• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1848-1852
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• 2008

본 연구에서는 판교신도시 개발에 따른 도시화에 의한 수문 수질 영향을 평가하기 위한 목적으로 2004년 8월부터 운중천과 금토천 유역에 대해 수문관측망을 구성하여 시험유역으로 운영하고 있다. 판교시험유역은 매송2교를 최종 출구점으로 하는 운중천 유역으로서 도시화 진행이 예상되는 운중천 본류 구간과 달리 비슷한 유역면적의 지류인 금토천 구간은 비교적 자연상태로 유지될 예정이기 때문에 향후 두 하천구간에서의 수문현상을 비교 분석하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 현재 운중천 상류의 운중저수지 지점과 하류의 판교교 지점, 금토천 상류의 내동교 지점과 하류의 삼평교 지점, 그리고 두 하천이 합류되어 탄천과 합류하기전의 매송2교 지점에 4개의 하천수위관측소(판교교, 삼평교, 매송2교, 내동교), 3개의 우량관측소(매송, 내동, 운중), 그리고 운중지 저수위 및 용수로 수위관측소 등 총 8개 지점에 대하여 초음파 수위계 5개, 압력식 수위계 5개, 전도형 강우계 3개가 설치되어 운영중이다. 2005년도부터는 유량 측정과 동시에 유사량 및 수온, pH 등의 수질 항목들에 대해서도 정기적인 측정을 하고 있으며, 2007년 갈수시와 홍수시에 총 62회에 걸친 유량 측정을 통해 지점별 수위-유량 관계를 도출하고, $7{\sim}8$월 홍수시에는 시간별 시료도 수집하여 강우시의 실시간 유사량 및 수질 변화도 함께 검토하였다.

• 한국습지학회지
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2014

본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.287-287
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• 2020

2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.452-452
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• 2021

하천 및 호소수역에 대한 수질오염원이 지속적으로 증가하는 경우에는 일반적인 농도규제 방식으로는 수질개선에 한계가 나타난다. 이를 해결하기 위해 목표 수질 한도 내에서 유역 배출원의 오염물질총량 관리를 목적으로 하는 수질오염총량관리제 개념이 도입되어 단위유역 지자체별 배출부하량을 관리하고 있지만, 지역의 오염원 배출 특성을 고려하지 않은 저감계획은 오히려 유역 내 새로운 오염원으로 전락하여 수질 개선 효과가 나타나지 않을 수 있다. 따라서 효율적인 총량 관리를 위해서는 수계 내 오염원 파악이 필수적이다. 본 연구에서는 수질오염총량제 대상 하천인 굴포천의 수질 오염원 분석을 위해 2016년, 2017년 굴포천 유역 토지이용 자료를 활용하여 수질항목과의 상관성을 파악하고 2016년부터 2020년까지 최근 5년 동안 총량측정망을 통해 측정된 유량 및 수질 자료를 이용해 상류, 중류, 하류 각각의 유량-부하량 관계식을 도출하여 지점별 수질 오염원 특성을 분석하였다. 상관분석 결과, 강우 시 밭과 BOD, SS, T-P는 양의 상관성을 보였고, T-N은 강우, 비 강우 시 관계없이 밭, 논에서 높은 양의 상관성을 보였다. 유량-부하량 관계식 도출 결과, 상류의 경우 BOD, COD, T-P, TOC, SS는 유량이 증가함에 따라 농도가 감소하는 특성을 나타내었는데 이는 2019년 4월 이후 오존처리 재이용수 방류에 따른 유량 증가의 영향이라고 사료 된다. 반면 T-N은 유량이 증가함에 따라 농도가 증가하는 특성을 나타내었는데 이는 오존처리 재이용수의 T-N 농도가 하천의 T-N 농도 보다 높아 발생한 것으로 보인다. 중류와 하류의 경우 BOD, COD, T-P, TOC, SS는 유량이 증가함에 따라 농도가 증가하는 특성을 나타내어 강우 시 비점오염원의 영향이 있는 것으로 보인다. 특히, 하류의 경우 유량이 증가함에 따라 수질 농도가 급격히 증가하여 중류에 비해 비점오염원 영향이 더 큰 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.985-991
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• 2015

본 논문에서는 한반도 지역 내에서 안정적인 위성통신 서비스를 위한 최적의 망 이중화 지점을 제안한다. 이를 위해 기상청에서 측정한 88개 지점, 5년간의 강우량 데이터를 분석하였으며, 상관관계를 이용하여 두 지점간 강우가 동시에 발생할 확률 변화를 분석하였다. 국내 위성통신 관련 4개 주요 지점을 중심으로 강우 발생 상관도 변화를 등고선 맵으로 분석하였으며, 송신 지구국 이중화 지점으로 가장 적합한 지점/지역에 대한 정보를 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 1999년도 추계학술대회 발표요약문
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• pp.39-43
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• 1999

유역의 수질오염 평가는 GIS의 이용으로 더욱 발달되었는데 이 방법에서는 일반적으로 이용 할 수 있는 자료 즉, 소유역 구분도 및 하천망도, DEM, 강우자료, 유량측정지점 및 측정자료, 오염부하량 원단위자료, 수질측정자료, 토지이용자료, 점오염원(축산농가, 인구, 산업체)자료 등을 사용하여 유역에 대한 연간 평균 오염부하량과 오염농도를 계산할 수 있다. 본 연구에서는 장성과 광주 일부분을 유역으로 하는 황룡강 유역에 대해 GIS를 이용하여 수질오염을 평가하였다. 점오염원의 오염부하량은 수계 내에서 발생하는 점오염원의 위치를 기준으로 원단위를 적용하여 오염부하량을 구하였다 비점오염원 농도는 연평균 오염부하량을 총연간 누적유량으로 나눔으로써 계산하였다. 유역의 연평균 오염부하량에 대한 공간분포 그리드를 만들기 위해 각각의 그리드 셀에 대해 오염농도와 유출량을 곱한 값을 하류방향으로 누적하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 사용하여 대상 유역에 대한 비점오염원 수질 농도의 예측치를 계산하였며, 이 예측치와 실측치를 비교 분석함으로서 개발된 모형을 검증하였다. 대상유역의 자료를 사용하여 황룡강 유역에 대한 개략적인 수질오염을 평가한 결과 BOD 유달율은 약 20%정도로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.297-306
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• 2014

본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1~2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2~5)에서의 2010년 1월 1일~12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1~4)과 송정천지점(Site 7~8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17 mm로 염분도 농도는 21.9~28.8 ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우 량은 160.5 mm로 염분도 농도는 2.33~8.05 ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.3-13
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• 1999

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.