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본 연구의 목적은 국내 현장에서 측정된 유사량 자료를 기반으로 공간적, 시간적으로 자유롭게 해석할 수 있고 다양한 입력변수의 선택이 가능한 새로운 유사량 산정 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 데이터 마이닝 기법 중 다양하고 방대한 데이터베이스에서 입력변수와 출력변수사이의 관계를 명시적으로 표현하는데 가장 적합한 방법인 Model Tree를 선정하였으며, 이러한 Model Tree를 활용한 최적의 하천 유사량 산정 방법을 도출하였다.
본 연구에서는 먼저 국내하천의 유사량 현장자료를 수집하고 연도별, 기간별, 유역별, 지점별로 분류한 후, 이를 체계적이고 종합적으로 분석하여 국내하천의 유사량 특성을 규명하였다. 2007년부터 2012년까지 국내에서 측정된 유사량 자료를 이용하여 연도별, 대표지점별로 국내 하천의 유사 이송 특성을 분석한 결과, 대하천 본류의 대표지점에서 발생한 ...

본 연구의 목적은 국내 현장에서 측정된 유사량 자료를 기반으로 공간적, 시간적으로 자유롭게 해석할 수 있고 다양한 입력변수의 선택이 가능한 새로운 유사량 산정 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 데이터 마이닝 기법 중 다양하고 방대한 데이터베이스에서 입력변수와 출력변수사이의 관계를 명시적으로 표현하는데 가장 적합한 방법인 Model Tree를 선정하였으며, 이러한 Model Tree를 활용한 최적의 하천 유사량 산정 방법을 도출하였다.
본 연구에서는 먼저 국내하천의 유사량 현장자료를 수집하고 연도별, 기간별, 유역별, 지점별로 분류한 후, 이를 체계적이고 종합적으로 분석하여 국내하천의 유사량 특성을 규명하였다. 2007년부터 2012년까지 국내에서 측정된 유사량 자료를 이용하여 연도별, 대표지점별로 국내 하천의 유사 이송 특성을 분석한 결과, 대하천 본류의 대표지점에서 발생한 총유사량이 다른 지점들의 총유사량보다 동일 유량 조건에 대해 적은 것을 보여주고 있다. 이는 본류에서 유사 이송이 지배적으로 발생하는 유량범위와 지류에서 유사 이송이 활발하게 진행되는 유량범위가 상이하기 때문에 나타나는 결과라고 판단된다. 또한 부유사 농도 발생 특성을 분석한 결과, 단순히 홍수사상의 크기뿐만 아니라 홍수 발생기간과 빈도가 유사 공급과 유사 이송 능력에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
한편 데이터베이스 형태로 구축된 현장 자료를 기존의 유사량 산정 공식들에 적용시켜 적합도와 상관계수를 계산하고 비교함으로써 기존의 공식들에 대한 각각의 특성을 규명하였고 국내하천에의 적용 가능성과 한계성을 검토하였다. 이를 위하여 기존의 유사 이송 공식들에 대한 평가 자료를 종합하여 상대적으로 우수한 것으로 평가된 Engelund and Hansen 공식, Ackers and White 공식, Yang 공식, Brownlie 공식, van Rijn 공식을 활용하여 유사량을 산정하였으며 이를 실측값과 비교하였다. 평균 불일치도를 계산하여 적합도를 분석한 결과, Engelund and Hansen 공식의 유사량 산정값이 측정치와 평균 두 배 이상 차이가 나는 것으로 나타났으며, Ackers and White 공식의 산정 결과가 유사량 측정값에 가장 근접한 것으로 나타났다. 기존 유사 이송 공식에 의해 산정된 유사량 값과 실측값과의 차이는 공식 개발에 기초한 이론적 배경과 사용 자료의 적용 범위가 상이하기 때문에 나타난 결과로 판단된다.
데이터 마이닝의 Model Tree를 이용하여 유사량 산정 공식을 도출하기 위해 Engelund and Hansen 공식, Ackers and White 공식, Brownlie 공식 및 van Rijn 공식에서 사용되었던 무차원 변수들을 새로운 유사량 산정 공식을 도출하기 위한 분석 조건으로 선정하였다. 또한 흐름과 유사량간의 관계에 의해 차원 변수를 고려한 조건과 무차원 변수와 차원 변수를 혼합한 조건을 고려하여 총 14개의 분석 조건을 설정하였다. 각각의 경우에 대하여 평균 불일치도, 상관계수, 데이터의 특정 오차 범위별 데이터 개수의 백분율 등을 통해 적합도를 분석하였다. 분석 결과, 유속, 수심, 경사, 하폭, 하상토의 중앙입경의 5개 차원 변수를 사용하여 도출한 유사량 산정 공식이 최적의 적합도를 나타냈으며, 그 다음으로 유속, 수심, 경사, 하폭, 하상토 중앙입경과 무차원 소류력을 활용한 경우와 차원 변수 중 경사를 제외하고 유사량 산정 공식을 도출한 결과의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 가장 적합한 것으로 나타난 세 가지 형태의 Model Tree 유사량 산정 공식들을 기존의 공식 중 가장 잘 맞는다는 Ackers and White 공식과 비교한 결과 역시 Model Tree의 유사량 산정 공식들의 평균 불일치도 및 상관계수가 모두 Ackers and White 공식에 비해 뚜렷하게 개선된 것을 확인하였다.
이와 같은 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 Model Tree를 활용한 보다 범용적인 유사량 산정 방법과 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 새로운 유사량 산정 방법은 지속적으로 축적될 것으로 예상되는 유사량 관측 자료에 관한 데이터베이스를 Model Tree 분석자가 취사선택하거나 추가 입력할 수 있으며, 데이터베이스 내에서도 특정 매개변수의 한정된 범위에 해당하는 자료만을 재선정하는 방법도 가능하다. 아울러 실제 하천에서는 가장 민감한 주요 인자 또는 변수가 조건에 따라 상이하게 나타날 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 Model Tree의 범용적인 유사량 산정 방법에서는 총 14가지의 변수 조합 외에도 무차원 변수와 차원 변수를 보다 다양하게 선택하고 조합함으로써 더 많은 경우에 대하여 확장시킬 수 있다. 변수 선정의 확장은 곧 새로운 변수 조합에 따른 유사량 산정 공식의 적합도를 다양하게 평가해 볼 수 있는 기회를 제공하는 것이며, 특히 무차원 변수와 차원 변수를 조합한 그룹에서는 변수 조합의 조건을 더욱 크게 확대시킬 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서 제안한 Model Tree 기법에 의한 유사량 산정 방법은 현재 사용하고 있는 기존의 방법들이 가지고 있는 낮은 신뢰성이나 불확실성 또는 한계성을 상당부분 개선시킬 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to present a new method for sediment discharge assessment which can select spatial and temporal database based on measured data in Korea and use new combinations of input variables. Model Tree which is one of the most suitable technique to explicitly analyze relations be...

The purpose of this study is to present a new method for sediment discharge assessment which can select spatial and temporal database based on measured data in Korea and use new combinations of input variables. Model Tree which is one of the most suitable technique to explicitly analyze relations between input and output variables in diverse and enormous database  was selected to present the optimum method for sediment discharge assessment in this study.
Main characteristics in sediment transport for rivers in Korea were investigated by systematical and synthetical analysis of sediment discharge data collected in the field and classified by different years, seasons, basins, and stations. As a result of the analysis on sediment transport characteristics for different years and representative stations using measured data from 2007 to 2012, it was represented that the amount of total load measured in representative stations of large rivers was less than the amount of total load of other stations for same discharge. It is because the range of flow discharge for dominant conditions of sediment transport in large rivers is different from the range in tributaries or small rivers. Also, as a result of the analysis on suspended sediment concentration, it was indicated that flood duration and frequency as well as flood magnitude could affect to sediment supply and transport capacity.
In addition, the feasibility and limitation for applying previous formulas of sediment transport to rivers in Korea were investigated by calculating and comparing goodness-of-fit and correlation coefficient between measured field data and calculated results by sediment transport formulas. Engelund and Hansen, Ackers and White, Yang, Brownlie, and van Rijn equations which were evaluated as comparatively excellent formulas were selected and used for comparisons with field data. As a result of goodness-of-fit analysis by calculating average discrepancy ratio, it was represented that calculated results by Engelund and Hansen equation were more than twice measured data on average and Ackers and White equation produced the most similar results with field data. The difference between calculated results by selected formulas and measured data for sediment discharge can be interpreted as a result of the difference of theoretical backgrounds and used dataset for developing the equations.
In order to develop sediment discharge equations using Model Tree of Data Mining, dimensionless variables which were used in Engelund and Hansen, Ackers and White, Brownlie, and van Rijn equations were adopted as analytical conditions for developing new sediment discharge equations. In addition, a total of 14 conditions was established by considering dimensional variables and by combining dimensionless and dimensional variables based on the relations between flow and sediment transport. For each case, mean discrepancy ratio, correlation coefficient, root mean square error, and mean absolute percent error were calculated and used for goodness-of fit analysis. As a result, the best fit was obtained by sediment discharge equations of Model Tree using five dimensional variables such as velocity, depth, slope, width, and median diameter of bed material distribution. Also, sediment discharge equations of Model Tree using depth, slope, width, median diameter of bed material distribution, and dimensionless tractive force parameters and using velocity, depth, width, and median diameter of bed material distribution parameters without slope in single variables presented high goodness-of-fit. These types of sediment discharge equations of Model Tree were also compared with Ackers and White equation which was evaluated as the best fit formula among the previous formulas. The results of mean discrepancy ratio and correlation coefficient showed that the equations derived by Model Tree presented distinctly improved results compared to Ackers and White equation.
Based on the analyzed results, more general method and procedure for sediment discharge assessment using Model Tree were presented in this study. New method for sediment discharge assessment can select partial database or add more field data continuously collected in the future to database which is used for Model Tree analysis and also can establish new database by considering limited range of specific parameters. Because the most sensitive factors or variables may be different depending on various conditions in rivers, proposed general method for sediment discharge assessment using Model Tree can be broadly applied to more cases by selecting and combining dimensionless and dimensional parameters variously and widely as well as 14 parameter combinations used in this study. More options for selecting various parameters provide an opportunity to evaluate various goodness-of-fit of produced equations by Model Tree and also can extend variable combination especially in the group of dimensionless and dimensional variables. Therefore, it is expected that a new method of sediment discharge assessment using Model Tree can significantly improve low reliability, uncertainty or limitations of previous methods.

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