• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.1-16
• /
• 1995

This study is conducted to eveluate the potential of a GIS to assist an application problem. GIS has been applied to rainfall-runoff modeling over Soyang area. Various rainfall-runoff models have been developed over the years. A distributed rainfall-runoff model is selected because it considers the topographic characteristics over the basin. GIS can handle the spatial data to enhance the modeling. GRASS-a public domain GIS S/W-is used for GIS tools. Digital database is generated, including soil map, vegetation map, digital elevation model, basin and subbasin map, and water stream. The inpu data for the model has been generated and manupulated using GIS. The database, model and GIS are integrated for on-line operation. The inflow hydrographs are tested for the flood of Sept., 1990. This shows the promising results even without the calibration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.18-18
• /
• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.150-150
• /
• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.315-326
• /
• 2013

Despite of the importance on the maintenance of a reservoir storage, relatively few studies have addressed the stochastic reliability analysis including uncertainty on the decrease of the reservoir storage by the sedimentation. Therefore, the stochastic gamma process under the reliability framework is developed and applied to estimate the reduction of the Soyang Dam reservoir storage in this paper. Especially, in the estimation of parameters of the stochastic gamma process, the Bayesian MCMC scheme using informative prior distribution is used to incorporate a wide variety of information related with the sedimentation. The results show that the selected informative prior distribution is reasonable because the uncertainty of the posterior distribution is reduced considerably compared to that of the prior distribution. Also, the range of the expected life time of the dead storage in Soyang Dam reservoir including uncertainty is estimated from 119.3 years to 183.5 years at 5% significance level. Finally, it is suggested that the improvement of the assessment strategy in this study can provide the valuable information to the decision makers who are in charge of the maintenance of a reservoir.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.50 no.12
• /
• pp.837-847
• /
• 2017

Land Surface Model (LSM) was developed for the Soyang river basin located in Korean Peninsula to clarify the spatio-temporal variability of hydrological weather parameters. Variable Infiltration Capacity (VIC) model was used as a LSM. The spatial resolution of the model was 10 km and the time resolution was 1 day. Based on the daily flow data from 2007 to 2010, the 7 parameters of the model were calibrated using the Isolated Particle Swarm Optimization algorithm and the model was verified using the daily flow data from 2011 to 2014. The model showed a Nash-Sutcliffe Coefficient of 0.90 and a correlation coefficient of 0.95 for both calibration and validation periods. The hydrometeorological variables estimated for the Soyang river basin reflected well the seasonal characteristics of summer rainfall concentration, the change of short and shortwave radiation due to temperature change, the change of surface temperature, the evaporation and vegetation increase in the cover layer, and the corresponding change in total evapotranspiration. The model soil moisture data was compared with in-situ soil moisture data. The slope of the trend line relating the two data was 1.087 and correlation coefficient was 0.723 for the Spring, Summer and Fall season. The result of this study suggests that the LSM can be used as a powerful tool in developing precise and efficient water resources plans by providing accurate understanding on the spatio-temporal variation of hydrometeorological variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1359-1363
• /
• 2008

우리나라에서 장기지속가뭄의 사례는 문헌을 통하여 쉽게 찾아볼 수 있는데 "증보문헌비고"에 따르면 조선시대에는 100건 이상의 가뭄이 발생하였는데 평균 5년에 한번정도 발생한 것으로 나타났다. 이중 2년연속 가뭄이 15회, 3년연속가뭄이 4회, 4년연속가뭄이 1회 및 6년연속가뭄이 2회 기록되어 있다. 그러나 역사적 고증이 어려워 실제 가뭄사례는 더 심했을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 장기지속가뭄에 대한 평가를 통하여 안정적 용수공급의 수준을 평가하고 용수공급부족 심도를 추정하기 위하여 한강수계를 대상으로 장기지속가뭄 수문시나리오를 개발하여 용수공급에 기여하고 있는 저수지 시스템에 적용하였다. 이중 장기지속가뭄수문시나리오는 한강수계를 팔당댐 상류에 대해 5개 소유역으로 구분하여 1,000년의 월 유량자료를 모의하여 30, 60, 90개월의 지속기간에 대해 50, 100 및 200년빈도에 대하여 개발하였다. 개발된 장기지속가뭄 수문시나리오에 대한 수자원평가는 화천, 소양, 충주, 충주조정지 및 팔당댐을 소유역과 수자원 시설물 구성요소로 하는 시스템을 만들어 팔당댐 기준 2011, 2016 및 2020년의 용수수요에 대하여 평가하였다. 평가모형은 동적 계획기법을 이용하였으며, 월 단위 운영을 실시하였다. 평가결과는 지속기간이 짧을수록 재현빈도가 길수록 용수공급측면에서 가뭄강도가 심한 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.121-131
• /
• 2004

SIMHYD and TANK model are used to predict time series of daily rainfall-runoff of Soyang Dam and Youngcheon Dam watershed. The performances of SIMHYD model with 7 parameters and TANK model with17 parameters are compared. Three optimization methods (Genetic algorithm, Pattern search multi-start and Shuffled Complex Evolution algorithm) were applied to study-areas with 3 different types of objective functions. Efficiency of TANK model is higher than that of SIMHYD. Among different types of objective function, Nash-sutcliffe coefficient is found to be the most appropriateobjective function to evaluate applicability of model.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
• /
• v.60 no.1
• /
• pp.89-99
• /
• 2018

This study analyzed the change of the dam inflow and evapotranspiration in the Soyanggang dam basin using the results of 26 CMIP5 GCMs based on AR5 RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. The SWAT model was used to simulate the dam inflow and evapotranspiration in the target watershed. The simulation was performed during 2010~2016 as the reference year and during 2010~2099 as the analysis period. Bias correction of input data such as precipitation and air temperature were conducted for the reference period of 2006~2016. Results were analyzed for 3 different periods, 2025s (2010~2040), 2055s (2041~2070), and 2085s (2071~2099). It demonstrated that the change of dam inflow gradually increases 9.5~15.9 % for RCP 4.5 and 13.3~29.8 % for RCP 8.5. The change of evapotranspiration gradually increases 1.6~8.6 % for RCP 4.5 and 1.5~8.5 % for RCP8.5.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.351-351
• /
• 2017

2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.444-444
• /
• 2023

하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.