• International Journal of Contents
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• 제13권4호
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• pp.23-28
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• 2017

Of the total economic loss caused by disasters, 40% are due to floods and floods have a severe impact on human health and life. So, it is important to monitor the water level of a river and to issue a flood warning during unfavorable circumstances. In this paper, we propose a modified error function to improve a hydrological modeling using a multi-layer perceptron (MLP) neural network. When MLP's are trained to minimize the conventional mean-squared error function, the prediction performance is poor because MLP's are highly tunned to training data. Our goal is achieved by preventing overspecialization to training data, which is the main reason for performance degradation for rare or test data. Based on the modified error function, an MLP is trained to predict the water level with rainfall data at upper reaches. Through simulations to predict the water level of Nakdong River near a UNESCO World Heritage Site "Hahoe Village," we verified that the prediction performance of MLP with the modified error function is superior to that with the conventional mean-squared error function, especially maximum error of 40.85cm vs. 55.51cm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1414-1430
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• 2022

Due to the Internet of Things popularity, many agricultural data are collected by sensors automatically. The abundance of agricultural data makes precise prediction of rice yield possible. Because the climate factors have an essential effect on the rice yield, we considered the climate factors in the prediction model. Accordingly, this paper proposes a machine learning model for rice yield prediction in Taiwan, including the genetic algorithm and support vector regression model. The dataset of this study includes the meteorological data from the Central Weather Bureau and rice yield of Taiwan from 2003 to 2019. The experimental results show the performance of the proposed model is nearly 30% better than MARS, RF, ANN, and SVR models. The most important climate factors affecting the rice yield are the total sunshine hours, the number of rainfall days, and the temperature.The proposed model also offers three advantages: (a) the proposed model can be used in different geographical regions with high prediction accuracies; (b) the proposed model has a high explanatory ability because it could select the important climate factors which affect rice yield; (c) the proposed model is more suitable for predicting rice yield because it provides higher reliability and stability for predicting. The proposed model can assist the government in making sustainable agricultural policies.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.

• 한국산림과학회지
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• 제84권4호
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• pp.502-516
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• 1995

30년생 테다소나무(Pinus taeda)림과 30년생 소나무(Pinus densiflora)림 시험구에서 수관통과우량(樹冠通過雨量), 수간유하우량(樹幹流下雨量), 차단손실우량(遮斷損失雨量) 및 임내강우량(林內降雨量)을 산정(算定)하고 이것에 관여하는 인자(因子)와의 관계(關係)를 밝힌 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 시험기간(試驗期間)의 총강우량(總降雨量)은 3,107.6mm로, 연평균(年平均) 1,035.9mm였으며 시험기간(試驗期間)동안 조사된 일단위우량(日單位雨量)의 강우강도빈도(降雨强度頻度)는 30mm 이하가 전체의 90%(1992년), 81%(1993년), 88%(1994년)였다. 2. 선정(選定)된 총(總) 85회(回)의 단위강우(單位降雨)에 대한 수관통과우량(樹冠通過雨量), 수간유하우량(樹幹流下雨量), 차단손실우량(遮斷損失雨量)은 임외강우량(林外降雨量)과 직선관계(直線關係)를 보였다. 수관통과우량(樹冠通過雨量)은 테다소나무림에서 2,432.5mm(78.3%), 소나무림은 2,699.6mm(86.9%)였으며, 회귀식(回歸式)에 대한 단위 강우당 차단저류능(遮斷貯留能)은 각각 1.1mm와 1.3mm로 추정(推定)되었다. 3. 수관유하우량(樹幹流下雨量)은 테다소나무림에서 227.3mm(7.3%), 소나무림에서 62.7mm(2.0%)로 나타났으며, 회귀식(回歸式)을 이용하여 추정(推定)된 단위 강우당 수간유하우량(樹幹流下雨量)의 발생강우량(發生降雨量)은 각각 약 7.2mm와 1.9mm로 추정(推定)되었다. 4. 차단손실우량(遮斷損失雨量)은 임외강우량(林外降雨量)에서 수관통과우량(樹冠通過雨量)과 수간유하우량(樹幹流下雨量)을 제(除)하여 산정(算定)하였으며, 테다소나무림에서 447.8mm(14.4%), 소나무림에서 345.3mm(11.1%)로 산정(算定)되었다. 5. 수관통과우량(樹冠通過雨量)과 수간유하우량(樹幹流下雨量)의 합(合)으로 나타나는 임내강우량(林內降雨量)은 태다소나무림에서 2,659.8mm(85.6%)였고, 소나무림에서 2,762.3mm(88.9%)였다. 6. 수관통과(樹冠通過) 및 수간유하율(樹幹流下率)은 강우량(降雨量)이 증가(增加)할수록 급증(急增)하다가 각각 30mm, 50mm 이상의 강우(降雨)에서 일정(一定)하게 유지되었고, 차단손실율(遮斷損失率)은 강우량(降雨量)이 증가(增加)함에 따라 급감(急減)하다가 50mm 이상의 강우(降雨)에서 일정(一定)하게 유지되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.52-67
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.

• 대기
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• 제19권1호
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• pp.37-51
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• 2009

Kinematic characteristics of a heavy rainfall event occurred in Changma front are analyzed using synoptic weather charts, satellite imagery and NCEP(National Centers for Environmental Prediction) / NCAR(National Centers for Atmospheric Research) reanalysis data. The heavy rainfall is accompanied with mesoscale rain clouds developing over the Southwest region of Korea during the period from 0300 LST to 2100 LST 25 June 2006. The surface cyclone in the Changma front is generated and developed rapidly when it meets following vertical conditions: The maximum value of relative vorticity is appeared at 700 hPa and is extended gradually near the surface. It is thought that the vertical structure of relative vorticity is closely related with the descent of strong wind zone exceeding $10ms^{-1}$. The jet core at 200 hPa is shifted southward and extended downward and the low-level jet stream associated with upper-level jet stream appeared at 850 hPa. Kinematic features of heavy rainfall system at cyclone-generating point are as follows: In the generating stage of cyclone, the relative vorticity below 850 hPa increased and the convergence below 850 hPa and the divergence at 400 hPa are intensified by southward movement of jet core at 200 hPa. The heavy rainfall system seems to locate to the south of the exit region of upper-level jet streak; In the developing stage of cyclone, the relative vorticity below 850 hPa and the convergence near surface are further strengthened and upward vertical velocity between 850 hPa and 200 hPa is increased.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권5호
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• pp.335-346
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• 2017

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권7호
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• pp.645-655
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• 2010

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체적인발생시간을 예측하기 어렵다는 점에서 자료의 변화량 파악은 가능하나 변화시점을 명확히 추정하는데 한계가 있다. 이러한 배경에서, 본 논문에서는 각 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 BH 베이지안 방법을 적용하여 CWK와 MRG의 각 강우특성별로 상대확률적인 변화시점 분석을 통하여 CWK와 MRG 간의 동질성 분석을 실시하였다. 분석 결과, CWK의 정성적인(본질적인) 통계적 특성은 MRG와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만, 관측정밀도의 한계로 인한 정량적인 차이가 존재하는 것으로 분석되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.71-79
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• 2017

Climate change phenomenon is posing a serious threat to sustainable corn production in Ghana. This study investigated the impacts of climate change on the rain-fed corn yield in the Dangme East district, Ghana by using Aquacrop model with a daily weather data set of 22-year from 1992 to 2013. Analysis of the weather data showed that the area is facing a warming trend as the numbers of years hotter and drier than the normal seemed to be increasing. Aquacrop model was assessed using the limited observed data to verify model's sufficiency, and showed credible results of $R^2$ and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). In order to simulate the corn yield response to climate variability four climate change scenarios were designed by varying long-term average temperature in the range of ${\pm}1^{\circ}C{\sim}{\pm}3^{\circ}C$ and average annual rainfall to ${\pm}5%{\sim}{\pm}30%$, respectively. Generally, the corn yield was negatively correlated to temperature rise and rainfall reduction. Rainfall variations showed more prominent impacts on the corn yield than that of temperature variations. The reduction in average rainfall would instantly limit the crop growth rate and the corn yield irrespective of the temperature variations.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.381-393
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• 2021

국립재난안전연구원의 재난안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업의 일환으로 2019년 라오스 볼리캄싸이주 남싼강유역의 보리칸을 대상으로 홍수예경보시스템을 구축하였다. 미계측 중소하천유역인 대상 지역에 강우량와 유출량의 실시간 관측을 위한 관측소 및 경보국을 설치하였으며, 실시간 자료 관리와 홍수예경보 기능 등을 수행하는 소프트웨어도 개발되었다. 홍수경보 기준 설정 및 홍수예측을 위한 nomograph 개발을 위해 대상 지역의 30년 치 연도별 최대 일강우량자료와 하천측량성과를 바탕으로 수리·수문분석을 수행하였다. 본 논문은 시스템 구축 과정과 방법론을 소개하고, 시스템 설치 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 시스템의 적용성 검토 결과를 제시하였다.