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교각 주변의 저수류 (低水流) 흐름 변화에 대한 2차원 분석
연인성,이재경,연규방,Yeon. In-Sung,Lee. Jai-Kyung,Yeon. Gyu-Bang 한국방재학회 2009 한국방재학회논문집 Vol.9 No.4
하천을 횡단하는 구조물들은 흐름을 변화시킬 뿐 아니라, 산지 및 중소하천에서 유송잡물로 인한 수위 상승의 원인을 제공하기도 한다. 이번 연구에서는 유속 및 경사 등의 하천특성인자와 교각의 영향으로 변화되는 흐름을 2차원 모형으로 분석하였다. 또한 강우로 인해 변화된 유량이 흐름에 미치는 영향도 비교하였다. 하도내의 유속은 SMS (Surface water Modeling System) 및 RMA2 모형을 통해서 분석할 수 있었으며, 경사가 크고, 하도의 폭이 좁은 구간에서 비교적 유속이 큰 것으로 나타났다. 또한 교각 주변에서는 교각과 교각 사이의 중심부에서 유속이 가장 크게 나타났다. 강우로 인해 증가된 유량은 유속을 증가시키고 흐름 분포를 현저하게 변화시키는 것을 확인할 수 있었다. The flow is changed by the structure which goes across the river. The structure with debris causes high water level and overflow. The changed flow, which caused by pier and stream characteristics like velocity and slope, was analysed by 2D model. After rainfall, the influences of increased discharge were evaluated. Velocity was simulated in the channel by SMS (Surface water Modeling System) using RMA2, and high velocity values were found in the steep and narrow reach. Highest velocity value around piers was showed in the middle of space between two piers. The increased discharge due to rainfall increases velocity and changes flow contour considerably.
유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 2 : 경보시스템 구축
연인성,안상진 한국수자원학회 2005 한국수자원학회논문집 Vol.38 No.7
수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 The judgement model to warn of possible pollution accident is constructed by multi-perceptron, multi layer neural network, neuro-fuzzy and it is trained stability, notice, and warming situation due to developed standard axis. The water quality forecasting
유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 1 : 유량-수질 예측모형의 적용
연인성,안상진 한국수자원학회 2005 한국수자원학회논문집 Vol.38 No.7
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
연속 측정된 대청호 Chlorophyll-a의 자료 특성 및 상관 분석
연인성,홍지영,홍은영,임병진 한국물환경학회 2010 한국물환경학회지 Vol.26 No.6
The toxin of Cyanobacteria (blue-green algae) during summer season has been a problem and early prevention should be considered. A variety of methods can be used to forecast algal blooms and this study aims at examining feasibility of chlorophyll-a. The real-time data were collected by automatic water quality monitoring system (AWQMS) in Daecheong reservoir and invalid data were sorted by experts. And then, the sorted data were filled using linear interpolation. When the concentration of chlorophyll-a increased by 15 mg/m3, water temperature and pH exceeded 26.8°C and 9.5 respectively. As a result of correlation between chlorophyll-a and other parameters(i.e. water quality items and hydrological data), temperature (r=0.502-0.574), pH (r=0.583-0.681), total organic carbon (TOC, r=0.583-0.681) comparably had higher values. Meanwhile, the data around a day or two showed the highest correlation. In addition, chlorophyll-a is considered to be significantly effected by precipitation and inflow.
연인성,이재경 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.2B
<P>국내에서는 주요 하천에 수질자동측정망이 설치되어 운영되고 있다. 적절한 경보를 위해서 실시간 감시체제가 구축되어야 할 것이며, 이를 위해 다양한 기법이 검토되어야 할 것이다. 이번 연구에서는 다중퍼셉트론과 BAM을 이용하여 안정, 주의, 경고 상태를 학습하기위해 3가지 기준축을 적용하였다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 BAM의 적용성을 검토하였으며, BAM은 이상 수질에 대한 위험 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다. BAM은 다중퍼셉트론과 비교하여 만족할 만한 결과를 보였으며, 9×9의 기준축은 BAM의 학습과 이상 수질을 판별하는데 가장 효과적이었다.</P>