• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.320-320
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• 2016

본 연구에서는 자연환경, 수생태환경과 관련된 모니터링자료 및 수문/수질 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델링 자료를 이용하여 유역건전성을 평가하기 위한 지수를 개발하고, 한강유역($34,148km^2$)을 대상으로 표준유역단위 유역건전성 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 미국 EPA(Environmental Protection Agency)의 유역건전성 분석 사례를 개선하여 우리나라에 유역 특성에 맞는 통합 유역건전성 평가지수를 개발하였다. 본 연구에서 분석하고자 하는 유역건전성은 유역이 본래 가지고 있는 자연적인 건전성을 평가하고자 하는 것으로, 평가를 위한 지표로 자연토지피복, 하천환경, 수문, 수질, 서식지, 수생태 관련 요소를 각각 선정하였다. 자연토지피복 및 하천, 서식지 유역건전성 평가를 위해서 DEM, 토지이용도, 하천도, 저수지, 습지자료를 이용하였고, 수생태 유역건전성 평가를 위해서는 6년간(2008년~2013년) 모니터링 된 TDI, BMI, FAI 자료로 이용하였다. 수문/수질 유역건전성 평가를 위해서는 SWAT 모형의 장기모의 결과를 활용하였으며, 30년간(1985년-2014년) 모의된 강수량, 총유출, 지표유출, 침투, 토양수분, 중간유출, 침루, 지하수 충진, 기저유출, Sediment, T-N, T-P 결과를 이용하였다. 각 평가지표로부터 표준유역별 sub-index를 도출하였으며, 6가지 sub-index를 이용하여 통합 유역건전성 지수를 산정하였다. 산정된 지수는 0부터 1까지의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 유역건전성이 좋은 유역을 의미한다. 연구결과 한강유역의 통합 유역건전성은 상류에서 하류로 갈수록 건전성이 안 좋아지는 것으로 분석되었으며, 특정 표준유역에 대하여 자연환경, 수문, 수질, 수생태환경 각각의 유역건전성을 평가할 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.107-107
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• 2011

최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.197-197
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• 2021

최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.6 no.3
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• pp.129-138
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• 2003

A new methodology for selecting spatially variable model control parameter values through consideration of inference models within a Hydroinformatic system has been developed to overcome problems associated with determination of spatially variable control parameter values for both ungauged and gauged catchment. The adopted Hydroinformatic tools for determination of control parameter values were a GIS(Arc/Info) to handle spatial and non-spatial attribute information, the SWMM(stormwater management model) to simulate catchment response to hydrologic events, and lastly, L_BFGS_B(a limited memory quasi-Newton algorithm) to assist in the calibration process. As a result, high accuracy of control parameter estimation was obtained by considering the spatial variations of the control parameters based on landuse characteristics. Also, considerable time and effort necessary for estimating a large number of control parameters were reduced from the new calibration approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.142-142
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• 2019

하천 생태환경은 토지이용, 댐건설 및 기후변화 등 외부의 압력에 따른 변화로 인해 오염물 유입, 녹조 발생, 어패류 떼죽음 등 생태계 교란 및 환경변화가 발생한다. 이러한 생태환경 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 하천생태환경시스템 복원이 논의되고 있으며 환경적 측면을 강조한 자연친화적 하천을 목표로 개발 방향이 바뀌고 있다. 이처럼 하천생태환경의 중요성이 커지고 있지만 보다 객관적이고 정량적인 평가를 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 낙동강 감천유역을 대상으로 하였으며, 김천부항댐 건설로 인한 생태환경시스템의 변화를 정량적으로 평가하고자 수문변화지표법(Indicators of Hydrologic Alteration, IHA)을 활용하여 33개의 수문변화지표군(IHA Parameters)과 34개 환경유량지표군(Environmental Flow Components Parameters)을 산정하였다. 분석을 위하여 감천유역 선산관측소의 2007년 ~ 2018년까지의 일 유량 자료를 활용하였으며, 댐이 건설된 2014년 1월 1일을 기점으로 댐 건설 전(2007 ~ 2013)과 댐 건설 후(2014 ~ 2018)가 하천생태환경 및 환경유량에 미치는 영향을 평가하였다. 본 연구를 토대로 지속가능한 하천생태계 보전을 위한 명확한 목표와 효율적인 평가과정을 수립하는 데 도움이 될 것으로 보인다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6B
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• pp.665-673
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• 2008

This study is to assess the future potential climate and land use change impact on streamflow and stream water quality of the study watershed using the established model parameters (I). The CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis) CGCM2 (Canadian Global Coupled Model) based on IPCC SRES (Special Report Emission Scenarios) A2 and B2 scenarios were adopted for future climate condition, and the data were downscaled by Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model technique. The future land use condition was predicted by using modified CA-Markov (Cellular Automata-Markov chain) technique with the past time series of Landsat satellite images. The model was applied for the future extreme precipitation cases of around 2030, 2060 and 2090. The predicted results showed that the runoff ratio increased 8% based on the 2005 precipitation (1160.1 mm) and runoff ratio (65%). Accordingly the Sediment, T-N and T-P also increased 120%, 16% and 10% respectively for the case of 50% precipitation increase. This research has the meaning in providing the methodological procedures for the evaluation of future potential climate and land use changes on watershed hydrology and stream water quality. This model result are expected to plan in advance for healthy and sustainable watershed management and countermeasures of climate change.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.1
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• pp.35-43
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• 2023

Future runoff analysis is influenced by climate change scenarios and hydrologic model parameters, with uncertainties. In this study, the uncertainty of future runoff analysis according to the shared socioeconomic pathway (SSP) scenario and hydrologic model parameters was analyzed. Among the SSP scenarios, the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios were used, and the soil and water assessment tool (SWAT) model was used as the hydrologic model. For the parameters of the SWAT model, a total of 11 parameter were optimized to the observed runoff data using SWAT-CUP. Then, uncertainty analysis of future estimated runoff compared to the observed runoff was performed using jensen-shannon divergence (JS-D), which can calculate the difference in distribution. As a result, uncertainty of future runoff was analyzed to be larger in SSP5-8.5 than in SSP2-4.5, and larger in the far future (2061-2100) than in the near future (2021-2060). In this study, the uncertainty of future runoff using future climate data according to the parameters of the hydrologic model is as follows. Uncertainty was greatly analyzed when parameters used observed runoff data in years with low flow rates compared to average years. In addition, the uncertainty of future runoff estimation was analyzed to be greater for the parameters of the period in which the change in runoff compared to the average year was greater.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.638-638
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• 2012

인구증가와 한정된 물 공급에 따른 하천과 생태계 관리는 의사결정자들의 복잡한 문제이다. 하천 시스템에 대한 우리의 이해 능력은 기술과 과학적 이해 모두 향상되어가고 있다. 자료 모형, 예측 모형 등은 수십 년간 하천 관리 시스템과 유출 등을 예측하는데 사용되었다. 하천 생태계 프로세스에 대한 지식과 더 정확하게 증가된 자료의 수집 능력으로 인해 풍부한 자료를 갖게 되었다. 특히 4대강 사업에 따른 하천환경 변화로 하천관련 정보가 과거에 비해 비약적으로 증가하고 있어 이를 효율적으로 관리하는 이용체계 수립이 필요하다. 현재 하천 시스템은 국가, 지자체, 연구기관 등 공급자 중심으로 운영되고 있다. 따라서 국가차원에서 방대한 자료와 IT/NT/BT의 융복합적 첨단기술을 접목한 하천 시스템 구축에 대한 대책이 필요할 것이다. 이를 국외 하천 정보화 사례들을 통해 실시간으로 관측되고 있는 자료와 하천 시스템을 살펴보고 우리나라가 가야할 방향에 대해 알아보고자 한다. 선진 정보화 시스템은 정부, R&D, 지자체가 각 시스템을 개발하고 함께 자료를 공유하는 통합시스템을 지향하고 있다. 미국과학재단의 펀드로 정부, 대학, 지자체가 함께 수문 자료 시스템과 수질환경 자료 시스템을 개발하고 이를 통합수문환경정보시스템으로 발전시키고 있다. 우리나라 정보화 시스템의 경우 정부 시스템은 공개 되어 있지만. R&D 시스템은 폐쇄적이다. 또한 각 주정부부처의 개별 시스템은 구축이 되어있지만 수문, 환경이 통합된 정보시스템은 미비한 실정이다. 앞으로 시험유역의 체계적 정보취합과 분석 자료의 시스템 구축 및 공유가 필요할 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.163-171
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• 2009

Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and nonlinear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.