• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1817-1821
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• 2006

본 연구에서는 미농무성 농업연구소에서 개발된 준 분포형 장기유출모형인 SWAT 모형을 활용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였다. 표고에 따른 온도, 강수변화를 고려하기 위해 대상유역을 4개의 표고밴드로 구성하였으며, 12개 기상관측소 자료를 이용하여 표고에 따른 온도, 강수변화율을 산정하였다. 모의결과 융설을 고려한 결과가 융설을 모의하지 않은 결과보다 관측유량과 비교해 우수한 결과가 나타났으며, 각 수문성분별로도 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 장기유출해석 시 융설영향의 고려가 중요한 요소가 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1591-1595
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• 2010

국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 강설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 57개 관측지점의 30년 이상의 강설 자료를 수집하고 다변량 분석을 실시하였다. 국내 지역의 강설 동질성을 검정하기 위하여 주성분분석과 군집분석을 실시하였으며 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지금까지 선행된 타 연구에 비하여 보다 많은 강설지점에 대한 다양한 강설특성자료를 이용함으로써 권역화 분석에 대한 타당성과 정확성을 확보할 수 있었다. 둘째, 주성분 및 군집분석으로 관측지점간의 수문학적 동질성 검정을 합리적이고 효율적으로 분석할 수 있었으며, 군집분석의 결과로부터 지형학적 영향을 고려한 강설의 권역화는 국내의 강설지역을 5개의 권역으로 분류하였다. 셋째, 각 강설성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역별 강설의 양적 특성을 분석하였으며, 여러 가지 강설 성분을 종합적으로 이용하여 분석된 본 연구의 결과는 향후 재난방지 계획을 위한 강설의 수문학적 분석에 많은 도움을 주리라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.19-28
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• 2016

본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권4호
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• pp.289-297
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• 2010

국내 수문관측자료의 부족으로SWAT(Soil Water Assessment Tool) 모형의 적용성 평가는 대부분 유출자료만을 사용하여 이루어진다. 본 연구는 실측된 여러 수문자료가 SWAT수문모형의 불확실성 및 오차의 감소를 위해 어떻게 이용될 수 있는 지에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 위해 전형적인 산지 유역인 설마천 유역을 대상으로 준분포형 장기강우유출모형인 SWAT 모형을 적용하여 수문성분의 특성을 살펴보았다. 먼저 모형의 입력자료인 기상자료 및 지형자료를 획득하여 구축하였고, 모형의 검 보정 위하여 유출, 증발산, 토양수분 실측자료를 획득하였다. SWAT 모형은 유츨량, 증발산, 토양수분 자료가 동시에 측정된 2007년 자료를 사용하여 보정된 후, SWAT 모형의 모의값은 유출량은 2003~2008년, 증발산과 토양수분은 2008년의 관측값과 비교, 분석한 뒤 전체적인 검증을 통해 모형의 적용성 평가를 실시하였다. 유출량의 검 보정 이용한 모의결과보다 다른 실측자료를 이용한 모의결과가 신뢰성이 높게 나타났다(결정계수($R^2$) 상향: 유출량은 0.72에서 0.76, 토양수분은 0.49에서 0.59, 증발산은 0.52에서 0.59). 유역의 실제적인 상황을 근접하게 모의하기 위해서는 다른 수문성분의 정확하고 신뢰성 있는 자료의 구축과 적용이 매우 중요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.302-302
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• 2011

수문 순환 및 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량에 대한 정량화가 이루어질 때 실제적으로 규명될 수 있다. 그러나, 수문 순환 및 물수지 평가에 중요한 부분을 차지하는 증발산량의 경우 관측값보다 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정값을 사용하고 있어 그 자료의 신뢰성에 대해서도 꾸준히 문제가 제기되어 왔다. 또한 수문 순환과 관련하여 실제 관측되고 있는 성분은 대개 기상 변수에 국한되어, 모형 검증에 필요한 증발산량 관측이 거의 없는 실정이다. 따라서 수문 순환 및 물수지의 정량적인 분석을 위해 수문 순환 과정에서 상당부분을 차지하는 증발산량의 측정이 필요한 실정이다. 본 연구는 국토해양부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되었으며, 에디공분산 기술을 사용하여 한반도의 대표적 식생 기능 형태인 혼효림(설마천 유역, 2007년 8월부터)과, 논경지(청미천 유역, 2008년 8월 부터)에서의 증발산량 측정을 수행하였다. 그 결과 두 지점에서의 증발산량의 계절 및 연 변동 특성을 파악할 수 있었다. 혼효림(설마천 유역)에서 산정된 증발산량은 2008년 507mm, 2009년 440mm, 2010년 491mm이고, 논경지(청미천 유역)에서 산정된 증발산량은 2009년 554mm, 2010년 609mm의 값을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.276-276
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• 2020

공유하천유역에서의 수자원 관리는 두 국가의 제도적 및 기술적 차이로 인하여 다른 유역에서의 수자원 관리보다 복잡하고 어렵다. 특히 두 국가 사이의 공유하천에서의 유량의 변화는 실질적인 측정을 이용하여 면밀하게 측정됨으로써 신뢰도 높은 자료를 통해 지속적으로 분석되어야 궁극적으로 공유하천에 대한 두 국가 간의 이해관계를 바탕으로 한 대책을 수립할 수 있다. 북한강 유역의 상류유역은 북한에 속해 있고, 특히 임남댐 건설 이후 화천댐 유입량은 지속적으로 감소하고 있어 이에 대한 물순환 영향을 면밀히 분석하고 대책을 수립할 필요가 있다. 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967년~017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수를 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99 억 ㎥/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1990년도 수공학논총 제32권
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• pp.49-52
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• 1990

강우강도가 큰 집중호우가 지표면에 도달하게 되면 강우량중 상당 부분이 수문학적 손실성분인 침수, 증발산, 차단 및 저류등으로 시간에 따라 분포된다. 이 가운데 지표면에 분포된 식생계 및 낙엽등에 의한 차단(canopy interception effect)과, 지표가 포화시의 증발산(wetted environmental evapotranspiration) 및 각종 저류, 즉 지표면 저류(depression storage), 지표토양층에의 저류(retention storage) 성분 등을 들 수 있으며 이들 각 손실성분은 직접유출로 나타나는 초과우량의 발생시간을 지체시켜 주는 역할을 하나 차단성분 및 저류성분은 시간이 경과함에 따라 결국은 증발산 또는 침투성분으로 흡수된다. 따라서 침투성분은 초과우량 추정에 매우 큰 영향을 줄 뿐 아니라 지표면 아래의 흙의 변형을 야기시키며, 중간유출 및 지하수유출에 기여 한다. 대부분의 호우사상은 강우초기에 강우강도가 지표 흙의 침수계수(hydraulic conductivity)보다 작기 때문에 모두 각 손실성분에 의해 손실되며, 강우강도가 점차 커져 침수능을 초과하면 지표면에 순간적으로 물이 고이게 되는데 이것을 지표심수(surface ponding)라하고, 강우시작부터 이 때까지가 침수시간(ponding time)이 된다. 이 지표침수가 나타나는 순간이 곧 직접유출 시작 시간으로 볼 수 있을 뿐 아니라, 침수시간은 지표면의 물수지면에서 볼 때 초기손실량 및 침수율 결정에 중요한 인자가 된다. 본 연구에서는 각 손실 성분별로 유역의 제반 특성을 고려하여 구한 매개변수로부터 시간에 대한 손실율을 결정하여 산지 하천유역에 발생하는 부정강우사상(unsteady rainfall)의 초과우량을 추정하는 모델을 유도하였다. 대상유역으로는 현재 건설부에서 수행하고 있는 국제수문개발계획(IHP) 대표시험유역 가운데 평창강 수계내의 장평유역으로서, 본 유역은 자기 우량계 및 자기 수위계가 운용되고 있고, 인접 대관령 측후소로부터 기상자료를 획득, 이용할 수 있는 비교적 분석에 양호한 조건을 지닌 유역이다. 모델의 유도 과정은 대상유역 식생계로 피복된 산지유역임으로, 식생차단 저류효과를 고려해서 지표면의 흙에 도달되는 순강우주상도를 얻고 이로부터 침수시간 및 침투율을 결정해서 초과우량을 산정하는 모델을 유도하였다. 강우 지속시간내 즉, 유역이 완전 포화시의 증발산율의 결정은 Morton 모델로부터, 침수시간 및 침투율 결정은 Green-Ampt 방정식을 부정강우사상에 적용할 수 있도록 수정된 모델을 사용하였으며, 분석에 이용된 호우는 1986 ~ 1987년도 발생된 호우사상 가운데 강우강도 및 총 강우량이 비교적 큰 7개 강우사상을 선정하였다. 각 호우사상별로 손실율울 지표면에서 물수지개념을 이용하여 계산하고 산술지상에 구성시킨 결과는 다음 그림과 같다. 이 그림에서 굵은 실선으로 나타낸 곡선(B. L. R)은 각 손실을 곡선을 시간축에 따라 산술평균한 대표손실율곡선이다. 이 대표손실율곡선은 역지수함수형으로서 곡선식의 유도는 회기분석을 이용하였다. 초과우량 주상도를 얻기 위하여 이 대표손실을 곡선을 관측 강우주상도에 적용시켜 본 결과 식생계에 의한 차단 저류율은 약 6mm/hr 정도인 것으로 나타났으며, 이로 인한 침수시간 지체효과는 1~3시간 정도로서 비교적 그 영향이 큼을 알았다. 또한 각 호우사상별 침수시간 계산 결과 그 변동이 큰 것으로 나타났는데 이는 초기 강우강도에 민감하기 때문인 것으로 판단되낟. 한편 유역 포화시의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과 0.05 - 0.10 mm/hr 의 범위로서 이로 인한 강우손실량은 큰 의미가 없음을 알았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2023

기존의 GRM(Grid based rainfall-Runoff Model)에서는 강우-유출 사상에 대한 유출 모의를 주요 대상으로 하였다. 본 연구에서는 GRM 모형에서 연속형 모의가 가능하도록 차단, 증발산, 융설을 모의할 수 있는 모듈을 개발하였다. 차단은 LAI의 연최댓값과 해당월의 값의 비율을 이용해서 계산하며, 증발산은 Blaney-Criddle, Hamon, Hargreaves, Priestly-Taylor 방법을 적용하였다. 융설은 Anderson에 의해서 제안된 방법을 적용하였다. 연속형 모의를 위한 모델 매개변수 설정 인터페이스를 추가하였으며, 기온, 일사량, 일조시간 등의 기상자료를 입력할 수 있게 하고, 계산된 각 수문성분을 출력할 수 있도록 GRM 모형의 입력과 출력 모듈을 개선하였다. 충주댐 유역을 대상으로 개선된 모형을 적용하였다. 공간자료의 해상도는 500m × 500m로 구축하였으며, 수문학적 지형정보와 토양도, 토지피복도를 구축하였다. 기상자료를 강수량, 일최고 기온, 일최저 기온, 일조시간, 일사량을 적용하였다. 증발산은 Hargreaves 방법을 이용하여 모의하였다. 모의 기간은 2001년 ~ 2018년이며, 이 중 2004년까지의 4년은 모델 warming up 기간으로 하고, 적합도 평가는 2005년 ~ 2018년의 모의결과를 이용하였다. 충주댐 유입량 모의결과를 관측값과 비교하였을 때 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient(NSE) 0.84, 상관계수 0.92, 총용적 오차는 0.26%를 나타내어 관측유입량을 잘 재현하였다. 그러므로 본 연구에서 개발된 차단, 증발산, 융설 모의 기법은 적절히 구현된 것으로 판단되며, GRM을 이용한 연속형 모의가 가능한 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 유역에 대해 GRM을 이용한 연속형 유출모의 결과를 평가할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.358-358
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• 2023

본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.