$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

유전자알고리즘을 이용한 강우강도식 매개변수 추정에 관한 연구(I): 기존 매개변수 추정방법과의 비교
Parameter Estimation of Intensity-Duration-Frequency Curve Using Genetic Algorithm (I): Comparison Study of Existing Estimation Method 원문보기

韓國水資源學會論文集 = Journal of Korea Water Resources Association, v.40 no.10 = no.183, 2007년, pp.811 - 821  

김태순 (연세대학교 사회환경시스템공학부 BK21) ,  신주영 (연세대학교 대학원 토목공학과) ,  김수영 (연세대학교 대학원 토목공학과) ,  허준행 (연세대학교 사회환경시스템공학부 토목환경공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

현재 국내에서 사용되고 있는 Talbot, Sherman, Japanese형 강우강도식은 매개변수추정이 용이하다는 장점이 있지만, 이원환 등(1993)과 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식에 비하여 정확도가 떨어지며 재현기간을 고려할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 매개변수 추정상의 어려움 때문에 널리 사용되지 않는 허준행 등(1999)이 제안한 강우강도식의 매개변수를 유전자알고리즘을 이용하여 추정하는 방법을 제시하였다. 기상청 22개 지점에서 관측된 강우자료의 지속기간별 년최대치자료를 구축한 후 지점빈도해석을 적용한 결과를 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하였으며, 최적화기법으로 사용된 유전자알고리즘의 목적함수로는 평균제곱근오차(RMSE)와 평균제곱근상대 오차(RRMSE)를 사용하였다. 회귀분석에 근거한 기존의 강우강도식과 비교한 결과, 허준행 등(1999)이 개발한 강우 강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서 RRMSE값을 최소화시키는 목적함수를 사용하는 것이 가장 정확한 결과값을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The intensity-duration-frequency (IDF) curves by Talbot, Sherman and Japanese type formulas are widely used in South Korea since the parameters are easily estimated. However, these IDF curves' accuracies are relatively worse than those of the IDF curves developed by Lee et al. (1993) and Heo et al. ...

주제어

참고문헌 (23)

  1. 유동훈 (1995). '확률 강우강도식의 일반화.' 한국수자원학회학술발표회논문집, 한국수자원학회, pp. 325-330 

  2. 유철상, 김남원, 정광식 (2001). '점 강우모형과 강우강도 지속기간-생기빈도 해석' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제34권, 제6호, pp. 577-586 

  3. 유철상, 박창열, 김경준, 전경수 (2007). '분단위 강우강도-지속기간-재현기간 관계의 유도: 모포 마 분포 의 적용' 한국수자원학회학술대회논문집, 한국수자원학회, pp. 168-172 

  4. 이원환, 박상덕, 최성열 (1993). '한국대표확률강우강도식의 유도.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제13호, 제1호, pp. 115-120 

  5. 이원환 (1980). '도시 하천 및 하수도 개수계획상의 계 획 강우량 설정에 관한 추계학적 해석.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제28권 제4호, pp. 81-9 

  6. 이재준, 이정식, 박종영 (2001). '계획강우량 설정을 위한 권역별 확률강우강도식의 유도.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제21권, pp. 1-10 

  7. 한국건설기술연구원 (2000). 강우자료 추출 및 확률강우량 산정프로그램 개발 최종보고서. 연세대학교 

  8. 한만신, 최계운, 정연중, 안경수 (2006). '최대강우 패턴 변화를 고려한 인천지방 확률강우강도식의 제안.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제39권, 제 6호, pp. 521-531 

  9. 한정훈, 김경덕, 허준행, 조원철 (1996). '선형화기법에 의한 확률강우강도식의 유도.' 한국수자원학회학술 발표회논문집, 한국수자원학회, pp. 232-237 

  10. 허준행, 김경덕, 한정훈 (1999).'지속기간별 강우자료 의 적정분포형 선정을 통한 확률강우강도식의 유도.' 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제32 권, 제3호, pp. 247-254 

  11. Bernard, MM (1932). 'Formulas for rainfall intensities of long durations.' Trans. ASCE, Vol. 96, pp. 592-624 

  12. Bougadis, J., and Adamowski, K. (2006). 'Scaling model of a rainfall intensity-duration-frequency relationship.' Hydrological Process, Vol. 20 No. 17, pp. 3747-3757 

  13. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., and Meyarivan, T. (2002). 'A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II.' Evolutionary Computation, IEEE Transactions on, Vol. 6, No.2, pp. 182-197 

  14. Frederick, R.H., Meyers V.A., and Auciello, E.P. (1977). Five- to 60-minute Precipitation Frequency For the Eastern and Central United States. NOAA Tech. Mere. NWS HYDRO-35, Washington, DC 

  15. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search optimization & machine learning. Addison Wesley, Massachusetts 

  16. Hershfield, D. M. (1961). Rainfall frequency atlas of the United States for durations from 30 minutes to 24 hours and return periods from 1 to 100 years. Technical Paper 40. US Dept of Comm., Weather Bureau, Washington, D.C 

  17. Holland J.H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press 

  18. Koutsoyiannis, D., Kozonis, D., and Manetas., A. (1998). 'A mathematical framework for studying rainfall intensity-duration-frequency relationships.' Journal of hydrology, Vol. 206 No.1, pp. 118-135 

  19. Langousis, A, and Veneziano, D. (2007). 'Intensity-duration-frequency curves from scalling representations of rainfall.' Water Resource Research, Vol.43 No.2, W02422 

  20. Miller, J. F., Frederick, R. H., and Tracey, R. J. (1973). Precipitation-frequency atlas of the conterminous western United State. NOAA Atlas 2. National Weather Service, Silver Spring, Maryland 

  21. Nash, J. E., and Sutcliffe, J. V. (1970). 'River flow forecasting through conceptual models.' Journal of Hydrology, Vol. 3 No.3, pp. 282-290 

  22. Srinivas, N., and Deb, K. (1994) 'Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algrithms.' Evolutionary Computation, Vol. 2, No. 3, pp. 221-248 

  23. Yu, P. S., and Cheng, C. J. (1998). 'Incorporating uncertainty analysis into a regional IDF formula' Hydrological Process, Vol. 12, pp. 713-726 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로