• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2021

본 연구에서는 격자기반 분포형 수문모델링을 통해 하천갈수량을 추정하고자 한다. 분포형 수문모형은 단방향흐름 알고리즘에 의한 토양 물수지식을 기반으로 개발되었으며 운동파(kinematic wave) 이론을 적용하여 지표 및 지표하 유출을 모의한다. 또한, 격자별로 수문학적 물수지요소인 차단량, 증발산량, 침투 및 침루량, 지하수충전량 등을 계산하며, 댐·보 방류량을 해당 지점 격자의 물수지에 적용할 수 있도록 개발하였다. 본 모형은 2개의 다목적댐과 3개의 다기능보가 위치한 금강유역(9,645.5 km²)에 적용하였으며, 유역 면적과 하천 유속을 고려하여 1 km × 1 km 격자를 구성하고 10분 간격으로 2013년부터 2020년까지 수문모의를 진행하였다. 모형의 입력자료로 유역 인근의 12개 기상관측소로부터 시단위 기상자료를 구축하였으며, 모형의 검보정은 일단위 관측유량(Q), 플럭스 타워 증발산량, 실측 토양수분 및 지하수위 자료를 구축하여 활용하였다. 댐 및 보 지점에 대해 Q와 1/Q로 검보정을 수행한 결과, 평균 결정계수(R²)는 댐 지점에서 0.53~0.65, 보 지점에서 0.46~0.69의 값을 나타냈으며, Nash-Shtcliffe efficiency(NSE)는 댐 지점에서 0.46~0.55, 보 지점에서 0.31~0.65의 값을 나타냈다. 공간 보정을 위해 증발산량, 토양수분, 지하수위에 대한 검보정을 수행할 예정이며, 유황곡선을 활용하여 하천차수, 토양속성 및 토지이용에 따른 하천갈수량을 분석할 예정이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2022

기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.138-138
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• 2020

본 연구에서는 우리나라에서 발생하는 무유출량을 고려하는 확률기반 격자형 수문 모형을 용담댐 유역에 구축하였다. 용담댐 유역은 무유출량이 종종 나타나는 간혈하천 (Ephemeral catchment) 유역으로 우리나라의 많은 유역들이 여기에 해당한다. 격자형 수문 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하여 라우팅 모형과 결합하였다. 무유출량을 표현하기 위해서 본 연구에서는 검열된 오류 모형 (censoring error model)을 사용하였다. 구축한 오류 모형과 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형의 비교를 하였으며 이를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두 개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형이 더 적합한 결과를 보여주며 무유출의 빈도 증가에 따라 효율이 증가하는 것을 보여 준다. 그리고 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 표현하여 현실적이지 못한 수문 모델링을 표현한다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과는 간헐하천 유역에 대한 고려가 우리나라에 수문 모델 구축에 있어서 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.437-450
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• 2020

본 연구에서는 우리나라의 기후 특성의 영향으로 종종 발생하는 무유출량의 간헐하천 유역(Ephemeral catchment)에 확률기반 격자형 수문 모형을 구축하였다. 격자형 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하였으며 라우팅 모형의 결합으로 격자형 강우-유출 모형을 구축하였다. 확률 모형의 표현을 위하여 에러 모형을 결합시켰으며 간헐하천 유역에 적합하게 표현하기 위해서 검열된 오류 모형(censoring error model)을 사용하였다. 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형과의 비교를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 먼저 과거 주된 연구와 유역에 대한 검토를 통하여 그 필요성을 논하였으며 우리나라에서 수문 모형에 많이 사용되는 용담댐을 선정하여 수문 모형을 구축하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형의 사용이 더욱 적합한 결과를 보여주는 것을 확인하였다. 이 과정에서 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 상당히 표현하였으며 이는 현실이지 못한 수문 모델링의 표현을 의미한다. 본 연구에서는 또한 두 모형의 심층적인 비교를 위하여 심화된 간헐하천 유역을 구축하고 수문 모델링을 하였다. 결과적으로 무유출의 빈도 증가에 따라 무유출량을 고려하는 검열된 오류 모형의 효율이 증가하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 얻은 결과는 우리나라의 수문 모델링에 있어서 간헐하천 유역에 대한 고려가 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• 한국습지학회지
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• 제6권3호
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• pp.47-54
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• 2004

본 연구에서는 수리 수문학적인 이론을 근거로 수질모델링을 위한 유달 오염부하량 산정방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 격자기반으로 구성되어 있으며, 최대 경사 방향으로 일어나는 지표면 유출을 추적함으로써 유달부하량을 계산하게 된다. 또한 GIS 및 DEM 자료를 이용함으로써 공간적으로 분포된 배출 오염부하량, 지형, 경사, 토양특성, 토지이용 등을 고려할 수 있다. 이를 통하여 수질에 영향을 미치는 다양한 토지이용방법 및 유역관리방식의 대안에 대한 평가가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.381-392
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• 2011

본 연구는 하천 유역에 대한 수문분석의 대표적인 요소인 유출량과 오염부하량을 추정하는데 있어서 기존의 수문학적 모델링 방법과는 달리 GIS분석기법을 적용하였다. 분석을 위한 기본 자료로는 토양도, 토지이용도, 수계도, 강수량 등의 유역형태 및 기상학적 특성을 정량화한 지리정보자료와 수치표고모형과 같은 지형 자료를 이용하였다. 토양, 토지 이용 인자에 대한 기준값으로는 미국토양보존국(SCS)에서 제시하고 있는 토양 분류 기준 및 유출곡선지수(CN)와 환경부에서 제시하고 있는 토양의 기대평균농도(EMC)를 적용하였다. 고흥군 고읍천 유역의 2010년 7월~8윌의 9개 강우사상에 대하여 유출량 및 오염부하량의 추정값과 실측값을 비교한 결과, 유출량은 평균 3.86%의 차이를 갖으며, 오염부하량은 평균 5.67%의 차이를 갖는 것으로 분석되었다. 그러나 각 강우사상별 분석결과 추정 유출량은 강우량이 적을수록 그 오차가 매우 커지며, 추정 오염부하량은 강우량 및 계절의 변화에 따라 오차량에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 향후 우리나라의 토양 및 토지이용에 적합한 배수 분류기준과 지역별 특성을 고려한 기대평균농도가 제시된다면 보다 정확한 유출량 및 오염부하량의 추정이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2021

다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.