본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용

본 연구의 목적은 하천에서의 실시간 범람위험도 해석을 위해서 DAMBRK 모형과 Kalman filter를 연계한 수치모형을 개발하는데 있다. 본 모형은 1차원 동역학 방정식의 비선형 유한차분 근사해인 음해법을 기본으로 하고 있다. 추계학적 추정법으로서 최적의 갱신 예측치를 얻기 위해 확장된 Kalman filter 기법을 사용하였다. 이 과정은 확정론적 모형에 의한 예측치를 Kalman filter gain factor에 의해 보정된 실시간 관측치와

Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : Od/〈9% and Od/≥9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od/≥9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under Od/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.

농촌 소하천의 수리학적 및 수질특성을 반영한 모형을 개발하였다. 모형구조 설계시 제어체적 기법을 활용하여 하천 형상, 수질 및 유량의 변화가 심한 농촌 유역의 소하천에 대한 수질의 모의하였다. 개발한 모형에 난수발생기법을 도입하여 최적 반응계수와 모형구조를 추정하였다. 또한 모형 보정기준의 일반화를 위해 동의지표와 효율계수를 도입하여 매개변수추정의 신뢰성 향상을 도모했다. 모형의 적용성을 검증하기 위해 경남 김해시 한림면 용덕천에서 수질을 채취하여 분석

수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Grea

본 연구는 다음의 두 가지 목적이 있다. 첫째, 각종 실증분석에 있어서의 다중모형의 효율성에 대한 소개와, 둘째, 다중모형의 분석에 있어서 상위단계의 예측되는 가치를 측정하기 위한 새로운 통계를 소개하는 데 있다. 다중모형의 이론적 틀은 광범위하게 사용되는 기존의 1단계 모형의 통계적 문제점(이분산 등)을 보완하고, 현실을 더욱 실체적으로 파악한다는 측면에서 앞으로 지역분석의 중추적 틀로서 자리매김하리라 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 다중모형의 효율

The transfer function was introduced to establish the prediction method for the DO concentration at the intaking point of Kongju Water Works System. In the most cases we analyze a single time series without explicitly using information contained in the related time series. In many forecasting situations, other events will systematically influence the series to be forecasted(the dependent variables), and therefore, there is need to go beyond a univariate forecasting model. Thus, we must build a forecasting model that incorporates more than one time series and introduces explicitly the dynamic characteristics of the system. Such a model is called a multiple time series model or transfer function model. The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intaking station of Kongju city waterworks in Keum river system. The performance of the multiplicative ARIMA model and the transfer function noise model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the transfer function noise model lead to the improved accuracy.

A Wave-induced current model is developed in our study and this model is composed with wave transform model and current model. Two types of wave model are used in our study one is Copeland(1985) type which is applied in the offshore region and the other is Watanabe and Maruyama(1984) type which is applied in the surf zone. The depth-integrated and time-averaged governing equation of an unsteady nonlinear form is used in the wave induced current model. Lateral mixing radiation stresses surface and bottom stresses are considered in our current model. Copeland’s(1976) is used as a surface friction formula. Numerical solutions are obtained by Leendertse scheme and compared with Noda’s(1974) experimental results for the uniform slope coastal region test and Nishimura & Naruyama’s (1985) experimental results and numerical simulation results for the detached breakwater. The results from our wave model and wave model and wave-induced current model show good agreements with the others and also show nonlinear effects around the detached breakwater. The model in this study can be applied in the surf zone considering the friction stresses.

This study was carried out to develop the stream water quality model for the intaking station of Kongju waterworks in the Keum River system. The monthly water quality(total nitrogen and total phosphorus) with periodicity and trend were forecasted by multiplicative ARIMA models and then the applicability of the models was tested based on 7 years of the historical monthly water quality data at Kongju intaking site. The parameter estimation was made with the monthly observed data. The last one year data was used to compare the forecasted water quality by ARIMA model with the observed one. The models are ARIMA(2,0,0)×(0,1,1)_12 for total nitrogen, ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)_12 for total phosphorus. The forecasting results showed a good agreement with the observed data. It is implying the applicability of multiplicative ARIMA model for forecasting monthly water quality at the Kongju site.

시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을

본 연구에서는 하도 내에서의 부정류 유사이송으로 인한 하상변동의 일차원적 수치모델들을 개발하였다. 유사량과 하상변동에 대한 수치해를 얻기 위해 흐름의 방정식은 Preissmann 음해법과 Lax-Wendroff 2단 양해법을 그리고 유사의 연속방정식은 시간 전방차분, 공간 중앙차분 양해법을 사용하여 수치 적분하였고, Lax-Wendroff 기법 내에서 상류와 하류의 추가 경계조건을 구하기 위해 특성곡선법을 적용하였다. 모델의 정확도는 부피보존실험을 통하

본 연구의 목적은 현재 국내 홍수예경보 시스템의 유출량 계산모형으로 이용되고 있는 단일 홍수사상을 모의할 수 있는 유역저류함수모형을 추계통력학적 상태.공간형태의 모형으로 개선.발전시키고 실시간 홍수예보에 대한 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 모형의 적용대상 유역은 개진을 유역출구로 하는 낙동강 회천유역(747.5)이며, 매개변수의 적절성 및 모형의 적용성을 평가하기 위해서 1983년부터 1986년 사이에 발생한 8개의 단일 홍수사상을 선정하였다. 본

For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical intelligence technique. The input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rainfall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of rainfall.

온도와 일장을 예측변수로 하는 2차원 non-par-ametric model을 개발하여, 건답직파재배에서 파종기 이동 및 단일처리 (26개품종, 4월 10일부터 2주 간격으로 8회 파종, 해지기 직전 1시간 차광)를 하여 얻은 자료로부터 출아에서 출수까지의 일평균발육속도(DVR)를 추정하였다. 또한 여기서 추정한 DVR을 이용 독립자료에 대하여 모델을 검증하였다. 1. 발육 예측정도는 온도와 일장에 대한 smoothing parameter λT 와 λL에 따라서 단조적으로 변하였으며 예측정도를 가장 높게하는 λT 와 λL이 존재하였다. 2. 최적 λT와 λL은 품종에 따라서 달랐으며 5～100,000의 범위내에 있었다 3. 최적 λT와 λL에서 구한 DVR을 이용하여 발육을 예측하는 경우 C.V는 품종에 따라 0.5-2.6% 였으며 기존의 함수모델들 보다 예측 정도가 높았다 4. DVR을 계산하는데 이용되지 않은 독립자료를 이용하여 11개 품종을 대상으로 출수기를 예측한 결과 예측오차는 0-3일로 추정 정도가 높았다.

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 호프 발육기 동안의 기상요소 변화에 따른 α -acid 함량 예측모형을 작성하고, α -acid 생성에 관여하는 기상요소를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년 간의 연평균 α -acid 함량과 발육단계별 기상요소를 분석 검토한 결과는 다음과 같다. 1. α -acid 함량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 일조시수 그리고 강수량, 구화형성기(7월 21일~8월 20일) 최고기온이었다. 2. 개화기의 일조시수(X1 ), 개화기의 최고기온(X3 ), 개화분화기의 최고기온(X4 ), 개화기의 강수량(X5), 그리고 구화성숙기의 최고기온(X6)의 α -acid 함량 증가에 영향을 주었다. 3. α -acid 함량 예측의 중선형 회귀모형은 Y=28.369-0.003 X1 ＋1.508 X2 -1.953X3 -0.335X4 -0.003X5-0.119X6로 MSEp=0.004, Rp2 =0.9987, Rap2 =0.9949, Cp=7.00이었다.

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 기상요소의 변화에 따른 수량 예측 모형식을 작성하고, 수량에 관여하는 주요 기상요소와 호프 생리적 작용관계를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년간의 년도별 호프 각 생육단계의 기상요소와 4년생 이상 호프의 년평균 수량을 농촌진흥청 VAX 11/785 전산기 AGRISP에 입력 분석하여 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 수량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 초기생장기(4월 21일~5월 20일)의 최저기온과 평균기온, 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 구화형성기(7월 1일~7월 31일)의 일조시수, 구솨 성숙기(7월 21일~8월 20일)의 강수량이었다. 2. 초기 생장기의 최고기온( X3 )과 개화기의 최고기온( X4 )은 수량 감소에 영향을 주었고, 초기 생장기의 평균기온( X5 )과 구화형성기의 일조시수( X6)는 수량 증가에 영향을 주었다. 3. 수량예측의 중선형 회귀모형식은 Y=6042.846-17.665 X1 -0.919 X2 -96.538 X3 -138.105 X4 ＋86.910 X5 ＋ X6로 MS Ep=25.258, Rp2=0.9991, Rap 2 =0.9962, Cp=7.00이었다.00이었다.