduction of surface runoff. For this condition, the reduction effect of Sediment, T-N, and T-P loads were 87.2, 28.5, and 85.1 % respectively. The rice straw surface covering was effective for removing surface runoff dependent loads such as Sediment and T-P.

• 한국농공학회지
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• 제44권7호
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• pp.1-13
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• 2002

Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2018

In this article, we use an open source software library: TensorFlow, developed for the purposes of conducting very complex machine learning and deep neural network applications. However, the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well. The proposed model based on a deep neural network model, LSTM (Long Short-Term Memory) to predict the river water level at Okcheon Station of the Guem River without utilization of rainfall - forecast information. For LSTM modeling, the input data is hourly water level data for 15 years from 2002 to 2016 at 4 stations includes 3 upstream stations (Sutong, Hotan, and Songcheon) and the forecasting-target station (Okcheon). The data are subdivided into three purposes: a training data set, a testing data set and a validation data set. The model was formulated to predict Okcheon Station water level for many cases from 3 hours to 12 hours of lead time. Although the model does not require many input data such as climate, geography, land-use for rainfall-runoff simulation, the prediction is very stable and reliable up to 9 hours of lead time with the Nash - Sutcliffe efficiency (NSE) is higher than 0.90 and the root mean square error (RMSE) is lower than 12cm. The result indicated that the method is able to produce the river water level time series and be applicable to the practical flood forecasting instead of hydrologic modeling approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.494-513
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• 2019

A multi-channel access problem based on hypergraph model in ultra-dense small cell networks is studied in this paper. Due to the hyper-dense deployment of samll cells and the low-powered equipment, cumulative interference becomes an important problem besides the direct interference. The traditional binary interference model cannot capture the complicated interference relationship. In order to overcome this shortcoming, we use the hypergraph model to describe the cumulative interference relation among small cells. We formulate the multi-channel access problem based on hypergraph as two local altruistic games. The first game aims at minimizing the protocol MAC layer interference, which requires less information exchange and can converge faster. The second game aims at minimizing the physical layer interference. It needs more information interaction and converges slower, obtaining better performance. The two modeled games are both proved to be exact potential games, which admit at least one pure Nash Equilibrium (NE). To provide information exchange and reduce convergecne time, a cloud-based centralized-distributed algorithm is designed. Simulation results show that the proposed hypergraph models are both superior to the existing binary models and show the pros and cons of the two methods in different aspects.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권1호
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• pp.231-246
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• 2023

Purpose - This study attempts to provide a new theoretical perspective on the quality signaling and its impact on a market under information asymmetry, focusing on how the accuracy and the cost of quality signaling affect sellers' and buyers' profit, suggesting appropriate designs of quality signaling methods which mitigates information asymmetry. Design/methodology/approach - In order to examine the effect of quality signaling on strategic interactions within the market, we establish an analytic model where market outcomes are determined by seller's quality claim and price, and buyers are risk-neutral. By investigating this analytic model through relevant game trees, we find the subgame perfect Nash equilibria of the market and predict related market outcomes based on sellers' quality signaling strategy. Findings - Our analytic model shows counterintuitive results that seller profit will be the lowest with inaccurate quality signaling and the highest with no quality signaling, mostly due to the certification cost. Consequently, sellers should proceed with caution if the quality signaling is less than accurate, as it may backfire. We believe that this is due to the fact that the inaccuracy of quality signaling causes some confusion and uncertainty in both sellers and buyers' decision to maximize profit, making it hard for sellers to predict buyers' behavior. Research implications or Originality - Although the sources and types of quality signaling errors have been investigated in the literature, there has not been satisfactory understanding regarding how inaccuracy of quality certification affects specific market outcomes. We expect that our theoretical model would provide important implications on how to utilize quality signaling to solve adverse selection issues in markets under information asymmetry.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권9호
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• pp.921-932
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• 2013

홍수빈도해석이나 홍수예측과 같은 홍수조절을 위한 필수적인 정보는 유출자료이다. 하지만, 소규모 유역의 경우 유출자료를 측정하지 않는 미계측 유역의 다지점 분석과 총량분석을 위한 정보가 너무 부족한 실정으로 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 집중형 모델인 저류함수법를 활용하여 충주댐유역을 세분화하여 적용하였다. 충주댐 유역은 22개의 소유역으로 분류하였으며 충주댐 수위관측소의 유출자료의 공간적 확장성을 검증하였다. 홍수사상은 1990년부터 2009년까지의 21개 홍수사상을 활용하여 한 곳(충주댐 유입량)의 자료를 중심으로 22개 소유역의 저류함수법의 수문지형학적 특성에 관여하는 매개변수(k, p, $T_l$)를 고정하고 홍수사상마다 달라지는($f_1$, $R_{sa}$)를 최적화 하며 22개 유역의 유출자료를 생산하였다. 교차검증 지점인 영춘과 판운 수위관측소의 평균 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)는 충주댐의 유입량이 0.71을 나타낼 때 각각 0.67과 0.52를 나타내 유출자료의 확장성에 있어서 만족(NSE > 0.5)하는 범위에 들어 집중형 모형을 활용한 유출자료의 확장가능성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.81-93
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• 2011

본 연구는 다수단 교통망에서 교통시설 운영자와 이용자의 상호 의사결정과정을 고려하여 교통시설의 건설 및 운영 정책 문제를 해결하기 위한 다수단 연속형 교통망 설계문제를 다룬다. 특히, 교통시설에 대한 정책변화에 따라 교통수단간 통행이 어떻게 변화하는가를 고려하기 위하여 승용차 교통망과 대중교통 교통망을 함께 고려하고자한다. 이러한 교통망 설계 모형을 개발함에 있어서 일반적인 Nash 균형(비협력 게임)의 접근법이 아닌 좀 더 합리적이라고 연구되어진 Stackelberg 균형(협력적 게임)의 접근법을 이용하고 그러한 방법으로 다수단 교통망의 교통수단 선택을 고려한 민감도 분석 방법을 적용한다. 본 연구의 다수단 연속형 교통망 설계 모형은 교통정책 결정에 대한 임의의 연속형 교통망 설계변수(${\epsilon},\hat{\epsilon},p$)에 대해서 개발되어진다. 또한 모형의 적용 및 평가를 위하여 1)도로 정책에 대한 최적 도로용량 산정과 2)대중교통 정책에 대한 최적 대중교통 노선빈도 산정 그리고 3)교통체계의 수단분담 정책에 대한 현 교통체계의 최적 목표 수단분담율 산정 문제에 모형을 적용하여 본다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.253-261
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• 2004

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.