• 제목/요약/키워드: input parameter

검색결과 1,639건 처리시간 0.028초

Copula 함수 기반의 이변량 결합가뭄지수 산정 및 평가 (Estimation and Assessment of Bivariate Joint Drought Index based on Copula Functions)

  • 소재민;손경환;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제47권2호
    • /
    • pp.171-182
    • /
    • 2014
  • 본 연구에서는 가뭄해석을 위한 이변량 결합가뭄지수를 산정하고 국내 활용성을 평가하였다. 이변량 결합가뭄지수 산정을 위해 결합분포함수는 Clayton copula, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였으며, 입력변수로는 1977~2012년 동안의 강수량 및 토양수분량 자료를 선정하였다. 우리나라에 대한 이변량 결합가뭄지수를 산정한 후, 기존 가뭄지수인 SPI 및 SSI와 같이 시계열 분석, 지역별 분석 및 ROC 분석을 수행하여 활용성을 평가하였다. 분석결과 SPI는 가뭄의 시작, SSI는 가뭄의 해갈을 적절히 고려하였으며, 이변량 결합가뭄지수는 SPI 및 SSI의 거동 특성을 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 이변량 결합가뭄지수가 SPI 및 SSI에 비해 ROC score가 높게 산정되었으며, 지역별 분석에서도 지역의 가뭄 상황을 적절히 재현하여 활용성이 우수하게 나타났다. 이변량 결합가뭄지수는 기존 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하였다는 측면에서 국내 가뭄해석의 활용성이 높다고 판단된다.

처분부지의 수리지질 특성 (Hydrogeological characteristics of the LILW disposal site)

  • 김경수;김천수;배대석;지성훈;윤시태
    • 방사성폐기물학회지
    • /
    • 제6권4호
    • /
    • pp.245-255
    • /
    • 2008
  • 중 저준위방사성폐기물 처분부지에 대한 건설 및 운영 인허가 취득을 위한 종합적인 부지특성조사가 사업자인 한국수력원자력(주)의 책임 하에 이루어졌으며, 수리지질조사는 부지의 수리지질학적 특성 해석과 방사선적 안전성 평가를 위한 기초자료 생산을 목적으로 수행되었다. 처분부지의 수리지질특성은 주로 지표에서 이루어진 지질조사, 시추조사, 각종 수리시험 및 지구물리탐사 자료를 종합적으로 분석하여 수리지질체계의 특성을 평가하고, 이를 토대로 수리토양영역, 3 개의 수리암반영역 및 5 개의 투수성구조영역으로 구성되는 수리-구조모델을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 수리-구조모델과 수리인자는 지하수유동모델 해석 업무에 직접 이용되었다. 본 논문의 결과는 지표조사단계에서 얻어진 자료에 근거한 것이므로 수리지질특성과 관련된 제반 조사방법에 가정과 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 현재 진행 중인 지하시설 건설과정에 취득되는 직접적인 수리지질특성 관련 자료를 종합적으로 재 해석함으로써 부지특성조사 단계에서의 가정과 불확실성을 저감시킬 수 있고, 최종적인 수리-구조모델의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.

  • PDF

아시아 몬순지역의 대형댐(소양호)에서의 인순환과 2차원모델의 적용 (Phosphorus Cycle in a Deep Reservoir in Asian Monsoon Are3 (Lake Soyang, Korea) and the Modeling with a 2-D Hydrodynamic Water Quality Model [CE-QUAL-W2])

  • 김윤희;김범철
    • 생태와환경
    • /
    • 제37권2호통권107호
    • /
    • pp.205-212
    • /
    • 2004
  • 아시아 몬순지역에서 대형댐의 인순환(phosphorus cycle)과정의 특징을 파악하기 위하여 소양호를 대상으로 인순환 과정을 조사하였다. 또한, 이를 모의하기 위해 2차원 수질모델인 CE-QUAL-W2를 적용하여 수중생태계의 물질순환과정을 모의하였다. 소양호는 수심이 깊고성층이 강하여 수직적인 변이가 뚜렷한 인의 분포를 보였다. 인의 부하량은 유역면적의 90%를 차지하는 주유입하천인 소양강의 인농도를 측정하여 산정하였다. 소양강의 인농도는 강우시 유량 증가에 따라 크게 증가하는 변동을 보였으므로 인의 부하량은 간헐적으로 발생하는 폭우 유출에 집중되었다. 폭우시 유출수는 수온이 낮아지기 때문에 호수의 중층으로 잠류하여 중층 탁수대를 형성하는 것으로 관측되었다. 여름 우기가 끝난 후 중층에는 두께 20${\sim}$30m의 인함량이 높은 탁수층이 형성되었으며 이탁수층은 댐 중간수심에 만들어진 발전방류구를 통하여 서서히 방류되었다. CE-QUAL-W2 모델은 호우시 탁수의 잠류현상과 인함량이 높은 중층의 형성, 인의 수평수직분포 등의 인순환 과정이 잘 모의 하여,아시아 몬순지역의 댐에서 수질모델로서 육수학적 현상을 잘 모의하는 것으로 평가된다.

다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 이용한 가뭄예측 (Drought Forecasting Using the Multi Layer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network Model)

  • 이주헌;김종석;장호원;이장춘
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제46권12호
    • /
    • pp.1249-1263
    • /
    • 2013
  • 장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

광릉 원두부 유역 생태수문과정의 통합을 위한 지역 생태수문 모사 시스템(RHESSys)의 모수화와 적용 (Parameterization and Application of Regional Hydro-Ecologic Simulation System (RHESSys) for Integrating the Eco-hydrological Processes in the Gwangneung Headwater Catchment)

  • 김은숙;강신규;이보라;김경하;김준
    • 한국농림기상학회지
    • /
    • 제9권2호
    • /
    • pp.121-131
    • /
    • 2007
  • 산림생태계의 생태과정과 수문과정의 변화는 밀접하게 연관되어 있음에도 불구하고 통합적으로 다루어지지 못해 왔다. 본 연구에서는 광릉 소유역에서 관측되고 있는 식생 및 수문자료와 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 지역규모의 생태수문 모사 시스템인 RHESSys를 이용하여 이러한 통합을 시도하였다. 이를 위해, (1) RHESSys의 입력자료를 구축, 모형을 구동하고 (2) 다양한 생태수문과정을 동시에 고려할 수 있는 모형보정체계를 수립하고, (3) 민감도 분석을 통해 최적의 모수를 추정하였다. RHESSys의 유량패턴과 첨두유량에 영향을 주는 6개의 토양모수를 대상으로 민감도를 분석한 결과, 수평 포화 수리 전도도와 공극률의 깊이에 따른 감쇄가 유량에 대해 가장 큰 민감도를 보였다. 이 두 모수를 변화시켜 최적의 유량패턴 적합도를 산출한 결과, 유량예측의 적합도 지수(NSec)는 0.75였다. 이러한 결과는 향후 유역 단위의 토양 수분 및 증발산을 모사하고 그 공간분포를 나타내는 지도 제작을 위한 기본적인 평가기준으로서 매우 중요한 의미를 갖는다.

유도전동기의 강건한 저속 제어를 위한 단위각 보상 벡터 제어 (The Vector Control with Compensating Unit Angle for the Robust Low Speed Control of Induction Motor)

  • 원영진;박진홍
    • 전자공학회논문지T
    • /
    • 제35T권1호
    • /
    • pp.90-98
    • /
    • 1998
  • 본 논문은 유도전동기를 저속에서 강건하게 제어할 수 있도록 개선된 벡터 제어에 관한 연구이다. 유도전동 기가 정격 속도의 10% 이하인 저속에서 구동될 경우 고조파에 의하여 발생하는 단위 벡터각 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 저속 및 과도상태에서 회전자 파라미터 변화에 대하여 강건하게 운전하도록 회전 자 시정수에 동조하는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 벡터 제어를 이용하여 자속과 토오크 리플을 감소시킴으로써 저속에서 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. 입출력이 정현적인 상태일 때, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어 및 간접 벡터 제어의 저속 특성을 비교 분석하였고, 고조파가 함유된 상태에서 각각의 제어 특성을 비교 분석하였다. 그리고 회전자 시정수의 추종 성능은 시뮬레이션으로 확인하였다. 전체 제어 시스템을 실제의 하드웨어로 구현하고, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어를 비교 분석하였다. 두 제어 기법을 저속에서 실험 한 결과, 정상상태에서 직접 벡터를 기준으로 할 경우 토오크 리플이 45% 개선된 특성을 얻었다. 또한 자속 전류 리플은 0.2 p.u. 감소하였고, 토오크 전류 리플은 0.6 p.u. 감소함을 확인하였다. 그리고 회전자 시정수의 변화에 대하여 동조됨을 확인하였다. 따라서 저속에서 제안한 벡터 제어의 타당성과 강건성을 입증하였다.

  • PDF

금강수계의 수질관리를 위한 QUAL2E 모델의 적용(I) -모델입력인자 산정 및 자생BOD 평가- (Application of QUAL2E Model for Water Quality Management in the Keum River(I) -Estimation of Model input Parameter and Autochthonous BOD-)

  • 김종구;이지연
    • 한국환경과학회지
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.119-127
    • /
    • 2001
  • The Keum river is one of the important river in Korea and has a drainage area of 9,873$\textrm{km}^2$. The Keum river is deepening pollution state due to development of the lower city and construction of a industrial complex. The water quality of the Keum river come to eutrophication state and belong to III grade of water quality standard. The concentration BOD in river is affected by the organic loading from a tributary and the algae biomass that largely happen to under eutrophication state. In the eutrophic water mass such as the Keum river, the autochthonous BOD was very important part for making a decision of water quality management, because it was accounted for majority of the total BOD. The purpose of this study was to survey the chatacteristics of water quality in summer and to estimate reaction coefficient. Also, we studied to correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) for estimation of the autochthonous BOD. The correlationship between chlorophyll a and BOD(COD) were obtained through the culture experiment of phytoplankton in the laboratory. The results of this study may be summarized as follows ; The characteristics of water quality in summer were belong to III~IV grade of water quality standard as BOD and nutritive condition is very high. The BOD, ammonia nitrogen and phosphate loadings in Miho stream which inflowing untreated sewage from Chungju city was occupied with 64.07%, 26.36%, 46.08%, respectively. Maximum nutrient uptake (Vmax) was 0.4400$\mu$M/hr as substrate of ammonia nitrogen, 0.1652$\mu$M/hr as substrate of phosphate. Maximum specific growth rate ($\mu$max) was 1.2525$hr^{-1}$ as substrate of ammonia nitrogen, 1.5177$hr^{-1}$ as substrate of phosphate. The correlation coefficient between chlorophyll a and BOD by the culture experiment were found to be 0.911~0.935 and 0.942~0.947 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The correlation coefficient between chlorophyll a and COD through the culture experiment were found to be 0.918~0.977 and 0.880~0.931 in the case adding nutrient and no adding nutrient, respectively. The autochthonous BOD(COD) was estimated to the relationship between BOD(COD) and chlorophyll a. The regression equation were found to be autochthonous BOD=(0.045~0.073)${\times}chlorophyll$ a and autochthonous $COD=(0.137~0.182){\times}chlorophyll$ a.

  • PDF

인공신경망을 기반으로 한 C.G.S 공법의 개량효과 예측시스템 개발 (Development of Improvement Effect Prediction System of C.G.S Method based on Artificial Neural Network)

  • 김정훈;홍종욱;변요셉;정의엽;서석현;천병식
    • 한국지반환경공학회 논문집
    • /
    • 제14권9호
    • /
    • pp.31-37
    • /
    • 2013
  • 본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.

ATM 교환기에서 멀티미디어 트래픽 지원을 위한 효율적인 셀 큐잉 및 스케줄링 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Efficient Cell Queueing and Scheduling Algorithms for Multimedia Support in ATM Switches)

  • 박진수;이성원;김영범
    • 전기전자학회논문지
    • /
    • 제5권1호
    • /
    • pp.100-110
    • /
    • 2001
  • 본 논문에서는 공유 메모리형 ATM 스위치 설계에 있어서 스위치 자원의 이용률 향상과 서비스 품질 기능 지원을 위한 버퍼관리방안을 고찰하고 여러 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 정적 임계법(ST)와 푸시 아웃(PO) 그리고, 동적 임계법(DT)의 성능을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였고, 특히 동적임계법이 트래픽 부하 및 버스티니스 (Burstyness), 복수개 출력포트간 부하의 불균형성 (Non-uniformity)등의 트래픽 특성 변화에 대해 푸시아웃 (Pushout)에 가까운 견고성 (Robustness)을 가짐을 보였다. 또한, 서비스 품질 기능 구현에 있어서 연결승인제어 (CAC)로부터 구한 트래적 기술자를 이용하여 각 셀 스트림의 서비스 요구조건에 맞도록 메모리 공간을 할당하는 가상분할법 (VP: Virtual partitioning)과 동적분할법 (DP: Dynamic partitioning)등의 버퍼관리 메커니즘을 고찰하였다. 이 기법들을 사용할 경우 규정된 트래픽 (Regulated traffic)과 규정되지 않은 (Unregulated) best-effort 트래픽의 공존이 가능하며 규정되지 않은 트래픽이 존재하더라도 규정된 트래픽이 연결승인제어에 의해 계산된 셀 유실률을 보장받게 됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보였으며, 특히 과부하 상태에서 DP가 VP에 비해 서비스품질 지원 기능 면에서 우수함을 보였다.

  • PDF

Total reference-free displacements for condition assessment of timber railroad bridges using tilt

  • Ozdagli, Ali I.;Gomez, Jose A.;Moreu, Fernando
    • Smart Structures and Systems
    • /
    • 제20권5호
    • /
    • pp.549-562
    • /
    • 2017
  • The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.