• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.214-217
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• 2018

본 연구에서는 레이더의 수평반사도를 이용하여 강우를 추정하였고, 레이더 추정 강우자료에 의한 유역평균 강우량과 지상 우량계의 유역평균 강우량을 비교하였다. 또한 추정한 레이더 강우와 지상 강우를 이용하여 강우를 보정하였으며, 수문학적 활용성을 확인하기 위해 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 유출을 모의하였다. 강우량 분석결과, 보정 전의 레이더 추정 강우는 지상 강우와 많은 차이를 나타냈으며, 지상 강우를 통해 보정한 레이더 추정 강우는 지상 강우와 유사한 결과를 나타내었다. 유출모의에서도 보정한 레이더 추정 강우의 첨두유량과 총유출량이 관측유량과 비교적 근사한 값을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.255-255
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• 2011

본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형인 SURR모형을 장기유출 모의가 가능한 일 단위 모형으로 확장하여 그 적용성을 평가하고자 한다. 저류함수모형은 단일 호우사상에 대한 집중형 단기유출 모형으로 개발되어 장기유출 모형으로서의 활용성은 검토되지 못한 실정이다. 기존의 연구(셩영두 외, 2008)에서는 사상형 저류함수모형을 장기유출모형으로 적용하는데 그쳤으므로 유역 수문성분 모의가 가능한 연속형 장기유출 모형의 개발이 필요하다. 이를 위해 대상유역은 한강유역을 채택하였으며 일단위 기상자료와 수문자료를 구축하였다. 기존의 시단위 유역 수문성분(토양수분, 실제증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 지하수유출량) 산정방법과 시단위 유역 및 하도 저류함수를 일단위로 확장하여 2002년부터 2009년까지 장기 유출모의를 실시하고자 한다. 본 연구 결과는 시단위 유출모의와 일단위 유출모의가 동시에 가능한 모형 개발에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

• 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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• 2015.05a
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• pp.419-419
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• 2015

강우로 인해 발생하는 하천의 홍수량 결정은 수공구조물의 최적설계 및 효율적 관리를 위해 매우 중요하다. 우리나라에서는 주로 강우-유출 해석을 동해 홍수량을 결정하고 있다. 강우-유출 해석을 위해서는 단위도가 필요하고, 단위도를 유도하기 위해서는 장기간의 과거 강우기록 및 유량의 실측자료가 필요하다. 하지만, 그간 우리나라에서는 과거 수문자료의 부족 및 수위관측소의 부재 등의 이유로 미계측 유역에서 사용하는 방법인 Snyder 합성단위도법, SCS 무차원 합성단위도법, Clark 단위도 방법을 주로 사용하였다. 그러나 이와 같은 방법들은 외국에서 유도된 공식이기 때문에 국내 적용에 어려움이 많으며, 유역 특성에 따라서도 차이를 보이고 있다. 최근 양질의 강우-유출사상 측정 자료가 많아져서 단위도를 직접 유도할 수 있는 여건이 구축되었다. 이에 본 연구에서는 국내 유출특성을 적용할 수 있도록 42개 지점의 강우-유출 실측자료를 이용하여 각 유역별 단위도를 작성하고 무차원단위도의 유도를 통해 평균값을 도출하였다. 평균 무차원단위도의 유도 결과를 국내 유역의 실측치와 비교를 통해 적용성을 확인하였으며, 국내 유역의 강우-유출관계를 반영하는 성과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 유도된 무차원단위도는 추후 우리나라 각종 유역에 대한 검증을 통해 대표적인 무차원단위도로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.287-287
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• 2021

본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.300-300
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• 2021

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.201-201
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• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.749-754
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• 2005

본 연구에서는 한 개의 침투 조절 요소, 두 개의 직렬탱크 및 한 개의 병렬 탱크로 구성된 개선된 형태의 TANK 모형을 제시하였다. 침투는 강우의 형태로 유역에 공급되는 물의 분배를 결정하는 과정으로서, 이를 적절히 고려할 수 있는지의 여부가 강우-유출 모형의 유효성을 판단하는 기준이 된다고 해도 과언이 아니다. 따라서 본 연구에서는 구조가 비교적 단순하고 사용이 간편하여 기존에 널리 사용되어 오던 개념적 모형인 TANK 모형에 침투 조절 요소를 도입하여 보다 합리적으로 강우-침투-유출 과정을 모의하고 해석하고자 노력하였다. 이를 통해 단순히 시간의 함수가 아닌 토양 함수량의 함수로서 침투능의 변화를 고려할 수 있으며, 유역 유출의 각 성분(지표면 유출, 중간 유출, 지하수 유출)에 영향을 미치는 모형의 매개변수에 물리적 의미를 더욱 부여할 수 있다. 또한 침투 조절 요소의 매개변수 산정을 위해 선행 강우 지수(Antecedent Precipitation Index)를 이용하였으며, 이를 통해 토양 선행 함수 상태의 고려가 가능하다. 또한 본 연구에서는 모형의 매개변수 최적화를 위해 실수 코딩 유전 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 모형의 적용성과 유효성 검증을 위해 IHP 연구 유역인 평창강 방림 유역을 대상유역으로 하여 이 유역의 실측 호우 사상을 사용하였다. 결과적으로 계산된 수문곡선은 관측치에 비교적 잘 일치하며, 단일 호우와 복합 호우 사상 모두에 대해 비교적 양호한 결과를 나타내었다.