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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조희대 (미 듀베리사 수자원부) 김동균 (홍익대학교 공과대학 토목공학과) 이강희 (홍익대학교 공과대학 토목공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제47권 제3호
발행연도
2014.1
수록면
285 - 295 (11page)

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멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.
#수문학 #최적화 #불확실도 분석 #입자군집최적화

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Arnold, J. G. / 1998 / Large Area Hydrologic Modelling and Assessment, Part I: Model Development / Journal of the American Water Resources Association 34(1):73~89 google schola Beven, K. J. / 1979 / A Physically Based, Variable Contributing Area Model of Basin Hydrology / Hydrological Sciences Bulletin 24:43~69 google schola Beven, K. / 1992 / The Future of Distributed Models: Model Calibration and Uncertainty Prediction / Hydrological Processes 6:279~298 google schola Beven, K. J. / 1995 / TOPMODEL and GRIDATB: A User’s Guide to the Distribution Versions / Lancaster University :31 google schola Beven, K. / 2008 / So Just Why Would A Modeller Choose To Be Incoherent? / Journal of Hydrology 354:15~32 google schola

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