본 연구에서는 Fractal 나무의 개념을 이용하여 자연유역의 두 가지 개별적 Fractal 차원을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 Fractal 나무의 성장 과정을 기반으로 유역 내부에서 발생 가능한 모든 배수 경로를 추출하여 완전한 배수망을 구성하고 이에 해당하는 Fractal 특성을 분석해 보고자 한다. 유역 내부에서 Fractal 나무의 성장 과정은 하천 유동의 특성을 가지는 배수 경로에서만 제한적으로 나타날 수 있다. 소규모 유역의 경우 Fractal 나무의 성장 단계에 따라 망상 구조의 분기 특성이 단일 하천 구간의 사행 특성에 비하여 민감하게 변화하여 단일한 망상 구조 속에서도 다양한 분기 구조가 생성될 수 있다. 따라서 소규모 유역을 대상으로 한 망상 구조에 대한 Fractal 차원은 단일한 수치의 고정된 형태보다는 범위의 형태로 취급되어야 하는 것이 타당한 것으로 판단된다. 또한, 소규모 유역의 배수 구조에 대한 분석에는 지형도나 수치지도로부터 추출한 하천망보다 본 연구에서 제시한 Fractal 나무의 성장에 따른 망상 구조와 같은 정보가 더 유용할 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, a variety of GIS-based tools enabling to generate topographic parameters for hydrologic and hydraulic researches have been developed. However, most of GIS-based tools are usually insufficient to estimate and visualize river channel slopes especially along the river network, which can be possibly utilized for many hydraulic equations such as Manning's formula. Many existing GIS-based tools have simply averaged cell-based slopes for the other advanced level of hydrologic units as likely as the mean watershed slope, thus that the river channel slope from the simple approach resulted in the inaccurate channel slope particularly for the mountain region where the slope varies significantly along the downstream direction. The paper aims to provide several more advanced GIS-based methodologies to assess the river channel slopes along the given river network. The developed algorithms were integrated with a newly developed tool named RiverSlope, which adapted theoretical formulas of river hydraulics to calculate channel slopes. For the study area, Han stream in the Jeju island was selected, where the channel slopes have a tendency to rapidly change the upstream near the Halla mountain and sustain the mild slope adjacent to watershed outlet heading for the ocean. The paper compared the simple slope method from the Arc Hydro, with other more complicated methods. The results are discussed to decide better approaches based on the given conditions.
The evolution of the mining-induced fracture network formed during longwall top coal caving (LTCC) has a great influence on the gas drainage, roof control, top coal recovery ratio and engineering safety of aquifers. To reveal the evolution of the mining-induced stress and fracture network formed during LTCC, the fracture network in front of the working face was observed by borehole video experiments. A discrete element model was established by the universal discrete element code (UDEC) to explore the local stress distribution. The regression relationship between the fractal dimension of the fracture network and mining stress was established. The results revealed the following: (1) The mining disturbance had the most severe impact on the borehole depth range between approximately 10 m and 25 m. (2) The distribution of fractures was related to the lithology and its integrity. The coal seam was mainly microfractures, which formed a complex fracture network. The hard rock stratum was mainly included longitudinal cracks and separated fissures. (3) Through a numerical simulation, the stress distribution in front of the mining face and the development of the fracturing of the overlying rock were obtained. There was a quadratic relationship between the fractal dimension of the fractures and the mining stress. The results obtained herein will provide a reference for engineering projects under similar geological conditions.
A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.
최근 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 최근 신규로 생성되고 있는 다차원 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다.
본 연구에서는 금강 수계의 자동측정망 중 6개 지점을 선정하고, 이와 동일하거나 인근에 위치해 있는 수질측정망 지점을 대상으로 두 지점의 수질특성 파악하고 통계 분석을 통하여 상관성을 평가하였다. 또한, 수질 분석결과를 활용하여 수질 지수로 변환하고 등급으로 표현해 비교하였다. 연구에 필요한 자료는 최근 4년간(2016-2019)의 국가물환경측정망 데이터를 활용하였으며 수온, pH, EC, DO, TOC, TN, TP를 평가항목으로 선정하였다. 수질 분석 결과, 자동측정망과 수질측정망의 수질농도는 일부 측정값의 차이는 보였지만 대부분 지점에서 일정한 비로 변동하는 경향을 보였다. 항목 간 상관분석결과 수온, EC, DO 항목은 측정망간 상관성이 매우 높았고, TOC, TN, TP 항목은 기본항목에 비해 낮은 상관성을 보였으나 일부 측정망을 제외하고 0.7 이상(상관계수 r)의 높은 상관관계를 나타냈다. 수질 지수 분석결과 자동측정망 수질지수와 수질측정망 수질지수가 비슷한 경향을 보이는 것으로 평가되었으며, 두 결과 모두 하류로 갈수록 지수점수는 낮아져 오염도가 증가되고 있음을 쉽게 파악할 수 있었다.
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.
우리나라의 4대강 사업은 홍수피해와 물부족을 근본적으로 해결하고 수질개선과 하천복원으로 건전한 수생태계 조성은 물론 국민 여가문화 수준 및 삶의 질 향상을 도모하고자 하였으며, 안정적인 하천관리를 위해서 수십 km ~ 수백 km에 이르는 하천지역의 각종 관측데이터를 모니터링하는 것이 필수적이다. 4대강 사업중 낙동강 권역의 합천보는 총 21.21 km 구간으로 무선 네트워크의 하나인 무선 메쉬망을 자체망을 구축하였다. 망 구축시 주변 지역의 특성을 고려하여 최소비용으로 안정적인 서비스를 구현하기 위하여 LOS 시험 및 수신레벨 분석, 통신속도 측정 등 전파 환경 분석을 실시하였으며, 모든 개소에서 수신레벨이 -55 dBm ~ -70 dBm 되는 것을 확인하였으며, 데이터 전송속도도 20 Mbps 이상이 되는 것을 확인하였다. 이는 기존 상용망이 가지는 전송속도, 음영지역의 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 망관리시스템을 통하여 상시 망 관리를 통하여 안정적인 서비스를 구현할 수 있도록 함으로써 무선 메쉬 네트워크가 하천 모니터링 서비스와 같은 국가 Infra에도 널리 이용 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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