• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.370-370
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• 2022

최근 우리나라는 수자원부존량 대비 수자원이용률이 16%에 불과하며 평상시 하천의 많은 가용수량이 이용되지 못하고 있는 실정이다. 현재 하천수 사용은 갈수와 가뭄시를 기준으로 허가 및 관리하고 있으며, 평상시 가용수량을 모니터링하여 하천유지유량, 하천수 사용, 환경대응 등 다양한 수요에 맞게 수량을 합리적으로 배분할 수 있는 수자원관리 체계 구축이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대상지역인 금강유역의 하천수 사용 및 공급 상황을 파악하고 혼합(유역·하도) 물수지를 이용하여 실시간 가용수량 평가체계를 구축하였다. 실시간 가용수량 평가체계를 구축하기 위해서 유역의 수문상황과 기상전망(기온, 강우) 자료를 이용하여 장래기간의 강우조건(무강우, Ensemble Streamflow Prediction; ESP), 하천수 사용 및 공급계획(댐, 저수지 방류량 등) 시나리오 조건에 따른 예측기반 가용수량을 평가하였다. 대상 하천의 지류 유입량을 산정하기 위해서는 유역 물수지를 수행하고 하도 물수지를 통해 주요 지점별 하천관리유량과 가용수량을 산정한다. 또한, 유역(수계)간 물이동 및 하천수 사용 시설별 용·배수 체계를 고려하여 물수지 분석을 수행하였다. 이를 통해 산정된 각 취수시설별 유입량, 사용량, 회귀수량, 하천유지유량, 하천관리유량, 유량, 가용수량 등을 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 GIS와 테이블 기반으로 표출하였다. 본 평가체계를 활용하여 홍수통제소에서 수원(저수, 유수)별 가용수량을 다양한 수요에 맞게 적절하게 배분하고 조정할 수 있고 추후 가뭄 등 비상상황 발생 시 용수공급조정 및 연계운영계획에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권6호
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• pp.583-600
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• 2023

The resilient modulus (M_R) of various pavement materials plays a significant role in the pavement design by a mechanistic-empirical method. The M_R determination is done by experimental tests that need time and money, along with special experimental tools. The present paper suggested a novel hybridized extreme gradient boosting (XGB) structure for forecasting the M_R of modified base materials subject to wet-dry cycles. The models were created by various combinations of input variables called deep learning. Input variables consist of the number of W-D cycles (WDC), the ratio of free lime to SAF (CSAFR), the ratio of maximum dry density to the optimum moisture content (DMR), confining pressure (σ₃), and deviatoric stress (σ_d). Two XGB structures were produced for the estimation aims, where determinative variables were optimized by particle swarm optimization (PSO) and black widow optimization algorithm (BWOA). According to the results' description and outputs of Taylor diagram, M1 model with the combination of WDC, CSAFR, DMR, σ₃, and σ_d is recognized as the most suitable model, with R² and RMSE values of BWOA-XGB for model M1 equal to 0.9991 and 55.19 MPa, respectively. Interestingly, the lowest value of RMSE for literature was at 116.94 MPa, while this study could gain the extremely lower RMSE owned by BWOA-XGB model at 55.198 MPa. At last, the explanations indicate the BWO algorithm's capability in determining the optimal value of XGB determinative parameters in M_R prediction procedure.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.23-34
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• 2024

The Korea Meteorological Administration has improved medium-range weather forecasts by implementing post-processing methods to minimize numerical model errors. In this study, we employ a statistical correction technique known as the minimum continuous ranked probability score (CRPS) to refine medium-range forecast guidance. This technique quantifies the similarity between the predicted values and the observed cumulative distribution function of the Unified Model Ensemble Prediction System for Global (UM EPSG). We evaluated the performance of the medium-range forecast guidance for surface air temperature and relative humidity, noting significant enhancements in seasonal bias and root mean squared error compared to observations. Notably, compared to the existing the medium-range forecast guidance, temperature forecasts exhibit 17.5% improvement in summer and 21.5% improvement in winter. Humidity forecasts also show 12% improvement in summer and 23% improvement in winter. The results indicate that utilizing the minimum CRPS for medium-range forecast guidance provide more reliable and improved performance than UM EPSG.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.67-77
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• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.944-958
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• 2011

Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.