• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.17 no.3
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• pp.185-189
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• 2011

To predict the deposition characteristic in the Nakdong river estuary, the material budget of Suspended Solid(SS) was investigated with the amount of Nakdong river discharge being set as dry season and flood season. The results of material budged of SS in dry season and flood season were 60,708 kg/day(inflow) and 306,892 kg/day(outflow), respectively.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.1
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• pp.33-44
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• 2003

Flow duration curves provide a compact summary of streamflow variability. In this study, characteristics of the dimensionless flow duration curve in natural rivers with the unregulated discharge were investigated. An analysis of flow duration characteristics was conducted with discharge data at stage-gauging stations of IHP representative basins and of the major rivers in Korea. Discharge characteristics are dependent on area of watershed. However, flow duration coefficients except drought duration coefficient are independent on that. Abundant flow duration coefficient was constant value. The coefficient of flow duration variability defined in this study as the ratio of the normal stream flow over the drought one is decreased with increasing of the watershed area, which implies that the watershed area affects the drought flow duration variability more than the low flow one. And the coefficient of flow duration variability is increased with the river gradient.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.178-178
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• 2021

최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.39-39
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• 2020

Low-flow 하천에서의 최저수위를 나타내는 지표이다. 일반적으로 유황곡선의 갈수량(Q355)를 대표적으로 사용한다. Low-flow는 물 공급 관리 및 계획, 관개용수, 생태계등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 Low-flow를 산정하기 위해서는 충분한 기간의 유량자료가 필요하다. 하지만 국토의 70%가 산지지형으로 구성되어 있는 우리나라의 경우 국가하천과 1급하천을 제외한 산지유역은 수위관측소가 부재하거나 결측으로 인해 자료가 충분하지 않아 Low-flow분석에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측지역의 갈수량을 예측하기 위해서 다중회귀분석, ARIMA 모형 등 다양한 기법을 사용하였지만, 최근들어 머신러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 사용하고자 한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 머신러닝 기법인 DNN기법을 통해 미계측지역에 적용 가능한 지역화 Low-flow indices를 산정하고자 한다. 먼저, Low-flow에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들간의 상관분석, 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 또한 기존의 갈수량 예측기법인 다중회귀분석 결과와 비교하여 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.103-103
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• 2020

Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)은 하천건천화 평가 및 예측을 위해 개발된 물수지 기반의 분포형 수문모형이다. 그러나 물수지 모형의 특성상 토양층 사이를 이동하는 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 하천 및 지표를 따라 이동하는 물의 수평적인 거동 추적에는 한계가 있다. 본 연구에서는 DrySAT-WFT 모형에 댐·보 방류량을 고려한 하도 갈수량 추적 알고리즘을 적용하여 유출 모의 성능을 개선하고, 개선된 유출 모형을 금강 유역(9,915.5 ㎢)에 적용하여 건천화 원인 추적 및 평가를 수행하였다. 하천건천화 원인 추적을 위한 영향요소로 1976년부터 2015년까지 구축한 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 자료를 활용하였다. 건천화 영향요소를 적용하기 전 기상자료만을 활용해 모의한 유출결과를 기준 시나리오로 설정하고 댐·보 지점을 대상으로 검보정을 진행하였다. 이후 각 건천화 영향요소를 적용한 유출 시나리오별 유량의 감소 비율과 건천화 기여 비율을 산정하여 영향평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.406-406
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• 2022

댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.8 s.169
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• pp.703-716
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• 2006

The flow duration curves in the present and the ideal hydrologic cycle were derived using SWAT model. The present situation is the landuse and the groundwater withdrawal in the year of 2000 and the ideal situation is the landuse of 1975 and no groundwater withdrawal. These results were compared with the previous instream flow requirements which are the larger flow between the average drought flow and environmental control flow. As a result, the present and ideal drought flows of Ojeoncheon, Hakuicheon, Samseongcheon, and Sammakcheon, were the same and the drought flows of Samseongcheon and Sammakcheon were even zero since the baseflow is very little due to the small and mountainous watersheds. The previous instream flow requirement for the riverine function is also larger than the low flow of the ideal hydrologic cycle. The present method to set the instream flow requirement is not proper for the small mountainous watershed since it can be usually overestimated and drive the artificial measures to secure the streamflow Therefore, another method should be developed such as the low flow and the average flow between the drought flow and the low flow of the ideal hydrologic cycle using the proper hydrologic simulation model such as SWAT which can consider the landuse.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.5
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• pp.537-550
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• 2000

In this study, Neural Networks models were used to forecast daily streamflow at Jindong station of the Nakdong River basin. Neural Networks models consist of CASE 1(5-5-1) and CASE 2(5-5-5-1). The criteria which separates two models is the number of hidden layers. Each model has Fletcher-Reeves Conjugate Gradient BackPropagation(FR-CGBP) and Scaled Conjugate Gradient BackPropagation(SCGBP) algorithms, which are better than original BackPropagation(BP) in convergence of global error and training tolerance. The data which are available for model training and validation were composed of wet, average, dry, wet+average, wet+dry, average+dry and wet+average+dry year respectively. During model training, the optimal connection weights and biases were determined using each data set and the daily streamflow was calculated at the same time. Except for wet+dry year, the results of training were good conditions by statistical analysis of forecast errors. And, model validation was carried out using the connection weights and biases which were calculated from model training. The results of validation were satisfactory like those of training. Daily streamflow forecasting using Neural Networks models were compared with those forecasted by Multiple Regression Analysis Mode(MRAM). Neural Networks models were displayed slightly better results than MRAM in this study. Thus, Neural Networks models have much advantage to provide a more sysmatic approach, reduce model parameters, and shorten the time spent in the model development.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.4
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• pp.353-362
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• 2018

The purpose of this study is to suggest a structure plan for improving the utilization of inactive storage in the dam for overcoming the drought. Inactive storage in the dam is composed of the emergency storage and dead storage. The emergency storage can be used for the case of emergency such as drought. But, in general, the dead storage for sedimentation is not used even for the emergency. Therefore, this study considers the part of dead storage that the sedimentation is not progressed yet can be used during the severe drought period and is called "drought storage in a dam". The accurate Sediment Level(SL) analysis for the computation of the drought storage should be performed and so the present and future SL in the dam reservoir is estimated using SED-2D linked with RMA-2 model of SMS. After the consideration of additionally available storage capacity based on the estimated SL, the drought storage is finally determined. Present data based on historical data, future predicted future climate factors by Representative Concentrarion Pathways(RCP) 8.5 scenario. Then, using the TANK model, dam inflows were determined, and future period such as SL and drought storage were suggested. As the results, we have found that the available drought storage will be reduced in the future when we compare the present drought storage with the future one. This is due to a increase variability of climate change. Therefore, we should take the necessary study for the increase of available drought storage in the future.

• Water for future
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• v.50 no.11
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• pp.64-69
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• 2017