Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.107-107
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2020
본 연구의 목적은 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 강우-유출 과정을 해석하고, 초고층 건물이 강우-유출 과정에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 초고층 건물을 고려하기 위해 건물의 지붕과 벽면을 각각 독립적인 소유역이라 가정하여 분석을 수행하였다. 특히, 건물의 벽면 소유역에는 바람의 영향을 받아 비스듬하게 내리는 강우를 입력자료로 적용하였다. 각 소유역에서 발생하는 유출은 shot noise process 기반 강우 유출-모형으로 모의되었다. Shot noise process 기반 강우-유출 모형을 이용하여 초고층 건물의 벽면과 지붕에서 발생하는 유출을 독립적으로 모의할 수 있었다. 실험실 환경에서 건물 모형이 존재할 때의 강우-유출 과정을 관측하였으며, shot noise process 모형으로 모의한 유출수문곡선과 관측 유출수문곡선이 유사한 특성을 보이는 것을 알 수 있었다. 서울시 강남구에 위치한 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 유출수문곡선을 유도해본 결과, 첨두유출량이 기존 유출수문곡선과 최소 6.5%에서 최대 67.5%까지 차이나는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 초고층 건물이 다수 존재하는 도시유역의 강우-유출 해석 결과의 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
홍제천 유역의 비점오염원 유출부하를 분석하기 위해 강우시 하천 유량 및 수질 발생 특성, 유출고 및 유출계수 분석, 비점오염원 유출부하특성 및 원단위 산정 등에 대하여 연구하였다. 유량 및 유량가중평균농도의 경우 각 조사 시기별 강우사상에 많은 영향을 받아 크게 증가하였다가 감소하는 경향을 나타내고 있으며, 강우 1차$\~$3차 조사시기 동안 상류에서 하류로 유하 할수록 농도의 변화가 일정하지 않은 것으로 나타났다. 지점별 유출계수를 살펴보면, 구기천 및 신영천 유역 중 투수층인 산지지형이 넓게 분포되어 있어 유출계수가 낮게 산정되었으며, 구간별 배수구역 면적을 고려한 강우시 비점오염원 부하를 산정한 결과를 살펴보면 SS의 유출부하가 높게 나타나 부유물질의 주된 성분이 생물학적으로 분해 가능한 성분이기보다는 하상 퇴적물질 및 생물학적으로 난분해성 유기물질일 것으로 사료된다.
Lee Sang Jin;Hwang Man Ha;Ko Ick Hwan;Lee Bae Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.633-637
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2005
강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.724-727
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2008
수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.232-232
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2023
고속도로 및 편의시설 건설로 불투수층의 면적이 증가하여 강우 시 고속도로 및 편의시설에서 발생하는 오염원에 의한 하천의 수질 영향도 커지고 있다. 특히 휴게소에서는 자동차의 급가속, 급감속으로 더욱 많은 분진과 오염물질이 발생할 수 있으며 타이어 마모 입자, 자동차 배기가스, 중금속 및 오일류 등이 휴게소나 도로 지표에 집적되어 있다. 이렇게 발생한 오염물질은 우기에 강우와 함께 불투수면을 침투하지 못하고 배수로를 통해 유출되어 인근 하천의 수생태 및 토양의 주요 오염원으로 작용하고 있다. 이에 따라 고속도로 및 인근 휴게소의 비점오염 저감대책이 필요하며 효율적인 비점오염원 저감을 위해 장기적인 모니터링, 지속적인 자료 수집 및 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강원지역 고속도로 및 인근 휴게소에서 강우 시 강우유출수 모니터링을 통해 강우유출수 유량가중평균농도 (Event Mean Concentration) 산정하고 강우유출수 수문곡선 (hydrograph)을 작성하였다. 또한 강우사상에 따른 분석항목별 초기세척효과(First Flush Effects)와 오염부하량을 산정하였다. 추가적으로 차량 기인 입자를 확인하기 위해 μ-FT-IR 현미경 분석 실험을 하였다. 모니터링 장소는 휴게소 및 고속도로 일원이며, 모니터링은 선행무강우일수 2일 이상, 강우량 10mm 이상일 때 실시하였으며 2022년 6월부터 10월까지 총 4회 실시하였다. 모니터링 결과 타이어 및 브레이크 패드 마모와 관련된 중금속인 Zn, Cu, Pb 등의 중금속이 높게 분석되었으며 이러한 중금속의 오염부하량 역시 높게 산정되었다. 강우유출수 수문곡선에서 강우 초기 오염물질의 세척효과가 나타났다. MFFn 산정 결과 강우 30% 구간에서 초기세척효과를 보였다. μ-FT-IR 현미경 분석 결과 PE (Polyethylene)가 가장 많이 검출되었고 PP (Polypropylene), PS (Polystyrene) 순으로 검출되었다. 이러한 강우유출수 모니터링 데이터는 향후 고속도로 휴게소 및 고속도로 주변 오염저감 시설 설치 및 사회적 동참을 위한 타당한 근거 확보를 위한 기초자료로서 제공될 수 있을 것이다.
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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2012.05a
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pp.888-888
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2012
본 연구는 3년(2008~2011년)간의 연구기간동안 저탄장에서 발생하는 유량과 수질농도를 분석하여 저탄장의 비점오염 유출특성을 파악하고자 하였다. 연구지점은 강원도 태백시에 위치한 가행 광산으로써 광산작업으로 인해 생산되는 비축탄(석탄과 광재)을 저장하는 대규모 저탄시설이다. 저탄장에는 강우로 인해 발생하는 강우유출수의 오염물질 배출량을 줄이기 위해 콘크리트 배수로와 침사지 시설이 설치되어 있다. 침사지를 거쳐 하천으로 유입되기 전에 강우유출수의 모니터링을 위해 모니터링 시설(유량계, 자동수질시료채취기, 강우량계)을 설치하여 유량과 농도를 측정하였다. 또한 정확한 강우량 측정을 위해 자기우량계를 설치하였다. 연구결과 강우에 의해 유출이 발생한 최저 강우량은 6.0 mm 인 것으로 나타났으며, 강우사상의 강우량은 6.0~248.4 mm의 범위로 나타났다. 이때 평균 강우강도는 0.6~13.1 mm/hr 인 것으로 나타났으며, 강우에 발생한 강우유출수의 유출률은 0.02~0.40으로 나타났다. 저탄장의 경우 저탄장의 표면을 비닐 캔버스로 덮어두기 때문에 불투수층이 많아 6.0 mm 정도의 적은양의 강우가 발생해도 유출이 발생하는 것으로 나타났다. 각 강우사상의 EMC 농도는 SS 6.5~712.3 mg/L, $COD_{Cr}$ 11.6~263.9 mg/L, $COD_{Mn}$ 3.4~106.8 mg/L, $BOD_5$ 1.0~56.0 mg/L, TN 0.145~5.600 mg/L, TP 0.101~2.526 mg/L, DOC 0.6~22.0 mg/L로 나타났다. 저탄장에서 측정된 수질농도는 기존 가행 광산에 관한 연구에 비해 SS 농도가 낮게 산정 되었으며, 이는 저탄장에 설치되어 있는 침사지 시설의 영향인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 저탄장에서 발생하는 비점오염원의 유출특성을 파악하고, 모델링이나 환경정책에 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 강우량, 면적, 피복율 또는 침사지 시설 등의 영향에 대한 추가적인 모니터링을 통한 다각적인 분석의 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.299-299
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2021
본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.
Lee, Hyo Jin;Yang, Jun Seok;Park, Ki Bum;Ahn, Seung Seop
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.338-338
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2018
최근들어 지속적인 연강수량의 부족으로 인해 댐 유역의 저류량이 감소하여 해마다 용수부족에 대한 위험성이 높아지고 있다. 댐으로 유입하는 유량은 댐 상류유역의 강우에 의해 발생되는 직접유출과 간접유출에 의해 저류되지만 실제 댐 유량에 크게 기여하는 부분은 유효강우량이상으로 많은 비가 오는 집중호우나 태풍등에 의한 강우로 인해 댐으로 유입되는 유량이다. 그러나 비가오는 기간은 점차 줄어들고 강우의 돌발성은 더욱 증가되고 있어 실제 무강우기간이 길어짐에 따라 토양으로 침투되는 양은 많아지고 댐으로 유입되는 유량의 변화는 과거에 비해 커질 수 있는 현실이다. 본 연구에서는 안동댐 유역의 강우관측소에서 발생한 홍수사상에 대한 유역평균강우를 산정하고 안동댐으로 유입되는 유량을 검토하여 강우와-유출고를 비교검토하여 무강우일수와 유출고와의 관계를 검토하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1787-1791
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2006
수공 구조물 설계를 위한 설계홍수량의 산정은 실측홍수량의 빈도해석을 통해 빈도별 설계 홍수량을 결정하는 것이 가장 바람직하나, 관측 홍수량 자료의 부족으로 인해 대상 유역의 강우량을 강우-유출 모형에 입력하여 설계 홍수량을 구하는 것이 일반적이다. 이러한 목적을 위해 이용되는 강우-유출 모형의 효과적인 적용을 위해서는 적절한 모형 매개변수의 결정이 매우 중요하며, 이를 위해 주로 이용되는 GIS 프로그램의 경우에는 적절한 격자 크기의 결정이 매개 변수 및 홍수량의 산정에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출 모형인 TOPMODEL을 이용한 분석을 실시하였으며, 격자 크기의 변화에 따른 홍수량의 변화를 실측 홍수량과 비교 분석하였다. 분석 결과 괴산댐 유역 의 경우 격자 크기 $100{\times}100m$일 때 추출된 지형학적 매개변수를 이용해서 모의한 유출량이 실측 유량과 가장 근접한 것으로 분석 되었으며, 격자 크기에 따른 홍수량의 변화를 파악할 수 있었다. 추후 대상 유역을 확대한 연구를 통해 유역특성에 따른 격자 크기 결정 기준이 수립된 다면 분포형 강우-유출 모형의 신뢰성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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