• 물과 미래
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• 제24권4호
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• pp.59-66
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• 1991

단기간의 실측자료를 이용하여 다변량 추계학적 모형에 의해 월유량 자료를 모의발생 시키는 목적은 수자원 시스템의 운영 조작 방침을 결정하기 위한 풍부한 입력자료를 제공하는데 있다. 본연구에서는 2종류의 다변량 모형(Thomas-Fiering 과 Matalas)을 서로 근접해 있는 두 지점에 적용하여 각각의 모형에 의한 모의 결과의 우수성과 적용가능성을 검토하여 보았으며, 이를 위해 모멘트법과 Fourier 분석에 의한 실측자료의 통계특성치를 구하였으며 비교의 기준으로는 실측치와 모의발생 자료의 통계특성을 이용하였다. 본 연구에 사용한 자료를 이용한 연구분석결과로는 다변량 Matalas 모형이 좀더 좋은 결과를 얻을 수 있었으며 변수추정도 수월함을 보였다.

• 물과 미래
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• 제12권2호
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• pp.63-69
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• 1979

The sequences of monthly streamflows constitute a non-statonary time series. The purely stochastic model has been applied to data generation of non-stationary time series. Tow different mothods--single site and multisite generation--have been used on the hydrologic time series. In this study the synthetic generation method by bivariate analysis, studied by Thomas Fiering, one of multi-site models, has been applied to the historical data on monthly streamflows at two sites in Nakdong River, and also for validity of this model the single site Thomas Fiering model applied. Through statistical analysis it has been shown that the performance of bivariate Thomas Fiering model was better than that of the other. By comparison of mean and standard deviaion between the historical and the generated, and cross correlogram interpretation, it has been known that the model used herein has good performance to simultaneously generate the monthly streamflows at two sites in a river hasin.

• 산업기술연구
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• 제20권A호
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• pp.131-138
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• 2000

A past monthly data is not faithful so much for a short term. But, the stochastic generation technique was provide of a long-term data. Thus this study is used a data which generated a monthly inflow amounts data by Thomas-Fiering model. This model is needed a certain process which determination of distribution, decision of continuous durability, etc. It was generated a inflow data every one month as Thomas-Fiering method. The generated inflow data was used input data for a monthly cumulative analysis. This analysis obtained a storage capacities which would be required during droughts having various return periods. It was presented a equation of fitting regression that was carried out regression analysis of 5, 10, 20, 50 years period.

• 물과 미래
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• 제18권4호
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• pp.335-345
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• 1985

추계학적 이론을 근거로 하는 하천유량의 모의발생 모형에는 여러 가지가 있으며 이는 한정된 짧은 기간동안의 유량 실측치의 통계학적 특성을 재현시키는 일련의 장기적 유량자료를 인위적으로 발생시켜 수자원 시스템의 거동예측이나 조작기준을 보다 완벽하게 설정하기 위한 풍부한 인력 자료를 제공하자는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 연유량의 모의발생에 주로 사용되는 Monte Carlo 모형을 연유량 자료를 구성하는 월별 하천유량의 발생에 적용 가능한가를 연구 검토하였다. 비교검토의 목적으로 실측된 월별 유량의 적정분포형을 설정한 후 Monte Carlo 방법에 의해 발생된 월별량과Autoregressive 모형중의 하나인 Thomas-Fiering의 다계절 모형에 의해 발생된 월류량의 통계학적 특성치의 실측치의 특성치와 비교하였다. 한편, 월유량 발생자료의 합성에 의한 연류량 자료의 특성치가 실측 월류량의 합성에 의한 월류량 특성치를 얼마나 잘 재현시키는가를 검사하기 위해 Monte Carlo 및 Thomas-Fiering 모형에 의해 발생시킨 연류량의 통계학적 특성치를 실측류량의 통계특성치와 비교평가하였다.

• 물과 미래
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• 제19권2호
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• pp.167-180
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• 1986

추계 수문학 분야에서 중요한 기법으로 인정이 되어져 가고 있으며 점차 이용도가 높아져 가고 있는 분해모형(Disaggregation Model)을 국내 하천유량의 모의발생에 적용가능성을 파악하기 위해서 이 모형의 구조와 매개변수 산정 방법과 년유량을 월유량으로 분해시키고 발생유량 계열의 통계학적 분석을 실시하였으며 타모형과의 비교를 위해서 Thomas-Fiering 모형을 사용하여 그 결과들을 비교 검토하여 실무에 적용시킬 수 있는 가능성을 평가하였다.

• 물과 미래
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• 제18권1호
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• pp.75-83
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• 1985

초기연구단계에 있는 ARMA(1, 1) 다계절모형에 의해 계절유량을 발생시키기 위한 모형의 변수결정방법과 유량발생 및 발생유량계열의 통계학적분석을 실시하였으며 타모형과의 비교를 위해 Thomas-Fiering 모형, Matalas AR(1) 다계절모형도 사용하였다. 다계절모형에 의해 발생시킨 계절유량을 연도별로 합산하여 얻은 연유량계열의 통계학적 특성치를 년모의발생모형에 의해 발생시킨 년유량계열의 통계특성치와 비교함으로써 ARMA(1, 1) 다계절모형에 의해 계절 및 년유량자료계열을 한꺼번에 모의발생시킬 수 있는 가능성을 평가하였다.

• 물과 미래
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• 제7권1호
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• pp.71-77
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• 1974

This paper reviews several different single site generation models for further development of a model for generating the Synthetic sequences of streamflow in the continuous streams like main streams in Korea. Initially the historical time series is looked using a time series technique, that is correlograms, to determine whether a lag one Markov model will satisfactorily represent the historical data. The single site models which were examined include an empirical model using the historical probability distribution of the random component, the linear autoregressive model(Markov model, or Thomas-Fiering model) using both logarithms of the data and Matala's log-normal transformation equations, and finally gamma distribution model.

• 대한토목학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.63-74
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• 1986

댐 지점(地點)에서의 저유량(抵流量)의 지속기간(持續期間)과 재현기간(再現期間)을 고려하여 저수지(貯水池)의 활용(活用) 저수용량(貯水容量)을 확률론적(確率論的)으로 결정하는 방법(方法)을 제안하였다. 확률론적(確率論的) 분석(分析)의 신뢰도를 제고시키기 위해 월유량(月流量) 자료계별(資料系別)의 모의발생(模擬發生)에 흔히 사용되는 모의모형(模擬模型) 중 Monte Carlo 모형(模型)과 Thomas Fiering 모형(模型)의 적합성(適合性)을 비교 검토하였으며 그 결과 월유량(月流量) 자료계열(資料系列)을 표준화(標準化)한 계열월유량자료(系列月流量資料)를 근거로 하는 Monte Carlo 모형(模型)(Monte Carlo-B)이 최적모형(最適模型)으로 선정되었다. Monte Carlo-Bah 모형(模型)에 의해 홍천(洪川)댐 지점(地點)에 대한 200 년간(年間)의 월유량계열(月流量系列)을 발생시켰으며 이로 부터 각종(各種) 지속기간별(持續期間別) 저유하량(抵流下量) 계열(系列)을 작성하였다. 여러 크기의 용수수요(用水需要)를 표시하는 상시유량(常時流量)에 대하여 지속기간별(持續期間別) 저유하량(抵流下量) 계열(系列)의 누가용적해석(累加容積解析)을 실시함으로서 활용저수용량(活用貯水容量)-상시유량(常時流量)-재현기간(再現期間)(Active Storage Draft Recurrence Interval) 관계가 수립되었으며 이 관계(關係)는 조발재현기간별(早魃再現期間別)로 용수수요(用水需要)를 보장할 수 있는 저수지(貯水池)의 활용용량(活用容量)을 결정하는 기준(基準)을 제공하게 된다. 또한, 이 관계(關係)를 사용하여 저수지(貯水池)의 설계재현기간별(設計再現期間別) 만수위(滿水位) 표고별(標高別) 상시가용수량(常時可用水量)을 추정하는 방법(方法)과 특정(特定) 저수지(貯水池)의 용수공급능력(用水供給能力)을 평가(評價)하는 방법(方法)을 예시(例示)하였다.

• 물과 미래
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• 제18권3호
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• pp.253-264
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• 1985

근본적으로 저수지의 Storage-Yield 관계를 해석하는 데는 두가지 관점이 있다. 가장 보편적인 관점은 필요한 수요량을 공급하기 위하여 저수지의 필요저수용량을 결정하는 것이다. 이런 형태의 문제는 저수지의 계획이나 초기 설계단계에서 보통 생긴다. 두 번째 관점은 주어진 저수용량에 대한 방류량의 결정이며, 이것은 최종 설계나 더 상세한 분석을 위한 현존 저수지의 재평가에서 자주 생긴다. 본 연구의 목적은 저수지의 설계나 운영을 위한 Storage-Yield 관계를 산정하는 현재의 방법론을 개선하는 것이다. 저수지의 Storage-Yield 관계를 해석하느 s가장 적합한 기법을 찾기 위하여 잔차누가곡선기법(Residual mass curve technique), 개선된 저류량기법(Low flow technique)과 TPM 기법(Transition probability matrix technique)이 검토되었다. 저수지의 Storage-Yield 관계를 해석하는데 있어서 홍천댐 건설예정지점의 1917∼1940년 월유입량 자료와 Thomas-Fiering 모델에 의해 모의 발생된 자료를 가지고 위의 세가지 기법을 상세히 검토하였다. 저수지의 Storage-Yield 관계를 폭넓게 검토한 결과, 잔차누가곡선기법과 저류량기법은 예비 설계에 타당하며, TPM 기법은 월별 혹은 계절별 수요변동을 고려할 수 있기 때문에 최종 설계에 타당한 기법임을 알 수 있다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.38-49
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• 2012

In this study, we analyze statistical characteristics of influent water quality in Daejeon waste water treatment plant and apply a stochastic model for data generation. In the analysis, the influent water quality data from year 2003 to 2008, except for year 2006, are used. Among water quality variables, we find strong correlations between BOD and T-N; T-N and T-P; BOD and T-P; $COD_{Mn}$ and T-P; and BOD and $COD_{Mn}$. We also find that different water quality variables follow different theoretical probability distribution functions, which also depends on whether the seasonal cycle is removed. Finally, we generate the influent water quality data using the multi-season 1st Markov model (Thomas-Fiering model). With model parameters calibrated for the period 2003~2005, the generated data for 2007~2008 are well compared with observed data showing good agreement in general. BOD and T-N are underestimated by the stochastic model. This is mainly due to the statistical difference in observed data itself between two periods of 2003~2005 and 2007~2008. Therefore, we expect the stochastic model can be applied with more confidence in the case that the data follows stationary pattern.