Three meteor-statistical forecasting models - the transfer function model, the time-series autoregressive model and the neural networks model - were tested to develop a daily forecasting model for Jejudo, where the need and demand for wind power forecasting has increased. All the meteorological observation sites in Jejudo have been classified into 6 groups using a cluster analysis. Four pairs of observation sites among them, all having strong wind speed correlation within the same meteorological group, were chosen for a model test. In the development of the wind speed forecasting model for Jejudo, it was confirmed that not only the use a wind dataset at the objective site itself, but the introduction of another wind dataset at the nearest site having a strong wind speed correlation within the same group, would enhance the goodness to fit of the forecasting. A transfer function model and a neural network model were also confirmed to offer reliable predictions, with the similar goodness to fit level.

기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에

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

본 연구에서는 도달시간이 짧은 중소하천유역에서 돌발홍수 발생시 강우에 따른 하천의 수위변화를 신속하고 간편하게 예측하는 홍수예경보 모형을 제시하고 그 적정성을 중랑천 유역에 대해서 검토하였다. 이를 위하여 먼저, 제방안전도 평가와 침수위험구역 조사를 통해 홍수방어목표지점으로 선정하였다. 강우량 및 관측지점수위와 홍수방어 목표지점 수위와의 상관성 분석을 하였으며, 이로부터 홍수방어목표(예보지점)지점의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀모형을 산정하였다. 이

본 연구는 어촌지역의 미래 관광수요를 예측하고 어촌지역 관광을 활성화시킬 수 있는 지방정부의 정책적 방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구는 강원도 동해안 지역을 중심으로 이루어 졌다. 분석은 시계열 분석과 그 지역 관광객을 대상으로 한 설문조사를 통해 수행되었다. 분석결과, 동해안 어촌지역의 내국인과 외국인 관광객은 모두 증가되어 왔지만, 그 지역은 그러한 증가되는 관광수요를 지역경제 성장으로 흡수할 정도로 충분히 수용하지는 못해왔다. 그 지역의 미래 내 외국인 관광수요는 꾸준히 증가될 것으로 예측 되었다. 그러나 과거의 증가율에 비하면, 그 증가율은 특히 외국인 관광객의 증가율은 그다지 긍정적으로 평가되기 어렵다. 이런 분석 결과를 통하여, 그 지역의 관광 활성화에 도움이 될 수 있는 지방정부의 정책적 시사점을 몇 가지 발견 하였다.

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

지구 온난화의 영향에 따른 기상 이변이 전세계적으로 급증하고 있다. 이에 따라 우리나라를 포함한 많은 나라에서 홍수예보 시스템과 수문자료를 저장하는 시스템을 운영하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 시스템에서 운영하고 있는 결측우량 보정방법을 알아보고 더 효과적인 보정방법을 찾아내어 제시하기 위함이다. 이를 위해 한강권역 194개 TM 우량관측소 10분 자료 이용하였다. 보정방법은 실시간 우량자료 보정시스템에서 사용이 용이한 산술 평균법, 역거리 가중법

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

Very often has it happened that Korean flag ships were detained due to the defect of the ship itself at the port they are entering into by the system of Port State Control(PSC). It does matter because the high detention ratio of Korean ships causes to increase the survey ratio of Korean ships by PSC countries, which increases overall operating costs of Korean shipping companies. Therefore Korean government should take tougher action on the detention of Korean ships. The study uses 946 inspections to formulate the model of identifying PSC-weak ships by logistic regression analysis.

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

본 연구의 목적은 다양한 하수관망과 하천을 포함하는 복잡한 토지이용으로 구성된 도시유역으로서는 비교적 유역면적이 큰 유역의 홍수예보모형으로 수문모형과 수리모형을 연계하는 방법을 제안하고, 이를 유역면적이 약 에 해당하는 중랑천 유역에 적용하여 적용 가능성을 평가하고자 한다. 본 연구에서 수문모형으로는 SWMM과 수리모형으로서는 HEC-RAS 모형을 선정하였으며, 적용대상유역인 중랑천 유역은 25개의 소유역으로 구분되었다. SWMM모형은 각 소배수구역의

In this study, by reflecting flow of age, possibility of new theme park development as private investments business based on source that is farming village that is not tried to before is verified and by analyzing potential of the site, effectiveness of new theme park development is examined. "Nonghyup Anseong Meadow Anseong-si Gyeonggi-do" is selected as researched site where accessibility is good as there is near to National Capital region and nature condition is also good. Demands are forecasted using visiting intention and realizing index through analogical method and by analyzing existing data related with increase of tourism business that people can experience English village and increasing demand of experiencing farming region tourism demands are forecasted. The results are at below. First, As average expenditure per one person is 52,209 won that is shown in result of survey, if multiplying increasing rate of price and the number of visiting people that is optimistic forecasting figure, the whole expenditure of visitors per one year is from 10.54 billions to 13.85 billions won. Second is potential power of demand aspects. Potential power of that theme park was re-examined through demands forecasting analysis through survey. Experiencing farming regions theme park business that is informed through analysis of potential power of development and demand aspects has value to invest as new business based on farming regions sources, as a result of searching through diverse aspects such as tourism, economy, public interest and cultural aspect and so on.

This study was carried out forecasting of pollution inflow of the Small Mountainous Catchment, namely; Seolma-cheon experimental catchment. Pollutographs of DO, BOD, T-N, Conductivity, T-P, pH, COD, SS from this catchment were obtained from in-situ data of total ten events using QUAL2E-PULS model. From the analysis results, between up stream(Sabang-bridge) and down stream (Memorial-bridge, outlet) obtained relation formula of water quality component. Determination coefficient of relation formula, Conductivity, COD, BOD, DO, pH, T-N, T-P, and SS showed high relation of 0.87～0.99. The increases of DO, BOD, COD, and pH concentration of Memorial-bridge were associated with pollution inflow by road building far 2.25 km from Sabang-bridge to down stream. The analysis results of QUAL2E-PULS simulation and up/down stream relation formula, pollution amounts of DO, BOD, COD and pH increased at Memorial-bridge and pollution source site. Therefore, pollution inflow can be forecasted exactly by up/down stream relation formula at pollution source site.

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되

기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 최근 들어 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법이 제안되었다. 본 연구에서는 최근에 제안된 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카

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.

본 연구에서는 영산호의 상류에 위치한 나주유역의 홍수시 유출량을 실시간으로 예측하기 위하여 Grey홍수 유출모형을 개발하였다. 나주유역의 유출량은 나주수위관측소에서 실시간으로 측정하고 있으며, 이곳은 영산호의 유입홍수량을 예측과 홍수관리를 위한 주관측소이다. 모형의 지배방정식은 Grey시스템 이론에 근거하여 구성되었으며, 모형의 매개변수는 Grey 시스템매개변수의 조합으로 구성하였다. 모형의 차수는 실측자료와 모의결과를 비교하여 다른 차수 보다 양호한

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

유량과 수질의 관계를 분석하는 것은 매우 중요하다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 이러한 지점에서는 보다 정확한 유량 산정과 이를 활용한 예측 프로그램이나 시스템이 요구된다. 이번 연구에서는 미계측 지점인 평창강 수질자동측정망 지점에 유량예측 신경