하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주었으며, 기존 인공신경망 모형에 비하여 예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 향후 홍수에 대한 피해를 최소화하고 각종 수질사고에 적극적인 대응방안 수립이 가능할 것으로 기대된다.
The improvement of the water level control is important since it will prevent the steam generator trip so that improve the reliability and credibility of operation system. In this paper, the closed loop system identification is performed which can be used for the system monitoring and prediction of the system response. The model also can be used for the prediction control. Irving model is used as a steam generator model. The plant is an open loop unstable and non-minimum phase system. Fuzzy controller stabilize the system and the stable controller stabilize the system and the stable closed loop system is identified using neural networks. The obtained neural network model is validated using the untrained input and output. The results of computer simulation show the obtained Neural Network model represents the closed loop system well.
This paper studied about the measurement method of the instantaneous dynamic load characteristics. this experimental study, we derived the instantaneous washing load characteristics and inertial moment characteristics according to the amount of laundry and water level. Also, this studied about the dynamic driving characteristics simulation method for the prediction of washing performance based on this load characteristics analysis. For this study, the design parameters of the driving motor are obtained by FEM analysis and the experiment. By using theses motor parameters and load characteristics, the instantaneous driving characteristics simulation is accomplished and it is verified with the experimental result of various driving conditions. The results of this paper would be very useful to the prediction of washing mode operation characteristics, and it can be also utilized to the washer motor control algorithm design for the washing performance improvement.
하용에서 수질 시뮬레이숀에 의한 시간적, 공간적 수질예측은 하용 수질관리를 위한 계획수립, 설계 및 모형의 최적화에 필요한 자료를 제공해 준다. 본 연구는 대청댐 하류에서 부여백제대교에 이르는 금강수계에서의 QUAL II 모형의 적용에 관한 것이다. QUAL II모형에서 사용된 물질수지방정식에 근거를 둔 대류-분석모형과 그 수치해석법을 제시하였다. 하용을 따르는 BOD, DO 및 수온의시뮬레이숀괍과 실측값과의 비교분석을 통한 모형의 활용성 제고에 역점을 두었다. 이러한 과정을 통해 금강에서의 하용수질을 평가하고, 탈산소 계수, 재폭기 계수 및 자정계수의 값을 추정하였다. 또한 대청댐 방류량 조절에 의한 목표하는 DO의 유지에 대하여 논의하였다.
기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
A calculation model is developed to predict the transient free surface flow on the containment floor following a loss-of-coolant accident (LOCA) of pressurized water reactors (PWR) for the use of debris transport evaluation. The model solves the two-dimensional Shallow Water Equation (SWE) using a finite volume method (FVM) with unstructured triangular meshes. The numerical scheme is based on a fully explicit predictor-corrector method to achieve a fast-running capability and numerical accuracy. The Harten-Lax-van Leer (HLL) scheme is used to reserve a shock-capturing capability in determining the convective flux term at the cell interface where the dry-to-wet changing proceeds. An experiment simulating a sudden break of a water reservoir with L-shape open channel is calculated for validation of the present model. It is shown that the present model agrees well with the experiment data, thus it can be justified for the free surface flow with accuracy. From the calculation of flow field over the simplified containment floor of APR1400, the important phenomena of free surface flow including propagations and interactions of waves generated by local water level distribution and reflection with a solid wall are found and the transient flow rates entering the Holdup Volume Tank (HVT) are obtained within a practical computational resource.
Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (U-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.
박 등(2010)의 연구에서 적용성이 입증된 조석-해일 결합모형을 이용해 목포시에서 범람모의를 수행하였다. MIKE21 모형을 결합모형으로 활용하였으며, 적용영역은 박 등(2010)의 연구와 동일하게 선정하였고 범람모의를 위해 목포시에 대한 정밀역을 추가하였다. 하절기의 대조기 고조시에 맞춰 가상태풍이 목포해역에 직접적인 영향을 주는 경우에 대하여 해석하였으며, 이 경우 발생된 고조위 556 cm는 100년 빈도 정도로 평가된다. 계산된 최대 범람영역을 살펴보면 목포시 내항 및 북항 인근에서 50~100cm 가량 침수되는 것으로 나타나고 있으며, 이를 토대로 내항에서 해안침수예상도를 작성하였다.
Jun-Hyuk, Yoo;Jwa-Kyoung, Sung;Deogratius, Luyima;Taek-Keun, Oh;Jaesung, Cho
농업과학연구
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제48권4호
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pp.891-897
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2021
There is a need for a technology that can quickly and accurately analyze soil carbon contents. Existing soil carbon analysis methods are cumbersome in terms of professional manpower requirements, time, and cost. It is against this background that the present study leverages the soil physical properties of color and water content levels to develop a model capable of predicting the carbon content of soil sample. To predict the total carbon content of soil, the RGB values, water content of the soil, and lux levels were analyzed and used as statistical data. However, when R, G, and B with high correlations were all included in a multiple regression analysis as independent variables, a high level of multicollinearity was noted and G was thus excluded from the model. The estimates showed that the estimation coefficients for all independent variables were statistically significant at a significance level of 1%. The elastic values of R and B for the soil carbon content, which are of major interest in this study, were -2.90 and 1.47, respectively, showing that a 1% increase in the R value was correlated with a 2.90% decrease in the carbon content, whereas a 1% increase in the B value tallied with a 1.47% increase in the carbon content. Coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) methods were used for regression verification, and calibration samples showed higher accuracy than the validation samples in terms of R2 and MAPE.
It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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