• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.322-322
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• 2022

유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.1
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• pp.91-103
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• 2001

In this studs, hydraulic routing model has been developed to predict the water level and discharge in each river section with considering the full interaction between surface runoff and river flow. It improved the computation of flood runoff by reflecting the shape of hydrograph that was determined by the geological and flood characteristics, and the excessive computation of the peak discharge was eliminated by considering the effect of infiltration. The Inflow from surface runoff to river flow was applied to the equation of continuity by implementing effectively the flow in a number of river section, and resulted in a numerical stability at the rapid variation of rainfall. Measurements were conducted during heavy rain in the watershed area of Yang-Yang Namdae-Chun. The present model was tested to the field, and the computed results were compared to the observed data. Its applicability was confirmed with its verification.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.610-610
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• 2015

수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1159-1163
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• 2005

자연하천에서의 유량측정은 직$\cdot$간접유속측정을 통하여 이루어진다. 홍수기는 주로 봉부자에 의한 방법을 이용하고 평$\cdot$갈수기에는 파샬플룸이나 유속계에 의한 방법을 이용한다. 이 방법은 측정지점의 상태 또는 기술자의 숙련도에 따라 많은 오차를 발생시키고 연속적인 관측의 어려움을 가진다. 본 연구는 자연하천의 기본적인 수리학적 정보와 하천의 수리특성을 나타내는 조도계수를 유량규모별로 추정하여 유량을 산정하는 기법을 활용하여 자연하천 유량자료의 연속적인 획득이 가능한 프로그램을 개발하였다. 대상지점으로 금강 대청댐 하류 공주지점을 선정하여 2003년$\~$2004년의 유량실측 자료를 바탕으로 유량 측정하고, 단면의 적절한 조도계수를 추정하여 유량을 산정하였다. 이를 통하여 기존 수위-유량관계곡선식의 신뢰성을 평가하고, 실측값에 근사한 유량을 연속적으로 산정할 수 있도록 하였으며, 이를 적용하여 향후 수문해석, 유출분석등에 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1777-1781
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• 2006

수자원장기종합계획 보고서 및 저수지운영상에서는 실측을 통해 자연유량을 산정하지 않고 간접적인 방법인 강우-유출모형을 이용하여 자연유량을 산정하고 있다. 그러나 일반적인 강우-유출모형의 검증은 인위적인 영향이 적을 것이라 판단되는 일부 특정지역을 대상으로 실시하며 이에 대한 결과를 전 유역에 동일하게 반영하였기 때문에 금강유역과 같은 대유역에서는 각 소유역별 유출특성이 반영되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 모형의 안정성 고취를 위해 모형외적으로 강우, 생 공 농업용수 이용량 및 관측유량자료 등의 기본 수문자료에 대한 검 보정을 실시하였으며 모형내적으로는 적정매개변수의 선정을 위해서 토양습윤상태별 유출율, 침투량별 지하수 유입률, 지표수와 복류수 분리 등을 반복적인 수행과정을 걸쳐 적정한 매개변수를 산정하였으며 RRFS모형에 의한 일별 유출량산정 결과를 비교분석을 실시하여 모의유량의 신뢰도를 고취시킨 후 인위적인 요소를 모두 배제시켜 자연상태의 유출량인 자연유량을 산정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.728-732
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• 2008

일반적으로 유역의 유출량을 모의하는 경우 강우-유출모형을 구축한 후 해당 모형에서 제공하는 유출결과를 활용하고 있다. 그러나 모형에 의한 유출결과는 단편적인 유출총량에 대해서만 검증된 결과이기 때문에 기저 및 직접유출성분 각각의 적정에 대한 신뢰성 문제가 야기될 수 있다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 SSARR모형을 적용하고 단순 유출결과 뿐만 아니라 유출성분별로 결과값을 도출하고, 이를 검증하기 위해 분리주파수 기법을 활용하여 관측값의 유출성분을 분리하고, 모의결과와 서로 비교하였다. 이와같이 적용 검증된 모형을 토대로 유출성분 뿐만 아니라 소유역별 습윤상황과 용수이용정보 등 유출지표를 산정하여 효율적 유출관리 지원을 위한 기초 수문정보를 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1295-1299
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• 2004

노후된 하수도 관망에서 발생하는 불명수(Inflow/Infiltration)량을 측정하기 위하여 수문학적 타당성을 비롯한 다양한 인자를 고려하여 많은 방법들이 개발되었다. 현행 실무에서는 물사용평가방법, 일 최대-최소 유량평가법, 일최대 유량평가법, 야간생활하수 평가법 등으로 산정하고 있으나 각 산정값들간의 차이가 매우 크면, 각 방법별 산정된 불명수의 평균값을 채택하는 현행 기준은 그 근거가 명확하지 않고 오차값이 신뢰할 수 있는 범위를 벗어난다. 본 연구에서 제안한 방법은 도시유출 해석 프로그램인 SWMM(Storm Water Management model)을 이용하여 모의유출량을 산정한 다음, 이를 관측유량과 비교하여 그 차이를 불명수량으로 산정하는 방법이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.3 s.134
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• pp.399-411
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• 2003

An approach determining a confidence interval of Nash's observed mean instantaneous unit hydrograph is developed. In the approach, both two parameters are treated as correlated gaussian random variables based on the theory of Box-Cox transformation and the regional similarity relation, so that linear statistical parameter estimation is possible. A parametric bootstrap method is adopted to give the confidence interval of the mean observed hydrograph. The proposed methodology is also applicable to estimate the parameters of Nash's model for un-gauged basins. An application to a watershed has shown that the proposed approach is adequate to assess the uncertainty of the Nash's hydrograph and to evaluate parameters for un-gauged basins.