• Title, Summary, Keyword: 매개변수 연구

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Assessment of Uncertainty in SWAT Model Derived from Parameter Estimation Using SWAT-CUP (SWAT-CUP 매개변수 추정에 따른 SWAT 모형 불확실성 평가)

  • Yu, Jisoo;Noh, Joonwoo;Cho, Younghyun;Hur, Youngteck;Kim, Yeonsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.314-314
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    • 2020
  • SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

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Study on Estimation of Optimal Parameters for Tank Model by Using SCE-UA (SCE-UA를 이용한 Tank 모형의 최적 매개변수 추정 방안)

  • Shin, Sang-Hoon;Jung, Il-Won;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1530-1535
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    • 2010
  • 본 연구에서는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona) 매개변수 최적화 기법을 이용하여 TANK 모형의 매개변수를 추정할 경우 SCE-UA 기법의 적용성을 검토하고 실제 관측유량에 대해 적용하고자 한다. 이를 위해 임의매개변수를 4단 TANK 모형의 유출결과를 관측치로 가정하고 역으로 SCE-UA 기법을 이용하여 전역 최적해 추정 능력을 검증하였다. 또한 실제 유역에 대한 적용성 평가를 위해 소양강 댐 상류 유역을 대상유역으로 선정 하였으며 관측유량을 보정과 검정기간으로 나누어 추정된 매개변수의 정확도를 평가하였다. 향후 수문성분 분리 과정을 통해 각 유출 성분별 매개변수 최적화를 수행하고자 하며 이러한 결과는 유출 성분자료가 부족한 우리나라에서 보다 정확한 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Casual Model Study among Variables Related to the Social Worker's Job Attitude and Behavior (사회복지사의 직무태도 및 행동 관련 변수 간의 인과모형 연구)

  • Lee, Kyung-Cheol
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.769-772
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    • 2011
  • 본 연구는 조직시민행동의 선행요인으로 조직관리 차원에서 주요하게 고려되고 있는 인사관리 공정성, 경영자 행동특성, 윤리경영 같은 원인(외생, 독립)변수가 매개변수인 경영자 신뢰 및 조직냉소주의를 매개하여, 이들이 결과(내생, 종속)변수인 직무태도 및 행동(조직시민행동, 직무만족, 정서적몰입)과 어떠한 인과관계를 갖고 있는지 이들의 관계를 규명하는데 주력하였다. 이에 본 연구는 포괄적인 모형을 통해 직무태도 및 행동에 영향을 미치는 변수들의 경로를 확인함으로써, 단편적인 분석에서는 알수 없었던, 직무태도 및 행동에 영향을 미치는 원인변수, 매개변수, 결과변수를 분명하게 확정짓는 실증적인 틀을 제공하고 있다. 즉 사회복지행정 분야에서 이제까지 접목하지 않았던 경영자 행동특성, 윤리경영 등 전반적인 사회복지조직관리와 관련된 변수들을 포괄하였으며, 이는 추 후 사회복지조직 혹은 사회복지사를 대상으로 진행되는 연구의 이론적인 기반을 구축하는데 기여한 논문이라는 점에서 연구의 의의가 있다.

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Uncertainty Estimation of AR Model Parameters Using a Bayesian technique (Bayesian 기법을 활용한 AR Model 매개변수의 불확실성 추정)

  • Park, Chan-Young;Park, Jong-Hyeon;Park, Min-Woo;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.280-280
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    • 2016
  • 특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.

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Applying regional regression analysis of the hydrologic model parameters for assessing climate change impacts in the ungaged watershed (미계측 유역의 기후변화 영향평가를 위한 수문모형 매개변수의 지역회귀분석 적용)

  • Kim, Youngil;Seo, Seung Beom;Kim, Sung Jin;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.219-219
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    • 2017
  • 상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

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Estimation of Daily Reservoir inflow from Water Level Observations Using a Hydrologic Model and an Optimization Metho (수문모형과 최적화 기법을 이용한 저수지 수위 실측 자료 기반 유입량 추정)

  • Song, Jung-Hun;Kang, Moon Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.213-213
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    • 2017
  • 저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Design of Dam Spillway with One Dimensional Numerical Model (1차원 수치모형을 이용한 댐 여수로 설계)

  • Kim, Won;Han, Kun-Yeun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1737-1740
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    • 2006
  • 본 연구에서는 1차원 수치모형을 이용하여 댐 여수로에서 발생하는 흐름을 해석하였다. 본 연구에서 사용한 1차원 수치모형은 매우 복잡한 지형에 적용이 가능하며, 상류가 사류가 동시에 발생하거나 도수가 발생하는 흐름도 해석할 수 있는 모형이다. 이 모형은 해석해를 가지는 도수의 경우에 적용하여 검증된 바 있으며, 자연하천의 보에서 발생하는 불연속 흐름에 대해서도 적용된 바 있다. 또한 매우 불규칙한 자연하천에서 발생하는 흐름도 효과적으로 모의할 수 있다. 본 연구에서는 댐 여수로 흐름 해석을 평가하기 위해 단순화된 하도에서 발생하는 불연속 흐름에 대해 이론적인 해와 비교하였다. 또한 댐 수리모형 결과에 수치모형을 적용하여 빈도별로 발생하는 흐름을 해석하였다. 해석결과 여수로에서 발생하는 매우 작은 수심을 정확하게 모의하였으며, 여수로 직하류부에서 발생하는 도수의 발생위치, 발생 전후의 수위도 잘 모의하는 것으로 나타났다. 또한 여수로 및 도수 전후에 발생하는 유속도 정확하게 모의하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 1차원 수치모형을 여수로 뿐만아니라 댐 상류 하천, 저수부, 여수로 접근수로, 여수로, 도수, 하류하천등으로 구성되는 전 구간의 흐름을 동시에 모의하기 적용하였다. 적용 결과 댐 저수지 상류 하천과 저수지, 저수지와 접근수로, 접근 수로와 여수로, 여수로와 도수, 도수 발생 후와 하류하천 등에서 복잡하게 형성되는 흐름을 동시에 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 1차원 수치모형을 이용하면 댐 여수로나 저수지, 연계되어 있는 상하류 하천에서의 흐름을 동시에 해석할 수 있기 때문에 향후 수리모형실험과 연계하여 댐 설계에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 전망된다.지는 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구결과를 통하여 투수성 포장과 지하수에 관련된 매개변수의 집적과 분석결과는 현장기술 적용 시 매개변수의 유용한 선택과 도시유역의 물 순환 건전화 대안기술 적용에 효과적인 방법론을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.첨두홍수량을 저류하기 위해서 상대적으로 넓은 저류면적이 필요한 것으로 나타난다. 대등한 수위감소값의 홍수저감효과를 발휘하기 위해서 본 연구에서는 On-Line 저류지 면적은 Off-Line 저류지에 비 두배 이상이 필요한 것으로 보여졌다.들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간

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Rainfall frequency analysis using artificial neural network (인공신경망 기법을 이용한 비매개변수적 빈도해석)

  • Jeong, Han-Seok;Lee, Eun-Jung;Kang, Moon-Seong;Park, Seung-Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.310-310
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    • 2012
  • 확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

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Performance Evaluation for Parameter Optimization of TANK Model According to Runoff Observations with Different Intervals (실측 유량 자료 간격에 따른 TANK 모형 매개변수 최적화 성능 평가)

  • Lee, Do Gil;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Kim, Kyeung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.423-423
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    • 2017
  • 수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Comparison Study of Uncertainty between Stationary and Nonstationary GEV Models using the Bayesian Inference (베이지안 방법을 이용한 정상성 및 비정상성 GEV모형의 불확실성 비교 연구)

  • Kim, Hanbeen;Joo, Kyungwon;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.298-298
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    • 2016
  • 최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

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