Bayesian 기법과 연계한 SWMM 모형의 최적화 모형개발 및 불확실성 분석

• 영문명: Parameters Optimization and Uncertainty Analysis of SWMM Model under Bayesian Modeling
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김장경(Kim Jang Gyeong) 문장원(Moon Jang Won) 문영일(Moon Young Il) 권현한(Kwon Hyun Han)
• 간행물 정보: 『3. 한국방재학회 학술대회논문집』2015년, 65~65쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.02.25

국문 초록

SWMM(Storm Water Management Model)은 모형 내 다양한 매개변수를 이용하여 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 도시 유역의 유출 특성을 비교적 정확하게 모의하지만, 모형의 입력자료 부족과 매개변수의 불확실성으로 인한 신뢰성 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 연구에서는 SWMM 모형에 Bayesian 기법을 연계한 최적화 기법을 개발하고, 이를 활용하여 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하고자 한다. 이를 위해 먼저 유출 특성에 민감한 매개변수를 민감도 분석을 통해 선정하고, SCE-UA(Shuffled Complex Evolution- University of Arizona), MCMC(Markov Chain Monte Carlo), DDS(Dynamically Dimensioned Search) 등 매개변수 최적화 기법을 적용하여 매개변수의 초기값을 설정한다. 매개변수의 다양한 물리적 범위를 고려하기 위한 방법으로 절단 정규분호(truncated Gaussian distribution)을 사전분포(prior)로 선정하여 매개변수의 사후분포(posterior)를 추정하게 된다. 최종적으로 각 매개변수간 사후분포를 이용하여 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다.

키워드

불확실성 매개변수 SWMM Bayesian