• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1782-1786
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• 2006

본 연구에서는 1983년부터 2004년까지의 대청댐 유입량과 RRFS에 의한 모의 유출량 분석을 실시하여 해당 월의 강우 특성에 대응하는 유출분석을 실시하였다. 본 연구에서는 대청댐의 강수량대비 유출율의 변화를 살펴보았으며 그 결과 대청댐 유입량의 유출률은 약 $20%{\sim}80%$의 큰 편차를 보이고 있었다. 이러한 원인은 연강수량의 편차가 크기 때문이다. 연강수량과 유출율 관계에 대한 상관분석결과 결정계수가 0.7261로서 5% 수준의 유의차가 인정되었다. 강우량 대비 분기별/월별 유출률 변화를 살펴보면 대청댐 유입량의 경우 홍수기인 3/4분기에 강우량이 증가함에 따라 유출률이 증가하여 나타났으나 이외의 시기에서는 커다란 산포도를 보이며 뚜렷한 상관관계를 나타내지는 않았다. 이와 같은 특성은 월별 유출률 변화에서도 확인할 수 있었다. 본 연구의 후속으로는 유역유출의 주요인자인 강우량뿐만 아니라 용수이용량, 회귀량 등과 같은 여러 유출인자에 대해 유출량과의 물리적/통계학적인 분석을 실시함으로써 소유역 및 주요지점별로 유출지표를 개발하고자 한다. 이와 같이 개발된 유출 지표는 RRFS 모의 운영상의 중요 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1447-1451
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• 2008

저수지 군 연계 운영을 위한 각 댐에서의 방류량을 결정하기 위해서는 대개 각 댐의 초기 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 수요량, 기간별 발전 목표 달성 정도, 그리고 예상되는 미래유입량 등이 추정되어야 한다. 본 연구에서는 댐 군 연계운영을 위한 일별 최적화 모형인 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model, 4.2)의 상위 단계의 더 큰 단위 기간에 활용될 댐 군 연계 운영 기본 가이드라인을 신경망 기법을 활용하여 도출할 수 있을 지를 실험해 보고자 한다. 이 방법은 기본적으로 CoMOM이 제시하는 일별 운영 계획의 결과가 최선의 정책일것이라는 가정에 근거하고 있다. 즉, 주어진 상황에서 일별 CoMOM이 제시하는 결과를 교사 신호로 하여 신경망 학습을 수행하고, 이 결과를 통해 규칙(Rule)을 생성하는 과정으로 요약할 수 있다. 신경망 분석은 CoMOM이 이수기 모형인 점을 고려하여 이수기만을 대상으로 실험하였으며, 단위 분석기간을 10일로 택하여 미래 10일간의 방류량을 결정하는 것을 목표로 하였다. 신경망 모형의 입력요소로는 각 댐의 초기 유효 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 10일간의 수요량, 그리고 향후 한달 동안의 예상 유입량을 적용하였고, 출력요소로는 CoMOM에서 제시한 방류량 결과를 사용하였다. 모형의 유효성을 검증하기 위해 한강수계의 이수기를 대상으로 과거의 유입량 자료가 재현된다고 가정하고, 모의운영을 통하여 적합성을 분석하였다. 이를 위해 매일 단위의 실제 댐 군 연계 운영의 상황을 모의할 수 있는 실시간 시뮬레이션을 적용하였으며, 신경망 모형의 운영 기준에 의해 결정된 향후 10일 동안의 총 방류량이 해당기간 동안 동일한 양으로 나누어 방류된다는 가정 하에 모의 운영하였다. 그리고 도출된 운영 결과는 최종적으로 실적과의 평균저수량, 발전량, 여수로 방류량 비교를 통해 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.3
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• pp.157-166
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• 2021

Forecasting dam inflow based on high reliability is required for efficient dam operation. In this study, deep learning technique, which is one of the data-driven methods and has been used in many fields of research, was manipulated to predict the dam inflow. The Long Short-Term Memory deep learning with Sequence-to-Sequence model (LSTM-s2s), which provides high performance in predicting time-series data, was applied for forecasting inflow of Soyang River dam. Various statistical metrics or evaluation indicators, including correlation coefficient (CC), Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE), percent bias (PBIAS), and error in peak value (PE), were used to evaluate the predictive performance of the model. The result of this study presented that the LSTM-s2s model showed high accuracy in the prediction of dam inflow and also provided good performance for runoff event based runoff prediction. It was found that the deep learning based approach could be used for efficient dam operation for water resource management during wet and dry seasons.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.7
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• pp.489-502
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• 2017

The objective of this study is to propose and evaluate the BAYES-ESP, which is a dam inflow prediction method based on Ensemble Streamflow Prediction method (ESP) and Bayesian theory. ABCD rainfall-runoff model was used to predict monthly dam inflow. Monthly meteorological data collected from KMA, MOLIT and K-water and dam inflow data collected from K-water were used for the model calibration and verification. To estimate the performance of ABCD model, ESP and BAYES-ESP method, time series analysis and skill score (SS) during 1986~2015 were used. In time series analysis monthly ESP dam inflow prediction values were nearly similar for every years, particularly less accurate in wet and dry years. The proposed BAYES-ESP improved the performance of ESP, especially in wet year. The SS was used for quantitative analysis of monthly mean of observed dam inflows, predicted values from ESP and BAYES-ESP. The results indicated that the SS values of ESP were relatively high in January, February and March but negative values in the other months. It also showed that the BAYES-ESP improved ESP when the values from ESP and observation have a relatively apparent linear relationship. We concluded that the existing ESP method has a limitation to predict dam inflow in Korea due to the seasonality of precipitation pattern and the proposed BAYES-ESP is meaningful for improving dam inflow prediction accuracy of ESP.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.5 s.166
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• pp.467-478
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• 2006

Water supply reliability for a dam is defined with a concept of probabilistic reliability. An evaluation procedure of the water supply reliability is shown with an analysis of long term firm yield reliability. The water supply reliabilities of Soyanggang Dam and Chungju Dam were evaluated. To evaluate the water supply reliability, forty one sets of monthly runoff series were generated by SAMS-2000. HEC-5 model was applied to the reservoir simulation to compute the firm yield from a monthly data of time series. The water supply reliability of the firm yield from the design runoff data of Soyanggang Dam is evaluated by 80.5 % for a planning period of 50 years. The water supply reliability of the firm yield from the historic runoff after the dam construction is evaluated by 53.7 %. The firm yield from the design runoff is 1.491 billion $m^3$/yr and the firm yield from the historic runoff is 1.585 billion $m^3$/yr. If the target draft Is 1.585 billion $m^3$/yr, additional water of 0.094 billion $m^3$ could be supplied every year with its risk. From the similar procedures, the firm yield from the design runoff of Chungju Dam is evaluated 3.377 billion $m^3$/yr and the firm yield from the historic runoff is 2.960 billion $m^3$/yr. If the target draft is 3.377 billion $m^3$/yr, water supply insufficiency occurs for all the sets of time series generated. It may result from overestimation of the spring runoff used for design. The procedure shown can be a more objective method to evaluate water supply reliability of a dam.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.29-29
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• 2015

수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.187-187
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• 2018

최근 우리나라에서는 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 홍수와 가뭄 등 자연 재해의 빈도가 증가하는 등 사회, 경제, 환경 등 다양한 분야에 영향을 받고 있다. 또한 우리나라는 기후변화와 더불어 강우의 계절적 특징상 강우량의 편중현상이 발생하므로 물 관리의 어려움이 크다. 이러한 상황에서 수자원의 미래 변화에 관한 연구는 필수적이며, 본 연구에서는 안동댐 유역을 대상 유역으로 하여 댐유입량과 유사량의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하였다. 댐유입량은 수자원의 이용에 있어서 직접적인 연관이 있는 중요한 요소이며, 유사량 또한 수자원의 효용가치를 증가시키기 위해 제어해야할 중요한 요소이다. 경상북도 안동시에 위치한 다목적댐인 안동댐은 유역면적이 $1,584km^2$이고, 총 저수용량은 $1,248\;10^6m^3$으로 용수공급 및 발전, 관광지 등으로 이용되고 있다. 안동댐 유역의 RCP 시나리오에 따른 변화 분석을 실시하기 위해, 분포형 수문모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. RCP 시나리오를 적용하기 전, ASOS 관측자료를 이용하여 2010-2017 기간을 모의하고 2010년을 모형의 안정화 기간으로 두고, 2011-2017년에 대해 검보정을 실시한 후, RCP 시나리오에 따른 모의를 실시하였다. RCP 시나리오는 기후변화센터에서 제공하는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 이용하였으며, 2010-2099 기간에 관하여 SWAT 모형을 모의하고, 2010년을 모형의 안정화 기간, 2011-2040 기간을 2025s, 2041-2070 기간을 2055s, 2071-2099 기간을 2085s로 두어 결과를 ASOS 관측자료를 이용한 결과와 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.125-125
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• 2012

최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.934-938
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• 2009

금강상류유역에 위치한 용담다목적댐은 2001년에 준공되어 전북지역과 서해안 산업 개발지역에 공급하고 있다. 용담댐 하류유역에 관한 연구는 많이 진행되고 있지만, 상류유역에 관한 연구는 그 수가 미비하여 본 연구에서는 SWAT 모델을 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출량과 유사량을 기측정된 자료와 비교 검토함으로써, 적정성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 준 분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모델을 이용하여 용담댐유역에 대한 유출량과 유사량을 산정하였다. 모형을 구축하고자 DEM과 토지이용도, 토양도를 사용하여, 총 208개의 HRU를 생성하였으며, 천천과 동향 수위국 및 용담댐에 대해서 월유출량을 Calibration 결과는 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0951과 0.952이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.868과 0.869로 나타났으며, 용담댐의 EI와 $R^2$는 각각 0.938과 0.964로 나타났다. 월 유사량에 대한 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0.943과 0.947이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.759과 0.772으로 나타났다. 이로서, 본 연구에서는 용담댐 상류유역에 대한 하천유입량과 유사량의 변화를 기구축된 자료와 비교 검토한 결과 SWAT 모델이 용담댐 상류유역의 유출특성을 잘 반영하는 것으로 나타나, 향후 용담댐 하천 유입량과 유사량 변화를 예측하는데에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.56-56
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• 2011

댐의 용수공급능력이란 어떤 기간 동안에 저수지로부터 각종 용수로 공급할 수 있는 수량을 의미하고 통상 연간 공급가능량으로 표시되며, 평가기준인 이수안전도는 크게 보장공급량 기준과 신뢰도 기준으로 구분된다. 보장공급량이란 최악의 갈수기 동안에도 공급을 보장할 수 있는 최대공급량을 뜻하며 다년기준과 특정 한발년도 기준으로 구분된다. 신뢰도 기준은 장기간의 계획기간에 걸쳐 저수지운영을 통하여 전체기간 중에서 일정비율의 기간 동안만 물 부족을 허용하는 방법이고 연간단위기준, 기간단위기준 및 공급량단위기준으로 구분된다. 기존의 다목적댐의 경우 설계 시에 이수안전도를 다년기준 혹은 특정 한발년도 기준의 보장공급량 방식으로 용수공급능력을 평가하였으나 최근에는 적극적인 수자원의 활용을 위하여 신뢰도 기준의 이수안전도로 용수공급능력을 평가하고 있다. 본 연구에서는 설계 당시 이수안전도를 21개년간의 보장공급량으로 기준한 임하댐과 이수안전도를 '67~'68의 한발년으로 기준한 안동댐의 용수공급능력을 신뢰도 방식으로 재평가 하였고, 기본계획 공급량과 비교하여 추가용수공급 가능 여부를 검토하였다. 다년간 운영된 기존댐의 용수공급능력을 평가하기 위해서는 저수지를 하나의 시스템으로 고려하고 댐 운영시점에서의 유효저수량에 저수지 유입량, 강수량, 목적별 계획 용수 수요량, 홍수 시 월류, 방류량 등을 고려한 저수지 모의운영분석을 실시하여 물 부족량 및 용수공급능력을 계산한다. 본 연구에서는 안동댐과 임하댐의 30년 일 유입량 자료를 사용하여 단독운영 모의를 수행하였고, 30년 중 1회 물 부족발생(신뢰도 96.7%) 및 20년 중 1회 물 부족발생(신뢰도 95.0%)을 기준으로 연간단위 평가 및 월간단위 평가를 수행하여 각각의 용수공급능력을 산정하였다. 모의운영 결과 신뢰도 95.0%의 연간단위 평가 시 안동댐의 용수공급 가능량은 연간 893백만$m^3$, 임하댐의 용수공급 가능량은 연간 382백만$m^3$으로 안동댐과 임하댐 모두 기본계획공급량에 비하여 용수공급능력이 작게 산정되었다.