• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.795-804
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• 2012

Recently, changes in rainfall intensity and patterns have been causing increasing soil loss worldwide. As a result, the water ecosystem becomes worse and crops yield are reduced with soil loss and nutrient loss with it. Many studies have been proposed to estimate runoff and soil loss to predict or decrease non-point source pollution. Although the USLE has been used for many years in estimating soil losses, the USLE cannot reflect effects on soil loss of changes in rainfall intensity and patterns. The WEPP, physically based model, is capable of predicting soil loss and runoff using various rainfall intensity. In this study, the WEPP model was simulated for sediment yield, runoff and peak runoff using data of 5, 10, 30, 60 minute term rainfall, Huff's method and design rainfall. In case of rainfall interval of 5 minutes and 60 minutes, the sediment and runoff values decreased by 24% and 19%, respectively. The peak rate runoff values decreased by 16% when rainfall interval changed from 5 minutes to 60 minutes, indicating the peak rate runoff values are affected by rainfall intensity to some degrees. As a result of simulating using Huff's method, all values (sediment yield, runoff, peak runoff) were found to be the greatest at third quartile. According to the analysis under various design rainfall conditions (2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 300 years frequency), sediment yield, runoff, and peak runoff of 906.2%, 249.4% and 183.9% were estimated using 2 year to 300 year frequency rainfall data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.5B
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• pp.267-272
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• 2012

To reduce the flood risk caused by unexpected heavy rainfall, many prediction methods for flood have been developed. A major constituent of flood prediction is an accurate rainfall estimation which is an input of hydrologic models. In this study, a regional-scale weather model which can provide relatively longer lead time for flood mitigation compared to the Nowcasting based on radar system will be introduced and applied to the Chongmi river basin located in central part of South Korea. The duration of application of a regional weather model is from July 11 to July 23 in 2006. The estimated rainfall amounts were compared with observations from rain gauges (Sangkeuk, Samjook, and Sulsung). For this rainfall event at Chongmi river basin, Thomson and Kain-Frisch Schemes for microphysics and cumulus parameterization, respectively, were selected as optimal physical conditions to present rainfall fall amount in terms of Mean Absolute Relative Errors (MARE>0.45).

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.185-192
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• 2007

Newly constructed road is a requisite to be able to carry out BMPs (Best Management Practices) under TMDL(Total Maximum Daily Load) program of the Ministry of Environment. BMPs require pollutant source control during road construction and wash off reduction plan as well as maintenance practices subsequent to construction on the purpose of discharging the minimum wash off non-point source pollutants. The objective of this study is to provide supportive discharged data in evaluating the discharged non-point pollutant load from a highway toll gate area. It can be applied to manage non-point source pollutants on roads. The results validate the first flush phenomenon that it is known to be one of the wash off characteristics in paved area. In addition, the load per unit area and load per unit rainfall duration applying EMC are calculated. The mean load per unit rainfall duration is assessed to be $533.7mg/m^2-hr$ for TSS, $396.2mg/m^2-hr$ for COD, $17.0mg/m^2-hr$ for TN, and $4.8mg/m^2-hr$ for TP. These results show the unitload taken from monitoring are higher than the unit load suggested in the TMDL. It is important to adopt real pollutant unit for road to be able to perform BMP successfully.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.68-72
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• 2011

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scaling invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, Neymann-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라 상이하게 나타났으며, 이에 따른 확률홍수량의 변화를 검토해 보는 것은 미래의 치수 측면에서 필요한 작업이라 할 수 있다. 또한 기후 변화의 영향은 시나리오와 GCM에 따라 달라질 수 있기 때문에 향후 다양한 시나리오와 GCM에 따른 확률 강우량 변화를 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.9
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• pp.767-776
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• 2014

Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Floods are one of the most deadly and damaging natural disasters known to mankind. The flood forecasting and warning system concentrates on reducing injuries, deaths, and property damage caused by floods. Therefore, the exact relationship and the spatial variability analysis of hydrometeorological elements and characteristic factors is critical elements to reduce the uncertainty in rainfall-runoff model. In this study, grid resolution depending on the topographic factor in rainfall-runoff models presents how to respond. semi-distribution of rainfall-runoff model using the model GRM simulated and calibrated rainfall-runoff in the Gamcheon and Naeseongcheon watershed. To run the GRM model, input grid data used rainfall (two event), DEM, landuse and soil. This study selected cell size of 500 m(basic), 1 km, 2 km, 5 km, 10 km and 12 km. According to the resolution of each grid, in order to compare simulation results, the runoff hydrograph has been made and the runoff has also been simulated. As a result, runoff volume and peak discharge which simulated cell size of DEM 500 m~12 km were continuously reduced. that results showed decrease tendency. However, input grid data except for DEM have not contributed increase or decrease runoff tendency. These results showed that the more increased cell size of DEM make the more decreased slope value because of the increased horizontal distance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.334-334
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• 2020

우리나라는 서울지역과 수도권 위성도시의 인구분포가 집중되어있으며, 도시지역에 대한 관거 우선 확충에 따라 하수처리구역의 비율이 점차 늘어나고 있다. 초기우수월류에 의한 오염은 비점오염원의 경우로, 발생 및 배출경로가 다양하고 불특정하게 발생한다. 비점 오염원의 유출 농도는 강우 초기에 높게 나타나고, 점차 농도가 낮아지는데, 이러한 강우 특성을 고려하여 오염발생량을 규명하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 중랑천 의정부 지역을 대상지역으로 선정하여, 합류식 하수관거 월류부하를 하수도법 관리수준으로 제어하기 위한 초기우수 처리대상 강우량을 산정하고 강우분포형 및 토지이용도 현황별로 초기월류유량 및 부하특성을 검토하였다. 본 연구에서는 SWMM(Strom Water Management Moder)모형을 적용하여, 매년 홍수기에 발생할 수 있는 다양한 강우분포를 고려하여 대상유역의 토지용도별 합류식 처리구역에 대하여 SWMM 모형의 검·보정 절차를 통해 예측값과 측정값 사이의 상관관계를 분석하였고, 의정부 지역의 초기우수월류 오염부하량의 토지용도에 따른 경향성과, 강우량 및 강우분포, 배수면적에 따른 경향성을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1556-1560
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• 2006

유역 전체의 토양침식량에 대한 토사유출량의 비로 정의되는 토사유출률은 유역의 크기가 커지면 토사가 유출되는 과정에서 퇴적되거나, 저류될 수 있는 지형적인 요인이 많아지게 되어 상대적으로 감소한다. 우리나라 산불지역의 유역에 대량의 토사유출을 제어하기 위해 설치된 여러개의 사방댐을 활용하여 강우사상별 댐 저류지에 퇴적되는 토사량 측정하였다. 실측된 토사유출량과 산지사면을 대상으로 개발된 토양침식 모형인 SEMMA에 의해 예측된 토양침식량과를 비교하여 유역크기에 따른 토사유출률의 관계를 분석하였다. SEMMA는 강우에 의한 토양입자의 분리현상과 지표유출에 의한 세류와 세류간 침식에 의해 발생하는 토양침식량을 산정하지만, 구곡이나, 유역의 수로에서의 침식은 고려하지 않는다. 보편적으로 토사유출률은 1.0을 넘지 않으나, 본 연구에서는 토사유출률이 대부분 1.0을 넘는 결과를 보여 산불 지역의 유역에서는 수로발달과 수로확장에 의한 침식이 심각했다. 토사유출률이 산지 유역이 커짐에 따라 감소하는 경향은 세계의 다른 유역에서의 조사된 결과와 비슷한 결과를 보였으나, 수치적인 차이가 큼을 알 수 있었다. 또한 토사유출률은 강우사상의 크기에도 상관성이 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.991-995
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• 2009

최근 기후변화 등으로 우리나라의 경우 강수일수는 감소한 반면 집중호우의 발생빈도는 증가하고 있다. 실제 가뭄과홍수와 같은 극치사상의 피해가 증가될 가능성과 이러한 재해로부터 인명 및 재산을 보호하고 효율적인 수자원 활용을 위해서는 장기간 강우-유출과정의 정확한 해석이 필수적이다. 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 장기유출을 모의하기 위해 개념적 강우유출모형을 적용하였다. 본 연구의 개념적 강우유출모형은 PDM(Probability Distributed Model)으로 유역을 한 개의 단위구역으로 사용한 집중형(lumped) 모형이고, 분포형 모형에 비하여 간단 (parsimonious)하며 영국의 수자원 및 홍수 관리 목적으로 널리 사용되고 있다. 모형의 검정은 MC(Monte Carlo) 방법과 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 방법을 적용하였으며, NSE(Nash Sutcliffe Efficiency) 목적함수를 사용하여 모형의 성능을 검토하였다. 그 결과, MC 방법과 SCE-UA 방법 모두 NSE의 값 0.9 이상으로 만족할 만한 모의성능을 나타내었다. 분포형 모형에 비하여 적은 수문자료 및 검정변수를 갖는 PDM 모형을 수문자료의 취득이 용이하지 않은 중 소규모 유역에 적용하여 모형의 검정 및 유량산정에 있어 우수함을 확인하였다. 이에 우리나라 전역에 걸쳐 다양한 유역을 대상으로 PDM 모형의 검토가 요구되고, 향후 우리나라의 홍수량 산정 및 수자원 관리에 적용될 수 있다고 판단된다.