• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.7
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• pp.697-711
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• 2012

This study applied the extended Kalman Filter, a data assimilation method, for the real-time quality improvement of runoff measurements. The state-space model of the extended Kalman Filter was composed of a rainfall-runoff model and the runoff measurement. This study divided the purpose of quality improvement of runoff measurements into two; one is to suppress the abnormally high variation of dam inflow data, and the other to amend the missing or erroneous measurements. For each case, a proper model of extended Kalman Filter was proposed, and the main difference between two models is whether only the variation is considered or both the bias and variation are considered in the estimation of covariance function. This study was applied to the Chungju Dam Basin to confirm the proposed models were effectively worked to improve the quality of both the dam inflow data and the runoff measurements with some missing and erroneous part.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.362-362
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• 2021

섬진강은 하굿둑이 없는 열린 하구로서 하구로부터 약 21km까지 조석의 영향을 받아 강물의 염도가 시간에 따라 변하는 환경이다. 오랫동안 섬진강 하구는 다양한 원인으로부터 바다화로 대표되는 염하구 문제가 지역 현안 사항으로 제기되어 왔다. 상류에서의 용수사용 증가로 인한 하천유하량 감소 또한 그 원인들 중 하나로 판단됨에 따라 실제 하구까지 내려오는 하천유량과 바다로부터 유입되는 해수를 구분하여 정량화하는 연구가 필요한 사안이다. 본 연구의 목적은 섬진강수계 하구에서의 다양한 생태환경을 보전하기 위한 적정 염분유지가 요구됨에 따라 염분과 유하량(하천유량)의 관계 규명과 기준을 마련하고자 한다. 섬진강수계 하류지역 주민의 민원과 갈수기 하천유량 부족으로 적정 하천관리를 위해서 2020년 이후로 섬진강수계 주요 댐에 대한 과거 20년간 용수공급 현황과 빈도별 유입량을 고려한 용수공급기준선과 하천유지용수 개념의 환경대응용수 공급량을 산정하였으며, 댐 용수공급의 안정성이 확보된 상황에서의 환경대응용수를 공급 중이다. 또한, 상류 유하량과 바다 조위에 따른 염도의 상관성을 규명하기 위해서 섬진강 하구의 염도(섬진교, 섬진강대교) 계측기를 설치하여 모니터링을 실시하여 측정된 자료를 이용하여 하천관리방안을 마련하고자 한다. 최종적으로, 최근까지의 실측 모니터링 자료를 이용한 유량-조위-염분 상관관계 분석을 통한 의사결정표(조견표) 산정하고 실제 댐운영('20.4.~현재) 및 하천유량 모니터링('20.4.~현재) 자료를 이용한 하천유량확보 효과 분석을 실시하여 섬진강 하구의 통합관리(수량-수질)를 위한 기준을 설정하여 향 후 섬진강수계 통합물관리 업무와 갈수 및 가뭄시기에 적정한 하천관리를 위한 실증적인 방안을 검토하여 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.2
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• pp.147-156
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• 2011

The purpose of multipurpose reservoir operation in flood season is to reduce the peak flood at a control point by utilizing flood control storage or to minimize flood damage by controlling release and release time. Therefore, the most important thing in reservoir operation for flood season is to determine the optimal release and release time. In this study, goal programming is used for the optimal reservoir operation in flood season. The goal programming minimizes a sum of deviation from the target value using linear programming or nonlinear programming to obtain the optimal alternative for the problem with more than two objectives. To analyze the applicability of goal programming, the historical storm data are utilized. The goal programming is applied to the reservoir system operation as well as single reservoir operation. Chungju reservoir is selected for single reservoir operation and Andong and Imha reservoirs are selected for reservoir system operation. The result of goal programming is compared with that of HEC-5. As a result, it was found that goal programming could maintain the reservoir level within flood control level at the end of a flood season and also maintain flood discharge within a design flood at a control point for each time step. The goal programming operation is different from the real operation in the sense that all inflows are assumed to be given in advance. However, flood at a control point can be reduced by calculating the optimal release and optimal release time using suitable constraints and flood forecasting system.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.3
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• pp.247-261
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• 2018

The purpose of this study is to evaluate the groundwater level behavior of Geum river basin ($9,645.5km^2$) under future climate change scenario projection periods (2020s: 2010~2039, 2050s: 2040~2069, 2080s: 2070~2099) using SWAT (Soil and Water Assessment Tool). Before future evaluation, the SWAT was calibrated and validated using 11 years (2005~2015) daily multi-purpose dam inflow at 2 locations (DCD, YDD), ground water level data at 5 locations (JSJS, OCCS, BEMR, CASS, BYBY), and three years (2012~2015) daily multi-function weir inflow at 3 locations (SJW, GJW, BJW). For the two dam inflow and dam storage, the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) was 0.57~0.67 and 0.87~0.94, and the coefficient of determination ($R^2$) was 0.69~0.73 and 0.63~0.73 respectively. For the three weir inflow and storage, the NSE was 0.68~0.70 and 0.94~0.99, and the $R^2$ was 0.83~0.86 and 0.48~0.61 respectively. The average $R^2$ for groundwater level was from 0.53 to 0.61. Under the future temperature increase of $4.3^{\circ}C$ and precipitation increase of 6.9% in 2080s (2070~2099) based on the historical periods (1976~2005) from HadGEM3-RA RCP 8.5 scenario, the future groundwater level shows decrease of -13.0 cm, -5.0 cm, -9.0 cm at 3 upstream locations (JSJS, OCCS, BEMR) and increase of +3.0 cm, +1.0 cm at 2 downstream locations (CASS, BYBY) respectively. The future groundwater level was directly affected by the groundwater recharge by the future seasonal spatial variation of rainfall in the watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.779-783
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• 2010

최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.698-698
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• 2012

용담호로 유입되는 지천 중 하나인 구량천 상류에는 농업용 저수지인 양악호가 있으며, 양악호의 물은 관개수로를 통하여 약 $3.94km^2$의 몽리구역으로 공급된다. 양악호는 전라북도 장수군 계북면 양악리 토옥동계곡의 초입에 위치해 있으며, 관개수로를 통해 공급된물은 다양한 경로를 통해 양악천으로 회귀되고, 회귀수량은 양악호로부터 약 8 km 하류에 위치한 양악1교에서 관측된다. 연구 대상지역은 행정구역상 전라북도 장수군, 무주군과 진안군이 경계를 이루며, 유역의 대표적인 거주지로는 당저, 파곡, 외림 그리고 주고마을이 있다. 본 논문에서는 용담댐 상류에 위치한 양악천 유역을 대상으로 관개수로를 통한 유입량, 하류하천에서의 배수량, 양악천 상류 양악호에서의 강수량, 농지에서의 경작현황 및 몽리면적 등 실측자료를 활용하여 회귀율을 분석하였다. 하류하천에서의 배수량은 홍수기 전 후로 구분하여 조사하였다. 양악천 유역내 강우자료는 계북 우량관측소 자료를 활용하였다. 양악천 유역은 유역외 용수공급을 위하여 양수장을 운영하고 있으며, 생활용수 공급 시스템은 장수군, 무주군과 진안군 등 행정구역별로 각각 다르다. 그러므로 회귀율 산정 시 양수장 운영일지 및 마을 일부의 정화조 사용량을 고려하였다. 회귀율 분석은 2008년부터 2011년까지 4년간에 걸쳐 수행되었다. 분석 결과, 2008년부터 2011년까지 농업용수 평균 회귀율을 57.63%임을 알 수 있었다. 양악천 유역에서의 각 연도별 회귀율, 관개량 및 배수량은 다음과 같다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.323-323
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• 2019

최근 충주댐 하류에 위치한 남한강 본류에서는 봄철 지속되는 가뭄으로 인한 유량부족과 인근 주요 유입하천으로부터의 과다한 영양염류 유입으로 갈수기 수질오염 문제가 빈번히 발생하고 있다. 그러나 아직까지 충주댐 하류 남한강 본류 하천을 대상으로 기후변화에 따른 장래 갈수기 수질변화 예측과 상류 유역에서의 유량 확보가 본류 하천 갈수기 수질에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 충주댐 하류 남한강 본류 구간과 주요 유입하천을 대상으로 유역 및 수질 모델 연계를 통해 극한 가뭄 사상에 따른 남한강 본류의 장래 갈수기수질 변화를 예측하고, 섬강 유역 내 갈수기 유량 확보 시나리오 적용을 통해 극한 가뭄 사상에서의 섬강 말단 및 남한강 본류 갈수기 수질 개선 효과를 분석하였다. 갈수기 유량 확보 시나리오는 산림 간벌에 따른 증발산량 저감 및 침투량 증진 시나리오로 구성하였다. 시나리오 적용 결과, 섬강 유역에서의 갈수기 평균 유량은 최대 2.19배까지 증가하는 것으로 분석되었으며, 갈수기 수질평균 농도는 최대 BOD5 20.5%, T-N 40.8%, T-P 53.4%까지 개선되는 것으로 나타났다. 또한 섬강 유역에서의 갈수기 유량 확보에 따라 남한강 본류 갈수기 수질 평균 농도는 최대 BOD5 5.22%, T-N 5.42%, T-P 7.69%까지 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해서 산림 간벌에 따른 기저유량의 확보가 갈수기 하천 수량 및 수질에 긍정적인 영향을 미치는 것을 간접적으로 확인할 수 있었으며, 이는 수량 수질뿐만 아니라 수생태계 건강성 연속성 유지 측면에서 큰 기여를 할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서, 섬강 유역 내 갈수기 유량 확보 방안으로 적절 수준의 산림 간벌 대책이 강구되어야 할 것이며, 산림 간벌 이외에 갈수기 유량 확보를 위한 빗물 이용, 공공하수처리시설 방류수 재이용, 우수의 저류 및 침투시설 확충 등 다양한 대책이 검토되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.372-372
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• 2012

해외 사업에서 지구에 따라 기상 자료가 부족한 지역이 많다. 여기서는 에티오피아의 밭 관개 용수 공급을 위해 일 강우 자료와 월평균 기상자료를 이용하여 일 증발 자료를 생산하여 적정 저수지 위치와 규모를 정한 결과 다음과 결과를 얻었다. 첫째, 구글지도와 DEM을 이용하여 6개의 댐 후보지를 선정하였고, 표고별 저수면적, 저수량 관계식을 도출하였다. 둘째, 기상자료 수집의 어려움으로 한국 자료를 분석하여 현지의 장기간 기상 자료를 가공, 모의하여 적용하였다. 셋째, 현지 유량측정 자료와 한국 관측자료를 이용하여 현지의 합리적인 일 유입량 자료를 생산하였다. 넷째, 현지의 토양조건을 고려하고, 토양수분 물수지 모형을 개발하여 토양수분 부족량 공급 기준의 합리적 관개용수 필요수량을 산정하였다. 다섯째, 저수지 일 물수지 모형을 구축하여, 저수량 일별 모의에 의해 적정 댐 저수지 규모를 결정하였다. 여섯째, 국내 농업용 저수지의 실적 공사비 내역 자료를 참고하여 합리적 수준의 개략 공사비와 총 사업비를 산출하였다. 일곱째, 최적 저수지 위치와 규모로 유역면적 $739.57km^2$인 위치와 만수위 EL. 1,660 m, 총 저수량 3,529만 $m^3$인 규모를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.61-61
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• 2019

우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.195-209
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• 2003

Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.