• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2011

최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.160-163
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• 2010

분포형 강우-유출모형의 모의결과는 지형, 토지피복 및 토양 특성에 영향을 받는다. 그 중에서 지형과 관련하여 하도에 위치한 셀의 경사는 첨두 유출량의 도달시간과 매우 밀접한 관계가 있다. 분포형 강우-유출모형에서 하도의 지형적 특성은 모든 하도 셀마다 입력되어야 하는데 셀이 위치한 지점별로 실제 하천측량을 통해 입력하는 것이 가장 정확한 방법일 수 있으나 시간과 많은 비용이 소요되므로 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 산정된 경사 값을 주로 적용한다. 본 연구에서는 충주댐유역의 2006~2008년 수립된 13개 하천의 하천정비기본계획을 참고하여 1,100개 횡단측점에 대한 하상경사를 구축하고 유역의 흐름경로길이와의 관계를 분석함으로서 분포형 강우-유출모형의 하상경사를 적용할 수 있는 산정공식을 개발하였다. 4개 강우사상에 대하여 적용하여 DEM으로부터 산정된 경사를 적용한 경우와 비교한 결과 첨두유량이 증가하고 첨두유출 발생시간이 단축되는 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.98-98
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• 2020

모분포 홍수지수모형은 여러 관측지점의 수문자료를 활용하여 설계수문량을 산정하는 지역빈도해석을 위한 모형 중 하나이다. 기존의 홍수지수모형은 동질지역 내 각 지점의 표본통계량을 통해 표준화된 자료들을 기반으로 설계수문량을 산정하므로 왜곡이나 오차가 발생하는 반면, 모분포 홍수지수모형은 미지의 모분포에 대한 통계량으로 표준화한 설계수문량은 동질지역 내 모든 지점에 대해 동일하다는 가정을 기반으로 지역빈도해석을 수행하므로 보다 정확한 설계수문량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 모분포 홍수지수모형에서의 미지의 모분포를 비정상성 GEV분포형으로 가정함으로써 각 지점의 비정상성을 고려한 설계수문량을 산정할 수 있는 비정상성 지역빈도해석 기법을 개발하고 그 적용성을 알아보고자 한다. 이를 위해 우리나라 전역에 분포된 10개의 강우관측 지점을 하나의 지역으로 구성하고 이질성척도를 통해 지역동질성을 확인하였다. 먼저, 각 지점의 모분포를 가정하기 위하여 각 지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 Mann-Kendall test를 통해 경향성을 확인하였다. 경향성이 없는 지점의 경우 정상성 GEV분포형, 경향성이 나타나는 지점의 경우 다양한 형태의 비정상성 GEV분포형 중 Akaike information criterion을 통해 선정된 비정상성 GEV분포형을 모분포로 가정하고, 모분포 홍수지수모형을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 대상 지역에 대한 모의실험을 통해 비정상성을 고려한 모분포 홍수지수모형의 성능을 지점빈도해석 및 기존의 홍수지수모형과 비교하였으며, 정상성 지역빈도해석 대비 비정상성 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 비교를 통해 그 적용성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.75-79
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• 2005

GSSHA(Gridded Surface Subsurface Hydrologic Analysis) 모형은 미 공병단 연구개발센터(USACE ERDC; US Army Corps of Engineers Engineering Research and Development Center)체서 개발된 물리적인 개념의 공간 분포형(PBSD; Physically Based Spatially Distributed) 수문모형으로, CASC2D 모형(Ogden 와 Julien, 2002; Downer 등, 2002)을 개선, 확장한 모형이다. GSSHA 모형의 실행에는 Brigham Young 대학의 컴퓨터그래픽공학연구실에 의해 개발된 미 국방성 WMS(Watershed Modeling System) 인터페이스를 사용하며, 이를 통해 많은 입력과 출력조건을 가지는 분포형 모형의 복잡한 모의 과정을 효과적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 GSSHA 모형을 이용하여 경안천 유역의 물순환 양상을 분석하였다. GSSHA 모형은 유역을 균일한 유한 차분 격자로 나누어 각각의 격자를 기본 단위로 모의한다. 모형의 주요 모의 모듈은 강우 분포, 융설, 차단, 침투, 증발산, 지표면 저류, 2차원 표면류 추적, 1차원 하도 추적, 불포화 층 모의, 2차원 포화 지하 대수층 흐름, 지표면 유사 침식, 하천 유사 추적 등이 포함된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.719-723
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• 2008

도달시간이 짧은 중소유역의 홍수예측과 돌발호우에 의한 돌발홍수의 예측을 위해서는 단기 예측 강우를 활용하는 기술이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 예측 강우를 이용한 신속하고 정확한 유출모의를 수행하는 과정으로서, 수치예보자료와 레이더 강우와 같이 격자 형태로 제공되는 강우자료를 직접 이용하여 유출모의가 가능한 1차원 분포형 강우-유출 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 모형은 모형의 입출력, 유출분석 모듈 등과 같은 모든 과정을 GIS 시스템과 완전 연계하고자 하며, 이를 통해서 그리드 형태로 제공되는 강우 시계열 자료와 공간자료를 화면상에서 조회할 수 있으며, 이를 모형의 입력자료로 직접 이용하고, 모의결과 또한 유역 내에서 공간 분포된 행태로 제시할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 모형의 유출해석 과정과 이론적 검증 결과를 개략적으로 소개하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.904-904
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• 2012

강우-유출모형중 단기 홍수 사상 모형은 주로 집중형으로 하천유량 모의에 중점을 두어 왔고, 장기유출모형은 분포형으로 기저유출 모의에 중점을 두어 왔다. 단기 홍수사상 모형은 유역 전반에 걸친 수자원의 분포특성을 파악하기 힘들다는 단점이 있고, 장기유출모형은 단기 홍수사상을 분석하기 힘들다는 단점이 있다. 이와 같은 단점은 두 모형을 함께 이용하여 보완할 수 있다. 따라서 본 연구에는 단기 홍수사상모형인 HEC-HMS모형과 장기유출모형인 SWAT모형을 연동하기 위하여 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 적절히 구해 이용하여야 한다. 두 모형에서 CN값을 얻는 방법은 첫 번째, HEC-HMS모형의 홍수기 호우사상별 최적평균 CN값을 구하는 것이고, 두 번째, SWAT모형 내에서 적용되는 일별 CN값을 구하는 것이다. 그리고 두 모형의 매개변수를 이용하여 보정 3년(2002년~2004년), 검증 2년(2005년~2006년), 적용 3년(2007년~2009년)을 모델링하여 SWAT-HMS모형의 유출분석 신뢰성을 판단하였다. 보정 3년 결과로 선행 5일강우량 기준으로 150mm 이하이면 모의가능하고, 150mm 이상이면 과소 모의되는 SWAT모형의 단점을 알 수 있었다. 검증을 실시한 2년은 SWAT-HMS모형의 중요 매개변수인 CN값을 HEC-HMS모형의 CN값과 SWAT모형의 CN값을 적용한 결과를 비교하여 상관계수 0.90과 0.95를 얻었으며, SWAT-HMS모형에 적용되는 매개변수 CN값은 SWAT모형의 CN값을 사용할 경우 더욱 신뢰할 수 있음을 알았다. 적용 3년(2007년~2009년)은 SWAT모형의 CN값을 SWAT-HMS모형에 적용하여 유출분석을 하였으며, 관측치와 모의치의 상관계수 0.95라는 신뢰할 수 있는 결과를 얻었다. 그리고 관측치와 모의치의 첨두유량은 평균적으로 5% 이내의 차이로 정확한 모의결과를 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구는 격자분포형 유출모형인 SWAT모형과 집중형 유출모형인 HEC-HMS모형을 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 이용하여 두 모형이 가지는 단점을 해소하여 보다 정확한 유출분석 결과를 얻을 수 있는 방법을 제시 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.974-974
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• 2012

하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역 내 주요 지점을 위주로 수행되고 있다. 유량 측정이 이루어지는 지점에 대해서 유출모의를 수행할 경우에는 과거의 측정 자료를 이용해서 모형의 검보정이 가능하며, 이러한 과정을 통해 해당 지점에 대한 유출모의의 정확도를 향상시킬 수 있다 그러나 도시유역을 제외한 대부분의 중소유역에서는 유량의 측정이 이루어지지 않고 있으며, 측정 자료가 없는 미계측 유역에 대한 유출모의 및 모의결과의 검증은 사실상 불가능 하다. 분포형 수문모형의 가장 큰 장점 중 하나는 소유역 분할과정을 거치지 않고도 유역내 임의의 여러 지점에 대한 유출을 모의할 수 있다는 것이다. 이와 같은 분포형 모형의 특징은 관측된 지점에 대해서 보정된 매개변수를 이용해서 이 지점의 유량 발생에 기여한 상류 미계측 지점의 유량을 모의할 수 있다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 분포형 모형을 이용하여 유역의 임의 지점에 대해서 모형을 보정한 후 유출모의를 수행하고, 보정된 매개변수를 이용해서 상류의 소하천 지점에 대한 유량을 모의함으로써 매개변수의 지역화를 평가하였다. 이를 통해 유량 측정이 이루어지지 않는 중소 하천의 소유역에 대한 유량 추정의 가능성을 평가하였다. 모의 결과 산지유역 또는 소하천유역과 같은 미계측 유역에서 활용성이 높을 것으로 기대된다.