SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검·보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 km2)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998～2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검·보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수(R2; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형 효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor 에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

지구환경의 변화로 홍수빈도 및 강우강도가 증가하고 있다. 이에 따라 도시유역 내 홍수범람으로 인한 인명 및 재산 피해가 빈번히 발생하고 있다. 발생되는 피해에 대하여 과학적이고 기술적인 대응 방안이 필요하며 이를 위한 기술의 개발과 홍수예경보시스템의 연계에 관한 적정 방안을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 통합중소하천의 예경보 시범유역을 선정하고 이를 위하여 부산시 소재 내 온천천 유역을 시범유역으로 선정하여 홍수예경보를 위한 10분 간격의 실시간 모니터링을 구축하였다. 이는 현장에 설치된 강우계, 수위계, 유량계를 설치하여 이를 원격 시스템으로 데이터를 전송하고 관리할 수 있는 웹사이트를 구축하였다(http://pnuhydro.pusan.ac.kr). 이를 통하여 구축된 DB를 활용하여 도시 유역 내 단기 수문예측모형을 개발하였다. 수문예측모형은 온천천 유역 내 설치되어 있는 실시간 유역 모니터링 시스템의 수집된 자료 중 홍수시 강우사상별로 수문예측모형의 입력자료로 사용하였다. 역전파알고리즘 기반의 인공신경망을 이용하여 2006-2012년의 기간 중 10분 간격의 수위 및 강우 자료를 이용하여 홍수기 시 강우사상별로 자료를 정리 한 후 4가지 강우사상에 대하여 training과 testing 기간으로 나누어 10분부터 60분까지의 수위 예측을 실시하였다. 그 결과 10분 간격의 수위예측에서 10분 간격으로 최대 60분까지 예측한 경우 예측 기간이 길어질수록 예측 정도가 단기 예측에 비하여 RMSE와 CC(상관계수) 값 중 RMSE 커지긴 하지만 상관분석의 결과 및 RMSE 모형 분석 결과는 대체적으로 60분까지 예측 성능이 우수한 편이었다. 이는 실시간 모니터링 시스템에 의하여 DB화한 수문관측자료를 이용하여 역전파알고리즘 기반의 수위예측모형은 도시 유역 내 돌발홍수 및 범람에 대비할 수 있는 대안책으로 추후 효율적인 모니터링 시스템의 운영과 관리에 의한 DB의 축적과 이를 통한 다양한 강우사상에 대한 수문예측모형의 적용으로 그 적용성 평가가 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 연속형 강우-유출모형과 관측유량 자료동화기법으로 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 SURF 모형을 낙동강유역에 적용하여 하천유량예측의 적용성을 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 낙동강유역을 43개 소유역으로 구분하고 2006년과 2007년의 홍수기간 동안 12개 평가지점에 대해 유출모의를 수행하였다. 관측유량 자료동화 효과로 인해 예측유량의 정확도가 향상되며 1~5시간의 예측선행시간별 유효성지수를 분석한 결과 자료동화로 인해 46.2~30.1%

본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 유역-하천 흐름 연계 모형을 구축하였다. 본 연구는 기후변화에 따른 하천 흐름 및 수질 영향 분석을 위한 전단계의 연구이다. 낙동강 유역을 대상으로 유역 수문 모형인 SWAT 모형을 구축하고 낙동강 본류 EFDC 모형에 유량 경계자료를 제공하여 본류 흐름을 예측하였다. 유역 모의를 통해 계산된 유출량을 본류 13개, 지류 30개 지점에서 2004년부터 2009년까지의 환경부8일 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형의

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은

본 연구의 목적은 중소하천에서의 홍수예측을 위해 사용되는 기존의 수문학적 모형이 가지고 있는 문제점을 개선한 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 수문학적 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측할 수 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 추론기법과 신경망을 연계한뉴로-퍼지홍수예측 모형을 구축하고자 하였다. 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 예측정확도는 입력자료

본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태

예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.

본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유

고 고형분함량 감자 생산을 위한 수확시기를 예측하는 데 있어 에너지 소모량의 추정에 대한 연구결과는 다음과 같다. 1. 각 지역별로 포장의 파종시기부터 수확시기까지 최근 5년간(2005년~2009년) 평균기온, 강수량, 상대습도, 일조시간, 바람, 지중온도 등의 농업환경을 조사한 결과 파종기 저온피해와 괴경비대기 장마기간을 회피한다면 가공용 원료감자는 가공품 생산에 필요시마다 물량을 수급하기 때문에 만숙재배를 하지 않아 품종의존도가 낮아 수확시기의 환경에 대한 비중이 큰 것으로 판단되었다. 2. 파종시기부터 출현까지에는 지중온도에 영향을 많이 받아 지역별 편차가 심해 시뮬레이션에서는 출현시기를 기준으로 감자의 수확적기를 예측하는 것이 바람직하였다. 3 수확시기를 예측하기 위한 생장모형은 Tp=Tm~cdotWmTpWmTm를 사용하고, 생장량 Wm을 계상하는 기본 생장모형은 Wm=~intmtf(x)dt 를 사용하였다. 4. 기본 생장모형을 통해 Wm을 계상할 때는 광합성율(δA )과 식물체내 에너지 소모(δE ) 개념을 적용해야 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있었으며, 식물체내 에너지 소모에 대한 정의는 기후변화에 대응하여 농업환경에 대처하는 식물체내 에너지 소모를 계상하는 것으로 최근 5년간(2005년~2009년) 수확시기에 따라 고형분함량을 측정한 결과 광합성율만 계상할 때 보다 에너지 소모개념을 적용한 것이 효과적이었다.

침수식생 개수로 흐름은 식생영역과 상부영역에 서로 다른 흐름구조를 보인다. 즉, 식생영역에서 전단으로 인해 생성되는 난류는 억제되며 비교적 균일한 유속 분포를 보이며 상부영역에서는 일반 개수로 흐름과 유사한 흐름구조를 보인다. 이와 같이 두 상이한흐름구조가 결합된 복잡한 흐름특성으로 인해 침수식생 개수로흐름은 공학적인 관심의 대상이 되어왔다. 본 연구에서는 침수식생 개수로 흐름의 층적분 모형의 비교 분석을 수행하였다. 일반적으로 식생흐름의 층적분 모형은

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이

실시간 홍수예측모형의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 장래 수위를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 모형을 구성하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실체

한정된 기간의 짧은 유출량 기록을 갖는 댐 유역에서의 수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을

An objective of this study is as follows: 1) performing sensitivity analysis and parameter estimation of RMA2 and RMA4 models for the West-Nakdong River, 2) drawing up alternatives of gates-operation for water-quality enhancement, and 3) quantitative evaluation of methodology of 'flow-restoration by gates-operation' among 'Comprehensive Plan Improving Water-Quality in the West-Nakdong River(WNR)' with the target water-quality(BOD at Nakbon-N point: below 4.3 mg/L). The parameters for the RMA2 (depth-averaged two-dimensional flow model) and RMA4 (depth-averaged two-dimensional water-quality model) were determined by sensitivity analysis. Result of parameter estimation for RMA2 and RMA4 models is 1,000 Pa․s of the eddy viscosity, 20 of the Peclet number, 0.025 of the Manning coefficient, and 1.0 m2/s of the diffusion coefficient. We have evaluated the effects of water-quality enhancement of the selected alternatives by numerical simulation technique with the models under the steady-state flow condition and the time-variant transport condition. Because of no-resuspension from river bottom and considering BOD as conservative matter, these simulation results slightly differ from real phenomena. In the case of 50 m3/s of Daejeo-gate inflow, two-dimensional flow pn results result represents that small velocity occurs in the Pyungkang Stream and no flow in the Maekdo River. In the WNR, there occurs the most rapid flow near timhae-bridge. In the WNR, changes of water-quality for the four selected simulation cases(6, 10, 30, 50 m3/s of the Daejeo-gate inflow) were predicted. Since the Daejeo-Gate and the Noksan-Gate can be opened up to 7 days, it would be found that sustainable inflow of 30 m3/s at the Daejeo-gate makes BOD in the WNR to be under the target of water-quality.

The water quality of reservoir can be controled by water quality prediction model because it can not only grasping the present water state but also predicting the water quality in future. In this study, WASP model is used to predict the water quality of Chungju reguration reservoir. This model has some special option which predicts the pollutant outflow phenomenon caused by the contamination sources. So this model is widely used because that can present the scientific basis in this field. This model can help the managers make the right choice of water quality policy. Environmental grade of Chungju reguration reservoir is in Ⅲ,Ⅳgrade which is in bad condition comparatively. The water contamination will be in poor as the year passes. When considering T-N, T-P which are the nutrient to control eutrophication, the concentrated administration about contamination sources is in urgent.

Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum SO2 concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using SO2 potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum SO2 concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the SO2 potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high SO2 concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum SO2 at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum SO2 concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.

본 연구에서는 다목적댐의 효율적인 홍수관리와 조기 홍수 경보시스템의 정확성을 향상시키기 위하여 두 가지 모형이 제안되었다. 두 모형은 상류 유입 홍수량과 하류 하천의 홍수량을 실시간으로 예측할 수 있는 능력을 각각 가지고 있다. 이들 모형은 남강댐 상류와 하류 홍수량의 실측치와 모의치를 비교하여 보정 및 검정되었으며, 실제 상황에서 모형의 홍수량 예측 능력이 평가되었다. 상류 유입량 예측 모형은 Grey 시스템 이론에 근거하였으며, 모형의 예측능력을 고

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 보여주

최근 몇 년간 전 세계에 걸쳐 폭풍우와 관련한 자연재해는 그 규모와 빈도에 있어서 상당히 증가하고 있는 추세다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 여름철에 집중되어 있어 이러한 태풍, 폭우 그리고 국지성 집중호우 등과 같은 자연재해로 인한 피해가 더욱 심각하다. 이러한 현상은 대기 중 이산화탄소 농도의 증가로 인한 지구온난화와 엘리뇨 등으로 인하여 앞으로도 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 따라서 이와 같은 폭풍우로 인한 피해를 줄이기 위하여 본 연구에서