• 방사성폐기물학회지
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• 제2권1호
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• pp.23-34
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• 2004

To validate the previous conceptual design of cover system, construction of the engineered barrier test facility is completed and the performance tests of the disposal cover system are conducted. The disposal test facility is composed of the multi-purpose working space, the six test cells and the disposal information space for the PR center. The dedicated detection system measures the water content, the temperature, the matric potential of each cover layer and the accumulated water volume of lateral drainage. Short-term experiments on the disposal cover layer using the artificial rainfall system are implemented. The sand drainage layer shows the satisfactory performance as intended in the design stage. The artificial rainfall does not affect the temperature of cover layers. It is investigated that high water infiltration of the artificial rainfall changes the matric potential in each cover layer. This facility is expected to increase the public information about the national radioactive waste disposal program and the effort for the safety of the planned disposal facility.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.61-67
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• 2006

강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제25권5호
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• pp.785-791
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• 2009

Using artificial rainfall simulator, the soil loss, which is deemed as the most cause of muddy water problem among Non-point source (NPS) pollutant, was studied by the analysis of direct runoff, groundwater discharge, and soil water storage properties concerned with rainfall intensity, slope of area, and land cover. The direct runoff showed increasing tendency in both straw covered and bared soil as slope increases from 5% to 20%. The direct runoff volume from straw covered surface were much lower than bared surface. The infiltration capacity of straw covered surface increased, because the surface sealing by fine material of soil surface didn't occur due to the straw covering. Under the same rainfall intensity and slope condition, 2.4~8.2 times of sediment yield were occurred from bared surface more than straw covered surface. The volume of infiltration increased due to straw cover and the direct runoff flow decreased with decrease of tractive force in surface. To understand the relationship of the rate of direct runoff, groundwater discharge, and soil water storage by the rainfall intensity, slope, and land cover, the statistical test was performed. It shows good relationship between most of factors, except between the rate of groundwater storage and rainfall intensity.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.509-512
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• 2003

Our country is serious difference of precipitation seasonally and about 66% of yearly mean rainfall is happening in concentration rainfall form between September on June. It requires consideration because of a lot of natural disasters by this downpour are produced. Slope failure is happened by artificial factor of creation of slope according to the land development, fill slope etc. and natural factor of rainfall, topography, nature of soil, soil quality, rock floor. Usually, Direct factor of failure slope is downpour. In this study, the Slope about among 55 places happened failure by downpour investigated occurrence position, geological etc and executed and inquire into character of rainfall connected with failure slope. Among character of rainfall, executed analysis about Max. hourly rainfall and cumulative rainfall of place that failure slope is situated and grasped the geological character of failure slope. Through this, inquire to character of failure slope by rainfall and take advantage of basis study for Hazard map creation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2020

In order to establish the risk criteria of inundation due to typhoons or heavy rainfall, research is underway to predict the limit rainfall using basin characteristics, limit rainfall and artificial intelligence algorithms. In order to improve the model performance in estimating the limit rainfall, the learning data are used after the pre-processing. When 50.0% of the entire data was removed as an outlier in the pre-processing process, it was confirmed that the accuracy is over 90%. However, the use rate of learning data is very low, so there is a limitation that various characteristics cannot be considered. Accordingly, in order to predict the limit rainfall reflecting various watershed characteristics by increasing the use rate of learning data, the watersheds with similar characteristics were clustered. The algorithms used for clustering are K-Means, Agglomerative, DBSCAN and Spectral Clustering. The k-Means, DBSCAN and Agglomerative clustering algorithms are clustered at the impervious area ratio, and the Spectral clustering algorithm is clustered in various forms depending on the parameters. If the results of the clustering algorithm are applied to the limit rainfall prediction algorithm, various watershed characteristics will be considered, and at the same time, the performance of predicting the limit rainfall will be improved.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.81-87
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• 2010

유역에서의 정확한 유출을 계산하기 위해서는 강우-유출현상의 비선형성을 고려해야한다. 그러나 대부분의 강우-유출모형이 선형성을 가정하고 있거나 해석하기가 복잡하여, 비선형성을 고려하면서도 비교적 간단히 계산이 가능한 저류함수법을 유출계산에 이용해오고 있다. 저류함수법은 강수특성과 유역특성에 따라 달라지는 5개의 매개변수를 포함하고 있으며, 주로 유역별로 개발된 회귀식이나 유전자 알고리즘 등 최적화 기법을 이용하여 추정하나, 그 정확한 산정이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 Metamodel을 이용하여 매개변수 최적화를 시도하였다. 제안된 기법은 두 단계로 나누어지는데, 첫 번째 단계에서는 기존의 강우-유출관계를 인공신경망에 입력하여 일대일대응 관계를 규명한 후, 두 번째 단계에서는 훈련된 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 강우사상에 대한 저류함수법의 매개변수를 최적화한다. 제안된 모형은 평창강 유역 21개 강우사상에 적용되어 그 적용성을 입증하였다.

• 한국조경학회지
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• 제48권3호
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• pp.34-44
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• 2020

본 연구는 식생기반 LID 시스템 모델을 기반으로 생태적 구성요소의 성능 분석 방향을 제시하기 위해, SWMM 전산모의와 강우·유출 모의장치를 이용하여 모니터링 결과 간의 통계적 유의성을 분석하고, 시스템 사전설계에 요구되는 기초자료를 제공하고자 한다. 또한, 선행연구에서 상대적으로 논의가 부족했던 식생기반 LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석 방안을 종합하고, 장치형 LID 시스템을 대체할 수 있는 성능 정량화 방향을 제시하려 한다. 인공강우재현 모니터링 40분 경과 후 실험구와 대조구 모두 최대강우강도인 142.91mm/hr(n=3, sd=0.34), 142.24mm/hr(n=3, sd=0.90)로 집계되었다. 우량주상도 대비 10분, 50분 구간은 낮은 강우강도가 재현되었으며, 20분, 30분, 40분 구간은 높은 강우강도가 확인되었다. 우수유출 지연효과의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.46mm/min을 기록하여, 79.8% 저감된 것으로 분석되었다. 전산모의의 경우, 실험구의 유출강도 저감량은 대조구의 최대유출강도가 발생된 50분에 0.05mm/min을 기록하여, 99.1% 저감된 것으로 모의되었다. 최대 강우유출강도의 경우, 실험구(Dv=30.35, NSE=0.36)는 인공강우 모니터링과 SWMM 전산모의가 동일하게 70분에 각각 0.77mm/min, 1.06mm/min을 기록하였다. 대조구(Dv=17.27, NSE=0.78)도 동일하게 50분에 각각 2.26mm/min, 2.38mm/min으로 집계되었다. 상기 연구결과를 통해 강우·유출 모의장치와 SWMM 전산모의 간의 통계적 유의성을 통해 단일 식생이 적용된 LID 시스템의 우수유출저감 성능의 사전설계 방향을 제시할 수 있었다. 또한, LID 시스템의 토양, 식생 모델 및 분석방법을 종합하여, 사전설계와 연계 가능한 식생 및 토양 부문의 매개변수 정량화 방안이 정리되었다. 다만, 단일 식생기반 LID 시스템으로 유형과 물리적 변수가 제한되었고, 모니터링, 전산모의 결과 간의 통계적 유의성 보정에 요구되는 알고리즘 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.31-38
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• 2010

Various fundamental and practical theories and technologies are needed for the development of Best Management Practices (BMPs) to manage the problems. The objectives of this paper was to investigate the effect of fertilizer and Non-point suource (NPS) pollution discharges from the field. The effect of fertilizer application was measured with respect to 10 % and 20 % slopes, respectively, using artificial rainfall simulator. The effect of fertilizer application on runoff was not significant because the effect of slope and rainfall intensity were overwhelmed. Runoff from 20 % plots was 21 % larger than that from 10 % plots. While groundwater discharge from 10 % plots was about 70 % larger than that from 20 % plots. It was concluded that runoff and groundwater discharge were largely affected by slope. T-N concentration in groundwater was much higher than that in runoff for both 10 % and 20 % plots. While T-P concentration in groundwater was lower than that in runoff. It explained that T-N moved well through soil pores without adsorption and other chemical reactions but T-P was well adsorbed on the surface of soil particles.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.97-107
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• 2011

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.