• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.322-323
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• 2000

국제적으로 많은 관심을 끌고 있는 환경오염중의 하나가 바로 산성 강하물에 관한 것으로 산성비의 피해는 광역적이기 때문에 많은 측정망들을 중심으로 한 공간적인 연구가 필요하다. 국내에서는 산성도 및 주요 이온성분의 분석, 대기질-강우 산성도의 관계, 지역별 강우의 화학적 성분 비교, 이온 성분간의 상관관계 분석 등에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2061-2065
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• 2008

본 연구는 강우-유출 및 TOC의 패턴 분류를 위하여 광주 광산 강우관측소의 강우량자료와 나주지점의 유출량 그리고 기존의 BOD 및 COD 수질농도 측정값에 비하여 적은 오차요인과 빠른 시간에 결과 값을 얻을 수 있으며 유출량과 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC자료를 사용하였다. SOM을 적용하기 위해 먼저 Map의 크기는 Garcia가 제시한 $M=5{\sqrt{N}}$을 이용하여 결정한다. 이러한 비선형적인 다변량 자료를 분석하기 위해서 Map에 의해 구분된 자료 위치를 추출하여 원자료를 재구축하고 이를 통해 원자료를 패턴별로 분류 할 수 있었다. 이러한 패턴별 분류를 통해 유출량에 따른 TOC자료를 2차원의 Map 상에 시각적으로 가시화하여 비선형적인 경향이 강한자료의 분포적 양상을 이해하는데 큰 도움이 되며, 향후 이를 통해 예측을 위한 모형화 과정에도 크게 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 강우자료 또는 유출량 자료만을 이용한 단일변량의 패턴분류를 위해 SOM의 적용이 가능할 것으로 판단되며, 이는 각 변량의 본질적인 특성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.342-342
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• 2022

본 연구에서는 금강 최상류 용담댐에 유입되는 오염부하를 효과적으로 관리하기 위하여 용담댐 상류 유역에 수문-수질 모델을 적용하고 보정한 결과를 보고하고자 한다. 유역의 유출유량과 오염물질 부하를 산정하기 위해 미국환경부의 Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)을 적용하였고 강우에 의한 용담댐 유역의 유입유량과 오염물질 부하 특성을 분석하였다. 용담댐은 금강수계 최상류에 있는 다목적댐으로 국내에서 5번째로 규모가 큰 댐으로서 도수터널을 이용한 유역변경을 통해 전라북도 지역의 용수를 공급하고 있다. 용담댐 유역을 환경부의 소유역 구분에 따라 51개의 소유역으로 세분화한 후 티센망을 고려하여 12개의 그룹으로 범주화하였고, 강우 관측지점 12곳의 2017-2021년 강우 자료를 각 소유역에 입력하였다. 강우를 제외한 여타 기상 자료는 자료의 한계로 인해 장수기상청과 전주기상청의 동일 기간의 것을 사용하였다. 수질 모의 항목은 총부유물질(TSS), 총인(TP)과 총질소(TN)이며, 유량과 수질 항목의 보정은 측정망의 2017~2021년 실측자료에 대하여 시행하였다. 보정 결과는 R², RMSE, MAE로 평가하였다. 본 연구의 결과는 용담댐 내부의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2020

우리나라의 1시간 간격으로 측정되고 있는 지하수 관측망의 지하수위의 변동성은 강우, 양수, 하천, 지표피복에 의한 영향 등 다양하게 나타날 수 있다. 현재 한국수자원공사 및 한국농어촌공사에서 운영중인 지하수 관측망 중에서 지하수위의 변동 양상이 일반적(계절변동, 강우반응 변동 등)이지 않은 것으로 파악되는 101개소(국가지하수관측망 62개, 4대강보 주변 관측망 5개, 해수침투 관측망 15개, 농촌지하수관리관측망 19개)를 대상으로 현장조사를 실시하고 관측정 주변의 특성과 지하수위 변화와의 관계를 정성적으로 분류하여 보았다. 현장 조사는 지하수 관측정 주변 반경 100 m를 대상으로 하였으며, 기존 우물의 존재 및 규모, 지표 피복 상태, 인근 하천과의 관계(표고차, 하천의 규모, 보의 존재 등), 지형적 이상 특성, 저수지 분포 등을 조사하였다. 조사 대상 지하수 관측정 중에서 주변의 인위적인 요인(양수 영향, 하천수위 조절 영향, 지표 피복 변화, 저수지 수위 조절 등)에 의한 변동으로 확인된 것은 총 89개에 해당한다. 이와 같은 지하수위의 이상 데이터는 지하수 모델링, 함양량 산정과 같은 추가적인 분석에 오류를 발생할 수 있으므로 인공신경망 또는 통계 기법을 활용하여 보정하는 과정이 필요해 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.67-74
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• 2024

본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.563-563
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• 2016

국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.335-346
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• 2006

수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.31-41
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• 2004

국내산지사면의 토양수분 시공간적 분포상황을 파악하기 위한 토양수분 측정법이 개발되었다. 대상유역을 정밀측정하여 수치고도모형을 구성한 다음 흐름분배 알고리즘을 적용하고 공간적 변화의 대표성을 최대화하기 위한 측정체계를 구축하였다. 토양수분이 강우-유출형성과정에 기여하는 기작을 표현하는 유도과정도 전개되었다. 측정은 설마천 유역의 법륜사 우측사면에서 수행되었다. 다중 측정망의 운영을 통하여 시공간적으로 변화하는 토양수분 자료를 획득하였다. 습한 조건에서 토양수분이 토양수분 추정 알고리즘과 비교적 높은 상관도를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 하절기에 집중되어 있으며 최근 이상강우와 기상이변에 따른 집중호우 발생으로 여를철 탁수 문제 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 과거 '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선과 같은 태풍 및 장마에 의해 탁수 유입이 급증되어 수중 탁도가 높아지며 저수지 탁수 문제가 발생하였다. 특히 우리나라 경우 하천 및 저수지에서 물 사용량의 대부분을 이용하고 있기에 탁수 문제가 장기화 될 시 댐 하류 지역의 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 비용적, 환경적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 파악, 대응을 위한 탁수 모의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS, 탁도 데이터가 필요하며 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있다. 하지만 현재 측정의 경우 채수를 통한 점단위의 측정으로 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있다. 이러한 데이터 취득의 한계로 기존 조사를 통한 탁도-SS 관계식을 통해 탁수를 예측하고 있으나 과거 2003년 이후 자료를 바탕으로 산정된 식으로 불확도가 존재한다. 탁수 모의 정확도 개선을 위한 데이터 해상도 및 탁도-SS 관계식 문제를 해결 하기 위해 기존 데이터 분석을 통한 미계측 기간에 대한 보간을 필요로 하며 현장 계측을 통한 탁도, SS 자료를 취득하여 탁도-SS 관계식을 최신화 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 탁도를 측정 센서 YSI와 SS 측정센서 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry)를 활용하여 자료를 취득하고 탁도-SS 산정식을 최신화 하였다. 또한 기존 국가 수질 측정망 데이터 및 기상 자료 데이터를 취득하여 데이터 분석을 통해 미계측 기간에 대한 데이터를 보간하여 탁수 모의 입력자료를 개선하였고 이를 기반으로 탁수 모의 정확도를 개선하고자 하였다.