• Title/Summary/Keyword:  강우유출모형

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Evaluation of effects of rainfall errors on Discharge (모형내에서 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향 평가)

  • Choi, Kang-Soo;Kyoung, Min-Soo;Kim, Hung-Soo;Kim, Byung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.724-727
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    • 2008
  • 수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

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Runoff Accuracy Comparison Between Distributed Model and Lumped Model Based on Observed Data (분포형 모형과 집중형 모형의 유출해석 정확도 비교)

  • Kang, Bo-Seong;Yang, Sung-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.430-430
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    • 2015
  • 기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

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Applicability of the Distributed Rainfall-Runoff Model in Nam-River Basin (남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증)

  • Kim, Ki-Pil;Ham, Gye-Un;Jang, Dae-Jeong;Yoon, Suk-Min;Lee, Tae-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.306-306
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    • 2011
  • 대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.

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A Sturdy on Rainfall Runoff Models for Forecast of Long-Term Runoff in Miho Basin (미호천 유역의 장기유출 예측을 위한 개념적 강우유출모형의 적용)

  • Ahn, Sang-Eok;Lee, Hyo-Sang;Jeon, Min-Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.991-995
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    • 2009
  • 최근 기후변화 등으로 우리나라의 경우 강수일수는 감소한 반면 집중호우의 발생빈도는 증가하고 있다. 실제 가뭄과홍수와 같은 극치사상의 피해가 증가될 가능성과 이러한 재해로부터 인명 및 재산을 보호하고 효율적인 수자원 활용을 위해서는 장기간 강우-유출과정의 정확한 해석이 필수적이다. 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 장기유출을 모의하기 위해 개념적 강우유출모형을 적용하였다. 본 연구의 개념적 강우유출모형은 PDM(Probability Distributed Model)으로 유역을 한 개의 단위구역으로 사용한 집중형(lumped) 모형이고, 분포형 모형에 비하여 간단 (parsimonious)하며 영국의 수자원 및 홍수 관리 목적으로 널리 사용되고 있다. 모형의 검정은 MC(Monte Carlo) 방법과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 방법을 적용하였으며, NSE(Nash Sutcliffe Efficiency) 목적함수를 사용하여 모형의 성능을 검토하였다. 그 결과, MC 방법과 SCE-UA 방법 모두 NSE의 값 0.9 이상으로 만족할 만한 모의성능을 나타내었다. 분포형 모형에 비하여 적은 수문자료 및 검정변수를 갖는 PDM 모형을 수문자료의 취득이 용이하지 않은 중 소규모 유역에 적용하여 모형의 검정 및 유량산정에 있어 우수함을 확인하였다. 이에 우리나라 전역에 걸쳐 다양한 유역을 대상으로 PDM 모형의 검토가 요구되고, 향후 우리나라의 홍수량 산정 및 수자원 관리에 적용될 수 있다고 판단된다.

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Physical and Deep Learning Hybrid Flood Forecasting Model for Ungauged Watersheds (미계측 유역을 위한 물리 및 딥러닝 기반 하이브리드 홍수 예측 모형)

  • Minyeob Jeong;Junho Cha;Chaeyeon Jin;Dae-Hong Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.94-94
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    • 2023
  • 유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

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Estimation of the Confidence Interval for Flash Flood Analysis (돌발홍수분석을 위한 강우-유출관계의 신뢰구간 추정)

  • Lee, Keon-Haeng;Kim, Hung-Soo;Kim, Soo-Jun;Kim, Byung-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.169-173
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    • 2009
  • 돌발홍수는 급격한 경사와 많은 불투수층을 포함하고 있는 좁은 지역에서 짧은 지속기간의 강우강도를 가진 큰 강우가 내리는 경우 발생한다. 이러한 돌발홍수가 발생할 수 있는 강우의 양을 파악하기 위해서 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance)을 산정하여 활용하고 있다. 돌발홍수기준은 수문모형으로부터 도출되는 강우-유출관계곡선에서 한계유출량에 대응되는 강우량을 의미한다.따라서 강우-유출관계가 갖고 있는 불확실성(uncertainty)을 최소화 할수록 돌발홍수기준을 정확하게 산정할 수 있으며, 수문모형은 각각 고유의 매개변수와 특성을 갖고 있으므로 어떠한 수문모형을 사용하여 강우-유출관계를 도출하느냐에 따라 불확실성의 정도가 크게 좌우된다. 본 연구에서는 네 개의 수문모형(HEC-HMS 모형, 저류함수모형, SSARR 모형, TANK 모형)의 모의값에 Monte Carlo 모의 방법을 적용하여 네 개의 수문모형에 대한 신뢰구간을 추정하여 제시하였다.

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Suggestion of a simple vegetation parameter aggregation method applicable to a distributed Rainfall-Runoff model (분포형 강우-유출 모형에 적용 가능한 식생 매개변수의 공간 스케일 확장 기법의 제시)

  • Lee, Kh;Kang, Bs
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.60-64
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    • 2005
  • 강우-유출 모형을 수행하기 위해서는 지표면의 성질을 나타내는 보조 자료로서 식생피복자료, 토양분포, DEM 등이 주어지는데, 이러한 인자들이 흐름을 지배하게 되므로 중요하다. 그러므로 강우-유출 모형에서는 지표에서의 식생을 적절하게 나타내 줄 필요가 있는데, 최근의 원격 탐사 기술이 하나의 대안으로 제시되어 왔으며 식생 정보는 2차원 디지털 지도로 작성되어 수치모형에서는 이 디지털지도로부터 조도계수의 값을 전환하는 다단계 방법을 이용하여 오고 있다. 그러나 강우-유출 모형의 격자 간격이 식생 피복을 나타내기 위한 디지털 지도의 격자 간격과 항상 일치하는 것이 아니고 디지털 지도의 격자 간격이 일반적으로 더 세밀하므로 강우-유출 모형에서 디지털 지도를 이용하기 위해서는 적당한 방법의 스케일 확장 (up-scaling)이 필요하며, 이 연구에서는 질량 보존의 법칙을 사용하여 이론적 기반에 근거한 하나의 전략적인 방법이 제시된다. 이 연구의 목적은 강우-유출 모형의 수행 시 이질성을 보이는 지표면에서 식생과 관련된 매개변수를 통합/확장 처리하는 하나의 기법을 대기모형에서 이미 제시된 방법을 모사하여 제시함으로써 이질성을 보이는 지표면의 처리할 때 방향을 설정해 주고자함이다.

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Prediction of rainfall abstraction based on deep learning considering watershed and rainfall characteristic factors (유역 및 강우 특성인자를 고려한 딥러닝 기반의 강우손실 예측)

  • Jeong, Minyeob;Kim, Dae-Hong;Kim, Seokgyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.37-37
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    • 2022
  • 유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

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Development of One-dimensional Distributed Rainfall-Runoff Model fully Coupled with GIS (GIS와 완전 연계된 1차원 분포형 강우-유출 모형 개발)

  • Choi, Yun-Seok;Kim, Kyung-Tak;Lee, Jin-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.719-723
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    • 2008
  • 도달시간이 짧은 중소유역의 홍수예측과 돌발호우에 의한 돌발홍수의 예측을 위해서는 단기 예측 강우를 활용하는 기술이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 예측 강우를 이용한 신속하고 정확한 유출모의를 수행하는 과정으로서, 수치예보자료와 레이더 강우와 같이 격자 형태로 제공되는 강우자료를 직접 이용하여 유출모의가 가능한 1차원 분포형 강우-유출 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 모형은 모형의 입출력, 유출분석 모듈 등과 같은 모든 과정을 GIS 시스템과 완전 연계하고자 하며, 이를 통해서 그리드 형태로 제공되는 강우 시계열 자료와 공간자료를 화면상에서 조회할 수 있으며, 이를 모형의 입력자료로 직접 이용하고, 모의결과 또한 유역 내에서 공간 분포된 행태로 제시할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 모형의 유출해석 과정과 이론적 검증 결과를 개략적으로 소개하고자 한다.

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Physical based Development of 2-Dimensional Distributed Rainfall-Runoff model (물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형의 개발)

  • Kang, Boo-Sik;Moon, Soo-Jin;Kim, Jin-Gyeom
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.257-257
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    • 2011
  • 현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.

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