• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.379-379
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• 2019

환경부 홍수통제소에서는 효율적인 수재해 관리 및 안정적 용수공급을 위해 댐 보 연계운영협의회를 운영 중에 있으며, 이를 위해 다목적댐, 용수댐, 농업용저수지 및 다기능보 등 다양한 시설물 운영현황을 관리하고 있다. 그 중, 강수량은 각 시설물들의 운영에 근간이 되고 수재해에 직접적인 영향을 미침에 따라 가장 우선시 관리되는 항목이다. 그러나 시설물별 강수량 활용 기준이 상이하여 가뭄 상황 시 많은 혼란이 야기되고 있다. 예를 들어 섬진강유역에 가뭄이 발생하였고 그 원인으로 A댐 운영자가 해당일로부터 과거 30일 평년대비 강수량, B저수지 운영자가 당년 1월부터 현재까지 누적강수량의 평년대비 강수량을 제시하는데 가용자료 기간이 달라 가뭄에 기여한 강수상황을 구체적으로 인지하기가 어렵다. 한편, 기상청에서는 수문기상가뭄정보시스템 개발을 통해 우리나라 전역에 기상학적 가뭄정보를 제공하고 있다. 다만 다양한 가용자료 기간 구분에 따라 많은 지수들이 제공되고 있어(예: SPI3, 6, 9 등) 가뭄판단 및 예측에 있어 많은 혼돈이 야기되고 있다. 결국, 수자원관리자는 다양한 기상학적 가뭄정보들 중에서 관할 유역 및 시설물에 적합한 자료를 활용할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 댐과 농업용저수지 가뭄판단을 위한 강수량 활용 적정 지속기간을 도출하고자 한다. 이를 위해 각 시설물 상류에 위치한 강수량자료를 수집하고, 유역평균강수량을 계산하였다. 강수량을 30일 단위로 720일까지 매일 누적기간 강수량자료를 예년대비 값으로 변환하였고, 댐과 농업용저수지는 일 단위 예년대비 저수량 값을 활용하였다. 적정 지속기간 분석을 위해 상관성 분석 및 ROC 분석을 수행하였으며, 그 결과 여름철에는 지속기간 1~3개월 강수량, 나머지 기간에서는 지속기간 9개월 강수량 활용이 적절한 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 시설물 가뭄관리(운영 및 예측)에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.6
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• pp.565-577
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• 2016

The objective of this study is to propose a method for computing the Natural Drought Index (NDI) that does not consider man-made drought facilities. Principal Component Analysis (PCA) was used to estimate the NDI. Three monthly moving cumulative runoff, soil moisture and precipitation were selected as input data of the NDI during 1977~2012. Observed precipitation data was collected from KMA ASOS (Korea Meteorological Association Automatic Synoptic Observation System), while model-driven runoff and soil moisture from Variable Infiltration Capacity Model (VIC Model) were used. Time series analysis, drought characteristic analysis and spatial analysis were used to assess the utilization of NDI and compare with existing SPI, SRI and SSI. The NDI precisely reflected onset and termination of past drought events with mean absolute error of 0.85 in time series analysis. It explained well duration and inter-arrival time with 1.3 and 1.0 respectively in drought characteristic analysis. Also, the NDI reflected regional drought condition well in spatial analysis. The accuracy rank of drought onset, termination, duration and inter-arrival time was calculated by using NDI, SPI, SRI and SSI. The result showed that NDI is more precise than the others. The NDI overcomes the limitation of univariate drought indices and can be useful for drought analysis as representative measure of different types of drought such as meteorological, hydrological and agricultural droughts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.498-498
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• 2018

가뭄으로 인해 발생할 수 있는 가장 심각한 피해는 용수 부족으로 인한 수자원 시스템의 용수공급 실패이며, 따라서 가뭄 위험도는 사용 가능한 용수의 부족과 관련하여 정량화되어야 한다. 이러한 맥락에서 수자원 시스템의 가뭄 위험도를 평가하기 위해 주로 신뢰도(reliability), 회복도(resiliency) 및 취약도(vulnerability)와 같은 세 가지 이수안전도 평가지표가 사용된다. 이러한 평가지표는 각각 용수공급 실패가 평균적으로 얼마나 자주 발생하는지, 얼마나 오래 지속되는지, 또한 어느 정도의 규모로 발생하는지를 위험도를 정량화하는 것으로, 용수공급 실패사상의 빈도, 지속기간 및 심도를 나타낸다. 본 연구에서 DRI(Drought Risk Index)는 신뢰도, 평가도 및 회복도의 가중평균값으로 정의되며, 이는 지속기간과 심도를 변수로 하는 이변량 가뭄빈도해석과 같은 변수를 공유한다. 본 연구에서는 두 가지 형태의 DRI 를 이용하여 지역 가뭄 위험도 평가 기준 산정 방안을 제시하였다. DRI_O(observed DRI)는 용수부족 시계열을 통해 산정된 공급실패 사상으로부터 산정되며, DRI_D(designed DRI)는 이변량 빈도해석을 통해 산정된 특정 지속기간을 갖는 확률가뭄심도로부터 계산된다. 기후변화 시나리오를 이용해 DRI_O 를 산정함으로써 미래의 이수안전도를 예측할 수 있으며, 이를 DRI_D 와 비교하여 지역의 용수부족으로 인한 가뭄 위험도를 산정하는 방법을 제안하였다. 또한 기존에는 주로 과거 최대 가뭄사상을 목표안전도로 설정하였으나 DRI_D 를 이용하여 보다 현실적인 목표안전도를 설정할 수 있다. 낙동강 권역의 10 개 중권역의 10 개 기후변화 시나리오를 대상으로 분석을 수행한 결과 병성천 유역과 형산강 유역이 각각 최저 및 최고 위험도를 갖는 것으로 분석되었으며, 지역 안전도 기준은 평균적으로 재현기간 5-20 년 사이의 범위를 갖는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.389-389
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• 2011

과거의 무분별한 수자원 개발에 따른 자연환경파괴로 인해 점차 대규모 다목적댐의 건설과 같은 신규 수자원 개발이 쉽지 않은 상황이지만, 여전히 댐은 유한의 수자원을 적극적으로 확보하기 위한 가장 대표적인 방법으로서, 안정적인 용수 확보를 통한 물부족의 해소와 효율적인 운영을 통한 홍수와 가뭄 피해 예방을 위해 중요한 역할을 해오고 있다. 댐의 건설로 인해 하류측 본류에서는 과거와 같은 유량의 극심한 계절적인 편차는 감소되었으며, 가뭄이나 홍수에 대한 피해 규모도 저감되었다고 볼 수 있다. 댐 건설에 따른 수문학적 변화에 대한 분석은 실제 댐 건설 전후의 장기적인 관측자료를 비교하는 것이 가장 정확한 방법이나, 대부분 관측자료가 전무하거나 충분하지 못하기 때문에 일반적으로 모델링을 통해 장기간의 유출자료를 추정한 후 이를 기반으로 그 영향을 평가하고 있다. 모델링 방법으로는 과거부터 오랫동안 국내 수자원 해석 및 계획에 폭넓게 활용되고 있는 TANK 모형을 비롯하여, SSARR, NWS-PC, TOPMODEL, HSPF, PRMS, SLURP, SWAT, MIKE-SHE 등 다양한 모형들이 적용되고 있다. 이 중에서 SWAT은 유역의 수문 수질의 시공간적인 해석 및 관리, 그리고 미래 유역환경변화에 따른 영향 평가 등을 위해 국내는 물론 국제적으로도 많이 적용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 국내 유역 특성에 적합하도록 개선한 SWAT-K 모형을 이용하여, 금강유역에서의 대청댐 및 용담댐의 운영과 인위적인 용수 이용에 따른 유출량, 증발산량 및 지하수 함양량 등의 수문성분의 변화를 분석하였다. 대청댐의 건설과 유역내 용수 이용으로 인해 하류측 공주지점에서의 유출량은 자연상태에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, 지하수 함양량과 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.8
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• pp.617-628
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• 2021

Drought is a major natural disaster that causes serious social and economic losses. Local drought forecasts can provide important information for drought preparedness. In this study, we propose a new machine learning model that predicts drought by using historical drought indices and meteorological data from 10 sites from 1981 to 2020 in the southeastern part of the Korean Peninsula, Busan-Ulsan-Gyeongnam. Using Bayesian optimization techniques, a hyper-parameter-tuned Random Forest, XGBoost, and Light GBM model were constructed to predict the evaporative demand drought index on a 6-month time scale after 1-month. The model performance was compared by constructing a single site model and a regional model, respectively. In addition, the possibility of improving the model performance was examined by constructing a fine-tuned model using data from a individual site based on the regional model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.4
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• pp.279-289
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• 2019

Unlike other natural disasters, drought is a reoccurring and region-wide phenomenon after being triggered by a prolonged precipitation deficiency. Considering that remote sensing products provide consistent temporal and spatial measurements of precipitation, this study developed a remote sensing data-based drought outlook model. The meteorological drought was defined by the Standardized Precipitation Index (SPI) achieved from PERSIANN_CDR, TRMM 3B42 and GPM IMERG images. Bayesian networks were employed in this study to combine the historical drought information and dynamical prediction products in advance of drought outlook. Drought outlook was determined through a decision-making model considering the current drought condition and forecasted condition from the Bayesian networks. Drought outlook condition was classified by four states such as no drought, drought occurrence, drought persistence, and drought removal. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis were employed to measure the relative outlook performance with the dynamical prediction production, Multi-Model Ensemble (MME). The ROC analysis indicated that the proposed outlook model showed better performance than the MME, especially for drought occurrence and persistence of 2- and 3-month outlook.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.354-354
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• 2019

기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.4
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• pp.317-326
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• 1997

The Palmer Drought Severity Index has been ectensively used to quantitatively evaluate the drought severity at a location for both agricultural and water resources management purposes. In the present study the Palmer-type formula for drought index is drived for the whole country by analyzing the monthly rainfall and meteorological data at nine stations with a long period of records. The formula is then used to compute the monthly drought severity index at sixty-eight rainfall stations located throughout the country. For the past five significant drought periods the spatial variation of each drought is shown as a nationwide drought index map of a specified duration from which the relative severity of drought throughout the country is identifiable for a specific drought period. A comparative study is made to evaluate the relative severity of the significant droughts occurred in Korea since 1960's. It turned out that '94-'95 drought was one of the worst both in the areal extent and drought severity. It is found that the Palmer-type formula is a very useful tool in quantitatively evaluating the severity of drought over an area as well as at a point. When rainfall and meteorological forecast become feasible on a long-term basis the method could also be utilized as a tool for drought forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.411-411
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• 2015

유량예측의 가장 주된 목적은 가뭄과 홍수와 같은 수해방지를 위해 통합수자원관리를 수행하는데 있다. 이런 유량예측을 위해 다양한 기법들로 예측이 수행되고 있으며, 예측기간과 필요 정확도에 따라 초단기, 단기, 중 장기 예측 등으로 구분할 수 있다. 유량예측에 사용되는 기법들은 기후변화 시나리오와 같이 예측된 강우자료를 이용하여 유출량을 예측하는 방법이 있으며, 통계적인 방법으로 과거자료들을 활용하여 미래의 유량을 예측하는 방법이 있다. 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 금호강 유역의 월 단위(30일) 유량을 예측하고자 한다. 앙상블 유량예측기법(ESP; Ensemble Streamflow Prediction)이란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열 앙상블을 강우-유출모형에 입력하여 유출량을 앙상블로 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거 강우 관측기록, 미래 강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출 앙상블을 생산해내게 된다. 월 유량을 예측하기 위해서 금호강 유역의 1988년에서 2014년까지 27년간 대구, 영천, 포항 관측소의 기상자료를 수집하였으며, 금호강 표준유역에 해당하는 19개 유역으로 분할하여 모의에 이용하였다. 금호강 유역에 티센망을 적용하여 각 표준유역별로 강우량을 조합하여 2013년까지 모의에 적용하였으며, 이는 과거자료로 사용하였다. 유량예측에 사용되는 강우자료를 생성하기 위해서 26년간 일강우를 이용하였다. 예를 들어 2014년 12월을 예측한다면 11월까지 관측된 유역초기 조건을 가지는 수문모형의 12월 기상입력자료로써 현재 유역에서 발생 가능성이 있는 동일 유역의 과거 1988년부터 2013년까지의 12월 기상자료들을 사용하는 방법이다. 1988년부터 2013년까지 26개 12월 기상자료를 사용하므로 유량예측결과 또한 26개가 주워진다. 계산된 26개의 유량앙상블이 적용된 유역에서 12월에 발생 가능한 유출량의 모음이 된다. 시나리오결과를 수자원관리에 활용하기 위해서 초과확률로 분석하였으며, 이런 분석의 결과는 향후 가뭄과 홍수 같은 수해방지를 위해 수공구조물의 운영에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.