• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.263-263
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• 2016

기후변화 등에 따른 가뭄위험을 평가하기 위한 다양한 방법이 연구되어 왔으며, 기상학적인 가뭄이나 생물학적인 가뭄 등으로 정의되는 가뭄지수들이 개발되어졌다. 그러나 궁극적으로 가뭄의 판정은 수원으로부터 더 이상의 용수를 공급할 수 없는 상황에 처해졌을 때 비로소 결정되는 것이므로, 수원공의 가뭄위험에 대한 평가가 우선적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 생공용수 공급을 책임지고 있다고 해도 과언이 아닌 다목적댐인 소양강댐과 충주댐의 가뭄위험을 평가하기 위하여 월강우량 자료로부터 특정시기의 저수율을 예측할 수 있는 방법을 개발하도록 하였다. 월강우량 변화에 따른 저수율의 변화양상을 예측하기 위하여 저수지 유입량과 방류량에 따른 물수지 분석이 정교하게 이루어져야 하지만, 실질적으로 상류에 또 다른 댐이 존재하는 상황에서 유입량을 정확하게 예측하는 것도 어렵지만 수시로 상황에 따라 이루어지는 방류량을 적절히 예측하는 것은 거의 불가능하므로, 물수지 분석에 의한 저수율 예측은 어느 정도의 불확실성을 가질수밖에 없을 것으로 판단되어 댐 관리관행에 따라 나타나는 월강우량과 저수율 사이의 회귀분석을 통하여 일정한 법칙을 만들 수 있는지 시도하였다. 다목적 댐인 소양강댐과 충주댐의 1984-2013년의 일별 저수율 자료로부터 저수율 관리관행을 파악할 수 있었는데, 다목적 댐인 관계로 호우시의 홍수피해 예방을 위하여 6월말에는 25-35% 정도의 저수율을 유지하도록 관리가 이루어지고 있었으며 호우가 발생된 이후에는 일정량을 수시로 방류하여 다음 호우를 준비하고 있는 것으로 나타났다. 또한 각 댐의 최저 저수율은 3월말 - 4월에 발생하는 것으로 나타났으며, 4월과 5월에 일정 정도의 강우량만 존재한다면 가뭄피해는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 저수율 관리 관행을 적용하여 예측되는 강우량 패턴에 따른 저수율 변화를 예측하기 위하여 월강우량 자료와 4월 1일 기준의 저수율 자료 사이의 회귀분석을 실시하여 전년의 7월부터 당해 3월까지의 월강우량으로부터 4월 1일의 저수율을 예측할 수 있는 의미 있는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 기후변화 등에 따른 미래에 예측되는 월강우량 자료로부터 각 댐의 4월 1일 기준 저수율 자료를 예측할 수 있으며, 4월 및 5월의 월강우량과 함께 분석함으로써 가뭄위험을 평가할 수 있는 한 방법으로 적절한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.61-68
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• 2019

Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.4 no.3 s.14
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• pp.43-50
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• 2004

This study had been performed to analyze flushing effects for instantaneous contaminants input with changing dam discharge in River. RMA-2 and RMA-4 models were applied to the downstream part of the Han River(from Jamsil submerged weir to Singok submerged one) The longitudinal dispersion coefficient of $50m^2/s$ was used. The four cases of dam discharges were selected as $500m^3/s,\;1000m^3/s,\;1500m^3/s$ and $2000m^3/s$, respectively, for 1 hour. The drought flow was fixed $200m^3/s$ in the Han River. The arrival time and the concentration of contaminant, the area of dispersion were estimated with RMA-4 model in the downstream part of the Han River. The arrival time which the concentration of contaminants become under 1ppm was analyzed with the stagnant and the instantaneous inflow contaminant at the section of Sungsan Bridge. The more increasing a dam discharge, the more short a dilution time of contaminant. The relation between the dam discharge and dilution time shows linearity. The instantaneous contaminant input was sensitively affected by the dam discharge than the stagnant contaminant one in the river. If it is tried to flush with a temporally increased dam discharge, it should be understood the range of overflowed contaminant dispersion from main channel to tributary channel.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.292-297
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• 2004

본 연구에서는 단일목적 저수지와 다목적 댐의 최적운영을 위하여 전역최적해를 탐색하는 SCE-UA법을 사용하는 비선형계획법을 적용한 최적화 모형을 구성하고 과거 운영자료를 사용하여 모형의 적용성을 검토하고 분석하였다. 또한, 다목적댐의 운영수위 상승으로 인하여 발생하는 추가용수를 댐하류로 추가적으로 공급함에 따른 댐운영상의 문제점과 해결책을 제시했다. 관개용 단일 목적 저수지의 유입량은 하천망 모형인 SSARR 모형을 이용하여 추정하였다. 관개용 단일 목적저수지의 용수배분을 최적화한 결과, 실측치와 최적방류량간의 상대오차가 $-2.6\~10.5\%$ 범위를 나타냈으며, 비교적 실측방류량과 유사한 형태로 용수를 공급하는 길과를 나타냈다. 다목적 저수지의 최적운영을 위해 발전량, 저수량 및 필요수량의 관계를 목적함수로하는 최적화 모형을 구성하여 섬진강댐의 최적운영에 적용하였다. 섬진강댐의 댐하류 방류량 증가에 따른 운영상의 문제점을 해결하기 위하여 댐하류 유지용수량을 0.17, 0.50, 0.70, 1.0, 1.5, $3.0m^3/sec$ 방류하는 경우로 구분하여 최적운영한 길과, 댐하류 유지용수량이 $1.0m^3/sec$ 이하인 경우에 발전량이 실적평균발전량에 근접한 결과를 나타냈으며, 용수공급량도 계획공급량인 377.4 백만 $m^3$ 보다 $28.9\~100.7$ 백만 $m^3$ 만큼 많은 양을 공급하는 결과를 나타냈다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.2
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• pp.135-143
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• 2014

In this study, Chungju inflow was simulated for climate change considering the uncertainties of GCMs and a stochastic model. TFN (Transfer Function Noise) model and 4 different GCMs (CNRM, CSIRO, CONS, UKMO) based on IPCC AR4 A2 scenario were used. In order to evaluate uncertainty of TFN model, 100 cases of noises are applied to the TFN model. Thus, 400 cases of inflow results are simulated. Future inflows according to the GCMs show different rates of changes for the future 3 periods relative to the past 30-years reference period. As the results, the summer inflow shows increasing trend and the spring inflow shows decreasing trend based on AR4 A2 scenario.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.389-389
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• 2019

평화의댐은 발전 기능이나 수문 조작 등 인위적인 기능이 전혀 없기 때문에 단순히 홍수조절용댐으로 분류된다. 평화의댐의 여수로는 일반적인 댐과는 달리 임남댐에 대응하기 위한 단계별 건설계획을 고려하여 댐 우안부에 배수터널 형식으로 건설되었다. 현재 평화의댐은 4련의 배수터널(직경 10 m)을 통해서 상류의 유입량을 하류로 방류하고 있다. 방류 능력을 초과하는 홍수가 발생하는 경우에는 일시적인 저류를 통한 제한적인 홍수조절을 수행하고 있지만, 그 효과는 크지 않다. 향후 남북한 관계 개선으로 임남댐의 안정성을 확보할 수 있다면, 평화의댐을 보통의 다목적댐과 같이 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 평화의댐을 일반 다목적댐처럼 활용할 수 있는 상황을 가정하고, 일련의 운영방식을 적용하여 운영 방식 변경 전후의 댐의 홍수저류효과를 살펴보았다. 이를 위해 댐의 설계빈도인 200년 빈도의 강우에 대해 모의하고, 여러 가지 시나리오별 저류량-방류량 관계를 구축하였다. 최종적으로 비선형 저수지 모형에 적용하여 댐 저류효과를 정량화하고, 현재 및 잠재 홍수저류효과에 대해 비교하고 토의하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.2069-2073
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• 2007

효과적인 저수지 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 상류 유역으로부터 오염원의 유출특성에 대한 정확한 이해가 필요하다. 강우시 대부분 유입하는 비점오염원은 실측에 많은 비용과 시간이 소요되어 부하량 산정에 어려움이 있어 전체 부하량에서 차지하는 기여도를 파악하는데 어려움이 있었다. 본 연구의 목적은 Digital Filter 기법을 이용하여 댐 유입량 수문곡선으로부터 유출성분을 분리하고, 강우시 유출하는 비점오염부하량을 산정하는 방법을 개발하는데 있다. 연구대상지역은 대청호를 선택하였다. 유출성분별 오염부하량을 정량화하기 위해 댐 유입량을 각각 지표유출, 중간유출 및 기저유출 성분으로 분리하고, 강우시 지표유출과 중간유출을 합하여 비점오염원 부하량(직접유출)으로 산정하였다. 유출성분별 일별 부하량은 실측된 유량 및 수질자료로부터 유도된 유량-부하량의 상관관계식을 적용하였다. 연구결과 대청호 유입량의 유출성분비는 각각 지표유출 49.2%, 중간유출 25.5% 및 기저유출 25.4%로 산정되었다. 2001년 옥천지점에서 유출성분분리 결과, 총 유출량 중 기저유출, 지표유출, 중간유출의 비가 각각 35.1%, 39.5%, 25.5%로 산정되었고, 청성지점은 각각 39.7%, 36.1%, 24.2%로 나타났다. $2001{\sim}2005$년까지 유출 성분별 비점오염원 부하량을 산정한 결과, 대청호에 비점오염원 부하량 기여율의 범위(평균값)는 각각 BOD $65.2{\sim}88.0%$(평균 83.5%), COD $68.1{\sim}$ 89.3%(평균 86.8%), T-N $60.4{\sim}88.6%$(평균 84.2%), 그리고 T-P $77.7{\sim}96.6%$(평균 94.3%)로 산정되었다. 이러한 결과는 대청호로 유입하는 유기물과 영양염류 연간 부하량의 80% 이상이 강우-유출과 함께 유입하는 것을 의미하며, 저수지 수질관리를 위해서는 유역차원의 비점오염원 관리가 시급함을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.207-208
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• 2007

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1985.07a
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• pp.141-143
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• 1985

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.1
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• pp.63-74
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• 2023

High-reliability prediction of dam inflow is necessary for efficient dam operation. Recently, studies were conducted to predict the inflow of dams using Multi Layer Perceptron (MLP). Existing studies used the Gradient Descent (GD)-based optimizer as the optimizer among MLP operators to find the optimal correlation between data. However, the GD-based optimizers have disadvantages in that the prediction performance is deteriorated due to the possibility of convergence to the local optimal value and the absence of storage space. This study improved the shortcomings of the GD-based optimizer by developing Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS), which combines Adaptive moments among GD-based optimizers and Improved Harmony Search (IHS). In order to evaluate the learning and prediction performance of MLP using AdamIHS, Daecheong Dam inflow was learned and predicted and compared with the learning and prediction performance of MLP using GD-based optimizer. Comparing the learning results, the Mean Squared Error (MSE) of MLP, which is 5 hidden layers using AdamIHS, was the lowest at 11,577. Comparing the prediction results, the average MSE of MLP, which is one hidden layer using AdamIHS, was the lowest at 413,262. Using AdamIHS developed in this study, it will be possible to show improved prediction performance in various fields.