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합리적인 하천수 관리체계 구축을 위한 자료기반 방류량 예측모형 개발
유형주,이승오,최서혜,박문형,Yoo, Hyung Ju,Lee, Seung Oh,Choi, Seo Hye,Park, Moon Hyung 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.4
일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. In most cases of the water balance analysis, the return flow ratio for each water supply was uniformly determined and applied, so it has been contained a problem that the volume of available water would be incorrectly calculated. Therefore, sewage and wastewater among the return water were focused in this study and the data-driven model was developed to forecast the outflow from the sewage treatment plant. The forecasting results of LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), and SVR (Support Vector Regression) models, which are mainly used for forecasting the time series data in most fields, were compared with the observed data to determine the optimal model parameters for forecasting outflow. As a result of applying the model, the root mean square error (RMSE) of the GRU model was smaller than those of the LSTM and SVR models, and the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) was higher than those of others. Thus, it was judged that the GRU model could be the optimal model for forecasting the outflow in sewage treatment plants. However, the forecasting outflow tends to be underestimated and overestimated in extreme sections. Therefore, the additional data for extreme events and reducing the minimum time unit of input data were necessary to enhance the accuracy of forecasting. If the water use of the target site was reviewed and the additional parameters that could reflect seasonal effects were considered, more accurate outflow could be forecasted to be ready for climate variability in near future. And it is expected to use as fundamental resources for establishing a reasonable river water management system based on the forecasting results.
통계적 접근을 통한 하천 횡단구조물 하부의 압력 변동성 및 수면 변위 특성 분석
유형주(Yoo Hyungju),이승오(Lee Seoungoh),박문형(Park Moonhyung) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.6
돌발성 강우 등 기후변화로 인하여 보 하류 구조물의 안정성에 많은 문제가 발생하고 있다. 보 안정성에 영향을 끼치는 다양한 요인 중 도수로 인한 압력변동성도 주요 원인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 보 상ㆍ하류 수심 비를 이용하여 다양한 흐름조건에서 도수로 인한 압력변동성 및 수면변위를 수리실험을 통하여 분석하였다. 이상치 제거 등 측정 자료의 신뢰성을 높인 후, 선행 연구를 통하여 도수 특성을 검토하였다. 상ㆍ하류 수심 비 및 Froude 수가 증가함에 따라 최대, 최소 압력의 크기가 증가하는 것을 확인하였고, 최대ㆍ최소 압력의 발생 위치는 일정 Froude 수 이상에서 각각 도수길이의 30%, 20% 지점에서 발생하였다. 또한, 상관분석을 통하여 압력 변동성과 수면 변동성이 강한 양의 관계를 갖는 것을 확인하였다. 향후 다양한 도수 발생 조건에서 압력 변동성과 수면변동성의 정량적인 관계를 도출해 낸다면, 보 하류 구조물 설계인자 도출에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. Abnormal climate change poses serious risks to the stability of river-crossing structures; these risks include piping, local bed scour and pressure fluctuation caused by hydraulic jumps. In this study, pressure fluctuation and free surface displacement were investigated by hydraulic experiments under various water depth ratios between the upstream and downstream sections of a weir. After removing outlier data by applying a statistical approach based on the confidence interval concept, the characteristics of a hydraulic jump were calculated from experimental results and compared to the results of previous studies. It was found that the maximum and minimum pressures increased with the water depth ratio and Froude number. In addition, above a certain Froude number, the maximum and minimum pressures occurred at 30% and 20% of the length of the hydraulic jump, respectively. The correlation analysis also indicated a strong positive relationship between the pressure fluctuation and the free surface fluctuation. Further quantification of this relationship under various hydraulic jump conditions would be useful for the design of the apron and bed protection.