• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.350-350
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• 2021

한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.

• Water for future
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• v.27 no.4
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• pp.85-94
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• 1994

A Sensitivity analysis on the model parameters involved in the Clark watershed routing method is made to demonstrate the effect of each parameter on the magnitude of 50-year design flood for small urban streams. As for the rainfall parameter the time distribution pattern of design storm was selected. For short duration storms Huff, Yen & Chow and Japanese Central type distributions were selected and the Mononobe distribution of 24-hour design storm was also selected and tested for Clark method application. The effect of SCS runoff curve number for effective rainfall and the methods of subbasin division for time-area curve were also tested. The routing parameter, i.e. the storage constant(K), was found to be the dominating parameter once design storm is selected. A multiple regression formula for K correlated with the drainage area and main channel slope of the basin is proposed for the use in urban stream practice for the determination of design flood by Clark method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.2
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• pp.141-150
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• 2018

The purpose of this study is to evaluate the future hydrologic behavior affected by the potential climate and land use changes in upstream of Anseong-cheon watershed ($366.5km^2$) using SWAT. The HadGEM3-RA RCP 4.5 and 8.5 scenarios were used for 2030s (2020-2039) and 2050s (2040-2059) periods as the future climate change scenario. It was shown that maximum changes of precipitation ranged from -5.7% in 2030s to +18.5% in 2050s for RCP 4.5 scenarios and the temperature increased up to $1.8^{\circ}C$ and $2.6^{\circ}C$ in 2030s RCP 4.5 and 2050s 8.5 scenarios respectively based on baseline (1976-2005) period. The future land uses were predicted using the CLUE-s model by establishing logistic regression equation. The 2050 urban area were predicted to increase of 58.6% (29.0 to $46.0km^2$). The SWAT was calibrated and verified using 14 years (2002-2015) of daily streamflow with 0.86 and 0.76 Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for stream flow (Q) and low flow 1/Q respectively focusing on 2 drought years (2014-2015) calibration. For future climate change only, the stream discharge showed maximum decrease of 24.2% in 2030s RCP 4.5 and turned to maximum increase of 10.9% in 2050s RCP 4.5 scenario compared with the baseline period stream discharge of 601.0 mm by the precipitation variation and gradual temperature increase. While considering both future climate and land use change, the stream discharge showed maximum decrease of 14.9% in 2030s RCP 4.5 and maximum increase of 19.5% in 2050s RCP 4.5 scenario by the urban growth and the related land use changes. The results supported that the future land use factor might be considered especially for having high potential urban growth within a watershed in the future climate change assessment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.457-461
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• 2006

비점원 농촌유역으로부터 강우시 영양물질(질소, 인)의 유출특성을 파악하기 위해 2002년부터 2005년까지 5개의 강우사상을 대상으로 $2{\sim}12$시간 간격으로 유량 및 수질을 측정하였다. 강우사상시 TN농도는 유량이 증가함에 따라 상승하여 최대농도를 보인 후, 유량감소에 따라 농도가 감소하는 경우와 초기농도보다 높은 농도로 유지되는 경우의 두 가지 경향을 보였다. TP농도는 유량의 증가에 따라 급격한 상승을 보였고, 최대 값 이후 농도가 낮아져 거의 초기농도에 도달하였다. 또한, 초기농도에 대한 최대농도값의 비는 TP가 TN보다 크게 나타났다. 농촌 소유역에서의 초기유출현상(first-flush)은 40%의 누적유출량을 나타낼 때 TP의 누적유출부하량은 $70{\sim}86%$를 기록하여, 도시유역(60%)과 광역논(50%)보다 크게 나타났는데, 이는 농촌 소유역이 경사가 크고 밭 등에서 강우로 인한 토양침식 등의 영향을 크게 받기 때문으로 사료된다. 4개의 강우사상에 대한 질소의 용존성 성분의 비(TN/TDN비)는 93.6%를 나타내 질소는 대부분 용존성 형태로 유출되는 것으로 나타났고, 인의 용존성 성분의 비(TP/TDP비)는 25.4%를 나타내 인의 대부분 입자성 형태로 유출되는 것으로 나타났다. 따라서, 비점원 농촌유역으로부터 TN부하를 저감시키기 위해서는 용존성 성분을 제공하는 비료의 시용량을 줄여야 하며, TP부하를 저감시키기 위해서는 강우시 입자성 인의 유출을 제어해야 한다. 이를 위해서는 비가 많이 오는 여름철에 나지(裸地)나 밭에 식생이나 멀칭(mulching) 등으로 토양침식을 방지하는 대책이나 하천변에 완충역(riparian buffer zone)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 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

• Water for future
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• v.26 no.4
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• pp.85-95
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• 1993

Three purposes of this study are as follows: The first was the development of the extention method for the limited data observed in an urban drainage basin. The second was the analysis of the correlation between storm water runoff and NPS(non-point source) pollutant discharge, The last was the calculation of the monthly and annual specific NPS loads using the established correlation. the selected model was the SWMM monthly and annual specific NPs loads using the established correlation. The selected model was the SWMM (Storm Water Management model) developed by the US EPA(environmental Protection Agency). As a result of this study, the best correlation between storm wate runoff and NPS pollutants discharge was produced by the non-linear correlation between runoff rate(mm/hr)and specific loads rate(g/ha/sec)for all pollutants studied ; SS, COD, BOD, and TN. The best correlation through the analysis based on evently total mass was made by the linear correlation between the specific accumulated runoff(mm) and the specific accumulated loads(kg/ha) for CASE 1., and by the non-linear correlation for CASE 2. The NPS annual specific loads for the urban basin studied were 4933 kg/ha/year for SS, 775kg/ha/year for BOD, 3094kg/ha /year for COD,257kg/ha/year for TN, respectively. And the proportion of the NPS annual specific loads to the total annual specific loads were 42 % for SS, 13 % for BOD, 29% for COD, and 21 % for TN.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1614-1618
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• 2007

분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우의 증발 및 침투, 유출은 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다. 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 미터 내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분의 공간적 시간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생분포 등을 지배하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 강우로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등, 2005) 본 연구에서는 토양수분에 대한 정밀측정 자료가 있는 설마천 유역 범륜사 사면에 대하여 분포형 수문모형의 토양수분 해석 능력을 평가하고자 하였다. 토양수분 모의에 사용된 격자기반의 분포형 수문모형은 미공병단에서 개발한 GSSHA(USACE, 2006) 모형이다. 모형의 입력자료는 정밀토양도와 현장측정에 의한 토양매개변수를 반영하여 구축하였고, 강우 및 기상자료는 2003년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일의 1시간 자료를 이용하였다. 모의기간 중 2003년은 초기 토양수분값 등 초기조건의 영향을 줄이기 위한 웜업 (Warm-up)기간으로 설정하였고, 2004년의 모의결과를 토양수분 관측값과 비교하였다.업지역, 상업지역 등과 같이 지형적 특성에 따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에

• Journal of Wetlands Research
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• v.25 no.4
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• pp.306-314
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• 2023

Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and　industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.1
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• pp.53-62
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• 2023

Recently, due to the influence of climate change, the occurrence of damage to heavy rain is increasing around the world, and the frequency of heavy rain with a large amount of rain in a short period of time is also increasing. Heavy rains generate a large amount of outflow in a short time, causing flooding in the downstream part of the mountainous area before joining the small and medium-sized rivers. In order to reduce damage to downstream areas caused by flooding, it is very important to calculate the outflow of mountainous areas due to torrential rains. However, the sewage network flooding analysis, which is currently conducting the most analysis in Korea, uses the time and area method using the existing data rather than calculating the rainfall outflow in the mountainous area, which is difficult to determine that the soil characteristics of the region are accurately applied. Therefore, if the rainfall is analyzed for mountainous areas that can cause flooding in the downstream area in a short period of time due to large outflows, the accuracy of the analysis of flooding characteristics that can occur in the downstream area can be improved and used as data for evacuating residents and calculating the extent of damage. In order to calculate the rainfall outflow in the mountainous area, the rainfall outflow in the mountainous area was calculated using MIKE SHE among the MIKE series, and the flooding analysis in the downstream area was conducted through MIKE 21 FM (Flood model). Through this study, it was possible to confirm the amount of outflow and the time to reach downstream in the event of rainfall in the mountainous area, and the results of this analysis can be used to protect human and material resources through pre-evacuation in the downstream area in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.104-104
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• 2023

최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.8
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• pp.565-575
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• 2022

Recently, in the field of water resource engineering, interest in predicting time series water levels and flow rates using deep learning technology that has rapidly developed along with the Fourth Industrial Revolution is increasing. In addition, although water-level and flow-rate prediction have been performed using the Long Short-Term Memory (LSTM) model and Gated Recurrent Unit (GRU) model that can predict time-series data, the accuracy of flow-rate prediction in rivers with rapid temporal fluctuations was predicted to be very low compared to that of water-level prediction. In this study, the Paldang Bridge Station of the Han River, which has a large flow-rate fluctuation and little influence from tidal waves in the estuary, was selected. In addition, time-series data with large flow fluctuations were selected to collect water-level and flow-rate data for 2 years and 7 months, which are relatively short in data length, to be used as training and prediction data for the LSTM and GRU models. When learning time-series water levels with very high time fluctuation in two models, the predicted water-level results in both models secured appropriate accuracy compared to observation water levels, but when training rapidly temporal fluctuation flow rates directly in two models, the predicted flow rates deteriorated significantly. Therefore, in this study, in order to accurately predict the rapidly changing flow rate, the water-level data predicted by the two models could be used as input data for the rating curve to significantly improve the prediction accuracy of the flow rates. Finally, the results of this study are expected to be sufficiently used as the data of flood warning system in urban rivers where the observation length of hydrological data is not relatively long and the flow-rate changes rapidly.