Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.135-135
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2018
한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to clarify the behavior of subsurface water flow during rainfall on the hillslope in the Dongguneung experimental basin. As a result of the study, the following conclusions were obtained. Under the total rainfall of 20mm, there were no groundwater level changes. However, it was found that total rainfall amount and rainfall intensity were important factors to change groundwater level in hilly slope. Also the rainfall duration and preexisted rainfall amount were important factors to change it on the head hollow. To analyze the modification of 'U-shaped Gol' landform, the pattern of return flow and through flow have to check during storm events. The microgeomorphic change of head hollow is based on the pattern of subsurface water flow.
A regression water level forecasting model using data from stage and rainfall monitoring stations is developed to solve the difficulties which real-time forecasting models could not get the reliabilities by assuming future rainfall duration and intensity. The model could forecast future water levels of maximum 2 hours after using data from monitoring stations in Daejeon area. It shows stable forecasts by its maximum standard deviation is 5 cm, average standard deviations are 1~4 cm and most of coefficients of determination are larger than 0.95. It shows also more researches about the stationary of watershed which assumed in this regression method are necessary.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6C
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pp.219-229
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2010
Slope failure in South Korea generally occurs by the localized heavy rain in a rainy season and typhoon, and it annually causes huge losses of both life and property because nearly 70% of territory in South Korea is covered with mountains. It is required to measure the risk of slope failure quantitatively before proper prevention methods are provided. However, there is no way to estimate the risk based on realtime rainfall, geological characteristics, and geotechnical engineering properties. This study presents the development of digital terrion model to predict slope stability using infinite slope stability theory combined with temporal groundwater change. Case studies were performed to investigate factors to affect slope stability in Japan.
Lim, Ye Jin;Heo, Jae-Yeong;Ngoc, Tien Duong;Bae, Deg-Hyo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.361-361
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2022
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.2
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pp.529-536
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2013
The semi-distributed rainfall runoff model of SWAT is applied to the Seom-river experimental watershed. The simulations of various antecedent periods before the targeted simulation periods of 2002 to 2009 are not necessary despite of the slight appearance of corresponding changes in simulated total runoff. The simulated results of total runoff by using various numbers of soil layer maps have little differentiated nevertheless the slight changes in simulated results have been appeared. The 7 parameters of CANMX, $CN_2$, ESCO, GW_REVAP, SOL_ALB, SOL_AWC, and SOL_K greatly govern the rainfall runoff are confirmed and their sensitivity analyses have been carried out. The optimal parameters used in SWAT are derived by SUFI-2 of SWAT-CUP. The NS and $R^2$ are 0.99 and 0.98, respectively which is shown the good agreement between the observed and the simulated results. The uncertainty factors of P-factor and R-factor are 0.85 and 0.06, respectively which is also shown the high efficiency of the model. The high applicability is also shown with improving the RMSE in SWAT model simulation using the parameters estimated by SUFI-2 of SWAT-CUP.
Kim, Incheol;Lee, Jaehwan;Kim, Junghwan;Lee, Hyoungkyu;Lee, Junhwan
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.37
no.5
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pp.19-31
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2021
Groundwater level (GWL) causes the stress state within soil and affects the bearing capacity and the settlement of foundation. In this study, the analyses of influencing factors on GWL fluctuation were performed. From the results, river stage and moving average of precipitation were main influence components for urban near large river and rural areas, respectively. In addition, the prediction performance of GWL using artificial neural network (ANN) was conducted with respect to the influence components. As a result, the effect of main component was significant on the prediction performance of GWL.
Jinuk Kim;Yonggwan Lee;Jeehun Chung;Jiwan Lee;Seongjoon Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.119-119
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2023
본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R2 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R2), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.262-262
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2022
토석류는 산지 사면에서 발생하여 지형변화에 큰 영향을 미치는 대표적인 자연재해 중 하나로 국내에서 발생하는 토석류는 홍수, 태풍 등 타 재해에 비하여 상대적으로 매우 짧은 시간에 발생하며, 사후대응이 어려우므로 사전대비가 필수적이다. 토석류로 인한 피해를 효과적으로 대비하기 위해서는 국내의 지질, 지형 그리고 강우에 따라 발생하는 토석류에 대한 보다 체계적인 정밀현장조사를 통한 자료 구축과 이를 분석한 토석류의 발생원인, 이동경로와 침식 및 퇴적에 관한 연구가 필요하다. 최근의 토석류 연구에서는 침식-퇴적 및 연행작용에 의한 효과를 반영한 수치모의 연구들이 있으나, 모형의 검증을 위한 침식-퇴적 거동에 대한 자료는 현재까지 매우 부족한 실정이다. 토석류 발생에 따른 침식-퇴적 거동특성은 그 자체로도 공학적으로 중요한 요소이며, 수치해석 모의에 필요한 매개변수 추정에도 필요한 항목이다. 토석류 모의의 검증자료로 활용될 수 있는 토석류에 대한 실험적 연구는 토석류의 확산 형태 및 확산 길이에 대한 내용이 대부분으로 흐름수로에서의 침식 및 퇴적에 대한 연구는 찾아보기 어려운 상태이다. 본 연구에서는 토석류 발생에 따른 흐름부에서의 침식 및 퇴적에 대한 거동 특성을 분석하기 위하여 함수비, 흐름수로 경사, 상부 붕괴토조의 토사깊이, 흐름수로 침식가능 깊이 등 다양한 조건으로 실내모형실험을 수행하였다. 상부 토조의 토사 함수비가 30~80% 실험에서는 퇴적 현상이 탁월하였고, 100% 이상인 실험에서는 침식 현상이 확연하게 나타나 토사의 함수비가 높아지면 집중호우 등 선행강우로 인한 산지 지역에서 발생되는 토석류 현상과 유사하고, 함수비가 낮으면 토석류(Debris flow)가 아닌 입상유동(Granular flow)으로 보는 것이 적절한 것으로 판단된다. 상부 토조의 함수비를 100% 이상으로 변화하여 침식이 발생한 실험에서 상부 토조의 액화 된 토사는 빠른 속도로 흐름이 진행되면서 함수비와 붕괴 체적이 증가할수록 흐름수로 상류부에 침식이 크게 나타나고, 상류부의 토사를 중류부를 거쳐 하류부까지 연행(Entrainment)하는 것으로 판단된다.
The investigation of water quality was performed at the upstream of Seomjinkang dam reservoir for the examination of pollutant load characteristics of the reservoir watershed during flood and normal flow periods. The highest water quality concentration was occurred at Y ongsan during normal flow period where it has been more polluted by population and livestock than other sites. Pollutant load varied depending on the sampling site, rainfall intensity and antecedent precipitation during the rainy period. Based on the water quality data measured from 1998 to 1999, the average concentration during rainy period was much higher than that of non~rainy period: BOD was 1.2~1.4 times, COD 1.2~1.7 times, SS 2.6~5.4 times, T-N 2.3~3.0 times, and T-P 2.4~7.5 times respectively. When the pollutant load measured during 7 different rainy periods in 1999 was compared with total pollutant load in 1999, the BOD and COD load measured during the 7 different rainy periods were 28% that is about 1.6 times as high as those of 1999. On the other hand, the rainfall amount measured during the 7 different rainy periods was about 17.5% of total rainfall amount in 1999. The total pollutant load of TN and TP measured during the 7 different rainy periods was almost 50% of total TN and TP loads in 1999. In case of SS, it was 72.8%. It was concluded that the inflow of pollutants into the lake during the rainy period held a high portion of total inflow in 1999. It was suggested that long~term water quality monitoring be performed to better quantity pollutant load to the lake especially during rainy periods.eriods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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