• Spatial Information Research
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• v.20 no.3
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• pp.39-50
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• 2012

The objective of this study is the quantitative analysis of climate change effects by performing several statistical analyses with hydrometeorological data sets for past 30 years in Geum river watershed. Temperature, precipitation, relative humidity data sets were collected from eight observation stations for 37 years(1973~2009) in Geum river watershed. River level data was collected from Gongju and Gyuam gauge stations for 36 years(1973~2008) considering rating curve credibility problems and future long-term runoff modeling. Annual and seasonal year-to-year variation of hydrometeorological components were analyzed by calculating the average, standard deviation, skewness, and coefficient of variation. The results show precipitation has the strongest variability. Run test, Turning point test, and Anderson Exact test were performed to check if there is randomness in the data sets. Temperature and precipitation data have randomness and relative humidity and river level data have regularity. Groundwater level data has both aspects(randomness and regularity). Linear regression and Mann-Kendal test were performed for trend test. Temperature is increasing yearly and seasonally and precipitation is increasing in summer. Relative humidity is obviously decreasing. The results of this study can be used for the evaluation of the effects of climate change on water resources and the establishment of future water resources management technique development plan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.1
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• pp.51-60
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• 2009

2/3 of the Imjin River Basin area is located in North Korea, so it was hard to acquire reliable rainfall and hydrological information. This point is one of the factors that has added to flood damage. In this study, flood runoff for the river basin was simulated using hydrological radar, which is installed in an effort to reduce flood damage in the Imjin River Basin, which habitually suffers from flood damage. The feasibility of the distributed flood model was reviewed for the river basin, which is lacking in hydrological data such as rainfall and recent soil data. Based on the hydrograph, observed value was not consistent partially because of insufficient data, but peak discharge and the overall pattern showed relatively precise runoff results which can be applied in actual work.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.1059-1065
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• 2008

Rainfall data is the most basic input data to analyze the hydrological phenomena and can be missing due to various reasons. In this research, a neural network based model to estimate missing rainfall data as approximate values was developed for 12 rainfall stations in the Soyang river basin to improve existing methods. This approach using neural network has shown to be useful in many applications to deal with complicated natural phenomena and displayed better results compared to the popular offline estimating methods, such as RDS(Reciprocal Distance Squared) method and AMM(Arithmetic Mean Method). Additionally, we proposed automated data reconciliation systems composed of a neural network learning processer to be capable of real-time reconciliation to transmit reliable hydrological data online.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.43-43
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• 2018

수생태계는 다른 여러 생태계 중에서 가장 위험에 처해있으며, 기후변화로 인한 수온, 수문 수질의 변화는 수생태계와 담수 생물다양성에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 연구에서는 생물 생태학적으로 변화하는 세계적인 물 관리 패러다임에 따라 한강유역에서의 미래 수생태계 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 수생태 건강성 관측자료와 수질자료, SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역의 수생태를 평가하는 것이다. 본 연구에서 선정한 수생태계 건강성 조사자료로 국립환경과학원에서 8년간(2008년~2015년) 봄과 가을 2차례에 걸쳐 모니터링 한 부착돌말류(TDI), 저서형 대형무척추동물(BMI), 어류(FAI)에 대한 수생태 등급자료 및 해당 지점에 대한 수온 및 수질자료를 이용하였다. 수집한 결과를 DB(T-N, $NH_4N$, $NO_3N$, T-P, PO4P)에 대한 수생태 등급의 상관성을 분석하고 수온 수질인자에 따른 수생태 등급을 나타내어 미래 기후변화에 따른 수생태 건강성 평가 및 예측을 실시하고자 하였다. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형은 유역의 신뢰성 있는 유역 수문, 수질 모의 및 기후변화 영향평가를 위하여 활용되었다. SWAT 모형을 이용하여 한강유역의 다목적댐(3개), 발전용댐(1개), 다기능보(3개) 운영을 고려하였고, 237개의 표준유역으로 분할한 뒤 수문 및 수질 모의를 수행하였다. 모형의 적용성 평가를 위해 댐 및 보의 유입량, 증발산량, 토양수분, 지하수위, SS, T-N, T-P에 대하여 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2015)을 수행하였다. 기후변화에 따른 수문, 수질 및 수생태 평가를 위해 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 수생태를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.61-61
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• 2019

우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.3B
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• pp.169-174
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• 2012

For efficient water management in the Ara River during the flood season, applicability of flood simulation model in the ungaged Gulpo watershed has been tested. In the Gulpo River watershed, fundamental hydrologic data such as water level and flowrates are very limited and selection of the reliable hydrologic parameters are very important for model application. This study tested reliability of parameters estimated using the empirical equation based on the HEC-HMS runoff simulation. Also coupled with HEC-RAS hydraulic routing model, simulated flowrates from HEC-HMS has been compared with the observed water levels collected at the upstream and downstream of the Gyulhyun Weir station during the flood event in 2010. Based on this information, stage-discharge curve has been developed and its reliability has been tested for flood event in 2011.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.143-151
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• 2009

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1808-1813
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• 2007

하천유량은 수자원계획, 댐개발, 용수공급, 하천수질관리 등에 필요한 수자원 기본자료로서 정확도에 따라 국가 수자원계획이 좌우될 수 있는 중요한 자료이다. 본 연구는 낙동강 유역을 대상으로 7개 지점에 대한 2006년의 수문관측 자료 및 유량측정성과를 이용하여 유출특성을 분석하였다. 2006년도 낙동강 유역의 유량측정 지점 중 낙동강 본류에 해당하는 7개 지점에 대한 현장 유량측정 수행결과와 유량측정성과에 대한 수리특성 분석, 불확실도 분석 및 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하였다. 산정된 유량에 대한 상 하류 유출 검토, 댐방류량과의 비교, 연유출률 검토, 주요 호우사상별 직접 유출률 검토, 평 저수시 동시유량 검토 등을 통하여 각 지점의 최종 유량을 확정하였다. 산정된 유출률은 대체로 양호한 결과를 보였으며, 부분적으로 계기수위가 불안정했던 지점들을 제외한 나머지 지점들의 유출률은 그 지점들의 특성을 감안할 경우 비교적 안정적인 범위 내의 유출특성을 보였다. 2005년도 유출률과 비교해 보면 전체적으로 다소 높게 나타났으나, 올해 장기간 집중된 강우 특성을 고려한다면 적절한 유출범위를 보인 것으로 판단된다. 향후 전문인력에 의한 현장 측정과 일상적인 검증과정을 통해서 정밀한 유량측정성과를 확보한다면, 보다 신뢰성있는 유량자료를 생산할 수 있을 것이며, 효과적인 치수 및 이수계획의 수립 등 수자원 개발을 위한 기반을 마련할 수 있을 것이다.