| 1 |
1
강우-유출 모델(rainfall-runoff model)의 불확실성 평가 기법에 기초하여, 반응 데이터 집합(behavioral data set)을 결정하는 단계;상기 반응 데이터 집합에 기초하여, 상기 강우-유출 모델의 메타 모델(meta model)을 구축하는 단계; 및상기 메타 모델에 기초하여, 유량을 예측하는 단계를 포함하는 유량 예측 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 반응 데이터 집합을 결정하는 단계는GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법에 기초하여, 상기 반응 데이터 집합을 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 반응 데이터 집합을 결정하는 단계는상기 강우-유출 모델의 성능에 대응하는 조건을 설정하는 단계; 및상기 강우-유출 모델의 출력 데이터 중에서, 상기 조건을 만족하는 반응 데이터 집합을 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 반응 데이터 집합을 결정하는 단계는과거 관측 데이터에 기초하여 데이터를 샘플링하는 단계;상기 샘플링된 데이터를 상기 강우-유출 모델에 입력하는 단계; 및상기 강우-유출 모델의 출력 데이터 중에서, 상기 조건을 만족하는 반응 데이터 집합을 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 조건을 설정하는 단계는우도함수(likelihood function)를 결정하는 단계; 및상기 우도함수의 임계값을 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 임계값을 결정하는 단계는정확성 인덱스(accuracy index)를 설정하는 단계;효율성 인덱스(efficiency index)를 설정하는 단계; 및상기 정확성 인덱스 및 상기 효율성 인덱스에 기초하여 상기 우도함수의 임계값을 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 정확성 인덱스 및 상기 효율성 인덱스에 기초하여 상기 우도함수의 임계값을 결정하는 단계는상기 정확성 인덱스와 상기 효율성 인덱스의 교점에 대응하는 상기 우도함수의 값을 상기 임계값으로 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 반응 데이터 집합을 결정하는 단계는상기 강우-유출 모델의 파라미터들 중에서 상기 불확실성 평가 기법의 대상이 되는 적어도 하나의 파라미터를 결정하는 단계; 및상기 결정된 파라미터의 데이터를 샘플링하는 단계를 포함하는 유량 예측 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 파라미터를 결정하는 단계는상기 강우-유출 모델의 파라미터들의 민감도 정보를 획득하는 단계; 및상기 민감도 정보에 기초하여, 상기 불확실성 평가 기법의 대상이 되는 적어도 하나의 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 유량 예측 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,상기 반응 데이터 집합(behavioral data set)을 결정하는 단계는상기 반응 데이터 집합의 수를 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 11 |
11
제1항에 있어서,상기 메타 모델을 구축하는 단계는상기 반응 데이터 집합에 기초하여, 다항식 카오스 확장(PCE; Polynomial Chaos Expansion) 모델을 구축하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 다항식 카오스 확장 모델을 구축하는 단계는상기 다항식 카오스 확장 모델 구축을 위한 디자인(design)의 수를 결정하는 단계; 및상기 다항식 카오스 확장 모델 구축을 위한 다항식의 차수를 결정하는 단계를 포함하는, 유량 예측 방법
|
| 13 |
13
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제12항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 14 |
14
강우-유출 모델의 불확실성 평가 기법에 기초하여, 반응 데이터 집합을 결정하고, 상기 반응 데이터 집합에 기초하여, 상기 강우-유출 모델의 메타 모델을 구축하며, 상기 메타 모델에 기초하여, 유량을 예측하는 프로세서를 포함하는, 유량 예측 장치
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 프로세서는GLUE 기법에 기초하여, 상기 반응 데이터 집합을 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 16 |
16
제14항에 있어서,상기 프로세서는상기 강우-유출 모델의 성능에 대응하는 조건을 설정하고, 상기 강우-유출 모델의 출력 데이터 중에서, 상기 조건을 만족하는 반응 데이터 집합을 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 17 |
17
제16항에 있어서,상기 프로세서는과거 관측 데이터에 기초하여 데이터를 샘플링하고, 상기 샘플링된 데이터를 상기 강우-유출 모델에 입력하고, 상기 강우-유출 모델의 출력 데이터 중에서, 상기 조건을 만족하는 반응 데이터 집합을 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 18 |
18
제16항에 있어서,상기 프로세서는우도함수를 결정하고, 상기 우도함수의 임계값을 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 19 |
19
제14항에 있어서,상기 프로세서는정확성 인덱스를 설정하고, 효율성 인덱스를 설정하고, 상기 정확성 인덱스 및 상기 효율성 인덱스에 기초하여 상기 우도함수의 임계값을 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 20 |
20
제19항에 있어서,상기 프로세서는상기 정확성 인덱스와 상기 효율성 인덱스의 교점에 대응하는 상기 우도함수의 값을 상기 임계값으로 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 21 |
21
제14항에 있어서,상기 프로세서는상기 강우-유출 모델의 파라미터들 중에서 상기 불확실성 평가 기법의 대상이 되는 적어도 하나의 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 파라미터의 데이터를 샘플링하는, 유량 예측 장치
|
| 22 |
22
제14항에 있어서,상기 프로세서는상기 강우-유출 모델의 파라미터들의 민감도 정보를 획득하고, 상기 민감도 정보에 기초하여, 상기 불확실성 평가 기법의 대상이 되는 적어도 하나의 파라미터를 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 23 |
23
제12항에 있어서,상기 프로세서는상기 반응 데이터 집합의 수를 결정하는, 유량 예측 장치
|
| 24 |
24
제12항에 있어서,상기 프로세서는상기 반응 데이터 집합에 기초하여, 다항식 카오스 확장 모델을 구축하는, 유량 예측 장치
|
| 25 |
25
제20항에 있어서,상기 프로세서는상기 다항식 카오스 확장 모델 구축을 위한 디자인(design)의 수를 결정하고, 상기 다항식 카오스 확장 모델 구축을 위한 다항식의 차수를 결정하는, 유량 예측 장치
|
