탱크모형과 PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) 모형으로 섬진강댐 유역의 유출량을 1981년부터 2001년까지 모의 발생하였다. 적용된 각각의 단일모형인 Tank 모형과 PRMS 모형에 의하여 모의된 유출량은 서로 상이한 모의 양상을 나타낸다. 본 연구에서는 Tank 모형과 PRMS 모형과 같은 단일모형에 의하여 모의되는 유출량의 편차를 최소화하고 관측유출량에 보다 잘 부합되는 유출모의결과를 생산하기 위하여 유전자 알고리즘 혼합유출모형을 제안하였다. 제안된 혼합유출모형은 Tank 모형과 PRMS 모형의 각각 결과를 혼합하는 모형이며, 유전자 알고리즘을 적용하여 모의 유출량과 관측 유출량을 최소화하는 Tank 모형과 PRMS 모형에 의한 각각의 유출량의 비율을 결정하는 최적배합비를 산정하였다. 제안된 혼합 모형을 섬진강댐 유역에 적용한 결과, Tank 모형 또는 PRMS 모형과 같은 단일모형으로 유출량을 모의하는 경우보다 두 개의 모형을 적절한 배합비를 도입한 혼합 모형으로 모의된 유출량은 관측유출량과의 각종오차를 작게 하는 것을 보여 주었다.
본 연구에서는 미국 지질조사국에서 개발한 PRMS 모형을 국내 7개 댐유역에 적용하여 국내 적용성과 모의한 계를 분석하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 모형 이론과 매개변수에 대해 검토하고, 국내 실정을 고려한 입력자료와 매개변수 추정의 가용성을 분석하였다. 각 적용유역들에서 GIS자료를 활용하여 추정 가능한 매개변수들은 추정하고 나머지 변수들은 Rosenbrock 방법을 이용하여 보정하였다. 모의결과를 다각적으로 분석하여 PRMS 모형의 모의 능력과 한계를 분석한 결과 PRMS 모형은 모든 적용유역에서 관측치에 높은 적합성을 나타내었다. 기본값을 사용한 융설모의에서도 비교적 정확한 모의가 가능한 것으로 나타났다. 적용 유역면적에 상관없이 신뢰성 높은 유출분석이 가능하였으나, 대유역인 경우 준분포형적인 특성보다는 일체형모형에 가까운 유출모의를 하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 용담댐 유역을 대상으로 유역특성자료 분석시스템 (KGIS-Hydrology)을 이용하여 PRMS 모형의 입력매개변수를 추출하고 유출모의를 수행함으로서 개발된 유역특성자료 분석시스템 및 추출된 매개변수를 이용한 PRMS 모형의 국내 유역에 대한 적용성을 검토하는데 있다. 용담댐 유역을 대상으로 DEM, 토양도, 임상도 등을 구축하여 유역특성자료 분석시스템에 적용하여 PRMS 모형의 입력 매개변수를 추출하였다. 강수자료 및 기상자료는 기상청의 장수기상관측소의 시계열 자료를 사용하였으며 모의 결과를 검증할 수 있는 하천유출량 자료로서 용담댐 지점(용담댐 유역)과 동향수위관측소(구량천 유역)의 자료를 사용하였다. 장기유출모의 목적에 맞는 PRMS 모형을 구성하고 유역특성자료 분석시스템을 이용하여 추출된 매개변수로서 1966년부터 2001년까지 용담댐 유역에 적용하여 매개변수를 최적화하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 용담댐 유역(2002-2006)에 대하여 검토한 결과 0.49~0.83, 구량천 유역(2001-2004)은 0.57~0.75의 모형효율을 나타내어 모의결과가 실측치에 대하여 높은 모형효율을 나타내었다.
Streamflow is composed of baseflow and direct runoff. However, most of streamflow during dry seasons depends on baseflow. Thus, baseflow analysis is very important to simulate streamflow of dry seasons. Generally, baseflow analysis is conducted using watershed-scale runoff models due to diffilculty of measuring baseflow. However, it is needed to understand and review how the model simulates baseflow because each model uses inherent baseflow analysis techniques. In this study, SWAT, HSPF, PRMS-IV were reviewed focusing on baseflow and soil water. HSPF and PRMS-IV calculate baseflow using the variables which depends on user, so the baseflow analysis results of HSPF and PRMS-IV are not consistent. Moreover, soil structures which were assumed from HSPF and PRMS-IV, since these two models assume soil structure as two soil zones and three conceptual reservoirs, were not enough to describe real soil structure. On the other hand, baseflow in SWAT is calculated using baseflow recession constant which can consider the characteristics of aquifer and also, soil structure in SWAT is similar to real soil structures. Thus, baseflow analysis result from SWAT was concluded as the most suitable and reliable model because SWAT can reflect the characteristics and soil structure which is close to reality.
유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.
본 연구의 목적은 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 지역 스케일의 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가할 수 있는 유출시나리오를 생산하는 것이다. 장기유출분석을 위해 PRMS 모형을 선정하였다. 유역별 PRMS 모형의 매개변수를 결정하기 위해 6개 댐유역에서 매개변수를 보정하고 지역화방법을 이용하여 미계측유역으로 전이하였다. 3개 댐유역을 미계측유역으로 가정하고 지역화방법으로 전이된 매개변수를 이용하여 모의능력을 분석하였다. 관측치와 모의치의 통계치를 분석한 결과 지역화방법을 통한 미계측유역의 유출분석은 유용한 것으로 나타났다. 생산된 시나리오의 신뢰성을 분석하기 위해 4개의 상류댐지점의 관측치와 비교하였다. 분석결과 기후시나리오 생산을 위한 기상관측소의 선정이 유역별 기후시나리오의 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유출시나리오를 이용하여 기준기간 30년($1971{\sim}2001$년)과 미래 90년($2001{\sim}2030$년, $2031{\sim}2060$년, $2061{\sim}2090$년)에 대해 수자원의 변동성을 분석한 결과 연평균유출량은 기준기간에 비해 대체적으로 한강유역에서는 증가하고, 나머지 유역에서는 감소하는 것으로 나타났다.
The present study is aimed to quantifying the uncertainty in the general circulation model (GCM) selection and its impacts on hydrology studies in the basins. For this reason, 13 GCMs was selected among the 26 GCM models of the Fifth Assessment Report (AR5) scenarios. Then, the climate data and hydrologic data with two Representative Concentration Pathways (RCPs) of the best model (INMCM4) and worst model (HadGEM2-AO) were compared to understand the uncertainty associated with GCM models. In order to project the runoff, the Precipitation-Runoff Modelling System (PRMS) was driven to simulate daily river discharge by using daily precipitation, maximum and minimum temperature as inputs of this model. For simulating the discharge, the model has been calibrated and validated for daily data. Root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) were applied as evaluation criteria. Then parameters of the model were applied for the periods 2011-2040, and 2070-2099 to project the future discharge the five large basins of South Korea. Then, uncertainty caused by projected temperature, precipitation and runoff changes were compared in seasonal and annual time scale for two future periods and RCPs compared to the reference period (1976-2005). The findings of this study indicated that more caution will be needed for selecting the GCMs and using the results of the climate change analysis.
수자원계획수립시 가장 큰 문제점 중의 하나는 관심대상유역의 관측자료가 없는 경우이다. 이와 같은 미계측유역의 경우 통상 단순히 인근관측소 자료를 면적비로 전이시켜 사용하거나, 인근 계측유역에서 유출모형의 매개변수를 추정하여 매개변수를 전이시키는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 계측유역에서 추정한 장기유출모형의 매개변수를 미계측유역으로 전이시킬 때 유역별 토양수분보유능을 이용하여 보다 객관적으로 매개변수를 전이하는 방법을 제시하였다. 방법으로는 정교한 토양수분모의가 가능한 PRMS 모형을 이용하여 자료의 정도가 높은 5개 댐지점에서 매개변수를 검${\cdot}$보정한 다음, 소양강댐과 충주댐유역을 미계측유역으로 가정하여 계측유역의 토양수분보유능과 가장 유사한 유역에 매개변수를 전이하여 결과를 분석하였다.
The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.
현재 유역단위 수문해석을 목적으로 장기간 자료 확보가 용이하고 신뢰도가 확보된 지상관측소 강수량 자료를 강우-유출 모형을 활용하여 유출량을 평가하고 있다. 지상관측소 강수량 자료를 이용하여 면적평균 강수량을 산정하는데 있어 일반적으로 지상관측소의 위치 정보를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 널리 이용하고 있으나 지상관측소의 공간적 편중으로 인해 면적평균 강수량 산정과정에서 제약이 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 연속적인 강수량 관측이 가능한 기상레이더 자료를 이용하여 유역단위 면적평균 강수량을 산정하고 이를 PRMS 모형의 입력 자료로 활용하여 유출량을 평가하였다. 세부적으로 레이더 강수량의 편의 오차를 해결하기 위하여 G/R Ratio 기법을 적용하여 유역별로 레이더 강수량을 보정하였다. 레이더 강수량을 이용한 유출특성은 Thiessen 면적강수량을 이용한 유출의 통계적 특성을 현실적으로 재현하였다. 지상 관측소에 의존하여 생산하는 Thiessen 면적강수량에 비하여 레이더 강수량을 활용하는 것이 유역에 발생하는 강수의 공간적 특성을 효과적으로 반영하는 것으로 사료되며 향후 수문해석에서 정확도를 확보한 유출량을 제시할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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