우리나라는 폐기물매립지의 사용이 종료되면 즉시 차단형 최종복토층을 설치하고 30년간 사후관리를 하도록 규정하고 있다. 하지만 우수의 침투를 차단하는 최종복토층의 설치는 매립된 유기성 폐기물의 분해를 지연시키고, 침출수로 용출되는 오염물질의 양을 저감시킴에 따라 사후관리가 종료된 이후에 오염물질이 배출되어 주변을 오염시킬 우려가 있다. 본 연구에서는 실험실 규모의 모의매립조를 이용하여 약 7개월간 동일한 조건에서 인공우수를 주입한 후, 이후 8.4개월 동안 최종복토를 가정하여 매립지 내부로 유입되는 강수량을 달리한 경우에 침출수로 배출되는 오염물질의 양을 관찰하였다. 실험 결과로부터 폐기물 매립지의 사용종료 후 즉각적으로 차단형 최종복토층을 설치하는 것보다는 어느 정도 우수의 침투를 허용하는 임시복토층을 설치하는 것이 사후관리기간이 종료된 이후의 환경관리 측면에서 유리할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 물리적인 매개변수를 이용하지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 강우 및 유출량을 적용한 결과 실측치와 예측치 간에 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 도시유역 우수관거 시스템의 근본적인 목적인 내수침수 방재 효과를 최대화하기 위하여 첨두유출량 최소화를 목적으로 하여 개발된 우수관망 최적설계 모형(이정호, 2010)[1]을 이용하여 실제 도시유역에 대하여 다양한 인공적인 강우 사상들을 적용하여 실제 강우 발생 시 첨두유출량 저감의 효과가 발생할 수 있을 것인가에 대하여 분석하였다. 분석에 적용된 강우사상은 첫째, 설계빈도에 해당하는 강우사상에 대하여 강우의 첨두치가 일정한 시간 간격을 두고 연속되어 발생하는 강우사상들에 대하여 모의하였다. 둘째, 일정한 강도의 강우가 연속적으로 발생하는 연속강우사상에 대하여 모의하였다. 분석 결과 강우의 첨두치가 연속되는 경우 또는 일정한 강도의 연속강우에 대해서도 최적 우수관망에서 첨두유출량이 저감되는 것으로 분석되었으며, 이것은 최적화된 우수관망이 시스템 내의 지체 현상에 따른 첨두유출량 감소가 아닌 관망 전체에서의 유입량의 적정 분배에 따른 것임을 나타낸다.
As one alternative to alleviate damages caused by stormwater runoff, the effects of runoff quantity reduction are analyzed when porous pavement is used. Porous pavements with various depths, general pavement and an artificial rainfall generator are installed for laboratory experiments. Runoff changes are analyzed according to the various rainfall durations. The rainfall intensity of 150 mm/hr is generated for 30 minutes, 60 minutes, and 120 minutes. For porous pavements with 80 cm thickness, 100%, 93%, 56% of discharge is infiltrated through soil, respectively. For porous pavements with 20 cm thickness, 81%, 32%, 28% of discharge is infiltrated through soil, respectively. It is found that the porous pavements are able to decrease the runoff.
This paper presents the evaluation of the impact of climate change on water resources and yield capacity of Asa and Kampe reservoirs. Trend analysis of mean temperature, runoff, rainfall and evapotranspiration was carried out using Mann Kendall and Sen's slope, while runoff was modeled as a function of temperature, rainfall and evapotranspiration using Artificial Neural Networks (ANN). Rainfall and runoff exhibited positive trends at the two dam sites and their upstream while forecasted ten-year runoff displayed increasing positive trend which indicates high reservoir inflow. The reservoir yield capacity estimated with the ANN forecasted runoff was higher by about 38% and 17% compared to that obtained with historical runoff at Asa and Kampe respectively. This is an indication that there is tendency for water resources of the reservoir to increase and thus more water will be available for water supply and irrigation to ensure food security.
본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
Artificial ground greening, which is considered as a way for the greening of cities, should be constructed easily and maintained continuously. Thus it is necessary to use light soils for keeping in flexible formation and light load. And the garden should be managed optimally taking account for the characteristics of the soil and plant. But in most landscape green area, they are not under management. Mostly they are occasionally irrigated without nutrient by hand-operating. So this study was conducted to investigate plant growth by management methods and soil depth(15cm, 30cm). As a results of the different methods of management had effect on the plant growth and on the rate of flowering. When Hosta longipes were grown in different three management methods, control(rainfall), periodical irrigation, and nutri-irrigation(fertigation), the content of chlorophyll, the plant growth and the rate of flowering were higher in nutri-irrigation (fertigation) treatment than those in control(rainfall) and periodic irrigation. And nutrient contents of leaf are also higher. Between 15cm and 30cm soil depth, the plant growth of 15cm soil depth is better than that of 30 soil depth. According to these results on artificial ground greening, determination of optimal soil depth by plant species is required, And a specialist for nutrient management is demanded.
This study examined Artificial Neurons Networks model (ANNs) for forecast flash discharge at Southern part of Thailand by using rainfall data and discharge data. The Sungai Kolok River Basin has meant the border crossing between Thailand and Malaysia which watershed drains an area lies in Thailand 691.88 square kilometer from over all 2,175 square kilometer. The river originates in mountainous area of Waeng district then flow through Gulf of Thailand at Narathiwat Province, which the river length is approximately 103 kilometers. Almost every year, flooding seems to have increased in frequency and magnitude which is highly non-linear and complicated phenomena. The purpose of this study is to forecast runoff on Sungai Kolok at X.119A gauge station (Sungai Kolok district, Narathiwat province) for 3 days in advance by using Artificial Neural Networks model (ANNs). 3 daily rainfall stations and 2 daily runoff station have been measured by Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2014 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Coefficient of determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. $R^2$values for first day, second day and third day of runoff forecasting is 0.71, 0.62 and 0.49 respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and real-time operated. In conclusion, the ANNs model is suitable to runoff forecasting during flood incident of Sungai Kolok river because it is straightforward model and require with only a few parameters for simulation.
본 연구에서는 인공함양법을 적용한 유역에서의 유출특성 변화를 알아보기 위하여 실험유역을 설정하고 각각의 유역에 대하여 실제강우 실험과 강우모의 실험을 실시를 통하여 유출-침투특성을 분석하였다. 실강 우시 유출-침투특성 분석을 위해 2004년 7월 11일${\sim}$7월 17일 사이에 내린 4개의 강우사상에 대하여 분석을 실시한 결과 인공함양유역에서 유출이 발생하는 경우의 유출율 평균은 약 10.61%, 침투율 평균은 89.39%로 파악되어 유출되는 유량의 대부분이 인공함양법 적용에 의해서 침투가 가능한 것으로 나타났으며, 강우모의 실험에서는 강우강도의 변화와 상관없이 1시간의 지속시간을 가지는 60mm/hr ${\sim}$ 100mm/hr 구간에서 유출되는 유량 없이 전량이 침투되는 것으로 나타났다. 그러나, 인공함양시설을 설치한 경우라도 장기간 강우 발생시 주위의 지하수 변화에 의해서 유출이 발생할 수 있으므로 주변의 지하수위에 대한 지속적인 관찰이 요망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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