The calibration of Very Long Baseline Interferometry (VLBI) data has long been a time consuming process. The Korean VLBI Network (KVN) is a simple array consisting of three identical antennas. Because four frequencies are observed simultaneously, phase solutions can be transferred from lower frequencies to higher frequencies in order to improve phase coherence and hence sensitivity at higher frequencies. Due to the homogeneous nature of the array, the KVN is also well suited for automatic calibration. In this paper we describe the automatic calibration of single-polarisation KVN data using the KVN Pipeline and comparing the results against VLBI data that has been manually reduced. We nd that the pipelined data using phase transfer produces better results than a manually reduced dataset not using the phase transfer. Additionally we compared the pipeline results with a manually reduced phase-transferred dataset and found the results to be identical.

SWMM은 홍수유출 해석, 유역유출 연속모의, 수질모의가 가능한 모형으로서 전세계적으로 널리 사용되고 있는 모형이다. 하지만 유역유출 연속모의와 수질모의에는 다수의 불명확한 매개변수가 포함되어 있으므로 이는 SWMM의 사용에 제약이 되고 있다. 본 연구의 목적은 SWMM을 이용한 유역유출 연속모의와 수질모의의 정확도를 높이고 효율성을 향상시킬 수 있도록 자동 보정 모듈을 개발하는 것이다. SWMM의 자동 보정 모듈은 전역최적화 알고리즘인 집합체 혼합진화 알고리즘과 SWMM을 연계하고, SWMM 내 추정대상 매개변수의 선정 및 적절한 탐색 범위를 설정함으로써 개발되었다. 개발된 자동 보정 모듈의 적절성은 동향 수위관측소 유역에 대하여 구성된 유역유출 및 수질모의 모형의 보정 및 검증을 통해 검토되었다. 그 결과, 자동 보정 모듈을 통해 보정된 모형은 유역의 유출현상을 매우 잘 모사하였고, 수질의 경우에도 비교적 양호한 결과를 도출하였다. 개발된 자동 보정 모듈은 향후 유역유출 모의와 수질해석에 관한 다양한 연구와 설계 등에 활용될 수 있을 것이다.

유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여 제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약 최적화를 통한 자동 보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게

강우-유출모형은 적용대상 유역이 가지고 있는 수문학적 성질을 최대한 반영할 수 있도록 보정되어야 한다. 본 연구에서는 SSARR 모형의 5개의 매개변수를 안동댐 상류유역에 보정하기 위하여 다중목적함수와 유전자알고리즘을 이용하였다. 다중목적함수의 최적해는 단일한 매개변수로 이루어지는 것이 아니라 다양한 목적함수들에 따라서 결정되는 파레토 최적해로 구성된다. 다중목적함수를 이용한 모형의 보정방법은 보정시간 및 작업 반복에 따른 노력을 감소시킬 수 있었으며,