• 제목/요약/키워드: SCE-UA

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SCE-UA를 이용한 Tank 모형의 최적 매개변수 추정 방안 (Study on Estimation of Optimal Parameters for Tank Model by Using SCE-UA)

  • 신상훈;정일원;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1530-1535
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    • 2010
  • 본 연구에서는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona) 매개변수 최적화 기법을 이용하여 TANK 모형의 매개변수를 추정할 경우 SCE-UA 기법의 적용성을 검토하고 실제 관측유량에 대해 적용하고자 한다. 이를 위해 임의매개변수를 4단 TANK 모형의 유출결과를 관측치로 가정하고 역으로 SCE-UA 기법을 이용하여 전역 최적해 추정 능력을 검증하였다. 또한 실제 유역에 대한 적용성 평가를 위해 소양강 댐 상류 유역을 대상유역으로 선정 하였으며 관측유량을 보정과 검정기간으로 나누어 추정된 매개변수의 정확도를 평가하였다. 향후 수문성분 분리 과정을 통해 각 유출 성분별 매개변수 최적화를 수행하고자 하며 이러한 결과는 유출 성분자료가 부족한 우리나라에서 보다 정확한 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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SCE-UA기법의 제어 매개변수 검토 (Review of control parameter of SCE-UA)

  • 정태훈;이상호;이남주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.350-350
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    • 2023
  • SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.

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SCE-UA법을 이용한 수문모형의 매개변수 추정 (Calibrating a Rainfall-Runoff Model Using SCE-UA method)

  • 강민구;박승우;박창언
    • 한국농공학회:학술대회논문집
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    • 한국농공학회 1998년도 학술발표회 발표논문집
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    • pp.359-365
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    • 1998
  • A global optimization method known as the Shuffled Complex Evolution method from the University of Arizona(SCE-UA) was used for calibrating a Tank model. The model was calibrated with error-free synthetic data, and the SCE-UA method was found to effectively search optimal parameters. Historical data from an agricultural watershed was used to calibrate and validate the model parameters. The simulated results were in good agreement with the observed.

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전역최적화 기법을 이용한 강우-유출모형의 매개변수 자동보정 (Parameter Calibrations of a Daily Rainfall-Runoff Model Using Global Optimization Methods)

  • 강민구;박승우;임상준;김현준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권5호
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    • pp.541-552
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    • 2002
  • 본 연구에서는 전체탐색기법 중 Simplex법의 원리를 이용한 SCE-UA법과 Annealing-Simplex (A-S)법을 일유출량 추정 수문모형인 탱크모형의 매개변수 보정에 적용하여 국부탐색기법인 Downhill Simplex법의 결과와 비교하여 탐색능력을 평가하였다. 오차가 없는 합성자료를 사용한 보정에서 A-S법이 목적함수에 관계없이 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, SCE-UA법은 ABSERR를 목적함수로 사용할 경우에 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, 다른 목적함수를 사용하는 경우에는 최적해에 가까운 탐색결과를 나타냈다. Downhill Simplex법은 초기값에 따라 다근 탐색결과를 나타냈으며, 최적해에 가까운 초기값을 사용할 경우 전역 최적해를 탐색하는 결과를 나타냈다. 실측자료를 사용한 보정에서는 A-S법과 SCE-UA법이 목적함수에 관계없이 양호한 결과를 나타냈다. 두 개의 서로 다른 단일 목적함수를 조합하여 만든 목적함수 중 DRMS와 NS의 조합에 의해 만들어진 목적함수인 DN이 다른 목적함수보다 저유량에 비중을 더 둔 예측결과를 나타냈으며, 전체 자료기간에 대해서 양호한 예측결과론 나타냈다.

장기 저수지운영률 도출을 위한 메타휴리스틱 기법의 비교 (Comparision of metaheuristic methods for generating long-term reservoir operation rule)

  • 강신욱;이상호;김현식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.226-226
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    • 2011
  • 최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.

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수위관측과 수리학적 하도추적에 의한 하천유량 간접추정 (Stream Discharge Estimation by Hydraulic Channel Routing and Stage Measurement)

  • 이상호;강신욱
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제34권5호
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    • pp.543-549
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    • 2001
  • 수리학적 하도추적으로부터 하천유량을 간접추정하였다. 짧은 하천구간의 세 지점 연속수위자료와 하천 단면 자료만을 사용하여 조도계수 추정b과 하천유량 계산이 가능하였다. 유량의 간접추정 과정에서, 상류-하류 경계조건을 수위-수위 조건으로 사용하였다. 미국 미시시피 강의 상류 구간 자료가 사용되었고 수리학적 하도추적에는 DWO-PER (operational dynamic wave model)를 이용하였다. DWOPER 모형에서 수정 Newton-Raphson법에 의한 조도계수 추정과정을 개선하기 위하여 SCE-UA 전역최적화 기법을 적용하였으며, SCE-UA 기법의 결과가 적은 오차를 보였다. 특정 홍수에 대하여 유량을 추정한 결과, 몇 개를 제외한 대부분의 계산유량이 10% 이내의 오차를 보였다.

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LH-OAT 민감도 분석과 SCE-UA 최적화 방법을 이용한 SWAT 모형의 자동보정 (Automatic Calibration of SWAT Model Using LH-OAT Sensitivity Analysis and SCE-UA Optimization Method)

  • 이도훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권8호
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    • pp.677-690
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    • 2006
  • 본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.

최적화 기법을 이용한 임하호유역 대표 CN값 추정 (Regionalization of CN values at Imha Watershed with SCE-UA)

  • 전지홍;김태동;최동혁
    • 한국농공학회논문집
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    • 제53권5호
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    • pp.9-16
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    • 2011
  • Curve Numbers (CN) for the combination of land use and hydrologic soil group were regionalized at Imha Watershed using Long-term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA. The L-THIA was calibrated during 1991-2000 and validated during 2001-2007 using monthly observed direct runoff data. The Nash-Sutcliffe (NS) coefficients for calibration and validation were 0.91 and 0.93, respectively, and showed high model efficiency. Based on the criteria of model calibration, both calibration and validation represented 'very good' fit with observe data. The spatial distribution of direct surface runoff by L-THIA represented runoff from Thiessen pologen at Subi and Sukbo rain gage station much higher than other area due to the combination of poor hydrologic condition (hydrologic soil C and D group) and locality heavy rainfall. As a results of hydrologic condition and treatment for land use type based on calibrated CNs, forest is recommended to be hydrologically modelled dived into deciduous, coniferous, and mixed forest due to the hydrological difference. The CNs for forest and upland showed the poor hydrologic condition. The steep slope of forest and alpine agricultural field make high runoff rate which is the poor hydrologic condition because CN method can not consider field slope. L-THIA linded with SCE-UA could generated a regionalized CNs for land use type with minimized time and effort, and maximized model's accuracy.

Comparison of Automatic Calibration for a Tank Model with Optimization Methods and Objective Functions

  • Kang, Min-Goo;Park, Seung-Woo;Park, Chang-Eun
    • 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.