• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1819-1823
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• 2007

유역에서 상류 유역 또는 수변을 따라 자연 자원을 이용하여 조성되어야 할 완충지대는 비점오염의 영향을 줄이기 위한 중요한 최적 관리공법이다. 교란된 토지 피복과 수변 완충지대를 관리 및 복원할 때 같은 지형조건이라도 식생 종류, 발달정도, 토양조건에 따라 오염물 제거효과가 다를 수 있으며, 최소 완충지대 길이도 제거 오염물질 대상별로 적합하게 설계되고 해석되어야 한다. 본 연구의 목적은 용담댐 유역에서 SWAT 모델을 이용하여 식생 완충지대의 비점오염원 저감 모의 재현성을 평가하는 것이였다. 소유역의 관측값과 모델 예측값에 대한 모델의 검 보정이 선행되었으며 그 중에서 가장 높은 모델 효율을 가지는 소유역에서 three zone concept의 90m 수변완충지대를 지방하천을 경계로 하여 토지 피복도를 변화시켜 SWAT 모델에 적용하였다. 이 때 교목으로는 포플러 (Populus, 30m)을 적용하였고, 포플러의 높이 및 Leaf area index를 조정하여 관목 지대(30m)에 입력하였다. 잔디 지대(30m)는 자연초지를 선택하였다. 또한 지형변수(average slope)와 Manning's coefficient을 수변완충지대의 조건에 고려하여 변화를 주었고 이에 따른 유출량 및 유사량, T-N, T-P의 변화율을 조사하였다. 또한 5, 10, 30m의 식생 여과대를 밭 지역에만 적용하여 오염물의 저감 효율을 평가하였다. SWAT 모델은 각 소유역에서 발생된 전반적인 유출량과 수질변수의 추세를 잘 예측하였으며 정자천 소유역이 선택되었다. 모의된 완충지대에서는 연평균 940 m3/ha의 유출량이 감소되는 것으로 유사농도는 28.7 %의 저감효과를 보였다. 그러나 T-N, T-P의 농도는 오히려 증가되었는데 본 연구에서 고려된 보다 수변완충지대를 조성할 때 지하수 수위, 식생 성장변화 등과 같은 보다 정확한 설계 인자 산출 및 모델 DB 개발이 유역모델에 포함되어야 할 것으로 판단되었다.한 해결책을 얻어내는 상호보완적인 결과를 추구한다. 그가 디자인하는 작품은 전형적인 이미지를 내포하지 않는다. 즉 그의 작품은 기존의 가치와 이념적인 것은 배제하고, 창의적인 개념을 도출하였다.형모서리는 건물 특화 성격이 강하므로 불가피할 경우 소형 액센트 광고 위치를 미리 벽면으로 할애하는 것이 경관 및 입면계획에 유리한 것으로 분석되었다. 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는 효과를 발휘하는 것이 아닌가 해석된다. 이와 같은 연구결과를 통해 생다시마를 주원료로 개발된 생다시마차와 생다시마 음료가 만성 기능성 변비 증세를 개선하는 효능이 잠재적으로 있음을 확인하였다. 그러나 생약제재의 변비약 수준으로 변비 개선 효능을 증대하기 위해서는 재료 배합비의 개선이나 대장 운동기능을 향상시키는 유효성분의 보강 등이 필요하다는 점도 알 수 있었다.더불어 산화물질 해독에 관

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.226-226
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• 2016

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.451-461
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• 2019

The dam reservoir inflow prediction is utilized to ensure for water supply and prevent future droughts. In this study, we predicted the dam reservoir inflow and analyzed how seasonal weather forecasting affected the accuracy of the inflow for even multi-purpose dams. The hindcast and forecast of GloSea5 from KMA were used as input for rainfall-runoff models. TANK, ABCD, K-DRUM and PRMS models which have individual characteristics were applied to simulate inflow prediction. The dam reservoir inflow prediction was assessed for the periods of 1996~2009 and 2015~2016 for the hindcast and forecast respectively. The results of assessment showed that the inflow prediction was underestimated by comparing with the observed inflow. If rainfall-runoff models were calibrated appropriately, the characteristics of the models were not vital for accuracy of the inflow prediction. However the accuracy of seasonal weather forecasting, especially precipitation data is highly connected to the accuracy of the dam inflow prediction. It is recommended to consider underestimation of the inflow prediction when it is used for operations. Futhermore, for accuracy enhancement of the predicted dam inflow, it is more effective to focus on improving a seasonal weather forecasting rather than a rainfall-runoff model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.743-750
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• 2019

Most of the water supply facilities that use rivers as sources do not have monitoring facilities such as precipitation and stream flow measurement, and there is no judgment standard for drought response such as water intake control in river flow during dry season. In addition, it was confirmed that local government officials, who deal with actual drought work, have limitations in applying the drought index (SPI, PDSI, etc.) and diffusion models that have been proposed so far in advance. Therefore, in this study, the drought prediction system was constructed to determine the number of water-intake available days using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and the water supply network from the intake source to the beneficiary area, suggesting the drought spreading time and space.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.204-204
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• 2011

최근에 들어 도시화와 이상기후의 영향으로 유역에서의 유출특성과 오염물질 발생특성이 변화하고 있어 이에 따라 체계적인 유역 관리가 요구되고 있다. 우리나라는 하천 및 호소에 대한 수질 관리를 생활하수, 공장폐수 등 점오염원을 중심으로 수질관리정책 및 대책을 추진하여 왔으나, 오염물질의 상당량은 비점오염원에서 유발되고 있다. 또한 오염총량제의 실시 이후 국내에서는 비점오염원 관리의 중요성이 점오염원에 비해 상대적으로 높아짐으로서 유역수질모델링의 중요성을 인식하고 있으며, 비점오염원에 관련된 연구도 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 유역의 유출 및 수질 분석을 효율적으로 하기 위해 유역간 물질의 교환 및 전달이 유역 규모에 따라 얼마나 높은 정확성을 나타내는지를 분석하고 이를 검토하여 효과적인 유역수질모델링의 방법이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 통합적 수질관리의 필요성 증대에 따라, 유역 내 수문 순환 및 비점 오염원의 발생 거동을 정량적으로 분석할 수 있는 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran) 모형을 통해 오염총량 단위유역을 각각의 소유역으로 순차적으로 모의하여 검 보정을 수행 후 그 결과로 계산된 매개변수들을 단위유역 전체에 대한 분석에 입력하여 수행한 모의 결과와 비교 평가하였다. 또한, 이를 바탕으로 비점오염원에 의한 유역 내 하천 수질 영향도를 파악하였다. 유량 및 수질해석을 위하여 남강유역의 2004년부터 2007년까지 강우와 기상자료, 유량과 오염원 자료를 수집하여 입력 자료를 구축하였다. 또한, 대상유역에 해당되는 환경기초시설의 방류 유량 및 수질을 유입시킴으로써 HSPF모의가 진행되었다. 하천수질에 영향을 줄 수 있는 비점오염원은 강우 및 기상 관련 자료의 입력을 통하여 유역 내 유출 조건의 초기입력을 수행하였으며, 강우 입력에 따른 유출에 영향을 고려하기 위하여 토지이용 및 토양도를 고려하였다. 그리고 유역의 규모를 고려하였을 때 오염총량 단위유역의 유역 규모에 따라 모의를 실시한 결과를 바탕으로 HSPF 모형의 정확성 여부를 판단하여 정확성이 높은 방법을 선택할 수 있도록 하였다. 모의결과 소유역을 순차적으로 모의한 결과(CaseA)가 전체유역을 모의한 결과(CaseB)보다 실측치와 더 높은 상관계수를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구에서의 평가방법을 바탕으로 유역수질모델링이 이루어진다면 추후 비점오염원에 대한 효과적인 관리에 도움이 될 것이며, 모니터링 기법 및 GIS기반 유역관리모델 개발, 4대강 비점오염원 최적관리기법 연구 등에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5B
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• pp.459-469
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• 2010

This study is to develop a grid-based daily runoff model considering seasonal vegetation canopy condition. The model simulates the temporal and spatial variation of runoff components (surface, interflow, and baseflow), evapotranspiration (ET) and soil moisture contents of each grid element. The model is composed of three main modules of runoff, ET, and soil moisture. The total runoff was simulated by using soil water storage capacity of the day, and was allocated by introducing recession curves of each runoff component. The ET was calculated by Penman-Monteith method considering MODIS leaf area index (LAI). The daily soil moisture was routed by soil water balance equation. The model was evaluated for 930 $km^2$ Yongdam watershed. The model uses 1 km spatial data on landuse, soil, boundary, MODIS LAI. The daily weather data was built using IDW method (2000-2008). Model calibration was carried out to compare with the observed streamflow at the watershed outlet. The Nash-Sutcliffe model efficiency was 0.78~0.93. The watershed soil moisture was sensitive to precipitation and soil texture, consequently affected the streamflow, and the evapotranspiration responded to landuse type.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.422-422
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• 2018

우리나라의 간척사업은 고려시대 중엽부터 서남해안에 다수 산재되어 있는 천혜적인 간척 적지를 대상으로 지속적으로 추진되어 국토확장 및 식량 자급달성에 기여하여 왔다. 그러나, 최근 들어 쌀 수급 등 농업정책의 변화, 비용에 대한 경제성 평가의 변화, 개발과 보전에 관한 이해당사자간의 대립 등으로 신규 간척사업의 추진이 어려워지고 기존 간척지의 토지이용 목적 변화와 이치수 기능개선을 목적으로 배수갑문을 확장하는 등의 사업이 추진되고 있다. 본 연구에서는 방조제 상류지역 및 지천에서 이상홍수 유입에 따른 방조제 안정성 검토를 실시하였다. 호내로 유입되는 빈도별 홍수량에 따른 각 지점별 수위변화를 이용하여 방조제 비상대처계획에 대한 재난관리 지표로 활용할 수 있는지를 확인한다. 이를 위해 선정된 방조제를 중심으로 빈도별 홍수량을 산정하여 수문학적 안정성을 검토하고, 빈도별 홍수량에 따른 호내의 홍수위 변화를 통하여 비상대처계획 시나리오를 구성하고자 한다. 새만금 유역의 수치모델링에 필요한 범위를 설정하고, 모델 구성 및 자료를 입력한 후 검 보정을 통하여 모델의 신뢰성을 검증한 후 모델운영 조건을 설정하였다. 새만금 종합개발계획(MP)이 완료되었을 경우를 가정하여 통합운영을 실시하였다. 호내 관리수위에 따른 100, 200, 500, PMF 홍수량 유입시에 호내 홍수위 모의를 수행하였다. 또한, 비상단계 중 초기단계인 '관심단계'를 "이상홍수 발생부터 관리수위 EL-1.5m까지"로 설정한다면 방조제 초기 재난대응이 유리해 질 것으로 판단된다. 또한, '주의단계'는 "관리수위 EL-1.5m부터 호내 관리홍수위 EL+1.5m까지"로 '경계단계'를 "호내 관리홍수위 EL+1.5m부터 제당 내측사석보호공 홍수위까지", '심각단계'를 "제당 내측사석보호공(만경유역 EL+4.5m, 동진유역 EL+2.5m) 이상의 홍수위"로 설정한다면 방조제 관리자에게 세부화된 정보 및 지표를 제공해 줄 것이라 판단된다. 방조제 비상상황 단계별 분류에서 이상홍수위 발생후의 시간을 수치모의를 통해 구분하였으며 정성적인 위기상황 판단이 아닌 구체적인 수치로 된 지표들을 방조제 위기상황 재난지표로 활용한다면 상황 관리자의 위기상황 판단과 대처를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.12
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• pp.1235-1247
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• 2013

This study is to evaluate the climate change impact on future storage behavior of Chungju dam($2,750{\times}10^6m^3$) and the regulation dam($30{\times}10^6m^3$) using SWAT(Soil Water Assessment Tool) model. Using 9 years data (2002~2010), the SWAT was calibrated and validated for streamflow at three locations with 0.73 average Nash-Sutcliffe model Efficiency (NSE) and for two reservoir water levels with 0.86 NSE respectively. For future evaluation, the HadCM3 of GCMs (General Circulation Models) data by scenarios of SRES (Special Report on Emission Scenarios) A2 and B1 of the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) were adopted. The monthly temperature and precipitation data (2007~2099) were spatially corrected using 30 years (1977~2006, baseline period) of ground measured data through bias-correction, and temporally downscaled by Change Factor (CF) statistical method. For two periods; 2040s (2031~2050), 2080s (2071~2099), the future annual temperature were predicted to change $+0.9^{\circ}C$ in 2040s and $+4.0^{\circ}C$ in 2080s, and annual precipitation increased 9.6% in 2040s and 20.7% in 2080s respectively. The future watershed evapotranspiration increased up to 15.3% and the soil moisture decreased maximum 2.8% compared to baseline (2002~2010) condition. Under the future dam release condition of 9 years average (2002~2010) for each dam, the yearly dam inflow increased maximum 21.1% for most period except autumn. By the decrease of dam inflow in future autumn, the future dam storage could not recover to the full water level at the end of the year by the present dam release pattern. For the future flood and drought years, the temporal variation of dam storage became more unstable as it needs careful downward and upward management of dam storage respectively. Thus it is necessary to adjust the dam release pattern for climate change adaptation.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1125-1139
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• 2022

In an unmanned aerial vehicles (UAVs) system, a physical offset can be existed between the global positioning system/inertial measurement unit (GPS/IMU) sensor and the observation sensor such as a hyperspectral sensor, and a lidar sensor. As a result of the physical offset, a misalignment between each image can be occurred along with a flight direction. In particular, in a case of multi-sensor system, an observation sensor has to be replaced regularly to equip another observation sensor, and then, a high cost should be paid to acquire a calibration parameter. In this study, we establish a precise sensor model equation to apply for a multiple sensor in common and propose an independent physical offset estimation method. The proposed method consists of 3 steps. Firstly, we define an appropriate rotation matrix for our system, and an initial sensor model equation for direct-georeferencing. Next, an observation equation for the physical offset estimation is established by extracting a corresponding point between a ground control point and the observed data from a sensor. Finally, the physical offset is estimated based on the observed data, and the precise sensor model equation is established by applying the estimated parameters to the initial sensor model equation. 4 region's datasets(Jeon-ju, Incheon, Alaska, Norway) with a different latitude, longitude were compared to analyze the effects of the calibration parameter. We confirmed that a misalignment between images were adjusted after applying for the physical offset in the sensor model equation. An absolute position accuracy was analyzed in the Incheon dataset, compared to a ground control point. For the hyperspectral image, root mean square error (RMSE) for X, Y direction was calculated for 0.12 m, and for the point cloud, RMSE was calculated for 0.03 m. Furthermore, a relative position accuracy for a specific point between the adjusted point cloud and the hyperspectral images were also analyzed for 0.07 m, so we confirmed that a precise data mapping is available for an observation without a ground control point through the proposed estimation method, and we also confirmed a possibility of multi-sensor fusion. From this study, we expect that a flexible multi-sensor platform system can be operated through the independent parameter estimation method with an economic cost saving.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1053-1060
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• 2021

Current water quality monitoring systems in Korea carried based on in-situ grab sample analysis. It is difficult to improve the current water quality monitoring system, i.e. shorter sampling period or increasing sampling points, because the current systems are both cost- and labor-intensive. One possible way to improve the current water quality monitoring system is to adopt a modeling approach. In this study, a modeling technique was introduced to support the current water quality monitoring system, and an artificial neural network model, the computational tool which mimics the biological processes of human brain, was applied to predict water quality of the river. The approach tried to predict concentrations of Total coliform at the outlet of the river and this showed, somewhat, poor estimations since concentrations of Total coliform were rapidly fluctuated. The approach, however, could forecast whether concentrations of Total coliform would exceed the water quality standard or not. As results, modeling approaches is expected to assist the current water quality monitoring system if the approach is applied to judge whether water quality factors could exceed the water quality standards or not and this would help proper water resource managements.