• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.280-280
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• 2021

대청댐은 1980년에 준공하여 금년도 현재 40년이 경과한 댐이다. 40년간의 수문자료를 확보하고 있으나, 준공이후 94년까지는 홍수기 시간자료가 축적이 안 되어 분석이 불가한 상황이며, '95년부터 2020년까지는 홍수기 시간자료를 최대한 활용하여 홍수수문분석을 시행하였다. 홍수의 기초자료인 강우량을 발생원인(태풍, 장마, 집중호우, 전선형강우)별로 구분하였으며, 강우의 시간분포(증가, 감소, 증가감소, 균일, 감소증가, 증가계단, 감소계단, Huff1, Huff2, Huff3, Huff4)의 11가지로 모든 호우사상에 대하여 구분을 하였으며, 적용모형인 저류함수법의 주요 매개변수(K, P, T_l, F₁, R_sa)는 최적화 기법(Golden Search)을 이용하여 산정하였다. 또한, 유입량과 방류량 관계에 의한 홍수조절율, 주요호우 사상의 이전 상황인 무강우일수, 선행 강우를 분석하여 유출율에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.415-415
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• 2015

공업지역의 경우 비점오염원의 유출원단위가 타 토지이용보다 높은 것으로 알려져 있고, 불투수면의 비율이 높아 강우 초기에 오염물질이 다량으로 유출되는 특성을 가지고 있다. 공업지역의 비점오염원 유출 특성을 파악하고 저감 대책을 수립하기 위해서는 강우 유출수에 대한 장기적인 모니터링이 필요하다. 본 연구의 목적은 공업지역을 대상으로 강우 발생에 따른 유출량 및 수질을 조사하여 비점오염원의 배출 특성을 분석하는데 있다. 본 연구의 대상지역은 경기도 성남시 중원구 상대원동의 위치한 공업지역 3지점으로 선정하였다. 비점 유출 조사는 초음파 유량계와 자동채수기를 이용하여 2014년 강우시에 지점별로 7회씩 총 21회를 실시하였다. 유출특성 조사를 위해 집수구역면적, 선행무강우일수, 총강우량, 강우지속시간, 유출지속시간 등의 자료를 수집하여 총유출량과 유출고, 유출률, 강우강도 등을 산정하였다. 강우유출수 샘플링은 국립환경과학원의 '강우 유출수 조사방법'에서 제시한 방법에 따라 실시하였으며, 수질분석 결과를 바탕으로 $BOD_5$, $COD_{Mn}$, TOC, SS, TN, TP 총 6가지 항목에 대한 EMC를 산정하고 강우특성과 연계하여 분석하였다. 모니터링 결과 항목별 EMC 평균(범위)은 $BOD_5$ 2.2 (0.8~5.1) mg/L, $COD_{Mn}$ 4.0 (1.2~8.6) mg/L, TOC 5.4 (1.7~15.7) mg/L, SS 20.9 (2.0~88.9) mg/L, TN 2.4 (0.1~5.8) mg/L, TP 0.2 (0.0~0.9) mg/L로 나타났다. 본 연구의 결과는 공업지역 비점오염 원단위의 정확성을 향상시키는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.92-92
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• 2011

수자원장기종합계획(2006)에 따르면, 우리나라는 물부족이 예상이 되고 있고, 이러한 물부족 현상은 기후변화의 영향으로 더욱 악화될 것으로 예상된다. 기후변화에 따른 물부족에 대응하기 위해서는 현행 지표수 및 지하수(Blue Water) 위주의 수자원관리와 더불어 그전에는 수자원으로 인식되지 않았던 토양수(Green Water)를 새로운 개념의 수자원으로 인식하는 것이 필요하다. 토양수는 현재 물사용량 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 농업용수 부분에 효율적으로 활용하면, 지표수나 지하수와 같은 수자원을 대체하는 효과가 있다. 기후변화에 따른 물부족에 대응한 토양수의 효율적 활용을 위해서는, 과거 뿐아니라 미래의 지역별 시기별 토양수 공간분포특성을 분석하는 것이 선행되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 토양수의 분석을 통한 미래 물부족 해결에 도움이 될 새로운 수자원 관리의 기틀을 마련하기 위해 토양수 분포특성분석모델을 개발하고, 이를 활용해 과거 및 미래의 토양수의 공간분포특성을 분석한다. 토양수 분포특성분석모델은 선행 5일간의 일 강우데이터 값을 표준선행강우지표(Normalized Antecedent Precipitation Index)에 적용하여 일 단위 토양수 상태(Wet, Average, Dry condition)를 계산하는 모델이다. 과거 토양수 분석에는 인공위성 강우데이터(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42)를, 미래 토양수 분석을 위해서는 기상청에서 제공하는 국가표준 기후변화 시나리오(A1B)를 각각 사용하여, 과거 데이터는 27km의 격자로, 미래는 25km 격자크기로 한반도 전체의 일 단위 토양수 상태를 계산했다. 계산된 토양수 결과를 활용해 연 월별 그리고 토양수를 쓸 수 있는 시기, 즉 식물이 자라는 시기(4-9월)의 특성을 분석했다. 이를 통해 향후 기후변화에 따른 물부족 대응 토양수 수자원 활용방안에 도움이 될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.957-961
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• 2009

본 연구에서는 강우시 발생되는 비점오염원의 모니터링시 측정되는 강우자료와 유출자료, 수질 자료에 대한 효율적이고 신뢰성 있는 자료관리시스템을 제안하고자 한다. 비점오염 모니터링 자료관리시스템(NP-DAQ, Nonpoint-Data Quality Assessment)의 구성요소는 크게 다음과 같은 세가지로 이루어진다. 비점오염원 분석이 요구되는 유역에서의 모니터링 유무 및 실시간 측정 장치의 유무를 확인하는 전처리단계, 선행무강우시간 및 강우지속시간, 강우강도를 평가하고 수질 측정 간격과 유출 수문곡선을 평가하는 품질관리 단계, 측정된 자료의 이상치 분석과 유출모형의 입력자료를 생성하는 후 처리 단계로 나눌수 있다. 본 연구의 적용 대상 자료는 낙동강수계 환경기초조사사업으로 수집된 비점오염원 모니터링에 대한 자료를 사용하였으며 측정된 자료는 지목별 지역별 특성에 따라 분류하여 자료관리시스템에 적용하여 분석하였다. 따라서 비점오염원 모니터링 결과 얻어진 강우 및 유출, 수질 자료를 대상으로 하여 자료의 신뢰성 평가 및 불확실성을 평가하여 보다 정확한 오염물질 유출 특성을 분석하는데 기초가 되는 시스템을 구축하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1042-1046
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• 2009

강원도 홍천군 북방면 능평리에 위치한 규사광산을 2008년 3월부터 12월까지 발생한 강우사상에 대하여 모니터링을 실시하였다. 모니터링 지점은 채광작업과 가공작업이 이루어지는 계곡의 하류로 평시 $500m^2$/day의 유량이 흐르는 작은 소하천이다. 관측된 13회의 총 강우량은 712.6 mm가 발생하였다. 강우강도는 0.5 ${\sim}$ 4.7 mm/hr, 선행무강우일수는 1.2 ${\sim}$ 9.8일로 나타났다. 유출률은 28.0 $^{\sim}$ 98.0 %로 나타났으며, 유출율 98.0 %는 168.0 mm의 많은 양의 강우가 발생한 7월 24일부터 25일까지의 강우사상에서 발생하였다. 채석과 가공작업등의 영향으로 인하여 강우시 다른 오염 물질보다 SS 농도와 EMC가 매우 높고, 범위가 가장 큰 것으로 나타났다. 또한 SS는 강우량과 건기일수에 민감한 영향이 있는 것으로 나타났다. 따라서 규사광산지역은 다른 오염 물질보다 SS를 저감 시킬 수 있는 비점오염저감시설이 필요할 것으로 사료된다. 기상조건에 따른 오염부하와 EMC의 정확한 산정하기 위해서는 장기간의 모니터링을 통한 많은 자료의 수집이 동반되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서 조사된 자료와 분석된 결과는 토지이용별 비점오염부하의 산정과 저감기술의 개발에 활용할 수 있으며, 수질오염총량제의 신뢰성을 향상시킬 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.109-109
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• 2016

유역의 물수지는 기상인자, 지형, 토양, 식생 등 여러 가지 인자들에 의해 결정된다. 물수지 분포를 평가하기 위해 수문모형의 모의 시 필요한 수문요소 조건들을 정보화하게 되며, 동시에 토양수분의 특성, 강우 입력자료, 유역의 지형학적 특성들은 불확실성에 기인하는 요소로 작용한다. 이러한 수문모형 모의 시 불확실성을 제거하기 위해 모형 초기조건에 대한 다각적인 분석이 선행이 필요하다. 특히 토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용에 작용하는 중요한 수문기상학적 인자로 평가되고 있다. 토양수분 데이터 자료를 이용하여 강우-유출모형의 입력자료를 구축하여 실제 토양수분의 변동성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유역기반의 유출현황을 산정하기 위해 매우 유용한 초기조건으로 그 역할이 기대된다. 현장에서 관측하는 토양수분 데이터는 넓은 유역의 토양수분을 대표하는 자료로 사용되기에는 한계점이 있으며, 위성기반 토양수분 데이터는 원격탐사를 통해 획득되기 때문에 토양수분의 시 공간적인 변동성 파악에 용의하며 경제성 또한 높다. 이에 따라, 본 연구에서는 유역의 수문순환 분석을 하고, 위성기반 토양수분의 적용 가능성을 평가하기 위해 Aqua위성에 탑재된 Advanced Mircowave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E)와 Metop-A의 Advanced SCATterometer(ASCAT)의 토양수분 데이터를 이용하여 강우-유출모델의 초기조건을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 기존 강우인자 초기조건 및 지점에서 관측된 토양수분 초기조건 등을 비교하여 통계분석을 실시하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.3
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• pp.515-530
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• 2021

This study is to estimate soil moisture (SM) using Sentinel-1A/B C-band SAR (synthetic aperture radar) images and Multiple Linear Regression Model(MLRM) in the Yongdam-Dam watershed of South Korea. Both the Sentinel-1A and -1B images (6 days interval and 10 m resolution) were collected for 5 years from 2015 to 2019. The geometric, radiometric, and noise corrections were performed using the SNAP (SentiNel Application Platform) software and converted to backscattering coefficient of VV and VH polarization. The in-situ SM data measured at 6 locations using TDR were used to validate the estimated SM results. The 5 days antecedent precipitation data were also collected to overcome the estimation difficulty for the vegetated area not reaching the ground. The MLRM modeling was performed using yearly data and seasonal data set, and correlation analysis was performed according to the number of the independent variable. The estimated SM was verified with observed SM using the coefficient of determination (R²) and the root mean square error (RMSE). As a result of SM modeling using only BSC in the grass area, R² was 0.13 and RMSE was 4.83%. When 5 days of antecedent precipitation data was used, R² was 0.37 and RMSE was 4.11%. With the use of dry days and seasonal regression equation to reflect the decrease pattern and seasonal variability of SM, the correlation increased significantly with R² of 0.69 and RMSE of 2.88%.