• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.40-40
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• 2020

가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 수문학적, 농업적, 사회경제학적 가뭄으로 분류할 수 있으며, 각 가뭄은 서로 직·간접적으로 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 전이 분석을 위하여 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package)모형을 한반도 대상으로 구축하였다. WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위하여 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기와 같은 파라미터 보정을 모형의 유출량 결과 값과 관측된 유출량 값을 비교 평가하여 수행하였다. 수문학적 가뭄을 정의하기 위해 Standardized Runoff Index(SRI)를 도출하였고, 기상학적 가뭄 정의에는 Standardized Precipitation Index(SPI)를 사용하였다. 한반도 가뭄이 발생한 2008년부터 2015년까지 SPI와 SRI의 기간 및 심도를 정량화하고 가뭄 전이 분석하였다. 분석 결과에 따르면 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생 5일에서 49일 이후에 발생하며, 발생 횟수가 적으며 크기가 작으나, 상대적으로 긴 가뭄 기간을 보였다. 이러한 분석은 지면 및 수문 모형 기반 한반도 가뭄 사상 예측 및 이해에 기여할 것으로 예상된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.16 no.3
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• pp.157-168
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• 2014

From a complex systems perspective, ecohydrological systems in forests may be characterized with (1) large networks of components which give rise to complex collective behaviors, (2) sophisticated information processing, and (3) adaptation through self-organization and learning processes. In order to demonstrate such characteristics, we applied the recently proposed 'process networks' approach to a temperate deciduous forest in Gwangneung National Arboretum in Korea. The process network analysis clearly delineated the forest ecohydrological systems as the hierarchical networks of information flows and feedback loops with various time scales among different variables. Several subsystems were identified such as synoptic subsystem (SS), atmospheric boundary layer subsystem (ABLS), biophysical subsystem (BPS), and biophysicochemical subsystem (BPCS). These subsystems were assembled/disassembled through the couplings/decouplings of feedback loops to form/deform newly aggregated subsystems (e.g., regional subsystem) - an evidence for self-organizing processes of a complex system. Our results imply that, despite natural and human disturbances, ecosystems grow and develop through self-organization while maintaining dynamic equilibrium, thereby continuously adapting to environmental changes. Ecosystem integrity is preserved when the system's self-organizing processes are preserved, something that happens naturally if we maintain the context for self-organization. From this perspective, the process networks approach makes sense.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.674-678
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• 2005

수문학 분야에서 수문자료의 정확도를 높이는 문제는 오래전부터 고민해왔던 사항이다. 이와 관련하여 정부에서는 수문자료의 정확도를 높이고 전국의 수자원 정보를 파악하기 위하여 수문관측 매뉴얼을 작성하고 전국의 주요 지점에 수위관측소를 설치하여 유량측정을 하고 있다. 2004년에도 5대강 권역별로 유량측정이 실시되었으며, 이중 섬진강에서 유량측정이 실시된 6개 지점에 대해 올해 처음으로 도입되어 수행된 유량측정 검증시스템의 적용 결과에 따른 유량측정성과, 수위-유량관계곡선 및 유량자료의 개선된 결과를 소개하고자 한다. 유량측정 검증시스템은 유량측정성과의 기본특성 검토, 이상치 여부 판별 및 평가 등 유량측정성과의 검증, 개선된 방법론에 따른 수위-유량관계곡선의 작성 환산된 유량자료의 평가 및 평가 결과 개선이 필요한 경우 수위-유량관계곡선의 재작성하는 피드백 과정으로 이루어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1578-1582
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• 2007

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1512-1516
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• 2007

자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 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, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.121-121
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• 2023

다수의 서로 다른 해상도의 자료를 병합(Merge)하는 것은 강수 자료 사용에 중요한 절차 중 하나이다. 강수 자료는 다수의 소스(관측소, 레이더, 위성 등)에서 관측 자료를 제공한다. 연구자들은 각 원본 자료의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위해 다중소스 기반의 재분석 강수 자료를 제작하여 사용하고 있다. 기존의 방법은 자료를 병합하기 위해 서로 다른 공간적 특성을 갖는 자료들을 공간적으로 동일한 위치로 보간(Interpolation) 하는 과정이 필요하다. 하지만 보간 절차는 원본자료에 인위적인 변형을 주기 때문에 많은 오차(Error)를 발생시키는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 병합 과정에서 보간 절차를 제외하고 원본 해상도 자료를 그대로 입력하기 위해 머신 러닝 방법의 하나인 Super resolution convolutional neural network(SRCNN)에 기반한 병합 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원본 자료의 영향을 모델이 직접 취사선택하여 최종 자료에 도달하기 때문에 병합 과정의 오류를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.438-438
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• 2011

팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)는 가뭄을 정량적으로 표현하기 위해 제안된 최초의 포괄적인 가뭄지수라 할 수 있다. 가뭄을 단순히 하나의 기상인자로만 판단하려 한 것이 아니라 수문순환 과정 속에서 여러 가지 요소들의 복합적인 작용에 의한 결과로 인식하고 이를 가뭄지수 산정 과정에 고려하고자 하였다. 따라서 PDSI는 가뭄뿐만 아니라 습윤상황을 모니터링 하기 위한 용도로 이용될 수 있으며, 수분수지 분석을 통해 얻을 수 있는 함양량, 유출량, 토양수분량의 정보는 그 자체로서도 분석 대상 지역의 수분상황과 관련된 중요한 정보라 할 수 있다. 이러한 점에서 PDSI는 방법론상의 여러 가지 한계에도 불구하고 지금까지 가뭄의 모니터링 및 관리를 위해 우리나라를 비롯한 여러 국가 및 지역에서 널리 이용되고 있으며, 가뭄 정량화를 위한 새로운 가뭄지수 개발 시 적합성의 비교 기준으로 고려되고 있다. 그러나 지금까지 우리나라에서는 PDSI에서 고려하고 있는 기상 및 수문학적 조건이 우리나라의 상황을 적절히 표현할 수 있는가에 대한 검토가 미흡한 상황이라 할 수 있다. 우리나라의 자료를 이용하여 PDSI를 산정하였다 할지라도 지수 산정 과정에서 고려하고 있는 기상 및 수문특성이 적절하지 않을 경우 산정된 PDSI가 나타내는 가뭄상황과 실제 우리나라의 가뭄상황은 다를 수 있다. 특히 PDSI 산정 과정에서 잠재증발산량 산정 방법으로 이용하고 있는 월열지수법은 방법의 한계로 인해 우리나라와 같이 동절기 평균기온이 0도 이하로 떨어지는 경우에는 증발산량이 발생하지 않는 것으로 고려하고 있다. 이는 우리나라의 실제 증발산 발생 양상과 비교할 경우 크게 차이가 나는 점이라 할 수 있으며, 강수량과 증발산량의 관계에 대한 검토로부터 지수 산정 과정이 시작되는 PDSI에 있어 이러한 오차는 결과의 신뢰성 확보에 많은 어려움을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 PDSI에서 이용하고 있는 월열지수법을 대체할 수 있는 방법에 대해 검토하였으며, 잠재증발산량 산정 방법의 변경에 따라 산정된 PDSI의 변동 양상에 대해 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄 모니터링 및 관리를 위한 지표로 널리 이용되고 있는 PDSI의 활용에 있어 유용한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.