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 연구는 개념적 준분포형 모형인 SLURP 모형의 소양강댐유역의 적용가능성에 대해 다루었다. SLURP모형은 강우의 시공간적 변화를 반영하여 강우-유출을 해석하여 관개계획 및 수자원 관리 효과를 판단할 수 있는 준분포형 모형이다. DEM으로부터 지형분석프로그램인 TOPAZ/SLURPAZ와 연계하여 빠르고 쉽게 지형매개변수와 지형자료를 획득할 수 있다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 월별 NDVI를 산출하였으며, 대상유역 주변의 5개의 기상 관

본 연구(II)에서는 앞선 연구(I)에서 개발된 모형의 적용성을 증명하기 위해 2가지 등경사 가상유역에 대해 적용하였다. 먼저, 불투수조건의 1차원 흐름 추적에 대해 적용하고, 두 번째로 원추모양의 일부분처럼 되어있는 V자형 불투수 가상유역에 2차원 흐름추적을 적용하였다. 각자의 경우에서 모형의 결과와 관측치는 잘 일치하였다. 또한, 본 도형을 8의 유역면적을 가지는 설마천 유역과 33.2의 유역면적을 가지는 동곡 유역에 각각 적용하였고, 모의된 결과는

본 연구의 목적은 유역에서의 강우-유출 과정 모의를 위해 GIS에 기반을 둔 2차원 강우-유출 해석모형의 개발이다. 본 연구가 추구하는 세부 목표는 첫째, 강우--유출해석을 위한 2차원 모형을 개발하고, 둘째, 개발된 모형과 GIS를 연계하는 것이다. 모형에 포함된 수식화 과정은 다음의 네 가지로 요약학 수 있다. 시공간적으로 분포하는 강우의 처리과정과 침투과성, 유역의 유출을 추적하기 위한 1, 4, 8방향 흐름 추적과정, 그리고 하도 추적을 위한 1

국내의 경우 전국적으로 관거의 신설보다는 기존에 매설되어있는 관거의 노후에 따른 개량에 대한 관심이 증대되고 있으나, 그에 따른 연구는 미비한 실정이다. 국내ㆍ외에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 개량시기를 결정하는 연구 예가 있으나, 이러한 연구에서 개량시기를 결정하는 요소들이 매우 단순하여 관거의 노후에 따른 복합적인 의사결정이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 관거별 통수능력 및 불명수 발생량을 산정하여 배수분구내 토구별 최적 개량 우선순위를 결

U.S. EPA의 BASINS (Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources)에 통합되어 있는 HSPF (Hydrologic Simulation Program-Fortran)와 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 Polecat Creek 유역의 유출과 유사량을 모의하였다. 모형의 보정을 위하여 1996년 9월부터 2000년 6월까지의

The genetic algorithm is investigated for parameters estimation of SED (storage - effective drainage) model from the Wi-stream watershed in Nakdong river basin. In the practical application of model, as a number of watershed parameters do not measure directly, it is desirable to make a good estimation from the known rainfall and runoff data. For the estimation of parameters of the SED model using the genetic algorithm, parameters of Green-Ampt equation(SM, Ks) for the estimation of an effective rainfall and initial storage(yin) used in SED model are obtained a regression equation with 5, 10, 20 days antecedent precipitation. And as a consequence of computation, the parameters were obtained to satisfy the proposed objective function. From the comparison of observed and computed hydrographs, it shows a good agreement in the shape and the rising limb, peak, falling limb of hydrograph, so the SED model using the genetic algorithm shows a suitable model for runoff analysis in river basin.

모델의 적용에 있어서 안정성과 신뢰성 있는 예측치를 얻기 위해서는 그 유역의 장기간의 강우-유출 기록자료들이 필요하다. 그러나 대부분의 유역들은 계측이 이루어지지 않아 수문기록 자료들을 전혀 보유하고 있지 않거나, 설사 있다하더라도 모델검정에 필요한 충분한 자료들을 보유하고 있지 않은 실정이므로 이러한 유역들에 있어 모델적용은 상당한 어려움을 수반한다. 본 연구에서는 이러한 미계측 유역 및 기록자료들이 미비한 계측유역의 모델적용에 있어서 정확한 모델변수

Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어 유출성분을 고려하여 모의할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 관측수문곡선을 Digital filter 방법을 사용하여 유출성분별로 분리하고 각 유출성분을 고려하여 Powell 방법으로 매개변수를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 한강유역의 4개 댐지점을 선정하여 유출성분을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우를 구분하여 모의유량을 관측유량과 비교 검토하였다. 그 결과 자동추적법으로만 매개변수를 추정할 때에는

기상레이더와 지형정보 시스템을 이용한 홍수사상에 기초하고, 운동역학적이며, 초과강우가 고려된 분포형 강우-유출 유역모형이 개발되었다. 이 유역모형에서 강우로 인한 지표면 유출 및 지표면 흐름과 관련된 각종 변수의 공간적 변동성과 불확실성을 인식하고 설명한다. 개발된 모형은 래스터 지형정보시스템과 공간적ㆍ시간적으로 변하는 강우자료와 호환된다. 몬테칼로 모의와 우도값이 이 모형의 검정을 위하여 이용되었으며, 검정 모형으로부터 반응되는 시스템의 가능범위가 허

지표면 유출과 하천 유출 통으로 구성된 동일한 홍수유출모형 SIRG-RS를 소유역과 대유역에 적용하였다. 지표면 유출로부터의 유입 방법, 하천 접합부에서의 계산방법, 급경사 산지하천에서의 에너지손실 계산 등에서 개선책을 강구하였다. 마찰력 산정을 위하여 레이놀즈수와 조고비의 함수인 지수형 마찰계수 산정식을 도입하였다. 또한 지수형 마찰계수 산정식은 실험자료뿐 아니라 최근 입수한 현장 관측자료를 사용하여 개선하였다. 개선된 모형은 대규모의 유역과 아주 작

시가지의 확장과 개발 등으로 인한 도시에서의 강우-유출현상은 자연하천유역에 비하여 더욱 복잡한 양상을 가지며, 실제 유역의 변화로 인하여 모형의 적용이 매우 어려운 편이다. 본 연구에서는 SW 모형과 전문가 시스템을 적용하여 도시화 유역에서의 유출 특성을 파악하였다. 연구 유역으로는 대전광역시에서 노은지역을 선정하였으며, 실제 유역 및 시설자료, 강우, 유출자료와 다양한 강우강도식을 사용하였다. 매개변수의 추정 과정을 위하여 전문가시스템을 사용하였으며,

본 연구에서는 전체탐색기법 중 Simplex법의 원리를 이용한 SCE-UA법과 Annealing-Simplex (A-S)법을 일유출량 추정 수문모형인 탱크모형의 매개변수 보정에 적용하여 국부탐색기법인 Downhill Simplex법의 결과와 비교하여 탐색능력을 평가하였다. 오차가 없는 합성자료를 사용한 보정에서 A-S법이 목적함수에 관계없이 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, SCE-UA법은 ABSERR를 목적함수로 사용할 경우에 전역최적해를 탐색

본 연구의 목적은 홍수유출해석을 위한 확정론적 유출모형의 개발에 있으며, 유출과정은 비 선형으로 취급하여 단순화시킨 개념적 모형을 유역유출모형으로 제시하였다. 개념적 모형의 구조는 지표유출을 일으키는 지표면과 지표하유출을 일으키는 토양층으로 구분하고 이들 각 구조를 지표와 지표하로 나누어 유출과정을 개념화하였으며, 지표흐름의 지체효과는 부탱크를 도입하여 나타내었다. 지표하 구조에서 중간 및 지표하 흐름의 성분들은 수치 filter를 이용하여 분리하였다.

본 연구에서는 모형배수지를 이용하여 유출량의 변동여부와 도류벽의 설치여부에 따른 유출수의 잔류염소농도의 변화를 추적하였다. 모형배수지의 실험결과를 고찰해 보면, 유출량을 변동시킨 경우에 있어서 도류벽이 없을 때와 도류벽이 2개 있을 때, 유출수의 평균 잔류염소농도의 차이가 유출량을 일정하게 유지한 경우에 비하여 줄어 들었다. 이는 유출량 변동의 영향에 의한 것으로 유출량의 변동이 심한 배수지에 있어서는 유출량의 변동이 심하지 않은 정수지에서 보다는 도류

본 연구에서는 지표면유출과 하천유출의 실시간 연계를 통하여 하천 각 구간에서의 수위와 유량을 예측하는 수리학적 홍수추적 모형을 개발하였다. 주로 유역의 지형특성에 따라 결정되는 수문곡선의 형상을 반영하여 홍수 유출량 산정방법을 개선하였으며, 침투과정을 고려하여 강우초가 첨두유량의 과다산정을 제거하였다. 지표면유출의 하천유입을 연속방정식에 반영하여 여러 단면에서의 유입이 용이하였으며, 이는 강우의 급격한 변이에서도 수치적 안정을 가져다 주었다. 폭우시 양

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

서해안의 3개 실험유역을 선정, 강우-유출 현상 중 홍수수문곡선을 모의하기 위하여 선형저수지 모형을 적용하고 모형의 매개변수를 유역특성과 상관시켜 회귀분석을 실시하였다. 분석을 위하여 총 8개 모형이 이용되었으며 3개 유역, 5개 수위관측지점에서 시험·적용하였다. 선정된 모형의 매개변수 최적화는 선형계획기법의 일종인 Rosenbrock방법을 이용하였고 유도된 모형의 매개변수는 또 다른 강우-유출 사상에 모의하여 검정하였다. 그리고 검정된 모형 중 Nas

본 논문은 LRCS 모형을 낙동강 수계 송리원 수위표 지점의 18개 호우사상에 대하여 보정 및 민감도 분석을 실시하여 모형의 국내 하천에 적용성을 확인하였고, 모형의 적합성 분석 결과 LAD 추정자가 LS와 WLS에 비하여 좋지 못한 결과를 얻었다. "hot" 행렬의 대각 요소(hi)와 영향성 척도(Di)를 매개변수 추정치를 분석하는데 사용할 수 있고, 매개변수 IL이 모형 출력에 가장 중요함을 알 수 있었다. 매개변수의 오차에 따른 오차 전파의 정도는