• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.430-430
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• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.42-46
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• 2009

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축의 관심이 늘어나고 있다. 그러나, 기존의 홍수예측 시스템은 강우관측치를 모형의 입력 자료로 홍수유출을 계산하는데, 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과를 이용하여 홍수예경보 시스템을 운영할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지는 한계성을 지니고 있다. 이와 같은 상황에서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 뿐만 아니라 그 활용성을 극대화 시킨다면 수자원분야의 치수기 홍수예측 등에 매우 유용하게 활용될 수 것이다. 이에 본 연구에서는 모형의 입력으로 활용되는 단기 예측강우의 국내 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 예측강우 자료에 대하여 수문학적 정확도 분석을 수행하였으며, 예측강우의 정확도 향상을 위한 편차보정 방법을 개발 적용하였다. 또한 산정된 예측강우를 바탕으로 HEC-1 모델과의 연계방안을 제안하고 이를 이용하여 한강수계 주요 댐유역의 예측유입량을 산정, 댐 운영에 대한 적용성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.127-127
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• 2012

수자원분야에서 강우-유출의 정확한 해석은 홍수분석 및 수자원 이용의 측면에서 중요한 과제이다. 또한, 강우-유출 해석에서 유역의 지형인자 및 수문 매개변수의 산정은 홍수량 산정을 위하여 매우 중요하며, 이와 관련된 연구도 많이 진행되었다. 이에 비하여 홍수량 산정 시 첨두유량 및 첨두시간에 큰 영향을 미치는 소유역 분할에 관한 연구는 최근 들어서야 많이 진행되고 있으며, 다른 강우-유출해석 연구에 비하여 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 유출변화를 분석하기 위하여 시험유역으로 평창강, 청미천, 안동댐 및 임하댐 유역을 선정하였으며, 유출분석 방법으로 집중형 모형인 Clark 방법과 준 분포형 유출모형인 ModClark(Modified Clark) 방법을 이용하여 강우-유출을 모의하였다. 또한, 소유역 분할이 첨두유량과 첨두시간에 미치는 영향을 판단하기 위해 유출 매개변수의 보정과정을 거치지 않고 강우-유출을 모의하였다. ModClark 방법으로 모의 시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하였고, 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용함으로써 모의결과에 대한 정확도를 높이는 한편, 강우-유출 모형에서 소유역의 분할 개수에 따라 모의된 유출 형태의 변화 양상을 검토하고 실측수문곡선과 비교하였다. 소유역 분할에 따른 유출모의 결과 대체적으로 분할개수가 증가함에 따라 첨두유량은 증가하고 첨두시간은 감소하는 경향이 나타났으나, 첨두유량 및 첨두시간 모두 각각 일정분할 개수 이상에서는 변동 경향이 감소하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.200-200
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• 2022

본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.463-463
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• 2018

우리나라의 공공용수역에서는 오염배출규제 및 하수도 정비에 의한 점오염원 부하량의 삭감에 의해 수질개선이 진행되어 왔다. 그러나, 비점오염원부하는 상대적으로 증가하는 경향에 있음에도 불구하고 그것을 실증하기 위한 강우시의 오염부하유출의 관측은 충분히 실시되지 않고 있다. 본 연구에서는 영주댐 유입하천을 대상으로 강우시 유입 오염부하량 파악 및 수질변동모의 예측을 위한 기초자료 획득을 위한 강우시 유입부하량 특성 및 수질영향이 분석되었다. 영주댐의 조사지점은 석표교, 멀내교의 총 2개 지점으로 본류인 내성천, 지류인 토일천에 각각 1곳씩 선정하였다. 유입수 샘플링은 자동모니터링 장치를 설치하여 채수하였고, 유랑조사는 교각에 설치된 자동수위측정기를 이용하여 측정하였다. 조사기간은 누적 강우량 133mm가 내린 2017년 7월 2일부터 5일간 실시하였다. 수질 시료 분석결과, 비강우시대비 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 토일천에서 채수된 시료의 경우 T-P는 비강우시 유입농도보다 최대 60배 높고, T-N은 비강우시에 비해 약 2.3배 높은 것으로 분석되었다. 강우유출 발생 시의 수질은 비강우시의 수질보다 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하였다. 비 강우시 유입되는 영양염류농도에 비해 강우시에는 강우강도에 비례하여 높은 농도의 인과 질소성분이 유입되고 있었고, 댐 저수량의 많은 부분이 강우시의 유입수량으로 채워지는 점을 고려할 때, 강우시 유입 수질이 댐 저수지 수질변화에 큰 영향을 주고 있을 것으로 판단된다. 영주댐 유역의 강우유출 특성은 강우유출이 시작 된 후, 수 시간 이내에 오염물질 농도가 급격히 증가하였고 유량의 증감속도와 유출량은 비례하였다. COD, 질소 계열 및 인 계열 물질의 유량과 비례한 증감을 확인하였다. 이를 통해 강우시 질소와 인의 유출이 강우량과 영향이 있음을 알 수 있었으나, 계절적인 유출 특성의 유무를 무시 할 수 없기 때문에 이에 대한 보다 상세한 조사 및 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.436-436
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• 2021

강원도 춘천시에 위치한 소양호는 북한강 상류수계로서 1973년에 준공된 우리나라 최대의 인공호이다. 소양호는 준공 이후 주변 유역의 인구밀집도가 낮고 오염물질 유입원이 적어 빈영양호의 수질을 보였다. 준공 후 소양호 수질에 영향을 미친 주요 환경요인으로는 1980-90년대 가두리 양식, 1990년대 후반부터 현재까지 지속되는 문제는 상류에서 강우시 발생된 탁수유입이 있다. 이러한 환경 문제로, 소양호에서는 식물플랑크톤 일차생산력, 동물플랑크톤 및 식물플랑크톤 장기변동, 용존산소 일주기 변동, 호수 내 유기물 분포 등의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 가두리 양식장의 철거로 한 가지 요인은 해결되었으나 상류 탁수 유입 문제는 현재까지 진행 중이다. 소양호에서는 매해 여름철 탁수 유입이 지속적으로 발생하고 있으며 부영양화를 초래할 수 있는 주요한 문제이다. 이에 본 연구는 소양호에서의 장기적인 생태계 변동성 연구를 위해 1982년부터 현재까지 월 1-4회 수질 모니터링을 실시 중이며, 수질항목은 SS(Suspended Solids), TN(Total Nitrogen), TP(Total Phosphorus), BOD(Biochemical Oxygen Demands), TOC(Total Organic Carbon), Chl-a(Chlorophyll-a)에 대해 분석을 진행하고 있다. 기존 연구에서는 주-월 단위로 모니터링을 실시하여 강우에 의한 탁수 유입, 타 오염원에 의한 오염물질 및 유기물 유입으로 인한 실시간 수질 변동을 파악할 수 없었으며, 이벤트 발생 이후의 경과만 관찰할 수 있는 한계점이 있었다. 그러나 앞으로의 진행될 연구는 고빈도 센서를 이용하여 실시간 짧은 간격으로 모니터링하여 소양호 수질의 일주기 변동 분석과 오염원 유입과 같은 이벤트 발생 전·후 비교 및 실시간 수질변동에 대해 연구하는 것이며, 기존 데이터와 함께 진행될 연구의 데이터를 활용하게 된다면 소양호에서의 장기적인 수질 변화를 분석하는 데 효과적일 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.168-168
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 전 세계적으로 과거 강우사상에서 확인되지 않는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이에 따른 피해도 증가하고 있다. 미래의 기상학적 변동성 및 기후변화 영향은 지구순환모형 (General Circulation Models, GCM)을 통해 구체화되며 가장 일반적인 기후변화 전망자료로서 활용된다. 그러나 산정된 기후변화 시나리오마다 서로 그 특성에 차이가 있으며 이러한 이유로 다양한 원인으로 인해 큰 변동성을 가지는 미래 극치강우를 하나의 시나리오로 분석하기에는 무리가 있다. 또한 다양한 시나리오를 통해 분석한 결과값이 상이하며 이러한 시나리오별 산정 결과의 차이는 사용자에게 혼란을 야기할 수 있어 이를 하나의 결과로 나타낼 필요성이 있으나 정량적인 대푯값을 얻기 위해 특정 시나리오를 선택하는 것은 신뢰성에 문제가 있다. 본 연구에서는 시나리오들을 정량적 지표에 의거하여 혼합된 하나의 시나리오로 표출하고자 하였다. CORDEX-RCMs 시나리오 중 HadGEM3-RA, RegCM, SNU_WRF 및 GRIMs를 입력 자료로 하여 다중모형앙상블(Multi-Model Ensemble, MME)을 통해 낙동강 유역의 극치강우에 대한 하나의 최적 기후변화 시나리오를 도출하고자 하였으며 계층적 베이지안 (Hierarchical Bayesian Model, HBM) 기법을 통하여 기후변화 시나리오에 내제된 불확실성에 대한 정량적인 해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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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.