$\require{mediawiki-texvc}$

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.

Fuzzy 집합 이론을 이용한 홍수조절효과 정량화 지표 개발

Development of Flood Control Effect Index by Using Fuzzy Set Theory

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경 및 생태공학, v.31 no.5B, 2011년, pp.415 - 429  

김주욱 ((주)데이타피씨에스) ,  최창원 (아주대학교 건설교통공학과) ,  이재응 (아주대학교 환경건설교통공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

현재 국내에서 주로 사용되고 있는 홍수기 다목적댐의 홍수조절효과에 대한 정량적인 평가지표로는 유량조절률, 저수지 방류율, 저수지 저류율, 저수지 이용률 등이 있다. 이러한 평가지표들은 유입량, 방류량, 저류량 등의 자료를 단순 비교하는 방법을 사용하고 있는데, 홍수조절효과 평가지표 산정식에 사용되는 자료들이 가지는 불확실성이 평가에 고려되지 못하고 있으며, 저수지에서 얻을 수 있는 자료만을 사용하기 때문에 저수지 하류 지점에서의 홍수조절효과를 적절히 평가하지 못하고 있다. 또한 이러한 지표들은 수자원 시스템의 설계에 있어서 허용 가능한 부분적인 실패를 고려하지 못하는 등의 문제점이 존재하므로, 홍수조절효과를 정량화 할 수 있는 새로운 지표의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 각종 변수들이 가지는 불확실성, 댐 하류지점에서의 홍수조절효과, 수자원 시스템에서 허용 가능한 부분적 실패를 고려하기 위하여 홍수조절효과 정량화 지표 개발에 fuzzy 집합이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 홍수조절효과 정량화 지표를 이용하여 다목적댐의 홍수조절효과를 평가하였다. 연구 대상 유역으로는 충주댐 유역을 선정하였고, 대상 홍수 사상으로는 2006년 7월의 홍수사상을 적용하였다. 개발한 홍수조절효과 정량화 지표를 이용하여 홍수조절효과를 평가하기 위해 관련 인자들을 퍼지화하고 시스템의 상태로부터 허용 가능한 부분적인 실패 영역을 구분하여 홍수조절효과 정량화 지표를 산정하였다. 적용결과, 본 연구를 통하여 개발된 통합 신뢰도-취약도 지수는 저수지의 홍수조절효과를 기존의 지표보다 구체적이고 객관화하여 나타낼 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Quantitative evaluation indexes for flood control effect of a multi-purpose reservoir used widely in Korea are the discharge control rate, reservoir release rate, reservoir storage rate, and flood control storage utilization rate. Because these indexes usually use and compare inflow, release, and st...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Membership function이란 무엇인가? Fuzzy 집합에서 어떤 인자가 그 집합에 소속한 정도를 나타내는 것으로 membership function을 사용한다. Membership function은 fuzzy 집합에서 각 인자의 불확실한 정도를 수학 적인 형태로 나타내는 도구이다(Zadeh, 1965). #의 값이0과 1이면 이 집합은 일반적인 집합이고 의 값이 0~1사이의 값을 가지는 경우에만 fuzzy 집합의 특성을 나타낸다.
다목적댐이란 무엇인가? 다목적댐은 이수와 치수의 측면에서 여러 가지 목적을 가지고 계획, 설치, 운영되는 댐이다. 치수 측면의 목적을 달성하기 위하여 대부분의 다목적댐은 홍수기 제한수위를 설정하여 운영하며, 이는 홍수를 조절할 수 있는 용량을 확보 하기 위한 대표적인 방안 중 하나이다.
Hashimoto 등(1982)은 시스템의 실적을 세 가지 관점으로 분류하였는데, 무엇인가? ① 시스템이 얼마나 자주 실패 하는가 - 신뢰도(reliability) ② 시스템에서 실패가 발생하였을 때 얼마나 빨리 만족스러운 상태로 돌아오는가 - 복원도(resiliency) ③ 시스템에 발생한 실패의 크기가 어느 정도인가 - 취약도(vulnerability)
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (34)

  1. 건설교통부(2007) 댐 건설 장기계획(2007-2011). 

  2. 심재현, 김지태, 허준행(2004a) 퍼지제어모형을 이용한 다목적댐의 홍수조절모형(I)-단일댐의 운영모형 개발, 한국방재학회논문집, 한국방재학회, Vol. 4, No. 1, pp. 33-40. 

  3. 심재현, 김지태, 조원철(2004b) 퍼지제어모형을 이용한 다목적댐의 홍수조절모형(II)-과거홍수사상에 대한 적용, 한국방재학회논문집, 한국방재학회, Vol. 4, No. 1, pp. 41-50. 

  4. 심재현, 김지태, 허준행(2004c) 퍼지제어모형을 이용한 다목적댐의 홍수조절모형(III)-댐군의 연계운영방안, 한국방재학회논문집, 한국방재학회, Vol. 4, No. 3, pp. 61-72. 

  5. 이관수, 박성천, 홍창오(2004) GA와 T-S 퍼지시스템에 의한 홍수유출 예측, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제24권 제5B호, pp. 453-460. 

  6. 이재응, 최성규(2007a) Fuzzy DP를 이용한 저수지 시스템 최적운영(I) : Fuzzy DP기법 개발, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권 제1B호, pp. 65-70. 

  7. 이재응, 최성규(2007b) Fuzzy DP를 이용한 저수지 시스템 최적운영(II) : 다목적댐에 적용, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권 제1B호, pp. 71-77. 

  8. 이재응(2008) 도시하천의 홍수 예.경보를 위한 의사결정지원시스템 개발, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제28권 제6B호, pp. 743-750. 

  9. 이정규, 이창해, 이종인(1994) 홍수유출해석에 Fuzzy추론의 적용성, 1994년도 대한토목학회 학술발표회 논문집, 대한토목학회, pp. 279-282. 

  10. 이정규, 김한섭, 김주영(1998) 저류함수모형의 퍼지제어 홍수유출량 예측, 1998년도 대한토목학회 학술발표회 논문집, 대한토목학회, pp. 251-254. 

  11. 이정규, 김한섭(2000a) 홍수예보를 위한 통합 저류함수모형의 퍼지제어(I)-이론 및 모형의 수립-, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, Vol. 33, No. 6, pp. 689-699. 

  12. 이정규, 김한섭(2000b) 홍수예보를 위한 통합 저류함수모형의 퍼지제어(II)-모형의 적용-, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, Vol. 33, No. 6, pp. 701-709. 

  13. 임기석, 허창환(2006) 인공지능기법을 이용한 홍수량 선행예측모형의 개발, 한국환경과학회지, 한국환경과학회, Vol. 15, No. 2, pp. 141-155. 

  14. 한국수자원공사(1999) 다목적댐 운영 종합 보고서. 

  15. 한국수자원공사(2003) 다목적댐 운영 종합 보고서. 

  16. 한국수자원공사(2004) 다목적댐 운영 종합 보고서. 

  17. 한국수자원공사(2008) 다목적댐 운영 종합 보고서. 

  18. 한국수자원공사(2009) 댐 운영 실무 편람. 

  19. Ahmad S.S. (2006) Spatial Risk Assesment for Water Resources Decision Making. Faculty of Graduate Studies, The University of Western Ontario. 

  20. Altunkaynak A. and Sen Z. (2007) Fuzzy logic model of lake water level fluctuations in Lake Van, Turkey. Theoretical and Applied Climatology, Vol. 90, Issue 3-4, pp. 227-233. 

  21. Dombi, J. (1990) Membership Function as an Evaluation, Fuzzy Set and System, Vol. 35, pp. 1-21. 

  22. Esogbue, A.O., Theologidu, M., and Guo, K. (1992) On the application of fuzzy sets theory to the optimal flood control problem arising in water resources systems, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 48, Issue 2, pp. 155-172. 

  23. Guo, P., Huang, G.H., and Li, Y.P. (2010) An inexact fuzzy-chanceconstrained two-stage mixed-integer linear programming approach for flood diversion planning under multiple uncertainties. Advances in Water Resources Vol. 33, Issue 1, pp. 81-91. 

  24. Hasebe, M. and Nagayama, Y. (2002) Reservoir operation using the neural network and fuzzy systems for dam control and operation support, Advances in Engineering Software, Vol. 33, Issue 5, pp. 245-260. 

  25. Hashimoto, T. (1982) Reliability, Resiliency, and Vulnerability Criteria for Water Resource System Performance Evaluation, Water Resources Research, Vol.18, No. 1, pp. 14-20. 

  26. Huang, C. (2002) An application of calculated fuzzy risk, Information Sciences, Vol. 142, Issue 1-4, pp. 37-56. 

  27. Karaboga, D., Bagis A., and Haktanir, T. (2004) Fuzzy logic based operation of spillway gates of reservoirs during floods, Journal of Hydrologic Engineering, Vol. 9, Issue 6, pp. 544-549. 

  28. Karaboga, D. and Bagis, A. (2007) Evolutionary algorithm-based fuzzy PD control of spillway gates of dams, Journal of the Franklin Institute, Vol. 344, Issue 8, pp. 1039-1055. 

  29. Karaboga, D., Bagis, A., and Haktanir, T. (2008) Controlling spillway gates of dams by using fuzzy logic controller with optimum rule number, Applied Soft Computing Journal Vol. 8, Issue 1, pp. 232-238. 

  30. Mehta, R. and Jain, S.K. (2009) Optimal operation of a multi-purpose reservoir using neuro-fuzzy technique, Water Resources Management, Vol. 23, Issue 3, pp. 509-529. 

  31. Pappenberger, F., Frodsham, K., Beven, K., Romanowicz, R., and Matgen, P. (2007) Fuzzy set approach to calibrating distributed flood inundation models using remote sensing observations, Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 11, Issue 2, pp. 739-752. 

  32. Shresta, B.P., Duckstein, L., and Stakhiv, E.Z. (1996) Fuzzy Rule- Based Modeling of Reservoir Operation, Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 122, pp. 262-269. 

  33. Simonovic, S.P. and Ahmad, S.S. (2007) A New Method for Spatial Analysis of Risk in Water Resources Engineering Management, The Ppen Civil Engineering Journal, Vol. 1, pp. 1-12. 

  34. Zadeh, L. (1965) Fuzzy Sets, Information Control, Vol. 8, pp. 338-353. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

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