• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2002년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.173-175
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• 2002

지하수함양은 크게 강우 중에 침투되는 자연함양, 하천 또는 저수지에서 침투되는 지표수 함양, 인위적으로 물을 지하로 침투시키는 인공함양 등이 있는데, 본 연구에서는 강우에 의해 지하로 침투되는 자연함양율을 구하기 위하여 다음 두 가지 방법을 이용하여 지하수함양율을 산출하고자 하였다. 첫 번째 누적강수량과 지하수수위곡선을 이용하는 방법(문상기, 우남칠, 2001)은 강우기간 중 누적강수량을 고려하여 지하수위변화로부터 지하수함양율을 추정하고, 두 번째 무강우기간 동안의 지하수위감수곡선을 이용하는 방법(최병수, 안중기, 1998)은 토양특성, 증발산을 배재한 상태에서 무강우기간의 지하수위감쇠곡선으로부터 함양량을 추정한다. 즉 같은 지역에서 선행강우기간 중 지하수침투가 시작되는 강우량과 어떤 시점에서의 강우기간 중 지하수침투가 시작되는 강우량의 차이가 토양함수조건에 따라 다를 수 있으나 평균개념으로 볼 때 그 차이가 무시될 수 있다고 가정하여 토양특성을 배재하고, 지하수수위가 지표에서 1.0~l.5m이상 되면 지하수로부터의 증발산은 무시될 수 있다고 가정하고 있다. 연구지역은 충청북도 청원군 북일면과 북이면에 위치하며, 지하수위 장기관측은 암반관정과 충적관정을 두 지점에 설치하여 총 4개의 관측정에서 지하수위자동측정기 Orphimedes (기포식수위계, OTT Hydrometrie사 제작)로 1시간 간격으로 지하수위변화를 기록하였다(그림1, 그림2). 강우량은 현장에서 자기우량계(모델명 : HGR-200, SEBA Hydrometrie사 제작)를 설치하여 직접 측정하였고, 자료가 유실된 기간은 청주기상대 자료로 보완하였다. 그러나 본 연구지역은 면적이 32.35$\textrm{km}^2$이고 1998년까지 개발된 기설관정의 개수가 무려 1,547여공으로 단위면적당 관정수는 48여공/$\textrm{km}^2$로 다른 지역에 비해 관정이 밀집되어 있어 지하수연간사용량을 무시할 수 없다. 그림2에서 보는 바와 같이 주변관정들의 양수로 인하여 관측정에서의 지하수위변화가 영향을 받는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 연구지역을 대상으로 추정한 함양율은 지하수이용에 따른 지하수위하강에 대한 보정을 할 필요가 있으며 지하수이용실태조사를 추가로 하여 그 이용량만큼을 지하수함양량에 더하여야 할것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.26-41
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• 2016

본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제6권3호
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• pp.119-126
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• 2004

임계지속시간의 산정은 유효우량 산정과 단위 유량도 및 강우분포를 이용한 유출모형 그리고 도달 시간등을 고려하여 산정하도록 되어 있으나 기저유출에 대한 자료가 절대적으로 부족하여 SCS 유효우량 선정법과 빈도 분석을 통한 확률강우량과 단위도법을 이용한 방법을 사용하고 있다. 최근의 수문실무에 있어서 설계홍수량의 산정에 있어서 임계지속시간의 개념이 사용되고 있으나 명확한 기준이 없어 무작위적으로 사용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 치수목적의 설계홍수량 산정에 있어서 여러 가지 수문학적인 인자에 따른 임계지속시간의 변화를 파악하여 적용성을 알아보고 이에 맞는 회귀식을 산출하여 수문인자에 따른 편차를 정량화하여 실무의 수문설계에 적용이 용이하도록 하는데 목적이 있다. 본 연구에서 유역특성인자와 CN값 산정에는 GIS프로그램인 ArcView를 이용하여 산출하였으며 유출계산은 WMS Model에서 제공하는 HEC-1 Module을 이용하여 본 연구를 시행하였다. 또한 확률강우량의 재현기간, 강우의 시간적 분포특성, 유역의 토양 및 토지이용 특성과 도달시간의 변화에 따른 임계지속시간의 변동 추이를 살펴보고 이를 정량적으로 분석하여 각 인자간의 상관관계를 알아보았다. 그 결과를 살펴보면 형상계수, 유역평균고도, CN값은 첨두 유출량 및 임계지속시간 산정에 있어 그다지 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유역면적, 유역경사, 하천연장에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 상관계수의 산정결과 재현기간과 강우분포에 대해서는 첨두 홍수량이, 도달시간과 선행토양함수조건에 대해서는 임계지속시간이 좀 더 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.425-425
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• 2015

본 연구는 밭에서 발생하는 비점오염원의 저감 효과를 분석하기 위하여 최적관리기법(BMPs) 중 경운방법과 침투짚단을 하여 효과를 분석하고자 하였다. 시험포 1개의 면적은 $150m^2$ (폭 5 m, 경사장 30 m)이며, 모두 사질토의 특성을 가진 토양이다. 시험포는 총 8개(경사도 3% 4개, 8% 4개)로 각각 무경운 시험포 2개와 경운 시험포 1개 그리고 침투 짚단을 설치한 경운 시험포 1개로 경사도와 영농방법을 다르게 조성하였다. 실험의 오차를 줄이기 위하여 강우지속시간과 강우량 그리고 강우강도가 일정한 인공강우 실험을 수행하였으며, 실험시 바람에 의한 강우량의 오차를 줄이기 위해 날씨가 맑은 날에 실시하였다. 또한, 선행무강우일수 7일로 유지하여 토양의 함수비를 동일한 조건이 되도록 하였다. 총 3회의 인공강우실험에서 강우강도는 30 mm/hr 이였으며, 강우로 인해 발생한 유출수는 수위를 측정한 뒤, 수위-유량곡선식을 이용하여 유량으로 환산하였으며, 이때 수질시료를 채취하였다. 채취된 수질시료는 $BOD_5$, $COD_{Cr}$, $COD_{Mn}$, TN, TP, DOC 등의 6개 항목을 분석하였다. 연구결과 경사도 3%의 침투짚단 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 25.4%, $COD_{Cr}$은 20.5%, $COD_{Mn}$은 2.1%, DOC는 40.8%, 영양염류인 TN과 TP는 각각 23%와 8.7%가 저감되는 것으로 나타났다. 또한 경사도 3%의 무경운 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 57.5%, $COD_{Cr}$은 59.8%, $COD_{Mn}$은 65%, TN과 TP는 65.4%와 75%로 저감되었다. 그리고 경사도 8%에서 경운 시험포대비 침투짚단 시험포의 오염부하는 $BOD_5$ 19.6%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 7.8%와 10% 그리고 영양염류인 TN은 15.5%, TP는 11.2%가 저감되는 것으로 나타났다. 경사도 8%에서 무경운 시험포에서는 경운 시험포 대비 $BOD_5$ 70.9%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 74.9%와 81.3% 그리고 영양염류인 TN은 70.2%, TP는 70.1%가 저감된 것으로 나타났다. 본 연구결과와 같이 경운을 하는 관행방법에 비해 토양의 침투능이 유지할 수 있는 무경운 방법이나 침투짚단을 활용하는 방법이 밭에서 발생하는 비점오염원을 저감할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나, 본 연구의 결과는 3번의 인공강우 실험을 통해 분석된 결과로써 추가적인 연구를 통해 다양한 경사도와 영농방법에 따른 비점오염물질의 저감효과를 분석해야 할 것으로 보여진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2019

본 연구의 목표는 제주도를 대상으로 한 강우-유출 과정에서 적절한 CN값의 결정 및 초기손실의 규모를 판단하는 것이다. 제주도는 화산 활동으로 형성된 섬으로 투수성이 좋은 다공질 화산암류 및 화산회토로 이루어져 침투가 쉽게 발생한다. 이러한 토양 특성으로 인해 제주도 유역의 유출해석 수행 시 내륙지역과 동일한 방법을 적용하는 데 한계가 있다. 기존 제주도의 강우-유출연구를 살펴보면 초기손실의 고려방법이나 선행함수조건의 고려방법이 달라 상대적인 비교가 모호해지는 문제가 있다. 또한 고려방법에 따라 유출해석 결과가 서로 상충되기도 하여 유의한 결론을 제시하는데 무리가 따른다. 이에 본 연구에서는 제주도 지역의 CN 및 초기손실에 대한 검토를 수행하였다. 이를 위해 대상유역은 한천 유역으로 선정하였으며, 호우사상은 2012년과 2014년에 발생한 태풍 '카눈', 태풍 '볼라벤', 태풍 '산바', 태풍 '나크리' 호우사상을 적용하였다. 한천 유역의 CN과 초기손실에 대한 검토를 위해 강우 자료는 대상 유역 인근 제주(184), 아라(329), 어리목(753), 진달래밭(870), 윗세오름(871) 지점의 강우 자료를 이용하였으며, 유출량 자료는 한천 하류에 위치한 제4한천교에 관측된 수위 및 유속 자료를 이용하였다. 먼저 각 호우사상별 총 유출량을 기저유출과 직접유출으로 분리하고 직접유출량에 대한 유호우량을 산정하였다. 다음으로 산정된 유효우량을 NRCS의 유효우량 산정방법에 적용되는 총 유량-유효우량 관계모형에 적용하여 유역의 최대잠재보유수량을 산정하였다. 이때 초기손실량은 유역의 최대잠재보유수량의 20%, 30%, 40%로 가정하였다. 마지막으로 산정된 최대잠재보유량을 최대잠재보유수량-CN 관계식에 적용하여 CN을 산정하고, 기존 연구에서 적용한 한천 유역의 CN과 비교하여 그 결과를 검토하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제23권4호
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• pp.474-481
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• 2007

With population growth, industrialization, and urbanization within the watershed, the hydrologic response changed dramatically, resulting in increases in peak flow with lesser time to peak and total runoff with shortened time of concentration. Infiltration is directly affected by initial soil moisture condition, which is a key element to determine runoff. Influence of the initial soil moisture condition on hydrograph analysis should be evaluated to assess land use change impacts on runoff and non-point source pollution characteristics. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed and Its estimated direct runoff values were compared with the BFLOW filtered direct runoff values by other researchers. The $R^2$ value Was 0.68 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.64. Also, the L-THIA estimates were compared with those separated using optimized $BFI_{max}$ value for the Eckhardt filter. The $R^2$ value and the Nash-Sutcliffe coefficient value were 0.66 and 0.63, respectively. Although these higher statistics could indicate that the L-THIA model is good in estimating the direct runoff reasonably well, the Antecedent Moisture Condition (AMC) was not adjusted in that study, which might be responsible for mismatches in peak flow between the L-THIA estimated and the measured peak values. In this study, the L-THIA model was run with AMC adjustment for direct runoff estimation. The $R^2$ value was 0.80 and the Nash-Sutcliffe coefficient value was 0.78 for the comparison of L-THIA simulated direct runoff with the filtered direct runoff. However there was 42.44% differences in the L-THIA estimated direct runoff and filtered direct runoff. This can be explained in that about 80% of the simulation period is classified as 'AMC I' condition, which caused lower CN values and lower direct runoff estimation. Thus, the coefficients of the equation to adjust CN II to CN I and CN III depending on AMC condition were modified to minimize adjustments impacts on runoff estimation. The $R^2$ and the Nash-Sutcliffe coefficient values increase, 0.80 and 0.80 respectively. The difference in the estimated and filtered direct runoff decreased from 42.44% to 7.99%. The results obtained in this study indicate the AMC needs to be considered for accurate direct runoff estimation using the L-THIA model. Also, more researches are needed for realistic adjustment of the AMC in the L-THIA model.