1. Title & Journal
Title: A SOM-based approach to estimating design hyetographs of ungauged sites
Journal: Journal of Hydrology (2007) 339, 216?226
Authors: Gwo-Fong Lin, Ming-Chang Wu
2. Author's Background
Gwo-Fong Lin
Professor, Department of Civil Engineering, National Taiwan University
Ph. D. University of Pittsburgh
Research Interest
- Hydroinformatics
- Neural network
- Stochastic Hydrology and Hydraulics
- Risk Analysis
- Computational Hydraulics
3. Summary
본 논문은 SOM (Self-Organizing Map)을 이용하여 실측 우량 분포값이 없는 유역 내의 지점에 대해 강수량의 변화 패턴을 이용하여 우량 분포 형태를 모의하고자 하는 내용이다.
우량 분포도 (hyetograph)는 강우 지속 시간과 강우 기간에 따른 전체 강우량의 시간적 분포에 대한 내용을 담고 있다. 따라서 이러한 우량 분포에 대한 정보는 유역 내 유량 분포의 형태나 첨두 유량값을 결정하는데 있어서 지대한 영향을 줄 수 있기 때문에, 강우 유출 형태를 모의하기 위한 수리학적 모델에 중요한 초기 입력 자료이다.
본 연구에서는, 이처럼 실제 유량 예측에 중요한 역할을 하는 우량 분포에 대한 정보가 없는 지점이 있을 때, SOM의 clustering method와 assigning procedure에 기반한 접근을 통해 결측 지점에 대한 우량 분포 형태의 예측 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 북부 타이완 지역의 유역 (유역 면적 6900 평방킬로미터)을 연구 대상 지역으로 삼았으며, 해당 유역 내 30개 지점의 우량 측정 결과를 이용하였다. 이 중 28개 지점을 대상으로 SOM clustering method를 적용하였으며, 2개 지점을 결측 지점으로 간주하여 assigning method를 통해 해당 cluster를 결정한 후 SOM의 속성값과 실제 우량 분포 형태를 비교함으로써 verification을 수행하였다.
28개 지점을 대상으로 수행한 SOM 적용 결과, 28개의 모니터링 지점이 3개의 cluster로 분류되었으며, 서로 다른 dimension의 SOM map에서도 동일한 결과가 나옴으로써 SOM의 classification이 일관성 있게 이뤄지고 있음을 확인하였다. 또, SOM을 통한 예측 능력을 비교하기 위해 기존의 K-mean method와 Ward's method를 통한 classification 결과를 결측 지점으로 간주한 2개 지점의 우량 분포와 비교하였다. 예측값과 실측값과의 비교를 통한 verification 결과, SOM을 통한 예측값이 실제 우량 분포를 더 효과적으로 모의하는 것으로 나타났다 (Coefficient of correlation of SOM: 0.821 & 0.990, K-means: 0.821 & 0.840, Ward's: 0.726 & 0.966).
4. Originality & Applications
본 논문은 유역 내 다른 지점들의 우량 분포 형태와 SOM 기법을 이용하여, 결측 지점의 우량 분포를 예측하는 방법에 대한 내용이다. 이를 위해 결측 지점이 SOM 결과의 어떤 cluster의 속성값을 우량 분포값으로 가져야 하는지에 대한 방법론을 제시하였고, 다른 기존의 군집 분석 방법과 비교하여 SOM이 더 효과적으로 우량 분포를 예측할 수 있음을 보여주었다.
실제 우리 연구실에서 이뤄지고 있는 intensive monitoring 결과가 모두 농도 기반으로 이뤄지고 있음에 비해 모니터링 지점에 해당하는 유량에 대한 정보는 상당 부분 부족한 현실을 고려했을 때, SOM 기법을 해당 유역에 대해 적용할 경우 유출량 기반으로 유역 환경을 이해하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보이며, 오염원 추적을 위한 이해에도 많은 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
5. Reviewer contact: 이승원 (swonlee@gist.ac.kr)