• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.951-955
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• 2007

본 연구에서는 산림유역과 농지와 임야가 혼합된 유역에서 발생하는 강우유출수의 유량가중평균농도를 분석하기 위해 강원도 춘천시에 위치한 강원학교 학술림, 유포리 및 월곡리 소하천을 대상으로 유량 수질 자료를 수집하여 분석하였으며, 유역별로 각각 21개의 유량가중평균농도를 산정하였다. 유역별 21개 강우사상에 대한 수질항목별 평균 유량가중평균농도 농도는 유포리(AW1) > 월곡리(AW2) > 학술림(FW) 순서로 농업유역의 유량가중평균농도가 산림유역에 비해 높은 것으로 나타났다. 연구유역의 유출량에 영향을 미치는 인자로는 강우량과 유역면적의 상관도가 높게 나타났으며, 강우량에는 강우강도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 수질항목간의 상관도가 있는 것으로 나타났으나, 유기물 함량을 측정하는 COD의 경우 물속의 영양물질 양을 측정하는 T-N 및 T-P와 관계가 없는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.15 no.1
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• pp.69-77
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• 2014

The objective of this study is to compare flood inundation models for small stream basin. HEC-RAS model was used for the analysis of one dimensional hydraulics and HEC-GeoRAS, Ras Mapper and RiverCAD models were applied for the flood inundation analysis in Gum Chung stream. Flood inundations are to simulate by flood inundation models using observed data and rainfall on each frequency and to compare with inundation area based on the flood plain maps. The results of this study are as follows; Area of flood inundations by HEC-GeoRAS model is similar to that of flood plain map and appears in order of RAS Mapper and RiverCAD model. Flood inundation area by RiverCAD model is to estimate lager than that of RAS Mapper and HEC-GeoRAS model in flood area on each frequency and the results show that they have a little difference in models of flood inundation analysis at small stream. Comparing the area of flood inundations by flood depth, the results of three models are relatively similar in flood depth as 2.0 m below, and RiverCAD model shows a significant difference in flood depth as 2.0 m or more.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.11
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• pp.937-944
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• 2015

This study proposed a novel technique, namely the Radar Polygon Method (RPM), for areal rainfall estimation based on radar precipitation data. The RPM algorithm has the following steps: 1. Determine a map of the similar rainfall occurrence of which each grid cell contains the binary information on whether the grid cell rainfall is similar to that of the observation gage; 2. Determine the similar rainfall probability map for each gage of which each grid cell contains the probability of having the rainfall similar to that of the observation gage; 3. Determine the governing territory of each gage by comparing the probability maps of the gages. RPM method was applied to the Anseong stream basin. Radar Polygons and Thiessen Polygons of the study area were similar to each other with the difference between the two being greater for the rain gage highly influenced by the orography. However, the weight factor between the two were similar with each other. The significance of this study is to pioneer a new application field of radar rainfall data that has been limited due to short observation period and low accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1996.01a
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• pp.1-95
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• 1996

전국에 산재한 수위관측지점의 관측개시 이후의 모든 홍수위 자료를 구성하고 주요 지점의 개별 홍수사상에 대한 단위도를 유도하여 지점별 대표단위도를 작성하였다. 또한 유도된 대표단위도를 이용하여 미계측 지점에 대한 단위도와 첨두홍수량을 추정하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1991년과 1992년에 이어서 1993년에도 홍수위자료의 수집과 정리에 역점을 두어 관업을 수행하였으며 조선하천조사서, 조선하천조사연보, 한국수문조사연보 등의 각종 문헌에 수록되어 있는 주요 홍수사상의 수문곡선을 판독하여 전국 220개의 수위관측지점에 대하여 총 5,735개 사상의 홍수위 자료를 구축하였으며 이를 자료집으로 구성하였다. 홍수사상에 대한 단위도를 유도하기 위하여 시우량자료는 기상청 자료를 중심으로 구성하였으며 효율적이고 안정적인 능형회귀방법을 이용한 단위도 유도 방법을 적용하여 사용자가 화면을 통해서 홍수사상과 유도된 1mm-1hr 단위도를 보고 적합한 단위도를 선택할 수 있도록 단위도 유도 프로그램을 개발하였다. 대부분의 홍수사상이 지정홍수위 이상인 범위만이 정리되었는데 지정홍수위 이하의 부분은 일수위로부터 읽은 값을 참고로 하고 대수보간을 하여 자료를 구성하도록 하였다. 개발된 단위도 유도 프로그램을 사용하여 지점별 홍수사상별로 단위도를 유도하여 유역별로 총 65개 지점에 대하여 952개의 단위도를 유도하였는데 한강 유역은 16개 지점에서 263개의 단위도를 유도하였고 낙동강 유역은 28개 지점에 460개 단위도를, 금강 유역은 7개 지점 82개 단위도를, 영산강 유역은 7개 지점에서 88개 단위도를, 섬진강 유역은 7개 지점에서 59개의 단위도를 유도하였다. 유도된 단위도들을 지점별로 평균하고, 이를 참고로 하여 Nash 모형을 이용한 지점별 대표단위도를 유도하여 정리하였다. 또한 유도된 대표단위도를 유역에 따라서 지점별로 비교하여 상하류간의 관계를 분석하였으며 신뢰할만한 결과로 판단되었다. 유도된 대표단위도의 첨두유량 및 첨두시간을 유역면적 등과 비교하여 그 관계를 검토하였다. 유역면적과 첨두유량 및 유역면적과 첨두시간의 관계는 비교적 일정한 경향을 보여주었으며 이를 이용하여 미계측 유역의 1mm-1hr 단위도를 추정하였다. 2년 빈도의 설계강우량에 대해서 유역면적이 50, 100, 1,000, 10,000, 20,000$\textrm{km}^2$인 경우 첨두홍수를 추정하였으며 유출률을 0.9로 할 때 4장에서 분석, 제시된 지점별 평균연최대홍수와 비슷한 값을 보여주었다. 따라서 미계측 유역에서는 설계강우량만 주어진다면 본 연구에서 추정된 미계측 유역의 단위도 추정 방법을 이용하여 첨두홍수를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 단위도 유도 대상 지점은 전국의 수위관측지점이었으나 5대강을 제외한 기타 수계에 있어서는 수위자료뿐만 아니라 유량측정성과도 미비하여 단위도 유도를 하지 못하였다. 또한 유역면적 500$\textrm{km}^2$ 이하에서는 홍수위 자료는 있어도 유량측정성과가 없는 지점이 많았고 육량측정성과가 수 회에 불과한 지점이 대부분이었기 때문에 단위도를 유도할 수 없었다. 따라서 분석된 결과를 소유역으로 연장하는 것은 다소 무리가 따르며 대략 어느 정도가 될 것이라는 참고자료로 이용하는 것이 바람직하다고 본다. 현재의 여건에서는 소유역의 유량측정성과를 확충하는 일이 급선무일 것이다. 유역면적이 작은 수위 관측 지점에 대한 지속적인 유량측정이 절실히 요구된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.2
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• pp.47-56
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• 2004

The purpose of this study is to estimate soil loss amount according to the rainfall-runoff erosivity factor frequency and to analyze the hazard zone that has high possibilities of soil erosion in the watershed. RUSLE was used to analyze soil loss quantity. The study area is Gwanchon that is part of Seomjin river basin. To obtain the frequency rainfall-runoff erosivity factor, the daily maximum rainfall data for 39 years was used. The probability rainfall was calculated by using the Normal distribution, Log-normal distribution, Pearson type III distribution, Log-Pearson type III distribution and Extreme-I distribution. Log-Pearson type III was considered to be the most accurate of all, and used to estimate 24 hours probabilistic rainfall, and the rainfall-runoff erosivity factor by frequency was estimated by adapting the Huff distribution ratio. As a result of estimating soil erosion quantity, the average soil quantity shows 12.8 and $68.0ton/ha{\cdot}yr$, respectively from 2 years to 200 years frequency. The distribution of soil loss quantity within a watershed was classified into 4 classes, and the hazard zone that has high possibilities of soil erosion was analyzed on the basis of these 4 classes. The hazard zone represents class IV. The land use area of class IV shows $0.01-5.28km^2$, it ranges 0.02-9.06% of total farming area. Especially, in the case of a frequency of 200 years, the field area occupies 77.1% of total fanning area. Accordingly, it is considered that soil loss can be influenced by land cover and cultivation practices.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.6
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• pp.715-727
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• 2002

The travel time of a flood through a river reach can be estimated by dividing the river length by the mean velocity with which the flood passes downstream. It is closely related to storage constant for the watershed routing of a flood. There are so many empirical formulas available for the estimation of travel time but the results computed generally show great different depending on individual formulas. In the present study, the mean velocity data computed in the process of water surface profile computation for a probability flood through more than 100 different river reaches were collected along with the mean river bed slope of each river reach. And then, a regression analysis is made between the mean river bed slope and the mean velocity, which showed a wide scatter along the mean regression curve, which appears to be due to the different in the magnitude of probability rainfall and size of watershed area. Therefore, methods have been developed to remove the effect of these factors and generalized empirical equation is proposed to relate the mean velocity to mean river bed slope of a reach. Hence, if the mean river bed slope of a river reach is estimated from the longitudinal river profile, the mean velocity can be computed by the generalized equation along with the probability rainfall and watershed area of the river reach under consideration, which leads to the estimation of travel time through a river reach.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.597-603
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• 2006

The purpose of this study is to improve the short term rainfall forecast skill using neural network model that can deal with the non-linear behavior between satellite data and ground observation, and minimize the flood damage. To overcome the geographical limitation of Korean peninsula and get the long forecast lead time of 3 to 6 hour, the developed rainfall forecast model took satellite imageries and wide range AWS data. The architecture of neural network model is a multi-layer neural network which consists of one input layer, one hidden layer, and one output layer. Neural network is trained using a momentum back propagation algorithm. Flood was estimated using rainfall forecasts. We developed a dynamic flood inundation model which is associated with 1-dimensional flood routing model. Therefore the model can forecast flood aspect in a protected lowland by levee failure of river. In the case of multiple levee breaks at main stream and tributaries, the developed flood inundation model can estimate flood level in a river and inundation level and area in a protected lowland simultaneously.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.3
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• pp.233-240
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• 2004

Most of hydrological analyses in the field of water resources are launched by gathering and analyzing rainfall data. Several methods have been developed to estimate areal rainfall from point rainfall data and to fill missing or ungaged data. Thiessen and Reciprocal Distance Squared(RDS) methods whose parameters are only dependent on inter-station distance are classical work in hydrology, but these techniques do not provide a continuous representation of the hydrologic process involved. In this study, kriging technique was applied to rainfall analysis in Nakdong river basin in order to complement the defects of these classical methods and to reflect spatial characteristics of regional rainfall. After spatial correlation and semi-variogram analyses were performed to perceive regional rainfall property, kriging analysis was performed to interpolate rainfall data for each grid Thus, these procedures were enable to estimate average rainfall of subbasins. In addition, poor region of rainfall observation was analyzed by spatial interpolation error for each grid and mean error for each subbasin.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.3
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• pp.221-227
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• 2015

Urbanization increases the impervious cover, which affects the discharge of stormwater runoff and non-point source pollutants to the waterbodies. In order to improve the water quality and restore the aqua-ecosystem, the Ministry of Environment (MOE), Korea MOE introduced the Low Impact Development(LID) techniques on development projects. Therefore, research was performed to develop the bioretention technology for managing the stormwater runoff from urban areas. The test-bed was established on 2013 up to evaluate the performance of pollutant and runoff reduction. A total of 11 storm events have been monitored from November 2013 to present. Even though the SA/CA (surface area of bioretention/catchment area) is approximately 2.2%, the facility shows high pollutant and runoff reduction during storm events by increasing retention and infiltration capacities. The bioretention shows a 100% total runoff reduction at 0mm < R < 10mm rainfall range and more than 90% of runoff reduction at a rainfall range of 10mm < R < 20mm. Due to runoff volume reduction, more than 90% of nonpoint source pollutant were also removed by the bioretention.