• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.7
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• pp.607-614
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• 2016

The well-timed water management is required to reduce drought damages. It is also necessary to induce residents in drought-affected areas to save water. Information on future storage is important in managing water resources based on the current and future states of drought. This study employed a kernel function to develop a probabilistic model for predicting dam storage considering inflow uncertainty. This study also investigated the application of the proposed probabilistic model during the extreme drought. This model can predict a probability of temporal variation of storage. Moreover, the model can be used to make a long-term plan since it can identify a temporal change of storage and estimate a required reserving volume of water to achieve the target storage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.354-354
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• 2019

기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.449-449
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• 2011

우리나라의 수자원 총이용량 가운데 농업용수가 차지하는 비율은 1965년 88%에 비해 현저히 줄어들고 있지만 2003년 47%에 해당하고 있다. 또한 그 수요도 점점 복잡하고 다양하게 변하고 있으며 이에 대한 공급원으로써 국내에 약 18,000여개의 농업용 저수지가 건설되어 있는 실정이다. 농업용 저수지의 주목적은 갈수시 안정적인 관개용수 공급과 하류의 생활용수를 공급함에 있다. 하지만 대부분의 농업용 저수지가 소규모로 건설되어 있어 지속적인 가뭄을 극복하기에 충분한 저수용량을 가지고 있지 않으며 설계 가뭄빈도도 대략 10년이다. 따라서 수자원 평가 및 계획 수립 시 공급원으로서 농업용 저수지의 역할에 대해 많은 논란이 있어 왔다. 농업용 저수지의 설계 가뭄빈도는 10년이고 이에 반해 수자원장기종합계획에서는 과거 최대가뭄 년을 대상으로 분석하고 있기 때문에 수요량, 하천유량 및 댐 등을 통해 물 수지 분석을 산정한 후 그 결과에 중권역별로 분포되어 있는 농업용 저수지 유효저수용량을 고려하여 지역별 과부족량을 산정하고 있다. 본 연구에서는 기존의 수자원장기종합계획 물 수급 전망 방법과는 달리 중권역에 속해 있는 모든 농업용 저수지를 포함하여 물 수지 분석을 수행함으로써 농업용 저수지의 용수 공급능력을 평가하였다. 기존의 농업용 저수지 반영 방법은 농업용수의 공급시기인 관개기 초기에 저수지 만수위를 유지하는 실무운영 상황을 반영하여 농업용 저수지의 유효저수용량을 해당 저수지의 공급가능량으로 설정하여 지역공급원으로써 고려 하였다. 이에 반해 본 연구에서는 각 중권역에 존재하는 모든 농업용 저수지의 용량 및 유역면적 등을 총합한 대표저수지를 선정하고 유역별 농업용 수요처로만 물을 공급하는 방식으로 물 수지 분석에 운영함으로써 모든 농업용 저수지의 영향을 고려하였다. 농업용 저수지를 제외한 나머지 제반 사항은 기존의 수자원장기종합계획과 동일한 자료를 이용하여 분석하였으며 분석 결과를 통해 연도별 농업용 저수지의 공급능력을 평가하였다. 분석결과 가뭄빈도가 클수록 공급능력은 현저히 낮아지는 것을 분석을 통해 확인할 수 있었으며 유역별 존재하는 농업용 저수지의 가뭄빈도별 공급가능량 평가를 통해 보다 현실적인 저수지 운영에 관한 정보를 제공할 수 있으리라 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.451-461
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• 2019

The dam reservoir inflow prediction is utilized to ensure for water supply and prevent future droughts. In this study, we predicted the dam reservoir inflow and analyzed how seasonal weather forecasting affected the accuracy of the inflow for even multi-purpose dams. The hindcast and forecast of GloSea5 from KMA were used as input for rainfall-runoff models. TANK, ABCD, K-DRUM and PRMS models which have individual characteristics were applied to simulate inflow prediction. The dam reservoir inflow prediction was assessed for the periods of 1996~2009 and 2015~2016 for the hindcast and forecast respectively. The results of assessment showed that the inflow prediction was underestimated by comparing with the observed inflow. If rainfall-runoff models were calibrated appropriately, the characteristics of the models were not vital for accuracy of the inflow prediction. However the accuracy of seasonal weather forecasting, especially precipitation data is highly connected to the accuracy of the dam inflow prediction. It is recommended to consider underestimation of the inflow prediction when it is used for operations. Futhermore, for accuracy enhancement of the predicted dam inflow, it is more effective to focus on improving a seasonal weather forecasting rather than a rainfall-runoff model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.581-581
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• 2016

물 정보의 대부분은 자연현상과 관련되는 것으로 지속적인 관측과 조사를 통하여 획득된 자료에 의존하며, 최근 정보통신의 발달과 함께 다양한 수문자료를 실시간으로 입수하는 것이 가능하게 되었다. 이와 같은 다양한 수집정보를 필요로 하는 사람들이 정보를 쉽게 입수 할 수 있도록 기술적 지원이 필요하고 국가는 이를 충족시킬 수 있는 정보 서비스 체계를 구축해야 한다. 하지만, 물 관련 정보시스템은 물 정보를 종합적으로 제공하기 보다는 일부 한정된 자료를 대상으로 하고 있고, 표준 체계도 갖추지 못하고 있지 못해 이용하기가 불편하고 정보로서의 가치도 떨어지고 있는 실정이다. 특히, 국내 홍수 및 가뭄재해 정보 제공 시스템은 정보 전달체계가 복잡하고, 각 시스템의 연계성이 부족하여 중복적인 자료를 제공하거나 자료들이 분산되어 있으며, 최신자료의 업데이트가 되지 않아 실질적인 효용성이 떨어지는 시스템이 대부분인 것으로 확인되었다. 또한 재해에 대한 예측 및 대응방안 등 신속한 의사결정 시스템은 현재까지 제공되고 있지 않다. 따라서 홍수 및 가뭄재해에 대한 일원화된 통합 시스템이 요구되며, 재해예방 및 신속한 대처를 위한 의사결정 시스템의 도입이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌용수 재해정보서비스의 방향을 정립하고, 의사결정지원 알고리즘 설계를 위한 알고리즘 및 시스템 적용을 위한 예측 평가 기법을 조사하고 분석하여 제시하였다. 본 경구 결과 국토교통부와 기상청의 제공자료를 기초자료로 농림축산식품부의 제공정보를 수정 보완하여 사용할 경우 GIS 기반으로 해정구역 단위, 용수구역 단위로 재해현황 자료 및 전망자료를 제공 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.87-87
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• 2017

최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.400-400
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• 2019

국내에서는 향후 기후변화 등으로 인해 수자원 분야에 있어 많은 변화가 일어날 것이라 예측하고 있으며 특히 미래 물 공급에 많은 어려움이 예상됨에 따라 안정적인 물 공급을 위해서는 기후변화 적응 전략 수립이 필요한 실정이다. 현재 많은 수자원시설물이 건설되어 운영 중에 있음에도 불구하고 가뭄 등으로 인해 물 공급의 어려움을 겪는 지역이 발생하기도 하였다. 따라서 현재 물 공급 시스템의 공급능력 및 취약성에 대해 기후변화를 고려하여 평가할 필요가 있으며 분석결과를 활용하여 향후 안정적인 물 공급을 위한 대안을 마련하여야 한다. 최근 들어 기후변화가 국내 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위해 많은 노력을 기울이고는 있으나 물 공급 관련 연구는 초기 단계에 머물고 있다. 이는 미래에 대한 예측의 불확실성이 크기 때문에 정량적인 결과를 도출하기가 어렵다. 따라서 미래에 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지하고 이를 해소하기 위한 대책을 마련하기 위해서는 미래에 발생가능한 다양한 상황에 대한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 미래 기후변화, 사회 경제조건 변화 등에 대해 현재의 기술로 예측할 수 있는 다양한 상황을 미래 시나리오 경로로 구성하고 각 경로별 물 수급 전망을 수행함으로써 미래 물 공급에 대한 기후변화 취약성을 평가하고자 하였다. 구성된 미래 시나리오 경로별 물 수급 전망분석 결과를 통해 4대 권역(한강, 낙동강, 금강, 섬진강 및 영산강)에 대한 물 공급 취약지역을 선정하였으며 미래 발생할 수 있는 물 부족 발생가능량을 분석하여 제시하였다. 분석을 통해 선정된 물 공급 취약지역에 대해서는 안정적인 물 공급을 위한 대책 마련이 절실할 것으로 판단되며 연구결과는 지역 수자원계획 수립에 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.71-71
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• 2020

최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• Atmosphere
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• v.23 no.1
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• pp.113-121
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• 2013

The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.9
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• pp.571-583
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• 2024

Forecasting dam inflows in the medium to long term is crucial for effective dam operation and the prevention of water-related disasters such as floods and droughts. However, the increasing frequency of extreme weather events due to climate change has made hydrological forecasting more challenging. Since 2000, seasonal weather forecasts, which provide predictions for weather variables up to about seven months ahead, and their hydrological interpretation, known as Seasonal Flow Forecasts (SFFs) have gained significant global interest. This study utilises seasonal weather forecasts from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), converting them into inflow forecasts using a hydrological model for 12 multipurpose dams in South Korea from 2011 to 2020. We then compare the performance of these SFFs with the Ensemble Streamflow Prediction (ESP). Our results indicate that while SFFs are more effective for short-term predictions of 1-2 months, ESP outperforms SFFs for long-term predictions. Seasonally, the performance of SFFs is higher in October-November but lower from December to February. Moreover, our findings demonstrate that SFFs are highly effective in quantitatively predicting dry conditions, although they tend to underestimate inflows under wet conditions.