• 한국농공학회논문집
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• 제65권1호
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• pp.41-49
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• 2023

To utilize the hydraulic and hydrological models when simulating floods in agricultural watersheds, it is necessary to consider agricultural reservoirs, farmland, and farmland drainage system, which are characteristics of agricultural watersheds. However, most of them are developed individually by different researchers, also, each model has a different simulation scope, so it is hard to use them integrally. As a result, there is a need to link each hydraulic and hydrological model. Therefore, this study established an integrated flood simulation system for the comprehensive flood simulation of agricultural reservoir watersheds. The system can be applied easily to various watersheds because historical weather data and the SSP (Shared Socio-economic Pathways) climate change scenario database of ninety weather stations were built-in. Individual hydraulic and hydrological models were coded and coupled through Python. The system consists of multiplicative random cascade model, Clark unit hydrograph model, frequency analysis model, HEC-5 (Hydrologic Engineering Center-5), HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center-River Analysis System), and farmland drainage simulation model. In the case of external models with limitations in conceptualization, such as HEC-5 and HEC-RAS, the python interpreter approaches the operating system and gives commands to run the models. All models except two are built based on the logical concept.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.303-314
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• 2020

수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.