[논문]실시간 총유사량 모니터링을 위한 H-ADCP 연계 수정 아인슈타인 방법의 의사 SVR 모형

노효섭; 손근수; 김동수; 박용성

doi:10.12652/ksce.2023.43.3.0321

실시간 총유사량 모니터링을 위한 H-ADCP 연계 수정 아인슈타인 방법의 의사 SVR 모형
A SVR Based-Pseudo Modified Einstein Procedure Incorporating H-ADCP Model for Real-Time Total Sediment Discharge Monitoring 원문보기

KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research = 대한토목학회논문집, v.43 no.3, 2023년, pp.321 - 335

노효섭 (서울대학교 건설환경공학부) , 손근수 (한국수자원조사기술원 첨단인프라실) , 김동수 (단국대학교 토목환경공학과) , 박용성 (서울대학교 건설환경공학부.건설환경종합연구소)

초록
AI-Helper

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Monitoring sediment loads in natural rivers is the key process in river engineering, but it is costly and dangerous. In practice, suspended loads are directly measured, and total loads, which is a summation of suspended loads and bed loads, are estimated. This study proposes a real-time sediment discharge monitoring system using the horizontal acoustic Doppler current profiler (H-ADCP) and support vector regression (SVR). The proposed system is comprised of the SVR model for suspended sediment concentration (SVR-SSC) and for total loads (SVR-QTL), respectively. SVR-SSC estimates SSC and SVR-QTL mimics the modified Einstein procedure. The grid search with K-fold cross validation (Grid-CV) and the recursive feature elimination (RFE) were employed to determine SVR's hyperparameters and input variables. The two SVR models showed reasonable cross-validation scores (R2) with 0.885 (SVR-SSC) and 0.860 (SVR-QTL). During the time-series sediment load monitoring period, we successfully detected various sediment transport phenomena in natural streams, such as hysteresis loops and sensitive sediment fluctuations. The newly proposed sediment monitoring system depends only on the gauged features by H-ADCP without additional assumptions in hydraulic variables (e.g., friction slope and suspended sediment size distribution). This method can be applied to any ADCP-installed discharge monitoring station economically and is expected to enhance temporal resolution in sediment monitoring.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Coefficients Varying Particle Size of the 𝚽_s Estimation Models (Reproduced from Landers et al. (2016))
그림 Fig. 2. Flowchart of the RFE-SVM Procedure
그림 Fig. 3. Example of the Grid Search with K-Fold Cross-Validation's Score Evaluation Rule
그림 Fig. 4. Grid-RFE-CV Scores with Respect to the Number of Features: (a) Parameter Grid Averaged Scores-SSC_SVR, (b) Parameter Grid Averaged Scores-log₁₀Q_TL
그림 Fig. 5. Pipeline of the Developed SVR Models Estimating SSC and Q_TL
표 Table 1. Optimal Hyperparameters and Feature Importance Ranking from Grid-CV-RFE: The (⋅)^* Signs Denote the Survived Features Corresponding to RFE
그림 Fig. 6. Prediction Results of the Sediment Load Estimation Models: (a) Q_SL , (b) Q_TL
표 Table 2. Performance Measures of the Models Estimating SSC and Q_TL (3CV-SSC, 3CV-Q_SL , and 3CV-Q_TL Indicates R² from the Three-Fold Cross-Validation for SSC, Q_SL , and Q_TL , Respectively)
그림 Fig. 7. Estimated Discharge-Sediment Load Curves during Measurement Period: (a) Q_SL , (b) Q_TL
그림 Fig. 8. Hydrographs for Suspended Loads (Q_SL) during the Measurement Period: (a) Whole Data, (b) Event 1, (c) Event 2, (d) Event 3
그림 Fig. 9. Hydrographs for Total Loads (Q_TL) during the Measurement Period: (a) Whole Data, (b) Event 1, (c) Event 2, (d) Event 3
그림 Fig. 10. Zoomed Up Sediment Fluctuations due to Raw Signal Fluctuations

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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