• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.184-184
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• 2020

수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.87-87
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• 2017

최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2023

우리나라 농촌 지역의 농업용저수지는 유역면적이 작고 홍수 도달시간이 짧아 홍수 대응에 어려움이 있으며, 대부분의 농업용저수지는 용수공급 목적으로 건설되어 홍수 대응능력이 부족한 실정이다. 한국농어촌공사는 수자원, 재난재해 등 농촌용수 관련된 다양한 정보의 통합관리를 위한RAWRIS(Rural Agricultural Water Resource Information System)을 운영하고 있으나, 소하천 및 농촌 지역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 노력은 도시 지역의 대하천 유역과 비교하여 여전히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 과학적 재해관리를 위해 RAWRIS의 홍수량 산정기술을 개선하고, 저수지 홍수예경보에 필요한 기상청 초단기 강우예측자료의 활용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 농어촌공사에서 관리하는 농업용저수지 중 홍수배제시설인 레디얼게이트가 설치된 농업용저수지 30개소를 대상으로 해당 저수지의 수위계측 정보, 수문 방류 정보 등 저수지 홍수관리 현황을 조사하였다. 다음으로 농어촌공사가 운영 중인 RAWRIS의 홍수량 산정과정을 검토하여, 기존 RAWRIS에 CN값이 미설정된 저수지 유역의 CN값을 설정하였으며, 유역의 강우량 및 유효우량 산정 알고리즘 개선하고 저수지 유역별 강우-유출모형의 대표 매개변수를 제시하였다. 마지막으로 기상청에서 제공하고 있는 초단기 강우예측자료의 활용성 평가를 위해 기상청 강우예측자료와 저수지 유역의 면적평균강우를 비교하였으며, 예측 및 관측강우에 의한 홍수유입량을 산정하여 그 결과를 비교하였다. RAWRIS 홍수량 산정기술의 개선 효과를 검토한 결과, 예당저수지의 경우에는 첨두유량백분율 오차가 최대 50 % 이상, 결정계수(R2)가 최대 0.6 이상 개선된 것으로 나타났다. 다음으로 초단기 강우예측자료의 활용성을 평가하기 위해 RAWRIS에 제공되는 기상청 강우예측자료와 관측강우자료을 비교한 결과, 초단기 예측강우자료는 정량적, 정성적 신뢰도의 문제가 있어, 농업용저수지 홍수예측시스템에 그대로 적용하는데에는 무리가 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 물과 미래
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• 제26권2호
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• pp.99-105
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• 1993

호우발생전의 기상상태, 유역의 저류상태 그리고 과거의 패턴을 반영한 실용성 있는 홍수 예보모형을 제안하였다. 호우 예보는 구름 물리학을 토대로한 지점 호우 예보 모형을, 유출예측은 저류함수모형을 채택하였다. 홍수 예보 모형의 입력 변수는 예보 발령 시점의 지상 기온, 지상 기압, 지상 이슬점 온도 그리고 유출점의 초기 유량이다. 홍수 예보 모형의 매개 상수는 과거의 홍수 사상이 갖는 최적 상수들의 산술평균값으로 하였다. 유출률은 홍수 초기 유량을 지표로 하여 예측될 수 있게 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.948-952
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• 2005

본 연구는 우리나라 강원도 북동부 산지유역의 봄철 하천유출량에 영향을 주는 융설에 관련하여, 장기 유출 모형의 융설 모의시 융설 관련 매개변수 추정 및 정량화에 기본이 피는 적설 분포 지역 및 적설심 추출기법을 제시하였다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 소양강 유역에 대하여 2002년 11월부터 2003년 3월까지의 적설분포를 추출한 후, 추출 결과와 유역 인근 7개 기상관측소의 최심적설심 자료와의 중첩을 통하여 적설심을 추출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.129-133
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• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.231-235
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• 2009

본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1017-1021
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• 2009

일반적인 설계 홍수량 산정 절차는 분석하고자 하는 대상유역의 수문자료 중 홍수량 자료가 존재하지 않을 경우 강우빈도해석을 실시하고, 만약 홍수량 자료가 존재한다면 유출을 통계분석하여 홍수빈도 해석을 실시하여야 한다. 본 연구에서는 1999$^{\sim}$2008년까지 수위-유량 관측을 실시하여 유출자료를 비교적 충분히 보유하고 있는 서울시 관내 지방하천인 우이천 유역을 대상으로 수위-유량관계곡선을 작성하여 과거 호우사상을 토대로 강우-유출모형의 매개변수를 최적화하였으며, 최적화된 모형을 이용하여 기상청관할 서울지점 시간강우관측 자료를 입력 자료로 유출모의를 실시하였다. 모의된 홍수량계열과 관측유량계열을 사용하여 연최대홍수계열을 구축한 후 홍수빈도해석을 실시하였다. 분석결과 기존의 '확률강우량-단위도' 방법에 비하여 불확실성이 제거된 확률홍수량 추정치의 결과를 얻을 수 있었다.