• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.149-154
• /
• 2010

분포형 수문모형은 컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전과 GIS를 바탕으로 한 수문지리공간정보에의 접근성 및 활용성 증가에 따라 근래에 많은 발전을 이루게 되었다. 하지만 물리기반 분포형 수문모형은 입력자료 구축 및 모형구동에 많은 시간과 노력이 필요하며 수문자료가 불충분한 미계측 유역에서는 모형의 구축이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 개념적 격자물수지 기법을 이용하여 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출 해석 능력을 동시에 만족할 수 있는 그리고 격자기반 레이더강우자료를 활용할 수 있는 개념적-분포형 수문모형을 개발하였다. 본 수문모형은 GUI 환경으로 개발되었으며, GIS 전처리과정(pre-process) 및 유역의 지형자료 추출 기능을 탑재함으로 지형분석을 위해 GIS 상용 도구에 대한 의존성이 없는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 모형의 적용성을 검토하기 위하여 내린천 유역을 대상으로 유출해석을 실시하였으며 그 결과 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1829-1833
• /
• 2007

최근 강우-유출 모형은 유역의 지형적, 물리적 상황을 최대한 반영한 입력자료를 이용할 수 있고, 최종 유출지점에서의 해석 결과뿐만 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해할 수 있도록 물리적 이론에 기초한 분포형 수문모형을 개발하고 지속 발전시키고 있다. 분포형 수문모형은 집중형 수문모형에 비해 매개변수 갯수를 현저히 줄일 뿐만 아니라 실지 지형자료에 입각한 매개변수 선정이 가능하다. 분포형 지형자료와 강우자료로부터 추정된 초기 매개변수의 값에 의한 모의가 매개변수가 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형에 비해 정확하기 때문에 미세한 매개변수의 조정만으로도 유역의 유출량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 장점을 지닌 분포형 수문모형이 유역크기가 작고, 시간 공간적으로 지형입력자료의 변동성이 작은 도시하천 소배수구역에서의 모의 효율성 및 적용성을 평가하였다. 레이더강우를 이용한 분포형 수문모형으로서 미국 University of Oklahoma에서 개발한 $Vflo^{TM}$을 사용하여 중랑천 유역의 3개 소배수구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에서 유출 모의를 수행하였다. 각 소배수구역 특성별 모의 결과 비교, 분석을 수행하였다. 이를 통해 도시하천 소배수구역에서의 유출 모의 및 분포형 수문모형 선정에 적절한 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.933-936
• /
• 2005

본 연구에서는, 수문해석모형과 국산 GIS 엔진인 HyGIS와 직접연계를 통해 자료수집 분석, 모의수행 및 결과도시를 일괄적으로 수행될 수 있도록 GIS-수문통합모형을 개발하였다. GIS 기반 수문모형의 자동화를 위해 유역 추출, 하도망 생성, 유출 매개변수의 산정 및 수문모형 진행을 필요한 모든 과정들에 대해서 사용자 인터페이스를 구축하고, 강우자료, 레이다/위성자료, 설계강우 조건으로부터 NGIS를 활용한 수문분석을 위한 NGIS자료의 표준화 과정을 제시하였다. 수문해석을 위한 유역추적방법에는 Clark, SCS, Snyder 방법, 하도추적방법에는 Muskingum, Muskingum-Cunge 방법 등과 같은 실제 실무분야에서 많이 이용되는 방법들이 이용 가능하도록 구성하였다. 수문모형과 NGIS DB와의 Interface 기능을 활용하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 갖춘 모형을 개발을 통해, 수문모형 구축 시 NGIS 자료 및 지형 DB의 표준화 과정을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.654-658
• /
• 2005

최종 유출지점에서의 해석 결과뿐 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해하기 위해서는 분포형 수문모형을 적용해야 하며, 최근 이에 대한 활용이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 서로 다른 크기의 격자단위로 해석하여 그 결과를 비교하였다. 격자는 가로, 세로 50m, 200m격자를 사용하였으며, 각각의 연간 물수지, 하천 유출, 모의 시간, 수문 요소의 공간분포 양상 등을 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.36-36
• /
• 2022

2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.169-173
• /
• 2009

돌발홍수는 급격한 경사와 많은 불투수층을 포함하고 있는 좁은 지역에서 짧은 지속기간의 강우강도를 가진 큰 강우가 내리는 경우 발생한다. 이러한 돌발홍수가 발생할 수 있는 강우의 양을 파악하기 위해서 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance)을 산정하여 활용하고 있다. 돌발홍수기준은 수문모형으로부터 도출되는 강우-유출관계곡선에서 한계유출량에 대응되는 강우량을 의미한다.따라서 강우-유출관계가 갖고 있는 불확실성(uncertainty)을 최소화 할수록 돌발홍수기준을 정확하게 산정할 수 있으며, 수문모형은 각각 고유의 매개변수와 특성을 갖고 있으므로 어떠한 수문모형을 사용하여 강우-유출관계를 도출하느냐에 따라 불확실성의 정도가 크게 좌우된다. 본 연구에서는 네 개의 수문모형(HEC-HMS 모형, 저류함수모형, SSARR 모형, TANK 모형)의 모의값에 Monte Carlo 모의 방법을 적용하여 네 개의 수문모형에 대한 신뢰구간을 추정하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.336-336
• /
• 2018

수문 모형에서 토지이용 자료는 수문해석에서 중요한 환경변수라고 할 수 있으며, 토지이용 자료의 정확도 및 해상도에 따라서도 수문해석 결과가 달라지기도 한다. 특히, SWAT 모형은 수문해석을 위한 알고리즘에서 고려하는 토지이용 관련 매개변수가 다양하며, 수문 모형의 적용성을 평가하는데 토지이용 관련 매개변수를 정확하게 추정하는 것이 중요한 요인이라 할 수 있다. 일반적으로 수문 모형의 검보정을 위해서는 각 년도에 맞는 토지이용자료를 이용하여야 하고, 각 년도별 매개변수를 달리하여 검보정을 실시하여야 하지만 토지이용 자료의 부족함과 수문모형 검보정의 편의성을 위해 특정년도의 토지이용 자료를 이용하여 고정된 매개변수를 이용하고 있다. 특히, 장래 수문변화를 고려하는 연구에서는 장래 토지이용 변화를 고려하여, 토지이용 변화에 따라 변화하는 매개변수를 고려하고 있으나 장래 수문해석에 있어 모든 매개변수를 토지이용 자료로만 추정할 수 없기 때문에 기 검보정에 사용한 매개변수를 일부 수용하여 적용하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 모형의 검보정에 있어 고정된 매개변수를 사용한 경우 (a)와 토지이용 변화에 따라 변화하는 토지이용 특성과 매개변수 간의 상호 관계를 이용한 경우 (b)를 비교하여 토지이용 변화에 따른 매개변수 변화를 고려한 경우의 수문 모형의 수문모형 해석 결과를 검토하였다. 본 연구에서는 연도별 토지이용 자료를 생산하기 위해서 무료로 공개하는 위성영상 중 자료의 공간해상도와 분광해상도가 상대적으로 좋은 Landsat 위성영상 자료와 Sentinel 위성영상을 고려하였다. 또한 연구대상지는 토지이용 변화를 뚜렷이 확인할 수 있고 유역 말단 부분에 수문 모니터링 (혹은 유량 자료가 구축된 곳)이 이루어지고 있는 지역으로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.430-430
• /
• 2015

기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1797-1801
• /
• 2006

수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 그 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사 자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사 자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.101-101
• /
• 2023

지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.