• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1261-1271
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• 2018

본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.245-250
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• 2017

돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권7호
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• pp.533-543
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• 2007

본 연구에서는 조선왕조실록의 문헌 기록 호우사상의 특성을 파악하고 정성적으로 평가하였다. 먼저, 조선왕조실록의 문헌기록에 대한 사상은 '큰비', '큰물', '홍수', '폭우'의 네 가지 키워드를 이용하여 추출하였다. '큰비'가 포함된 사상의 경우, 피해상황이나 규모 등이 자세하게 기록되지 않은 경우가 많았지만 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우, 그 피해 정도나 규모가 상세하게 기록되어 있었다. 즉, '큰비'의 경우는 비의 절대량만으로 판단하여 기록된 것이고 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 비의 절대량보다는 유출에 의해 피해가 비교적 컸던 경우 기록된 것으로 판단된다. 간단한 유효 우량 산정방법인 SCS방법을 적용하여 유효우량을 살펴본 결과에서는 대체로 '큰비'의 경우는 선행 5일 강수량의 크기가 작아 AMC-I 조건인 경우가 많았고 반대로 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우는 선행 5일 강수량이 상당히 커 AMC-III 조건이 대부분 이었다. 이에 따라 강수량 대비 유효우량은 '큰물', '홍수', '폭우'의 경우가 '큰비'에 비해 훨씬 크게 나타났음을 확인할 수 있었다. 따라서 피해기록이 자세하게 기록되어 있는 경우는 유출로 인한 피해가 큰 경우라 할 수 있으며 '큰물', '홍수', '폭우' 문구가 포함된 기록들이 이에 해당한다고 할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.755-765
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• 2013

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1688-1692
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• 2009

유역 내에서 효율적인 물관리를 수행하기 위해서는 하천을 중심으로 이루어지는 물 이용량에 대한 파악이 선행되어야 한다. 현재 우리나라에서는 홍수통제소를 중심으로 하천수 사용 관련 허가 및 실적 관리업무가 이루어지고 있으며, 이를 통해 하천수 이용에 대한 관리를 수행하고 있다. 하천수 이용 허가 관련 시설물 중 절반 이상은 농업용수 공급을 위한 시설물이며, 수자원장기종합계획 등 수자원 관련 계획을 살펴보면 우리나라 용수 이용량의 절반 이상이 농업용수 이용량인 것으로 나타나고 있다. 따라서 농업용수 이용량에 대한 파악은 한정된 수자원의 효율적 활용 및 관리 측면에서 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 하지만 농업용수 이용량에 대한 모니터링은 거의 이루어지고 있지 않으며, 농업용수 용도의 하천수 취수량에 대해서만 하천수사용실적관리시스템을 통해 월 1회 사용량 보고가 이루어지고 있는 실정이다. 농업용수는 그 특성상 강수 등 기상상황의 영향을 크게 받는다. 즉, 강수량이 풍부할 경우 하천으로부터 인위적으로 취수하는 양은 상대적으로 적으며, 무강우가 오래 지속될 경우 하천수에 대한 의존도가 크게 높아진다. 이러한 농업용수 이용 특성을 고려하여 기상조건과의 관계를 정량화할 경우 농업용수 이용량에 대한 개략적인 추정이 가능할 수 있다. 농업용수 이용량에 대한 추정은 평저수기 및 갈수기 효율적인 하천수 관리 업무 수행을 위해 필수적인 사항이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강수량 등의 기상조건과 농업용수 이용량 간의 관계를 분석하여 제시함으로써 기상조건에 따른 농업용수 이용량 추정 방안을 검토하여 제시하였다. 농업용수 이용량 추정 방안은 상대적으로 강수량의 영향을 크게 받는 논 용수 이용량에 대해서만 검토하였으며, 반순별 이용량을 바탕으로 관계 분석을 수행하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제21권6호
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• pp.36-45
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• 2016

Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.23-32
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• 2011

본 연구에서는 소유역을 정방형 격자망으로 형성하고 GIS 데이터처리를 행하여 다양한 지형적인 요소를 각 격자 단위로 해석할 수 있도록 한 다음, 분포형 모형 중 대표적인 $Vflo^{TM}$에 적용하였다. 그리고 모형을 이용함에 있어서 소유역 내에서 공간적으로 상이함을 무시하고 유역의 평균적인 토양함수조건을 적용하는 종전의 연구와 달리, 픽셀 단위로 구성되어 있는 LANDSAT 7 $ETM^+$ 위성영상으로부터 Tasseled Cap 변환을 통해 추출한 토양함수정보 를 모형의 각 격자에 적용하였다. 연구 결과, 소유역에서 토양함수의 공간적인 변화가 분포형 모형의 틀에 잘 부합할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 영상획득시기의 습윤지수와 10일 선행강우량과의 관계식을 추정하였으며, 이를 통해 구한 가중치의 적용성을 입증할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-82
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• 2005

국내산지사면의 토양수분 시공간적 분포상황을 파악하기 위한 토양수분 측정법을 개발하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치고도모형을 구성한 다음 흐름분배 알고리즘을 적용하였고 역측랑을 통한 대상 유역의 흐름분배 알고리즘의 유의성을 판단하였다. 이를 통한 공간적 변화의 대표성을 최대화하기 위한 장기 모니터링 시스템을 구축하였으며, 토양수분의 정확한 측정을 위해 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용하였다. 측정은 설마천 유역의 범륜사 우측사면에서 수행되었다. 강우사상에 의한 시공간적 토양수분의 변화 자료를 성공적으로 획득하였다. 획득된 토양수분자료는 측정시스템의 효용성과 사면유출의 과정에 대한 물리적인 과정을 나타낸다. 불연속적인 토양수분의 연직분포 양상은 사면 수문과정에서 선행흐름이나 대공극 흐름의 중요성을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.439-449
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• 2015

본 연구에서는 SWAT 모형을 이용해 용담댐 유역을 대상으로 k-fold cross validation 기법을 사용하여 신뢰성 있는 RCP 기반의 미래 유출량을 산정하고 이를 과거 연구와 비교하여 SWAT 모형을 이용한 기후변화 유량 전망 결과의 차이의 요인에 대해 살펴보았다. 그 결과, 총유출량은 baseline 대비 2040s, 2080s 기간에 RCP8.5 시나리오에서는 17.7%, 26.1% 증가, RCP4.5 시나리오의 경우에는 21.9%, 44.6% 증가할 것으로 전망되었다. 이를 선행 연구와 비교해 본 결과 같은 모형을 사용했음에도 불구하고 유량 전망치의 경우 연구결과 간 최저 10.3%에서 최대 53.2% 차이를 보였다. SWAT 모형에는 물리적 기반 모형으로 27개의 많은 매개변수가 존재하고 사용자마다 모형을 구축하는 과정에서 차이가 많이 발생할 수 있다. 향후 이러한 차이요인을 저감하여 표준화된 유량시나리오 생성을 위한 노력이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.