• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.1
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• pp.49-60
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• 2021

This study presents a methodology to estimate two distinct fractal dimensions of natural river basin by using fractal tree concept. To this end, an analysis is performed on fractal features of a complete drainage network which consists of all possible drainage paths within a river basin based on the growth process of fractal tree. The growth process of fractal tree would occur only within the limited drainage paths possessing stream flow features in a river basin. In the case of small river basin, the bifurcation process of network is more sensitive to the growth step of fractal tree than the meandering process of stream segment, so that various bifurcation structures could be generated in a single network. Therefore, fractal dimension of network structure for small river basin should be estimated in the form of a range not a single figure. Furthermore, the network structures with fractal tree from this study might be more useful information than stream networks from a topographic or digital map for analysis of drainage structure on small river basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.67-71
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• 2010

홍수기 다목적댐 운영의 목적은 홍수조절용량을 최대한 이용하여 하류 주요 지점의 첨두홍수량을 저감시키거나, 계획홍수량을 초과하지 않도록 방류량과 방류시점을 조절함으로써 홍수 피해규모를 최소화하는 것이다. 본 연구에서는 홍수기 다목적댐 운영에서 다목적 최적화의 한 형태인 goal programming의 적용성을 검토하였다. 실제 강우사상을 이용하여 단일저수지 운영과 저수지 연계운영을 실시하였다. 단일 저수지 운영을 적용하기 위한 시험유역으로는 충주댐 유역을 선정하였고 저수지 연계운영을 적용하기 위한 시험유역으로는 안동댐과 임하댐 유역을 선정하였다. goal programming의 결과 분석을 위해 저수지 모의운영 모형인 HEC-5 모형의 결과와 비교, 분석하였다. goal programming을 이용할 경우 HEC-5 운영결과보다 안정적인 운영결과를 얻을 수 있었다. goal programming을 이용한 최적화 운영의 경우 전구간의 유입량을 알고 있다는 점에서 실제 저수지 운영과는 차이가 있다. 그러나 적절한 제약조건을 적용하고 홍수예경보를 이용하여 예보된 유입량을 활용하면 최적의 방류시점과 방류량을 산정하여 홍수기 다목적댐을 효율적으로 운영할 수 있으며 주요 지점의 홍수량도 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.382-382
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• 2020

과거 많은 연구에서 다수의 모형의 결과를 이용한 앙상블 방법론은 인공지능 모형 (artificial neural network)의 예측 능력에 향상을 갖고 온다 논하였다. 본 연구에서는 미계측유역의 저수량(low flow)의 예측을 위하여 Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형을 제시하고자 한다. 기본적인 방법론은 설명변수들에게 백색 잡음(white noise)를 삽입하여 훈련되는 자료를 증가시키는 것이다. Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형에 대한 효과를 검증하기 위하여 본 연구에서는 Multi-output neural network model을 기반으로 모형을 구축하였다. 다음으로 Jittering을 기반으로 한 앙상블 모형을 variable importance measuring algorithm과 결합시켜서 유역특성치와 예측되는 저수량의 특성치들의 관계를 추론하였다. 본 연구에서 사용되는 방법론들의 효용성을 평가하기 위해서 미동북부에 위치하고 있는 총 207개의 유역을 사용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 Jittering을 기반으로 한 인공지능 앙상블 모형은 단일예측모형 (single modeling approach)을 정확도 측면에서 우수한 것으로 확인되었다. 또한, 적은 숫자의 앙상블 모형에서도 그 정확성이 단일예측모형보다 우수한 것을 확인하였다. 마지막으로 본 연구에서는 유역특성치들의 효과가 살펴보고자 하는 저수량의 특성치들에 따라서 일관적으로 영향을 미치거나 그 중요도가 변화하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.36-36
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• 2017

일반적으로 유역의 지형학적 특성을 나타내는 인자들은 유역면적, 유로연장, 유로경사 등 여러가지가 있다. Horton (1945)은 수계의 발달 형태에 기초한 하천의 차수를 이용하여 분기비, 길이비, 면적비, 하천 밀도 등 지형학적인 매개변수로 제시하였다. 유역 지형학적 매개변수는 Horton이 제시한 유역내 하도망의 지형학적인 구성에 대한 특성을 반영하는 것으로 유출에 지배적인 영향을 미친다. 한강 유역 19개 하천의 27개 지점을 대상으로 유출 특성과 지형학적 특성의 상관 분석을 위하여 유역과 하천의 지형학적 특성을 Arc-Map을 이용하여 구하였다. 하천차수법칙에 의한 지형학적인 매개변수로 분기비, 길이비, 함몰도, 면적비를 산정하였고, 유역의 지형학적 인자는 유역면적, 유로연장, 유로경사, 형상계수, 단일형상계수, 세장률, 수계밀도, 수계빈도를 산정하였다. 수계의 연간 유출률은 실측 유출량과 강수량 자료를 이용하여 산정하였다. 각각의 지형학적 특성인자에 대한 상관 매트릭스를 분석하고 그 상관특성을 분석하였다. 특히 지형학적 매개변수와 지형학적 요소와 연간 유출률과의 상관관계식을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.5 no.2 s.17
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• pp.17-28
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• 2005

The objective of this study is to evaluate the critical duration between detention facility and flood control facility of small size catchment. 4 small size catchments are applied for hydrological analysis and rainfall excess is computed by using the NRCS Runoff Curve Number method. The critical duration of detention facility and flood control facility is evaluated using the concept of allowable release rate. The conclusions studied in this study are as follows; (1) The type of temporal pattern of design rainfall which causes maximum storage ratio has resulted in Huff's 2 quartile in case of the use of the concept of allowable release rate. (2) Based on (1) of conclusion, the critical durations of flood control facility are similar to those of detention facility, which is used for uncontrolled single detention pond.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.181-181
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• 2021

유역 내의 물순환 평가를 위하여 적합한 강우-유출모형을 선정하고 적용하는 것은 수문학적 관점에서 주된 과제이다. 장기적인 관점의 수자원 관리를 위해서는 직접적인 계측을 통해 장기간의 유출자료를 취득하는 방법이 있으나, 국내의 주요지점을 제외한 대다수의 중소규모의 지점에 계측기를 설치하는 것은 현실적으로 어려우므로, 자료취득이 비교적 용이하고 신뢰성이 높은 장기간 강우 자료를 강우-유출모형의 입력자료로 활용하여 미계측 유역으로의 모형을 확장하는 방안이 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하기 위하여 비교적 신뢰성 있는 자료를 보유하고 있는 소양강댐 유역에 다수의 연속강우-유출모형을 적용하였다. 모델링 결과로 산출된 유황곡선(flow duration curve)을 소양강댐 유입량과 비교하여 각 모형의 특징을 파악하고 유량에 따른 적합성 평가를 진행하였다. 또한, 향후 미계측유역으로 모형을 확장하기 위하여 매개변수 개수 및 재현능력을 동시에 평가하였다. 다수의 모형 중 적합성이 높은 모형들을 선별하였으며, 선별된 모형들의 불확실성을 고려함과 동시에 계층적 베이지안 기법을 활용하여 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다. 앙상블모형을 단일 모형과 비교한 결과 단일 모형보다 개선된 성능을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.1
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• pp.87-98
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• 2000

The objective of this study is to test the flood forecasting capability of TOPMODEL on a single watershed in Korea. The selected study area is the Soyang River basin with outlet at Soyang Dam site. The three daily hydrographs and the three hourly flood events during 1990~1996 are selected for model calibrations and performance tests. The model parameters are estimated on 1990 daily event by manual fitting technique and the effects of topographic index distribution to river flow simulations are investigated on the study area. The model performance on correlation coefficient between the observed and the simulated flows for the verification periods are above 0.77 on the 95-, 96-daily events, while above 0.87 for 90-, 95-, 96-hourly events. By the consideration of flood flow characteristics in Korea, the physical interpretation of the model concept, and the model performance, it can be concluded that the TOPMODEL is feasible as a flood forecasting model in Korea. Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.7
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• pp.437-449
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• 2024

Rainfall-runoff prediction studies using deep learning while considering catchment attributes have been gaining attention. In this study, we selected two models: the Transformer model, which is suitable for large-scale data training through the self-attention mechanism, and the LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) model with an encoder-decoder structure. These models were constructed to incorporate catchment attributes and predict the inflow of 10 multi-purpose dam watersheds in South Korea. The experimental design consisted of three training methods: Single-basin Training (ST), Pretraining (PT), and Pretraining-Finetuning (PT-FT). The input data for the models included 10 selected watershed attributes along with meteorological data. The inflow prediction performance was compared based on the training methods. The results showed that the Transformer model outperformed the LSTM-MSV-S2S model when using the PT and PT-FT methods, with the PT-FT method yielding the highest performance. The LSTM-MSV-S2S model showed better performance than the Transformer when using the ST method; however, it showed lower performance when using the PT and PT-FT methods. Additionally, the embedding layer activation vectors and raw catchment attributes were used to cluster watersheds and analyze whether the models learned the similarities between them. The Transformer model demonstrated improved performance among watersheds with similar activation vectors, proving that utilizing information from other pre-trained watersheds enhances the prediction performance. This study compared the suitable models and training methods for each multi-purpose dam and highlighted the necessity of constructing deep learning models using PT and PT-FT methods for domestic watersheds. Furthermore, the results confirmed that the Transformer model outperforms the LSTM-MSV-S2S model when applying PT and PT-FT methods.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.21 no.3
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• pp.104-118
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• 2018

This study is to evaluate the accuracy improvement of the model using SWAT(Soil and Water Assessment Tool) model and multi - point hydrological observation data. The watershed is located in the Yongdam Dam($930.4km^2$), the Donghyang($165.5km^2$), the Chuncheon($290.9km^2$), the Juchun($57.8km^2$) and the Seokjeong($80.5km^2$). The watershed covers 70.0 % forest. In order to improve the accuracy of the model, precipitation data were used from two weather stations(Jangsu, Geumsan) and 16 AWS stations daily precipitation data(2003~2011) managed by KMA, MLIT, and K-water. Based on the reliable data of the Yongam test basin in 2003~2011, the runoff of single point (Yongdam dam) and multi-point (Donghyang, Chuncheon, Jucheon, Seokjeong). Simulation results show that the $R^2$ of the single subwatershed (Donghyang, Chuncheon, Jucheon, Seokjeong) is single point(0.84) and multipoint(0.88). For model efficiency coefficient of Nash-Sutcliffe at single point(0.45) and multipoint(0.70).

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.4
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• pp.34-45
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• 2004

Existing Semangeum's water balance analysis simplifies whole basin to single basin and achieved volume of effluence that produce by Kajiyama way to foundation. But Semangeum is complicated and various rice-wine strainer supply system. And there is difficulty to apply as elastic when water balance element is changed at free point. Divided to unit possession station for suitable water balance analysis model application to Semangeum in this study. And developed basin water balance model of GIS base that can do details analysis is bite about development and transfer of an appropriation in the budget of basin water resources. Achieved study including abstraction and concept design that use UML (unified modeling language) diagram for details analysis, stream network composition for rice-wine strainer supply system application, preprocessing of GIS base and postprocessing module development, model revision and verification etc. Support of this water balance analysis model is available to establish efficient water resources administration plan through outward flow process analysis of water resources. And support is considered to be possible in more convenient and, reasonable water resources administration way establishment by minimizing manual processing in systematic water resources government official to user and support diversified analysis system.