This study is aimed at the development of a runoff forecasting model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The study area is the downstream of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model. The model performance was improved as the measuring time interval(Tm) was smaller than the sampling time interval(Ts). The Neuro-Fuzzy(NF) and TANK models can give more accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead than the Feed Forward Multilayer Neural Network(FFNN) model in standard above the Determination coefficient(R2) 0.7.

강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 tcg/ () 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자

본 연구에서는 국내에서 발생했던 산사태에 대한 사례연구를 통하여 GIS 기반의 산사태 예측모형 SINMAP의 적용성을 검토하였다. 사례연구의 대상지역은 서울에서 남쪽으로 78km 정도 떨어진 곳에 위치한 용인시 이동면 덕성리 소재 달봉산으로 1991년 집중호우기간 동안에 많은 산사태가 발생하였다. 이 지역에 대하여 SINMAP을 적용하여 당시 산사태지도와 비교 분석한 결과 대부분의 산사태를 성공적으로 예측하였다. 또한 본 연구에서는 SINMAP 모형의

NO2 concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly NO2 concentration data(1998～2000) collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of NO2, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of NO2 concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of NO2 concentration.

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MD

본 논문에서는 신경망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 홍수유출 예측을 위한 신경망 모형을 공주, 부여지점에 적용하였으며, 신경망 모형을 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시

본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금강저수지에서 1990년부터 200l년까지의 저수량 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하

겨울철에 금강하류에서는 암모니아성 질소(NH3-N) 농도가 주기적으로 높게 검출되어, 부여지점에서 취수하는 정수장의 수처리 공정에 큰 장애가 되고 있다. 질소농도 저하와 소독부산물 생성 억제를 위해 종종 대청댐의 추가 방류가 검토되고 있으나, 방류량과 직소농도 관계의 정량적 분석에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 8년간의 일별 수질자료와 댐 방류량 자료를 이용하여 겨울철(12월∼3월) 동안 일별 NH3-N 농도를 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하고,

선박의 항행에 의해 발생되는 항주파의 특성은 선박의 속도와 수심 조건에 따라 크게 달라진다. 연안 항로에서 발생된 항주파는 주변 해안으로 전파됨에 따라 항만 내의 정온 수역을 교란하여 정박 중인 소형선박, 수영객 등에 돌발적이고도 심각한 위험을 가져다 줄뿐만 아니가 해안의 침식, 호안의 결괴 등의 피해를 주기도 한다. 지금까지 항주파에 관한 연구의 관심사는 일정 수심 조건에 대해 조파저항이나 조선에 미치는 영향을 분석하는 등 주로 조선공학도의 관점에서 검토가 대상이 되어 왔으며, 가변 수심을 가진 실제 해역에 있어서의 항주파 발생과 전파에 기인한 주변 해역의 영향은 그다지 검토되지 못하였다. 최근 고속선 등의 발달로 인해 천해역에서의 항주파로 인한 인근 해역의 피해가 더욱 우려되고 있는 추세이다. 따라서 실제 수역에서의 항주파의 발달과 그 전파과정은 조사할 필요가 있는 것이다. 본 연구에서는 연안해역의 얕고 복잡한 수로와 다양한 선속 조건에 대한 항주파의 발생 및 전파를 예측하기 위하여 고정 좌표계에서 Boussinesq 방정식을 토대로 항주파 수치예측 모형을 구축하였다. 제안된 모형은 수리모형실험 결과와의 비교를 통하여 검증하였으며, 또한 실제 수로를 토대로 한 가변 수심역에 개발된 모형을 적용하여 수신 변화 고려의 중요성을 확인하였다.

신호교차로는 도로조건, 교통조건, 신호조건 능 방대한 입력자료를 바탕으로 용량분석을 시행하고 이 과정을 토대로 주요 효과척도인 지체를 산정하여 신호교차로의 서비스 수준을 판단한다. 하지만 이러한 용량 및 서비스 수준 결정에 있어 바탕이 되는 현장 데이터(회전 교통량, 도로의 기하구조, 신호시간, 접근로 구배, 중차량비, 첨두시간계수, 차량도착형태 등) 입력자료의 불확실성으로 인해 초래되는 결과의 오류에 대해서는 고려되지 않고 있는 실정이다. 이로 인해 추정된 용량 및 서비스수준에 대한 신뢰성을 검증할 수 없는 문제를 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해당 교차로 접근로의 교통량과 중차량 비율 및 도로의 기하구조 등 입력자료의 불확실성이 용량해석과 서비스수준 결정에 끼치는 영향을 고려해보고 이틀에 의한 영향을 최소화할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

본 연구(II)는 연구(I)에서 제안한 상수관로의 노후도 예측에 근거한 최적 개량 모형을 A시를 대상으로 이를 적용하였다. 노후도 예측 모형은 굴착 및 실험이 필요한 14개 항목과 굴착 및 실험이 필요하지 않은 9개 항목을 구분하여 각각 관의 노후도 등급을 산정하였다. 노후도 예측 모형 적용 결과 항목개수에 따른 등급의 차는 l~2% 이내로 굴착 및 실험을 하지 않고도 노후도 예측이 가능한 것으로 나타났다. 최적 개량 모형은 노후도 항목별 최대 잔존수명

본 연구에서는 상수관의 개량사업을 보다 효율적으로 실시 할 수 있는 방법으로 국내 실정에 적합한 상수관로의 노후도 조사방법을 이용하여 매설된 관의 노후도를 예측 근거한 최적 개량 모형을 제시하였다. 노후도 예측 모형은 확률론적 신경망 이론을 바탕으로 관별 노후도 정도를 5개 등급으로 구분하며 산정된 관별 노후도 등급 및 관경을 바탕으로 최대 잔존수명을 산정하였다. 최적 개량 모형은 관의 유지보수, 갱생, 교체의 시기 및 비용을 산정하는 것으로 최단경로흐

본 연구는 보청천 하도형태의 변화를 해석하기 위해 1차원 유사이동 모형인 HEC-6 모형과 준 2차원 유사이동 모형인 GSTARS 2.1 모형을 적용하였다. GSTARS 2.1 모형에 포함된 Ackers와 White공식, Engelund와 Hanson공식 그리고 Yang공식의 세 가지 유사이송공식이 1993년부터 2000년까지의 하상재료에 대해 모의되었으며, 그 결과 Ackers와 White공식이 실측치에 근사한 것으로 나타났다. 1차원 유사이동 모형인

본 논문은 해상물동량이 외생적으로 주어질 경우 전세계 지역별, 선형별, 화물별 석유류 해상물동량과 유조선 선박거래량의 변화를 추정하는 항해용선 거래량 추정 모형을 구축하고 이를 통해 실제 예측을 시도하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 유조선시장의 항해용선과 기간용선 메커니즘을 분해하고 선박용선DB에서 축적된 내용을 단계별로 적용하였다. 그 결과 전세계 유조선 항해용선 거래랑은 2000년의 2만 892척에서 2007년에는2만 5,751척으로 23.3% 증가할 전망이며, 이 가운데 극동지역의 거래량이 35.2%를 차지할 것으로 전망 되었다. 또한 우리나라의 유조선 항해용선 거래량도 2007에는 전세계 거래량의 9.3%, 극동지역 거래량의 26.6%에 이를 것으로 전망되었다.

본 연구에서는 역학적으로 실질적이면서도 단순화된 방법으로 폭풍과 같은 악후시에 임의의 해안단면에서 발생하는 소상파의 수동학적 거동에 대한 예측모델을 개발하고자 한다. 실제 크기의 폭풍과 조건하에서 사구의 침식을 모의하기 위해 수행된 대형조파수조 실험에서 계측된 실험자료가 모델 개발을 위해서 활용된다. 일반적으로 본 모델은 해안종단방향에서의 소상파의 파고, 속도 및 주기의 변화를 예측할수 있음을 보인다. 정량적으로 보다 나은 소상파 변수들에 대한 예측은

수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive

우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( Ta )과 일조시수( Sh)에 대해서는 지수함수 f( Ta )=β0(1-exp(-β1 / Ta ), f( Sh)=β0(1-exp(-β1 Th)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( Tr)=β0(1-( Tr-β1 )2 )로, 이 식에서 상수항 β0를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기＜생식생장기＜등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.

During the performance of large scale tidal land reclamation project along the coast line, the construction of large scale structures such as sea-dikes, closing estuaries will induce big changes of near-shore hydraulic behavior. In this paper, its is aimed to verify the change of tide and currents after the construction of sea-dike of the Saemangeum project along the coast line. Numerical scale model "TRISULA" which development by Delft Hydraulics in the Netherlands was used. "TRISULA" is adopting the finite difference numerical scheme, and mostly using for hydro-dynamic solution along the sea and estuaries. Model boundary is covering 100×170 Km and constructed with 133×337 grids. Outer side boundary is divided 48 sections, and input 37 tidal components are gained from another big scale numerical "Yellow Sea" model. Model calibrations & verifications were performed th field tide & current datas which were measured along sea-dike alignment during Aug. 1997~Apr. 1999. And then, numerical simulation with the tide condition dated 17 Apr. 1999 was performed with & without sea-dike construction condition for the comparison. Evaluated boundary is 20 km out-side from sea-dike alignment. Four cross lanes were set up, each of lane contains 3 points, for the comparison of sea-dike construction effects. Results showing the tidal amplitude is reducing approximately 20 cm after the construction of sea-dike during spring tide condition, amplitude 6.9m. Currents after construction of sea-dikes along the alignment, the northern part shows 50%(inner), 90%(outer) and the southern part shows 10%(inner) 50%(outer) of the currents before construction.

Today travel demand continues to increase with spread of economic zones. Also, urban freeway plays an important role in intra-zone transportations as a major corridor in a big city. However, most of urban freeways experience a severe congestion with the excess of inflowing or outflowing traffic through freeway ramps. The purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the speed predictive models on the ramp junctions of urban freeway under the intelligent transportation system(ITS) settings. From the analyses of traffic characteristics following results were obtained: ⅰ) 24 hours average traffic characteristics flow, occupancy, speed under the ITS settings showed about 40%, 38%, 8.8% increase each on urban freeway junctions period when compared with that under the non-ITS settings each other. Free flow speed and traffic flow on the mainline sections of urban freeway under the ITS settings also showed about 20% and 17% increase when compared with that under the non-ITS, respectively. ⅱ) The upstream when compared speed( Su)and downstream occupancy( Od) were especially shown to have higher explanatory powers on the stable flow ramp junctions, but the upstream speed( Su) and downstream flow( Vd) were especially shown on the unstable flow ramp junctions of urban freeway under the ITS settings.ngs.ngs.