• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.654-658
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• 2005

최종 유출지점에서의 해석 결과뿐 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해하기 위해서는 분포형 수문모형을 적용해야 하며, 최근 이에 대한 활용이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 서로 다른 크기의 격자단위로 해석하여 그 결과를 비교하였다. 격자는 가로, 세로 50m, 200m격자를 사용하였으며, 각각의 연간 물수지, 하천 유출, 모의 시간, 수문 요소의 공간분포 양상 등을 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.738-743
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 또한, 1Km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 본 연구를 위한 선행연구로 배영혜 등(2007)은 레이더 강우와 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 임진강 유역에 대한 강우-유출 모의를 실시하였으며 분포형 모형의 입력 자료로 활용된 임진강 유역의 공간자료는 임진강 유역조사 성과 및 GIS/RS를 자료를 이용하여 구축하였다. 배영혜 등(2007)이 모의한 임진강 유역의 홍수 유출 모의 결과 모의치와 관측치 사이의 첨두값은 일치하나 지체 시간의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 오차의 원인을 파악하기 위해 북한의 하천과 연결되지 않은 임진강 영중지점을 대상으로 홍수 유출 모의를 실시한 결과 지상 강우계를 이용한 레이더 강우의 보정 유무보다는 GIS 수문매개변수의 불확실성이 오차에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 특히 토양분류 체계가 상이하고 현시성이 결여된 토양도의 활용이 수리전도도를 비롯한 토양 매개변수에 불확실성을 초래하여 첨두 유량과 지체시간 등에 영향을 준 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역의 지리적 특성과 현지조사가 필수적인 토양도의 재구축이 현실적으로 어렵다는 점을 고려하여 상대적으로 단순한 가 분포형(Quasi-distributed) 수문 모형인 ModClark 모형을 이용하여 2006년 7월 사상에 대하여 홍수 유출 모의를 실시하였으며 그 결과를 선행연구를 통해 모의한 $Vflo^{TM}$ 모형의 유출 모의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1047-1051
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• 2009

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1201-1205
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• 2010

최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각한 수준으로 발생하고 있다. 이에 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성의 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 본 연구에서는 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClak 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, Grid 500m~2,000m 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 Grid 500m인 경우, 모든 Grid 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.12 no.3
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• pp.76-87
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• 2009

Most distributed models have been developed for data interchange between model for hydrological analysis and GIS(Geographic Information System). And some interface systems between them have been developed to operate the model conveniently. This study is about developing integrated system between model and GIS not coupled system based on file interchange or interface system. In this study, HyGIS-GRM which is integrated system between GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) which is physically based distributed rainfall-runoff model and HyGIS(Hydro Geographic Information System) have been developed. HyGIS-GRM can carry out all the processes from preparing input data to appling them to model in the same system, and this operation environment can improve the efficiency of running the model and analyzing modeling results. HyGIS-GRM can provide objective modeling environment through establishing the process of integrated operation of GIS and distributed model, and we can obtain fundamental technologies for developing integrated system between GIS and water resources model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1797-1801
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• 2006

수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 그 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사 자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사 자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.3
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• pp.52-67
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• 2008

Recently, frequent occurrence of flash floods caused by climactic change has necessitated prompt and quantitative prediction of precipitation. In particular, the usability of rainfall radar that can carry out real-time observation and prediction of precipitation behavior has increased. Moreover, the use of distributed hydrological model that enables grid level analysis has increased for an efficient use of rainfall radar that provides grid data at 1km resolution. The use of distributed hydrologic model necessitates grid-type spatial data about target basins; to enhance reliability of flood runoff simulation, the use of visible and precise data is necessary. In this paper, physically based $Vflo^{TM}$ model and ModClark, a quasi-distributed hydrological model, were used to carry out flood runoff simulation and comparison of simulation results with data from Imjin River Basin, two-third of which is ungauged. The spatial scope of this study was divided into the whole Imjin River basin area, which includes ungauged area, and Imjin River basin area in South Korea for which relatively accurate and visible data are available. Peak flow and lag time outputs from the two simulations of each region were compared to analyze the impact of uncertainty in topographical parameters and soil parameters on flood runoff simulation and to propose effective methods for flood runoff simulation in ungauged regions.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.1
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• pp.15-23
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• 2020

The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.