• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1143-1157
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• 2020

In this study, a criteria for the SWAT model calibration method in SWAT-CUP which considers multi-site and multi-variable observations was presented. For its application, the SWAT model was simulated using long-term observed flow, soil moisture, and evapotranspiration data in Yongdam study watershed, investigating the hydrological runoff characteristics and water balance in the water cycle analysis. The model was calibrated with different parameter values for each sub-watershed in order to reflect the characteristics of multiple observations through one-by-one calibration, appropriate settings of model simulation run/iteration number (1,000 simulation runs in the first iteration and then 500 simulation runs for the following iterations), and executions of partial and all run in SWAT-CUP. The flow simulation results of watershed outlet point, ENS 0.85, R2 0.87, and PBIAS -7.6%, were compared with the analysis results (ENS 0.52, R2 0.54, and PBIAS -22.4%) applied in the other batch (i.e., non one-by-one) calibration approach and showed better performances of proposed method. From the simulation results of a total of 15 years, it was found that the total runoff (streamflow) and evapotranspiration rates from precipitation are 53 and 39%, and the ratio of surface runoff and baseflow (i.e., sum of lateral and return flow, and recharge deep aquifer) are 35 and 65%, respectively, in Yongdam watershed. In addition, the analytical amount of available water (i.e., water yield), including the total annual streamflow (daily average 21.8 m3/sec) is 6.96 billion m3 per year (about 540 to 900 mm for sub-watersheds).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.378-378
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• 2023

본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1492-1496
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• 2006

수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.264-264
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• 2016

홍수위험의 정도를 표시하기 위한 연구는 다양한 방법으로 진행되어 왔으나, 많은 지역에 수리 및 수문모형을 적용하여 홍수위험을 평가하기에는 매개변수 보정이나 모형의 검정에 한계가 있을 수밖에 없다. 특히, 많은 지역에 대하여 행정구역별로 홍수위험을 평가한다던지, 기후변화에 따른 홍수위험 변화양상을 평가하기 위하여는 더욱 그러하다. 이에 본 연구에서는 기존의 수위관측소에서 관측되어진 유량 자료를 적극 활용하여 시강우량과의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식을 구축하고 홍수위험을 평가할 수 있도록 시도하였다. 홍수피해는 하천의 유량 증가가 가장 직접적인 원인이 될 수 있으며, 비교적 하천정비가 잘 이루어진 우리나라의 경우는 하천정비 시 설정한 계획홍수량과 호우에 따라 발생되는 첨두유량을 비교하여 홍수피해 발생여부를 판단할 수 있을 것이다. 하천의 첨두유량 값은 복잡한 유역특성이나 수문특성에 의하여 결정되지만, 결국은 시간별 순간 최대강우량의 조합에 의하여 크게 좌우 되는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 일부 행정구역별 대표 수위관측소를 정하고, 각 지점의 최근 10년 동안의 하천유량 관측자료를 이용하여 단일 호우사상의 1시간, 2시간, 3시간, 5시간, 10시간, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 순간최대강우량과 첨두유량 사이의 다중회귀분석을 실시하여 유의한 통계값을 보이는 자료끼리 회귀방정식을 구성하도록 하였다. 다중회귀분석은 각 하천 지점별로 해당 하천의 수리특성이 일정하게 유지되어진 기간 동안만을 선정하여 분석하였으며, 유량자료 가운데 각 지점에서 관심수위 이상으로 유량이 크게 증가하였던 호우사상만을 사용하였다. 회귀분석 결과, 매우 의미 있는 회귀방정식의 도출이 가능하였는데, 의정부시 신곡교의 경우는 1시간, 10시간, 1일 강우량으로부터, 광주시 경안교 지점의 경우는 3시간, 1일, 10일 강우량으로부터, 양평군 흑천교 지점의 경우는 10시간, 3일 강우량으로부터 각각 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식이 높은 유의성을 보이는 것으로 나타나, 유역면적이나 도달시간 등의 유역특성을 어느 정도 반영하고 있는 회귀방정식이 도출된 것으로 판단되었다. 이와 같은 회귀방정식에 의하여 예상되어지는 시간별 강우량 자료를 적용하면 첨두유량을 예측할 수 있으며, 이를 기존 계획홍수량과 비교하여 홍수위험 정도를 적절하게 평가할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1993.07a
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• pp.327-334
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• 1993

일유출량을 모의하는 수문모형이 많이 개발되었지만 그 이용에 있어서는 입력자료와 매개변수가 다양하고 매개변수의 산정에 경험을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 수문실무자들이 사용하기에는 다소 어려운 점이 있다. 본 연구에는 최소의 입력자료(강우량, 증발량)와 매개변수로 일자연유량을 모의할 수 있는 집중형 확정론적 모형을 개발하였는데, 관측된 수문곡선으로부터 입력매개변수를 도출할 수 있으며 그 종류가 작기때문에 실무에서 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 개발된 모형의 기본 개념은 강우-유출에 질량불변의 법칙을 적용하고, 선형저수지와 유사한 다중 감수 과정에 따른 수문곡선에 근거한다. 제안된 수문곡선은 차단을 제외한 강우량에 기인한 유량의 시간분포를 나타내며 기저유출과 장래에 손실될 증발산량을 포함한다. 제안된 수문곡선은 2개의 상승부와 3개의 감수부로 구성되며 수문곡선의 우측부는 개방되어 있다. 수문곡선의 상승부에는 감수계수의 개념을 역으로 적용하였으며, 계산을 단순화 하기 위하여 각 상승부 및 감수부의 구간은 정수값만을 갖는다고 가정하였다. 개발된 모형을 한강유역의 인도교지점(1918-1974), 영산강유역의 나주지점(1906-1990)의 일유출량을 모의하기 위하여 적용하였다. 모형의 적용결과 모의 기간중에 매개변수의 조정없이 전 기간에 걸쳐서 양호한 장기간의 일유출량 모의 결과를 얻을 수 있었다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.280-280
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• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.4
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• pp.218-236
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• 2023

This study attempted to analyze the environmental equity of fine dust(PM₁₀) in Daegu using MGWR(Multi-scale Geographically Weighted Regression) and KT(Korea Telecom Corporation) sensor data. Existing national monitoring network data for measuring fine dust are collected at a small number of ground-based stations that are sparsely distributed in a large area. To complement these drawbacks, KT sensor data with a large number of IoT(Internet of Things) stations densely distributed were used in this study. The MGWR model was used to deal with spatial heterogeneity and multi-scale contextual effects in the spatial relationships between fine dust concentration and socioeconomic variables. Results indicate that there existed an environmental inequity by land value and foreigner ratio in the spatial distribution of fine dust in Daegu metropolitan city. Also, the MGWR model showed better the explanatory power than Ordinary Least Square(OLS) and Geographically Weighted Regression(GWR) models in explaining the spatial relationships between the concentration of fine dust and socioeconomic variables. This study demonstrated the potential of KT sensor data as a supplement to the existing national monitoring network data for measuring fine dust.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.2
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• pp.135-147
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• 2017

We, for the first time, estimated daily and monthly surface nitrogen dioxide ($NO_2$) volume mixing ratio (VMR) using three regression models with $NO_2$ tropospheric vertical column density (OMIT-rop $NO_2$ VCD) data obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI) in Seoul in South Korea at OMI overpass time (13:45 local time). First linear regression model (M1) is a linear regression equation between OMI-Trop $NO_2$ VCD and in situ $NO_2$ VMR, whereas second linear regression model (M2) incorporates boundary layer height (BLH), temperature, and pressure obtained from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) and OMI-Trop $NO_2$ VCD. Last models (M3M & M3D) are a multiple linear regression equations which include OMI-Trop $NO_2$ VCD, BLH and various meteorological data. In this study, we determined three types of regression models for the training period between 2009 and 2011, and the performance of those regression models was evaluated via comparison with the surface $NO_2$ VMR data obtained from in situ measurements (in situ $NO_2$ VMR) in 2012. The monthly mean surface $NO_2$ VMRs estimated by M3M showed good agreements with those of in situ measurements(avg. R = 0.77). In terms of the daily (13:45LT) $NO_2$ estimation, the highest correlations were found between the daily surface $NO_2$ VMRs estimated by M3D and in-situ $NO_2$ VMRs (avg. R = 0.55). The estimated surface $NO_2$ VMRs by three modelstend to be underestimated. We also discussed the performance of these empirical modelsfor surface $NO_2$ VMR estimation with respect to otherstatistical data such asroot mean square error (RMSE), mean bias, mean absolute error (MAE), and percent difference. This present study shows a possibility of estimating surface $NO_2$ VMR using the satellite measurement.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.5
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• pp.635-645
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• 2000

In tidal rivers, the river level, discharge and tide are interrelated. Therefore, the stage-discharge relation that takes no account of tidal effects is inaccurate. For the calculation of river discharge in low water level, this paper attempts to formulate a multiple regression equation of stage-discharge curve to calculate the river discharge in low water level with variables as river level and differences between sea level and river level. Numerical application were perfonned on Ulsan gaging station in Taehwa river, and the comparison with existing rating curve equation showed good applicability of this multiple regression equation.uation.