This study suggests the yield forecast model for chilli pepper using artificial neural network. For this, we select the most suitable network models for chilli pepper’s yield and compare the predictive power with adaptive expectation model and panel model. The results show that the predictive power of artificial neural network with 5 weather input variables (temperature, precipitation, temperature range, humidity, sunshine amount) is higher than the alternative models. Implications for forecasting of yields are suggested at the end of this study.

This study suggests the yield forecast models for autumn chinese cabbage and radish using crop growth and development information. For this, we construct 24 alternative yield forecast models and compare the predictive power using root mean square percentage errors. The results shows that the predictive power of model including crop growth and development informations is better than model which does not include those informations. But the forecast errors of best forecast models exceeds 5%. Thus it is important to establish reliable data and improve forecast models.

본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공 간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용 하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관 측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.

To project the effects of climate-induced change on aquatic environments, it is necessary to determine the thermal constraints affecting different fish species and to acquire time series of the current and projected water temperature (WT). Assuming that a nonlinear regression between the WT at individual stations and the ambient air temperature (AT) at nearby weather stations could represent the best relationship of air-water temperature, This study estimates future WT using a general circulation model (GCM). In addition, assuming that the grid-averaged observations of AT correspond to the AT output from GCM simulation, this study constructed a regression curve between the observations of the local WT and the concurrent GCM-simulated surface AT. Because of its low spatial resolution, downscaling is unavoidable. The projected WT under global warming scenario A2 (B2) shows an increase of about 1.6 (0.9 ) for the period 2080-2100. The maximum/minimum WT shows an amount of change similar to that of the mean values. This study will provide guidelines for decision-makers and engineers in climate-induced river environment and ecosystem management.

홍수범람모의에 주로 활용되는 LISFLOOD-FP 모형은 하도에서 1차원 운동파 방정식을 이용하고, 상대적으로 평평하여 흐름이 확산되는 홍수터 에서 단순화된 2차원 확산파 방정식을 이용하여 흐름을 해석한다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 LISFLOOD-FP 모형의 하천홍수위 예측 적용 성을 검토하기 위하여 배수영향을 받는 만경강 하류구간에서 기 발생한 홍수사상을 대상으로 모형을 보정하고 검증하였다. 모형의 주요 매개변수 인 Manning 조도계수와 하류단 경계조건의 민감도를 분석하였고, 초기조건 영향을 검토하기 위하여 warm-up 유무에 따른 해석결과를 비교하 였다. 그 결과, 운동파 모형임에도 불구하고 배수영향을 받는 만경강 하류구간의 홍수위를 비교적 잘 재현하는 것을 확인하였고,􀀁민감도 분석은 실 제 홍수사상의 적용 시 여러 가지 매개변수와 경계 조건에 의해 홍수위 값이 상이한 결과를 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 운동파 수문모형의 적용시 홍수위 해석에 대한 충분한 검증 및 검토가 필요하다고 사료되며, 검증된 모형을 바탕으로 다양한 유역의 홍수범람모의에 적용이 된다면 향 후 홍수피해 저감을 위한 정책적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.

본 연구는 국내 외국인유학생의 문화성향이 대학생활적응에 미치는 영향을 파악하기 위하여 Chun, Moos, and Cronkite(2006)가 제시한 스트레스-대처 맥락적 모형을 근거로 문화성향이 문화적응스트레 스, 자기효능감, 대처방식 및 대학생활적응에 영향을 미치는 경로에 대한 구조모형을 설정하고 검증 하였다. 자료 수집은 서울 소재 일 개 4년제 대학에 재학 중인 외국인유학생 363명을 대상으로 2013 년 6월 1일부터 7월 15일까지 실시하였다. 연구 결과 외국인유학생의 대학생활적응에는 개인주의성 향이 직접적인 영향을 미쳤고, 집단주의성향은 대학생활적응에 직접적인 영향을 미치진 않았으나 자 기효능감을 완전매개로 한 간접효과와 자기효능감이 적극적대처를 불완전매개로 한 간접효과 및 적 극적대처를 완전매개로 한 간접효과가 있었다. 또한 외국인유학생의 대학생활적응력을 향상시키고, 대학생활적응에 부정적 영향을 미치는 문화적응스트레스를 낮추기 위해서는 자기효능감이 중요한 중재방안이 될 수 있음도 확인되었다.

지하공간의 침수예상도의 작성을 위해서는 침수예상도의 활용방법 등을 토대로 분석시간, 분석결과의 정확성, 입력자료 구축의 원활성 등을 종합적으로 고려하여 분석기법을 결정할 필요가 있다. 본 연구의 최종목적은 실시간 기반의 홍수 예·경보에 본 모형을 활용하는 것이기 때문에 신속한 분석 및 결과의 도출이 반드시 필요하다. 펀드모형은 상세한 범람현상을 표현할 수 없는 것과 연결관의 통수능 설정이 명확하지 않은 단점이 있으나, 범람수의 개괄적인 전파를 파악하기에는 충분한 기법이기 때문에 본 연구에서는 펀드모형을 근간으로한 지하공간 침수예측모형을 개발하였다. 개발한 지하공간모형의 검증을 위해 광화문역을 대상으로 현장 조사를 실시하여 지하공간 입력데이터를 구축하고 지상공간의 50년 빈도 120분 강우자료에 대해 모의한 지상공간의 침수심 자료를 입력인자로 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과 펌프 등 유수전환시설이 가동되지 못한 최악의 시나리오의 경우, 지하 2층, 4층에서는 침수발생후 50분경에 최대 침수심 12cm ~ 16cm 정도의 수심이 발생하고, 최하층에서는 2시간 경과후에 최대 1.6m 정도의 침수심이 발생하는 것으로 검토되었다. 이러한 침수경과는 향후 지하공간 대피기준개발에 활용될 것으로 기대된다.

하천에 설치된 보와 같은 구조물은 하천의 수리적 특성을 변화시켜 보의 상류부에는 퇴적과 하류부에는 침식이 진행되어 단·장기적인 하상의 변화를 가져온다. 특히 우리나라의 경우 4대강 사업으로 국가하천의 과도한 준설로 인한 하천의 평형상태가 파괴되고 다시 평형상태를 복원하기 위한 하천의 침식과 퇴적작용으로 하상변동 발생이 예상되므로 단·장기적인 하상변동의 양상을 예측하고 분석하는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강 중·하류부에 건설된 세종보 상류 약 600m 구간에 대해 하상변동 변화를 실측하였으며 실측결과와 2차원 수치모형인 SED-2D를 이용하여 흐름특성 및 하상변동을 모의한 결과를 비교하여 모형의 적용성을 평가하고 세종보 건설 시점을 기준으로 건설 1년, 5년, 10년 후의 단·장기적인 하상변동 양상을 분석하였다. 그 결과 세종보 건설 1년 후 상류 600m 구간에 169,263㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 5년 후에는 108,808.0㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 10년 후에는 63,713.5㎥의 토사가 퇴적되었다. 가동보 수문 개도 시 빠른 유속의 영향으로 보 직상류의 퇴적양은 적은 것으로 모의되었다. 세종보 상류의 하상변동 양상은 세종보 상류부 전체적으로 퇴적되는 경향을 보였으며 특히 우안에 집중적으로 퇴적 현상이 발생하였다. 이는 우안의 오목한 지형적 특성으로 인한 정체구역으로 유속이 낮게 모의되어 퇴적현상이 집중되는 것으로 분석되었다.

최근 이상기후로 인한 집중호우에 의해 발생하는 도심지에서의 내수침수에 대한 구조적 대책으로 지하방수로가 고려되고 있다. 따라서 국외에 기설치된 지하방수로 사례에서 발생되는 문제인 맨홀 분출사고를 예측하여 적절한 설계를 유도하기 위해서는 관 내부에 갇힌 공기의 압력을 고려한 관 흐름 해석 모형이 필요하다. 지하방수로 내에 급격한 빗물 유입에 따른 유속 증가와 수위변동에 의한 단파 현상이 나타남과 동시에 공기의 부피가 수축되어 관내에 큰 압력이 발생한다. 본 연구에서 급격하게 변화하는 관수로 내의 단파 현상을 재현하기 위해 수치모형을 구축하였다. 기존 연구의 실험결과와의 비교를 통하여 보정 및 검증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. FVM(Finite Volume Method)을 사용하여 1차원 Saint-Venant 방정식을 이산화하여 대수 방정식으로 변환하고, 이를 Roe Approximate Riemann 수치 기법의 알고리즘을 사용하여 방수로의 동수역학적 거동을 해석하였다. 단파의 발생을 모의하기 위해 불연속점을 다루는 수치기법인 제한자(Limiter)를 활용하였고, 공기의 압력흐름과 개수로의 혼합흐름 해석이 가능한 Preissmann slot model을 적용하였다. 기존의 운동량 방정식에 기체의 압력항을 추가하여 유체와 기체의 흐름을 고려한 수치모의를 수행하여 분출(gushing)현상을 모의하였다. 관수로 내의 단파거동 해석에 적합한 1차원 모형을 개발하였고, 추후에는 지하방수로의 위험 시나리오 관리 시스템을 개발하여 설계 및 시공에 기여하고자 한다.

보가 건설된 하천은 취수가 용이하고 주운 등을 위한 수위조절이 가능한 이점이 있으나 유속감소로 인한 유사이송능력 저하로 보 상류구간에 퇴적되어 하상의 불안정화를 초래한다. 행정중심복합도시를 통과하는 국가하천 금강에 설치된 세종보 우안 소수력발전소에 인접한 가동보 상류구간에 토사가 퇴적되어 수문운영에 지장을 초래한 바 있다. 세종보 상류의 토사퇴적 문제점 분석과 하상안정화 방안수립을 위해 하상변동의 정량적 분석과 예측이 필요하다. 본 연구에서는 금강 중·하류부에 건설된 세종보 상류 약 600m 구간에 대해 홍수기 전·후의 하상단면을 측정하여 하상변동을 분석하였고 실측 결과와 수치모형 결과를 비교하여 대상구간에 수치모형의 적용성을 평가하였으며 대상구간의 단·장기하상변동을 예측하고 시나리오별 수문운영에 따른 하상변동 양상을 파악하여 하상변동으로 인한 문제점 해결을 위한 적정 수문운영방안을 제시하였다. 그 결과 SED-2D 모형으로 모의한 하상변동의 정량적인 결과와 하상변동 양상이 하상단면 측정에 의한 실측한 하상변동 결과와 유사한 경향을 보여 연구 대상구간의 SED-2D 모형의 적용성이 높은 것으로 평가되었다. 세종보 건설 1년 후 연구대상구간에 169,263㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 5년 후에는 164,652.0㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 10년 후에는 63,713.5㎥의 토사가 퇴적되었다. 가동보 수문운영에 따른 하상변동량은 우안문비 방류 시 하상변동량은 154,740.0㎥, 중앙문비 방류 시 하상변동량은 149,023.0㎥, 좌안문비 방류 시 하상변동량은 163,841.0㎥, 전문비 방류 시 하상변동량은 63,713.5㎥로 분석되어 하상변동량이 가장 적은 전수문 개방이 보 상류의 퇴적현상을 최소화할 수 있는 수문운영방안으로 분석되었다.

In this study, pressure drop was measured in the pulse jet bag filter without venturi on which 16 numbers of filter bags (Ø140 × 850 ℓ) are installed according to operation condition(filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, and pulse interval) using coke dust from steel mill. The obtained 180 pressure drop test data were used to predict pressure drop with multiple regression model so that pressure drop data can be used for effective operation condition and as basic data for economical design. The prediction results showed that when filtration velocity was increased by 1%, pressure drop was increased by 2.2% which indicated that filtration velocity among operation condition was attributed on the pressure drop the most. Pressure was dropped by 1.53% when pulse pressure was increased by 1% which also confirmed that pulse pressure was the major factor affecting on the pressure drop next to filtration velocity. Meanwhile, pressure drops were found increased by 0.3% and 0.37%, respectively when inlet dust concentration and pulse interval were increased by 1% implying that the effects of inlet dust concentration and pulse interval were less as compared with those changes of filtration velocity and pulse pressure. Therefore, the larger effect on the pressure drop the pulse jet bag filter was found in the order of filtration velocity(Vf), pulse pressure(Pp), inlet dust concentration(Ci), pulse interval(Pi). Also, the prediction result of filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, and pulse interval which showed the largest effect on the pressure drop indicated that stable operation can be executed with filtration velocity less than 1.5 m/min and inlet dust concentration less than 4 g/m3. However, it was regarded that pulse pressure and pulse interval need to be adjusted when inlet dust concentration is higher than 4 g/m3. When filtration velocity and pulse pressure were examined, operation was possible regardless of changes in pulse pressure if filtration velocity was at 1.5 m/min. If filtration velocity was increased to 2 m/min. operation would be possible only when pulse pressure was set at higher than 5.8 kgf/cm2. Also, the prediction result of pressure drop with filtration velocity and pulse interval showed that operation with pulse interval less than 50 sec. should be carried out under filtration velocity at 1.5 m/min. While, pulse interval should be set at lower than 11 sec. if filtration velocity was set at 2 m/min. Under the conditions of filtration velocity lower than 1 m/min and high pulse pressure higher than 7 kgf/cm2, though pressure drop would be less, in this case, economic feasibility would be low due to increased in installation and operation cost since scale of dust collection equipment becomes larger and life of filtration bag becomes shortened due to high pulse pressure.

천이류와 같은 급변류에 의한 하상변동을 예측하기 위한 이차정확도의 유한체적법 모형을 제시하였다. 부정류 조건하에서의 유사이송과 하상변동문제에 적용하기 위하여 유사이송모형을 천수방정식과 연계하였다. 지배방정식은 MUSCL 기반의 유한체적법을 이용하였고, 계산요소간 흐름률은 HLLC approximate Riemann solver를 이용하여 계산하였다. 일차원과 이차원 수로에서의 댐붕괴파에 의한 하상변동문제와 월류로 인한 하류부 댐사면의 침식문제에 적용한 결과, 적정한 매개변수를 이용하는 경우에 전반적으로 정확한 수치모의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 전반적인 계산결과는 수치적으로 안정적이고 물리적으로 타당한 결과를 나타내었고, 이로부터 제시된 수치모의 기법이 상류와 사류조건하에서의 하상변동 문제에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 유입유사에 따른 저수지 내 퇴사 분포를 정량적으로 분석하고 효율적인 저수지 관리를 위하여 2차원 수리 유동 모형인 RMA-2와 유사이송 모형 SED2D를 사용하여 76년 장기 퇴사분포를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수위-유량자료는 한국수자원공사에서 관측한 실시간 자료를 활용하였으며, 유사량 자료는 한국수자원공사에서 개발한 K-DRUM 모형을 사용하여 대상영역의 유사량 값을 산정하여 적용하였다. 또한 갈수기시 저수지내 단면 코어채취를 수행하여 퇴적깊이를 모형 결과와 비교하였다. 검증결과 저수지 내 퇴적깊이는 비교적 실측값과 유사하게 나타났다. 장기 퇴사분포예측은 2012년 실측한 지형자료를 시작단면으로 하여 2088년까지 76년간 모의를 수행하였다. 모의결과 합천댐 상류구간에서 1.63~1.26m, 하류구간에서 1.45~0.007m의 퇴적층이 형성되었으며, 전체적으로 침식보다 퇴적이 우세한 결과를 보였다.

도시화로 인한 인구집중 및 개발 집중현상으로 하천변 저지대 및 지하공간 사용이 증가하였고, 불투수층이 증가하여 도시유역의 배수체계는 우수관거에 의존하고 있다. 이러한 변화로 의해 우수관거의 저류용량 부족 및 외수와 내수의 충돌로 인한 도심지 역류 현상으로 인한 침수피해가 발생하고 있다. 기후변화로 인한 국지성 기습폭우에 의해 우리나라 침수면적은 줄어드는 추세지만 수해 밀도는 높아지고 있어 인구가 밀집되어 있는 도시지역에서의 피해는 급증하고 있다. 도시 침수피해 발생시 인명 및 재산뿐만 아니라 사회기반시설의 피해 등, 내수배제 불량에 의한 침수빈도는 더욱 빈번히 발생할 것으로 예상되며, 도시유역 유출특성을 고려한 홍수의 정확한 예측과 내수배제 효율증가가 필요하다. 본 연구에서는 상습침수가 발생하는 도시유역에 대하여 도시유역 유출특성을 고려한 홍수의 정확한 예측을 위해 강우분석 및 내외수를 고려한 홍수량을 산정하고, 도시유출모형인 SWMM 모형을 이용하여 하수관거의 월류를 분석하고, 이 결과를 홍수범람해석 모형과 연계하여 도시유역에서의 집중호우 발생시 범람해석을 실시하여 수방시설물의 홍수배제 효율을 분석하였다. SWMM 모형의 적용결과 외수위영향에 따른 원활한 내수배제가 불가능 한 것으로 나타났고, 관거 월류량이 많아진 것으로 나타났다. SWMM 모형의 결과를 이용하여 홍수범람해석 모형을 모의한 결과 지표경사와 도로를 따라 노면수가 모여 침수현상을 발생시키는 것으로 나타났다.

최근 빈번하게 발생하고 국지성 집중호우와 같이 갑작스럽게 발생한 높은 강도의 강우에 의한 유출량에 적절하게 대처하기 위하여 실시간 배수펌프장 운영기법의 개발 및 내수침수 예측이 가능한 시스템 개발이 요구된다. 본 연구의 목적은 최근 빈번하게 발생하고 있는 도시지역에서의 집중호우로 인한 내수침수에 대비하기 위하여, 내배수 시설의 실시간 운영 알고리즘을 개발하고 이러한 도시홍수 대책의 효과를 분석 및 향후 내수침수 예측을 위하여 내수침수 해석 모형을 개발하고자 한다. 개발한 모형의 적용성을 검증하기 위하여 마포배수구역에 발생한 2010년 9월 호우사상에 대하여 적용하였다. 뉴로-퍼지 모형은 불필요한 입력자료의 수는 모형의 규칙수를 증가시키고 오차를 유발하므로 최소한의 입력자료를 구성하기 위하여 크게 시간적 매개변수와 공간적 매개변수로 나누어 모형을 개발하였으며 가장 작은 오차과 큰 결정계수를 가지는 모형을 최종적으로 선택하였다. 이전 시간의 입력자료로부터 현재 시간의 수위를 예측하고 예측된 현재 시간의 수위를 바탕으로 작동 펌프의 수를 산정해야 한다. 이 과정에서 최적의 작동 펌프의 수를 계산하기 위하여 최적화 기법으로 수정된 유전자 알고리즘을 적용하였으며 여러 제약조건과 목적함수를 만족시키는 작동 펌프의 수를 도출하였다. 계산된 작동 펌프의 수는 뉴로-퍼지모형의 입력자료가 되어 다음 시간의 수위 예측이 가능하도록 한다. 마포배수구역에 적용결과 모든 배수펌프장에서 최고수위와 최저수위를 만족하는 결과를 얻을 수 있었으며, 잦은 펌프의 작동과 정지상태를 피하여 운영비 측면에서도 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 뉴로-퍼지를 이용한 실시간 배수펌프장 내수위 예측 값을 경계조건으로 하여 개발한 2차원 통합침수해석 모형의 적용성을 검증하였다. 모의결과의 검증을 위해 침수실적도와 2차원 통합침수해석모형에 의해 계산된 침수면적간의 적합도 비교 결과 70~80% 범위를 보였다. 뉴로-퍼지 모형을 직접 가동 배수펌프의 수 혹은 토출량을 결정하도록 알고리즘을 구성하지 않음으로서 데이터 기반모형이 가지는 한계점을 극복하고자 우선 배수펌프장의 내수위를 예측하였고 예측된 수위로부터 운전자의 판단이 반영될 수 있으며 배수펌프장의 재난 비상상황시 재해정보지도를 구축함으로서 주민들에게 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을 시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976∼2000년과 2001∼2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1∼6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1-3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약 5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과 Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006∼2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망 모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.