• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1006-1010
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• 2005

본 연구는 1차원 부정류 해석모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 댐방류 또는 상류지점의 지류유입유량과 하류단의 조위에 따른 영향이 낙동강 하류 홍수위에 미치는 영향을 해석하고, 이를 GUI 시스템과의 연계를 통한 효율적인 홍수관리시스템을 구축하는데 있다. 또한 수리학적 모형수행을 위한 입력자료가 될 수 있는 수문학적 모형과의 연계방법을 제시하였으며 예측조위와 하구둑 방류량을 고려한 합리적인 하류경계조건을 지정하기 위해 회귀방정식에 의한 하류부 예측조위산정방법을 제시하였다. 본 연구에서는 적포교 수위관측소를 기점으로 하여 낙동강 하구둑까지 110km를 대상구간으로 설정하였다. 상류경계조건으로는 적포교지점의 유입량과 남강, 밀양강, 양산천 등의 지류유입량 등을 현재 한국수자원공사에서 적용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형에 의해서 산정하였다. 또한 하류경계조건은 하구둑 내수위의 실측자료를 이용하였으며 향후 예측을 위한 적용성을 위해서 하구둑의 유입량과 예측조위조건의 상관성을 이용하여 회귀식을 산정하였다. 또한 해석결과의 효율적인 도시를 위해서 홍수추적 모형과 연계한 GUI 시스템을 구축하였다. 과거 발생한 홍수사상에 대해서 적용한 결과 실측치와 관측치가 유사한 수위 거동을 나타내고 있었다. 본 연구의 결과를 이용하여 다른 수계에서도 홍수예경보시스템의 구축을 위한 수리학적 모형과 수문학적 모형의 연계를 통한 좀더 신뢰성있고 정확한 해석결과를 제시할 수 있을것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제37권9호
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• pp.771-780
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• 2004

The purpose of this study is to test a development of system for flood runoff forecasting using neural network model. As the forecasting models for flood runoff the neural network model was tested with the observed flood data at Gongju and Buyeo stations. The neural network model consists of input layer, hidden layer, and output layer. For the flood events tested rainfall and runoff data were the input to the input layer and the flood runoff data were used in the output layer. To make a choice the forecasting model which would make up of runoff forecasting system properly, real-time runoff of river when flood periods were forecasted by using neural network model and state-space model. A comparison of the results obtained by the two forecasting models indicated the superiority and reliability of the neural network model over the state-space model. The neural network model was modified to work in the Web and developed to be the basic model of the forecasting system for the flood runoff. The neural network model developed to be used in the Web was loaded into the server and was applied to the main stream of Geum river. For the main stage gauging stations mentioned above the applicability of the selected forecasting model, the Neural Network Model, was verified in the Web.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.316-316
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• 2012

본 연구에서는 국립환경과학원에서 체계화된 유역 및 하천환경 DB 구축을 통해 국내 모든 하천에 대한 수리 수문학적 기초자료를 표준화기 위해 만들고 있는 한국형 Reach File을 통하여 경안천 유역에 대해 QUAL2E 모형을 이용하여 수질모의 하고자 한다. 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치 들은 이들에 의존적일 수밖에 없다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적이다. 국립환경과학원에서 구축하는 한국형 Reach File에는 도형 및 속성자료를 설계하였을 뿐만 아니라, 각 수계별 주요하천에 대한 Reach별로 하상단면정보 및 수리계수를 DB화하여 관리하고 있기 때문에 대상 하천의 유량, 유속 및 수심자료를 일괄적으로 제공을 하고 있다. 본 연구에서는 한국형 Reach File을 통하여 경안천유역의 수질을 모의하였다. Reach File에는 경안천 유역의 Reach 별로 수리학적 특성인 하천연장, 하상경사, 조도계수, 수리계수등 QUAL2E 모델의 입력자료등을 제공해 줌으로써 수질모의 과정의 정량화 및 간편화를 가능하게 하였다. 또한 효율성 증대에 기여하는 바가 클 것으로 예상되며 2013년 6월부터 시행되는 한강수계 수질오염총량관리 의무제 시행과 관련하여 보다 과학적이고 정확한 모델링 결과 도출이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• 제3권4호
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• pp.11-17
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• 2002

The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.23-26
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• 2009

효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.206-212
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• 2012

2012년 상반기를 기점으로 '4대강 살리기 사업' 1 단계가 완료 되었다. 추후 안동댐과 임하댐의 연결 사업과 낙동강 상류 내성천의 영주 댐과 금호강 상류에 보현 댐 건설이 예정 되어 있지만, 낙동강 수계에는 8개 보 건설이 완료되어 하천의 물리적 환경이 바뀌었다. 따라서 앞으로는 보의 유지 및 운영 관리(주로 수질관리, 어도관리, 토사퇴적 및 세굴관리)가 중요하게 될 것이므로 기존의 상류 댐 운영 목표와 방식도 변해야 한다. 낙동강 수계는 11월부터 다음해 6월 까지가 갈수기에 해당한다. 따라서 갈수기에 수질을 담보할 유량이 실제로 흐를 수 있는지를 낙동강 유역 총체적인 관점에서 분석을 하고, 방류계획을 세울 필요가 있다. 수량이 수질을 항상 보장해 주지는 못하지만, 용수공급 목표를 저해할 환경과 생태계를 위한 무리한 초과 방류를 해야만 할 경우가 발생한다면, 그로 인한 기존의 농업, 공업 및 생활용수 공급에 미칠 영향을 가늠해서 대책을 세워야 한다. 본 연구에서는 좀 더 정교한 수질사고 시뮬레이션 모형, Water Pollution Accident Response Management System (WARMS)과, 하천수질예측시스템(Water Quality Forecasting System)모형 등, 수질을 고려한 3차원 모형과의 연동 및 연계를 염두에 두고, 시스템적 측면에서 수질과 수량을 한꺼번에 고려함으로써 궁극적으로 시간과 비용을 절약한다는 점에서 효율이 높을 것으로 생각되는 댐-보 연계운영을 위한 분석 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.669-673
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• 2006

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어서 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.394-398
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• 2011

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이 사용되며 실제유역시스템에 적용하여 검토해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.265-269
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• 2011

낙동강 수계 내 하천 환경 및 수자원에 대한 효율적인 유역관리를 위해 수계 내 비점오염원의 유출 및 오염물질 발생특성에 대한 정량적인 분석이 요구된다. 점오염원과 달리 강우뿐만 아니라 유역 내 지표상태 등 복잡하고 예측 곤란한 상황을 반영해야 하므로 정량화에 어려움이 따르게 된다. 수문학적 및 수리학적 분석이 가능할 뿐 아니라 수질모의가 가능한 SWMM을 활용하고 오염총량 단위유역과 댐유역을 고려한 소유역 분할을 적용함으로써 댐유역을 제외한 오염총량 단위유역별 비점오염원 분석결과를 산정하였다. 본 연구에서 산정된 유량을 기초로 낙본I 지점과 진동 수위표의 유황곡선을 비교하고 낙본I 지점의 월별 유출량 및 오염부하량 분석과 함께 유출량과 수질항목별 오염부하량의 상관관계를 분석하였다. 또한, 낙동강 수계 내 점오염원을 배제한 단위유역별 및 낙본I 지점의 비점오염원 발생특성을 분석하였다.