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논문 상세정보

유전자 알고리듬을 이용한 저류함수모형의 매개변수 추정에 관한 연구

A Study on Parameters Estimation of Storage Function Model Using the Genetic Algorithms

초록

본 연구에서는 자연계의 적응 및 도태에 의한 Darwin의 진화과정을 수학적으로 체계화시킨 유전자 알고리듬(genetic algorithm)을 다목적댐의 홍수추적모형으로 사용되고 있는 저류함수법의 매개변수 추정에 적용하였다. 유전자 알고리듬은 생명체의 자연도태 원리를 수학적인 학습영역으로 적용한 탐색 알고리듬의 일종으로 매개변수의 추정은 개체유전과 적자생존법칙을 통해 설정된 모형의 성능을 개선시켜 나감으로써 최적값에 도달하게 된다. 수문순환계의 복잡한 과정을 개념적으로 모형화한 저류함수모형에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 평가하기 위하여 대청댐의 홍수기록을 선정하여 매개변수를 조정하고 검증을 위하여 사용하였다. 여기서, 각 홍수사상은 기존의 경험공식에 의해 산정된 매개변수값으로 모의하였고 유전자 알고리듬에 의한 매개변수의 보정은 50세대로 한정하여 3회씩 실시하여 비교·분석하였다. 그 결과 유전자알고리듬을 적용했을 때에 보정전과 비교하여 첨두홍수량 및 첨두홍수량의 도달시간 등 모든 면에서 향상되었으며 민감도 분석결과에서는 매개변수 Rsa, f1의 민감도가 가장 큰 것으로 나타났다. 이를 토대로 수문계에서 강우-유출모형인 저류함수법의 매개변수 산정에 대한 유전자 알고리듬의 적용성을 입증하였으며, 저류함수모형의 적용시 매개변수 산정을 위하여 사용되고 있는 경험공식과 비교·검토함으로써 홍수조절업무에 개선에 활용하고자 하였다.

Abstract

In this study, the applicability of genetic algorithms into the parameter estimation of storage function method for flood routing model is investigated. Genetic algorithm is mathematically established theory based on the process of Darwinian natural selection and survival of fittest. It can be represented as a kind of search algorithms for optima point in solution space and make a reach on optimal solutions through performance improvement of assumed model by applying the natural selection of life as mechanical learning province. Flood events recorded in the Daechung dam are selected and used for the parameter estimation and verification of the proposed parameter estimation method by the split sample method. The results are analyzed that the performance of the model are improved including peak discharge and time to peak and shown that the parameter Rsa, and f1 are most sensitive to storage function model. Based on the analysis for estimated parameters and the comparison with the results from experimental equations, the applicability of genetic algorithm is verified and the improvements of those equations will be used for the augmentation of flood control efficiency.

저자의 다른 논문

참고문헌 (13)

  1. PC-그래픽을 이용한 다목적 댐 홍수관리 종합 컴퓨터 시스템 개발연구 , 한국수자원공사 , 연구보고서 / v.,pp., 1991
  2. 다목적댐 홍수유출해석 및 홍수기 저수지 운영프로그램 설명서 , 한국수자원공사 , 연구보고서 / v.,pp., 1993
  3. 최적화 기법에 의한 저류함수 모형의 자동보정 , 고석구;안상복;윤재홍 , 수자원연구소 연구발표논문집 / v.,pp.33-44, 1991
  4. Genetic algorithms in pipeline optimization , Goldberg,D.E. , J. of Computing in Civil Engineering / v.1,pp.128-141, 1987
  5. Goldberg,D.E. , Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning / v.,pp., 1989
  6. 최적화 기법에 의한 저류함수 유출모형의 자동보정 , 심순보 , 대한토목학회논문집 / v.12,pp.127-137, 1992
  7. 신경회로망을 이용한 하천유역의 수문학적 예측에 관한 연구 , 김주환 , 박사학위논문, 인하대학교 / v.,pp., 1993
  8. 저류함수법의 시변성 매개변수 조정에 퍼지이론 도입에 관한 연구 , 이정규;이창해 , 한국수자원학회지 / v.29,pp.149-159, 1996
  9. Holland,J. , Adaptation in natural and artificial systems / v.,pp., 1975
  10. Genetic algorithms in pipe network optimization , Murphy,L.J.;Simpson,A.R. , Research Report No. R93 / v.,pp., 1992
  11. Peak-flow forecast with genetic algorithm and SWMM , Shie,Y.L.;Weng,T.C.;Jaya,S.R. , Journal of Hydraulic Engineering / v.121,pp.613-617, 1995
  12. The genetic algorithm and its application to calibrating conceptual rainfall-runoff models , Wang,Q.J. , Water Resources Research / v.27,pp.2467-2482, 1991
  13. Kimura,T. , Run-off calculation method / v.,pp., 1961

이 논문을 인용한 문헌 (3)

  1. Jeong, Gwang-Sik ; Yu, Cheol-Sang ; Kim, Jung-Hun 2001. "Estimation of the WGR Multi-dimensional Precipitation Model Parameters using the Genetic Algorithm" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, 34(5): 473~486 
  2. Kang, Min-Goo ; Park, Seung-Woo ; Im, Sang-Jun ; Kim, Hyun-Jun 2002. "Parameter Calibrations of a Daily Rainfall-Runoff Model Using Global Optimization Methods" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, 35(5): 541~552 
  3. Kim, Jin Hoon ; Yoon, Won Jin ; Bae, Deg Hyo 2005. "Real-Time Application of Streamflow Forecast Using Precipitation Forecast" 韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, 38(1): 11~23 

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