• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.2021-2025
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• 2009

새만금 방조제 물막이 공사 마무리 직후인 2006년 5월부터 11월까지 4회의 조사를 통해 방조제 안팎의 식물플랑크톤 군집구조에 의한 식물수문적 수역특성을 연구하였다. 집괴분석 결과 육수역과 해수역으로 크게 양분되는 모습을 보여주었고 조사시기별로 조사정점간의 유사도는 다소간의 변동이 지속되었다. 특히 여름철에는 같은 해수역임에도 불구하고 방조제를 경계로 내부수역 및 외부수역으로 확연히 구분되는 식물수문적 수역 분리를 보여주었다. 물막이 공사 후 새만금호는 염분이 감소하고 수질환경이 변화되어 식물플랑크톤의 군집조성에 의한 식물수문특성이 시기별로 변화가 지속되는 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.139-153
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• 2017

우리나라는 지난 30년 동안 기후변화 및 도시화 등으로 인한 변화가 급격하게 진행된 바 있으므로, 두 가지 요소들로 인한 유량의 변동량을 정량화하여 분석할 필요가 있다. 그러나 유량의 변동량을 특정 원인별로 구분하여 분석하고자 하는 국내 연구는 매우 미미한 형편이며, 다양한 시간단위를 이용한 원인별 유량 변동량의 산정에 관한 연구는 더욱 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량적으로 분리하기 위하여 수문모형을 이용한 방법과 수문학적 민감도(hydrological sensitivity) 분석 방법을 소양강 상류유역 및 섬강 유역에 대해 적용하고 유량 변동량의 결과를 월별, 분기별 및 연별로 구분하여 제시하였다. 인간활동으로 인해 발생되는 급진적인 변동점을 탐색하기 위해 이중누가곡선, Pettitt 검정 및 베이지안 변동점(Bayesian change point) 분석을 시행하였으며, 탐색된 변동점을 활용하여 변동점 이전 구간에 대해 보정 및 검증된 SWAT모형과 6가지의 Budyko 곡선 함수들로부터 각각 유량 변동량을 산정하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.346-350
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• 2018

우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당 유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 $8.48km^2$, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2017년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량과 지하수 함양량 산정 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2017년은 2016년보다 최대 강우지속기간은 크게, 평균 강우지속기간은 다소 작게 나타나며, 최대 강우강도와 평균 강우강도는 크게 나타나는 호우의 특징을 보인다. 이러한 호우특징은 연 유출률을 증가시킨 원인으로 보인다. 2017년의 하천유출률은 64.8%로 과거 2010년~2016년의 평균 유출률 68.4%와 차이를 보이지 않으나, 2016년의 57.4% 보다는 많이 증가된 유출률을 보인다. 2017년의 증발산량(328.8mm)과 지하수 함양량(24.8mm)은 2016년의 증발산량(458.5mm)과 지하수 함양량(32.8mm)보다 작게 나타나는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 방재관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있으므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.312-312
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• 2023

동진강 유역은 김제평야를 품고 있어 다른 지역에 비해 농지면적이 차지하는 비중이 크며, 이에 따라 전체 용수 사용량에서 농업용수의 비중이 절대적으로 높은 유역이다. 낙양 보는 동진강 중·상류에 위치한 이수시설로 상류에 위치한 섬진강댐과 같이 동진강 유역의 농업용수 공급에 중요한 역할을 하고 있다. 낙양 보는 현재 동진강 방수문 4문, 김제간선 취입수문 2문, 정읍간선 취입수문 1문이 설치되어 있다. 관개기에는 동진강 도수로의 수문을 폐쇄하여 동진강 본류로의 하천유지용수를 차단하고 김제 배수로의 수문을 운용하여 농업용수를 공급하고 있으며 수혜구역의 용수수요 변화 및 기상상황, 하천상황에 따라 탄력적으로 운영하고 있다. 이러한 가동 보 운영으로 인하여 다양한 수위-유량관계의 변동성이 발생한다. 본 연구에서는 가동 보 운영에 따른 수위-유량관계 곡선식의 변동성을 확인하기 위해 동진강 유역 낙양보 상류에 위치한 정읍시(거산교)관측소를 대상관측소로 선정하였다. 정읍시(거산교)관측소는 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선을 2021년까지 사용하였고, 2022년 수위-유량관계곡선식 검증과 재개발을 위하여 유량측정을 실시하였다. 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선은 검토 결과 강우에 의한 수위 상승시 보 완전 개방 상태의 측정성과를 확보하여 수위-유량관계 곡선식을 개발하였다. 그 결과 가동 보를 운영하는 3월~9월은 상류에 위치한 정읍시(행정교)관측소와 상하류 역전 현상이 발생하였고, 매년 비정상적인 유량이 산정되는 결과를 초래하였다. 2022년 신뢰도 높은 유량자료와 수위-유량관계곡선식 개발을 위해 낙양 보 완전개방 및 부분개방에 따른 다양한 유량측정성과와 낙양 보 수문 모니터링 결과를 확보하였다. 낙양 보는 2022년 1월~3월, 10월~12월은 수문 6문을 완전 개방하여 동진강에 하천유지용수를 공급하고, 4월부터 동진강 방수문을 폐쇄하여 농번기 농업용수를 확보한 후, 5월~9월에 확보된 농용수를 김제 배수문 2문을 부분개방하면서 공급하는 방식이다. 이 기간동안 낙양 보 수문에 대한 모니터링을 위해 정읍시(거산교)관측소 수위자료에 대한 검토를 실시하였으며, 유량측정시에는 정확한 유량측정성과와 곡선식 확인을 위하여 동일한 위치에서 측정을 수행하였다. 또한, 수위 또는 유량이 변하는 구간은 연속측정을 실시하였으며, 모니터링 결과와 유량측정성과를 바탕으로 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 그 결과 저수위1식은 수문 완전개방, 저수위2식은 수문 완전폐쇄, 저수위3~6식은 수문 부분개방 곡선식을 개발하였으며, 저수위 구간은 낙양보 운영에 따라 총 27차례 기간분리가 발생하였다. 결과적으로 본 연구에서는 낙양 보 운영에 따른 다수의 유량측정성과와 모니터링 자료를 확보하였으며, 확보한 유량측정성과의 분석을 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 창립총회 및 춘계학술발표회
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• pp.157-157
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• 2000

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.75-87
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• 2007

광릉 슈퍼사이트 내 원두부 소유역에서 지하수위변동법, 이온수지법, 수문곡선분리법 등 세가지 방법을 적용하여 지하수 함양률을 평가하고, 방법별 결과들을 비교하였다. 이를 위한 자료는 우기에 해당하는 2005년 6월부터 9월까지 취득하였다. 두 가지 다른 지하수위변동법으로는 각각 25.9%, 23.6%의 지하수 함양률이 산출되었고, 염소를 이용한 이온수지법은 평균 13.4%의 함양률이, 그리고 6개의 수문곡선과 염소 이온자료를 이용한 기저유출 분리법은 평균 14.0%의 순기저유출률이 산출되었다. 장기적으로 지하수 저장량의 변화가 없는 정류상태를 가정하는 이온수지법과 수문곡선 분리법에서 산출된 지하수 함양률이 지하수 함양으로 인해 지하수위의 상승과 저장량의 변화를 고려하는 지하수위변동법에서 산출된 지하수 함양률보다 작게 산정되었다. 따라서 수문순환의 동력학적 특성을 이해하는 측면에서는, 지하수위변동법에 의한 지하수 함양률 평가가 다른 방법들보다 우월함을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1900-1904
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• 2007

지금까지 수공구조물의 설계와 기존 시설의 안전도를 평가시 수문, 수리 및 경제학적 함수들에서 발생하는 불확실성을 설명하기 위하여 안전율 또는 여유고를 증가시키거나 이들 정보의 양과 질을 증가시켜 데이터베이스를 확장하고 측정오차를 최소화시키며, 전통적인 통계해석을 적용하였다. 공공의 안전을 확보하기 위하여 설계과정에 안전율 또는 여유고가 도입되었으나 이것은 단순히 보다 높은 재현기간의 적용을 의미하며, 수문현상이 가지는 추계학적 특성보다 확정론적인 근거로부터 안전설계 개념이 개발되었다. 수자원 계획시 고려되는 부하와 저항은 확정론적인 고정치가 아니라 시간에 따라 변하고 동적이며, 무작위적이므로 확률 변수로서 고려되어야 한다. 이에 따라 최근 수자원 계획과정에서 불확실성 해석에 의한 위험도 분석 개념이 도입되고 있으며, 특히 이상기후 및 집중호우의 빈발, 급격한 도시화로 인한 유출양상의 변화 등으로 급증하고 있는 훙수피해를 감안할 때 설계빈도의 상향조정과 같은 확정론적인 방법보다는 매개변수 또는 함수의 불확실성을 고려한 위험도 해석의 필요성이 더욱 증대되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수자원 계획시 입력자료 및 매개변수의 불확실성과 불확실성의 분리를 고려한 홍수량의 산정 및 각 매개변수의 영향을 평가하여 홍수위험도 해석에 있어서 모델 매개변수의 영향 규명과 처리방안을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2020

감조하천은 일반하천과 달리 다양한 수문 요소에 영향을 받아 비선형적인 수문 특성을 보이고 있기 때문에 수위-유량 관계곡선식이 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 조위의 영향을 받는 감조하천에서 강우의 영향으로 인한 수위-유량 관계곡선식의 작성 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위해 울산 수위시계열을 wavelet 분석, curve fitting, high pass filter 방법을 이용하여 4가지의 성분(조석 성분, 파고 성분, 강우-유출 성분, 잡음 성분)으로 분리하고, 분포형 모형인 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하였다. 모의 유출량과 강우-유출 성분을 이용하여 수위-유량 관계곡선식을 개발하고, 모의 유출량에 따른 수위를 추정하였다. 나머지 3가지 성분과 합하여 통합 수위를 산정하고 관측 유량과 비교한 결과 오차가 약 10% 이내로 본 방법론이 적용성이 있음을 확인하였다. 본 연구결과를 활용한다면 홍수기에 감조하천에서 수위를 정확히 예측하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.15-27
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• 2009

토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비점오염모형이 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적관리기법이 수문 수질에 미치는 영향을 평가하기위한 통합모형시스템을 개발하였다. 통합모형시스템은 DANSAT (Dynamic Agricultural Non-point Source Assessment Tool)과 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. DANSAT은 분포형 연속 강우사상 모형으로서 농업소유역에서의 유출량, 유사량, 농약 물질의 이동기작 등을 모의한다. DANSAT은 크게 동적변수 부모형, 수문 부모형, 유사 이용 부모형, 농약 물질 이동 부모형등 4개의 부모형으로 구성되어있다. 동적변수 부모형은 토양의 특성, 작물의 생장 및 작물 잔여물질의 분해 등을 모의하는 하부모형으로 구성되어있으며, 토지 이용 변화에 관계되는 내부 변수들의 시간적 변화를 모의한다. 수문 부모형은 차단, 증발산량, 침투량, 침루량 등을 모의하는 격자 단위 프로세스와 지표유출, 중간유출, 기저유출 및 하천에서의 물의 이동을 모의하는 유역 단위 프로세스로 구성되어있다. 유사 이동 부모형은 세류간 (interrill) 토양입자의 분리, 세류 (rill) 및 하천내의 토양분리, 운송가능량 등을 모의하며, 농약 물질 이동 부모형은 농약의 분해, 평형, 식물에 의한 흡수, 침출 등을 고려하여 농약 물질의 이동을 모의한다. 입력변수는 최적관리기법의 시 공간적인 변화를 고려할 수 있도록 계층구조로 구성하였다. 유역출구에서의 결과 출력 뿐만 아니라, 유역전체에 걸쳐 지표면과 지하수면 사이에서 물 및 오염물질의 이동량 분석을 위한 출력 및 격자단위의 상세 결과 출력을 통하여 최적관리기법을 평가하고 분석할 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스는 모형의 구동을 위해 요구되는 광범위한 시 공간 입력 자료를 기존에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 생성할 수 있도록 개발되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.