This study suggests a model of production information system that can reduce manufacturing lead time and uniformize quality by using DNC S/W as a part of constructing production information management system in the industrial field of the existing marine engine block manufacturing companies. Under the effect of development of this system, the NC machine interface device can be installed in the control computer to obtain the quality information of the workpiece in real time so that the time to inspect the process quality and verify the product defect information can be reduced by more than 70%. In addition, the reliability of quality information has been improved and the external credibility has been improved. It took 30 minutes for operator to obtain, analyze and manage the quality information when the existing USB memory is used, but the communication between the NC controller computer and the NC controller in real time was completed to analyze the workpiece within 10 seconds.

본 연구는 낙동강 담수유입과 하구역내로 하구밀도류 및 바람장 특성에 따른 수괴 거동특성을 예측하고 하구역 해수순환구조를 파악 하기위해 3차원 실시간 해수유동 모형을 구축하고 2007년을 기존 자료를 입력하여 365일의 실시간 수치실험을 수행하였다. 계산결과와 현장조 사결과를 바탕으로 검증을 수행하였으며 바람이 있는조건과 없는 조건을 고려하여 수온과 염분의 경년변화를 살펴보았다.

최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Waterside structures such as dams or levees are essential for flood protection, and flood induced failures of such structures can cause serious damages. Real-time safety prediction can prevent most of the damages to inland or the consequential economic damages induced by flood hazards. This study introduces a method of real-time safety prediction by evaluating the correlation between numerical simulation, real-time measurement, and geo-centrifuge data.

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.

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.

지구환경의 변화로 홍수빈도 및 강우강도가 증가하고 있다. 이에 따라 도시유역 내 홍수범람으로 인한 인명 및 재산 피해가 빈번히 발생하고 있다. 발생되는 피해에 대하여 과학적이고 기술적인 대응 방안이 필요하며 이를 위한 기술의 개발과 홍수예경보시스템의 연계에 관한 적정 방안을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 통합중소하천의 예경보 시범유역을 선정하고 이를 위하여 부산시 소재 내 온천천 유역을 시범유역으로 선정하여 홍수예경보를 위한 10분 간격의 실시간 모니터링을 구축하였다. 이는 현장에 설치된 강우계, 수위계, 유량계를 설치하여 이를 원격 시스템으로 데이터를 전송하고 관리할 수 있는 웹사이트를 구축하였다(http://pnuhydro.pusan.ac.kr). 이를 통하여 구축된 DB를 활용하여 도시 유역 내 단기 수문예측모형을 개발하였다. 수문예측모형은 온천천 유역 내 설치되어 있는 실시간 유역 모니터링 시스템의 수집된 자료 중 홍수시 강우사상별로 수문예측모형의 입력자료로 사용하였다. 역전파알고리즘 기반의 인공신경망을 이용하여 2006-2012년의 기간 중 10분 간격의 수위 및 강우 자료를 이용하여 홍수기 시 강우사상별로 자료를 정리 한 후 4가지 강우사상에 대하여 training과 testing 기간으로 나누어 10분부터 60분까지의 수위 예측을 실시하였다. 그 결과 10분 간격의 수위예측에서 10분 간격으로 최대 60분까지 예측한 경우 예측 기간이 길어질수록 예측 정도가 단기 예측에 비하여 RMSE와 CC(상관계수) 값 중 RMSE 커지긴 하지만 상관분석의 결과 및 RMSE 모형 분석 결과는 대체적으로 60분까지 예측 성능이 우수한 편이었다. 이는 실시간 모니터링 시스템에 의하여 DB화한 수문관측자료를 이용하여 역전파알고리즘 기반의 수위예측모형은 도시 유역 내 돌발홍수 및 범람에 대비할 수 있는 대안책으로 추후 효율적인 모니터링 시스템의 운영과 관리에 의한 DB의 축적과 이를 통한 다양한 강우사상에 대한 수문예측모형의 적용으로 그 적용성 평가가 필요할 것으로 사료된다.

본 연구에서는 연속형 강우-유출모형과 앙상블 칼만 필터 기법을 연계하여 실시간 하천유량 예측모형을 개발하고 자료동화로 인한 정확도 개선 정도를 평가하고자 한다. 대상유역은 안동댐 상류유역을 선정하고 2006.7.1~8.18과 2007.8.1~9.30의 홍수기간에 대해 평가를 수행하였다. 자료동화를 위한 모형 상태변수는 유역의 토양수분과 저류량 및 하도 저류량을 선정하였으며 하류 댐 지점의 관측유량을 이용하여 상태변수를 갱신하도록 모형을 설계하였다. 상태

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 유출 보정 알고리듬을 이용하여 개발한 분포형 강우 유출모형의 실제 유역에 대한 적용성을 평가하였다. 안동댐과 남강댐 유역에 대해 각각 우량계 관측자료와 레이더 관측 우량자료를 이용하여 분포형 강우-유출 모의를 수행하였다. 이전의 호우사상에 대한 유역 매개변수 보정 실시 후 보정된 매개변수를 이용하여 다른 호우사상에 대해 모형을 적용하였다. 안동댐 유역에 대해 흐름 군집화 결과를 제시함으로써 다방향 흐름

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를

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

일반적인 도시 내배수시스템은 시설물과 운영방법으로 구분된다. 시설물은 관거, 수문, 배수펌프장 등으로 구성되며 운영방법은 펌프 및 수문운영으로 구성된다. 이러한 내배수시스템에서 유역의 유출 및 펌프 운영을 실시간으로 모의하고 배수효과를 고려할 수 있는 운영 모형은 펌프를 효과적으로 운영하기 위하여 필요하며, 이러한 실시간 운영 모형을 통하여 도시유역의 침수 위험을 감소시키기 위한 효율적인 펌프 운영 기법의 개발이 가능하다. 본 연구에서는 SWMM 5.0

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 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

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.