• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.32-32
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• 2019

본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1220-1224
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• 2009

최근에 들어 기후변화에 따른 수위 변화 영향에 의해 물 고갈 현상이 일어나고 있다. 가뭄 발생빈도가 증가하고 강우강도가 커지면서 물부족현상이 더욱 가속화가 되어 가고 있고, 시간이 지날수록 수자원의 활용도를 떨어뜨리게 된다. 거기에 따른 대책마련을 위해 금강유역을 대상으로 삼아 수문시계열 자료들을 충분히 관측하고 분석하여 대책을 마련하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 하천수위, 지하수위, 강우량, 물 수요현황에 관한 자료를 수집하였다. 분석지점은 하천수위관측소에 인접한(10km 이내) 지하수위, 강우관측소중 데이터의 결함이 없는 곳을 선정하였고, 5군데 지역을 기준으로 정하였다. 더 많은 지역에 관하여 분석이 가능했으나, 관측소간의 인접여부를 확인한 결과 5군데 지역이 가장 적합한 것으로 판단되었다. 1개구역당 5개의 차트(연평균 하천수위, 연평균 지하수위, 연총강우량, 일최대강우량, 물수요현황)를 도시하였고, 이에 따라 분석을 하였다. 총강우량이 증가함에도 불구하고 강우강도가 증가하고 강우일수가 감소함에 따라 지하수위 및 하천수위는 급속히 하강하고 있었다. 많은 관측소에서 수위가 하강이 이루어지는 것으로 관측이 되었고, 앞으로도 더 늘어날 것이다. 물수요현황이 1990년대 중반 이후 안정화 되어 뚜렷한 증가추세가 없음에도 수위가 하강하는 것은 기후변화에 따른 것으로 설명할 수 있겠다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.6 s.155
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• pp.439-448
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• 2005

This paper introduces the wavelet transform that was improved by the fourier transform to assess periodicities and trends, we assessed propriety with examples of two monthly precipitation data, annual precipitation, SOI index and SST index. The wavelet transform can effectively assess the power spectrum corresponding to frequency as maintaining chronological characteristics. The results of the analysis using the wavelet transform showed that the monthly precipitation have the strongest power spectrum near that of 1 year, and the annual precipitation represent the dominated spectrum in the band of 2-8 years. Also, the SOI index and SST index indicate the strongest power spectrum in the band of 2-8 years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1972-1976
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• 2007

정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1990.07a
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• pp.5-17
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• 1990

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2B
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• pp.131-137
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• 2006

We have investigated the properties of the Singular Spectrum Analysis (SSA) coupled with the Linear Recurrent Formula which made it possible to complement the parametric time series model. The SSA has been applied to extract the underlying properties of the principal component of hydrologic time series, which can often be identified as trends, seasonalities and other oscillatory series, or noise components. Generally, the prediction by the SSA method can be applied to hydrologic time series governed (may be approximately) by the linear recurrent formulae. This study has examined the forecasting ability of the SSA-LRF model. These methods were applied to monthly discharge and water surface level data. These models indicated that two of the time series have good abilities of forecasting, particularly showing promising results during the period of one year. Thus, the method presented in this study suggests a competitive methodology for the forecast of hydrologic time series.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05a
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• pp.134-139
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.178-183
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• 2008

지구온난화로 인한 기후변화가 기정사실화 되면서 이러한 기후변화에 대비하기 위한 다양한 연구가 진행중이다. 수자원과 관련된 기후변화 연구를 살펴보면 초기에는 장기적 관점에서 기후변화가 유출에 미치는 영향에 대한 연구가 대부분을 이루고 있었으나 2003년을 기점으로 유럽을 중심으로 기후변화가 홍수량에 미치는 영향에 대한 연구가 시작되었다. 기후변화가 홍수에 미치는 영향을 평가하는데 가장 중요한 것은 수문시계열 자료의 해상도라고 할 수 있다. 이러한 시공간적 해상도 문제를 해결하기 위해서 세계 각국은 각국의 상황에 맞는 RCM을 개발하고 있으며 자국에 적합한 축소기법을 개발하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 수문기상자료의 생성을 위하여 기후변화 모형으로부터 생성된 일 단위 강우자료를 시자료로 분해하기 위한 기법을 제시하고자한다. 지난 수십년 동안 강우나 기타 수문시계열 자료를 다양한 해상도의 자료로 변환하기 위한 연구가 진행되어왔다. 그러나 이러한 연구의 가장 큰 한계점은 대부분의 시계열 자료가 추계학적 특성을 가지고 있다고 가정한 후, 분석을 진행했다는 것이다. 이렇게 되면 강우발생에 따른 물리적 과정을 모형의 구조에 반영하는데 한계점을 드러내게 된다. 따라서 본 연구에서는 해상도를 변화시키는데 따른 강우의 운동역학적 특성을 고려하기 위하여 카오스를 기반으로 한 분해기법을 제시하고자 한다. 우선 카오스 분석을 통해서 지점 강우자료의 카오스 특성을 확인한 후, 현재까지 관측된 강우를 기반으로 $2CO_2$에서의 일 강우를 일 단위 보다 작은 단위로 분해하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1225-1229
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• 2009

최근 수자원의 공급중심에서 효율적 이용으로의 정책변화에 따라 도시화에 따른 지하수위 및 하천수위에 대한 연구는 더욱 중요시되고 있다. 현재 도시화로 인한 땅속으로 침투되지 못하고 유출되는 강우는 도시화 이전인 1962년의 5배가 넘는 수준이다. 1962년 당시엔 40%에 이르던 빗물 침투율도 23%로 떨어져 물 부족 가능국가이면서도 강우 침투율은 저조하다. 이것은 도시화의 심화로 인한 시가지의 확대, 토지이용 고밀도화로 인한 불투수층 증가에서 비롯된 것으로서 지하수가 메마르고 토양이 건조해져 매년 평균 지하수위는 하강하고 있고 이것은 하천수위의 하강과 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 경기도지역을 대상으로 도시화가 진행된 지역의 수문시계열 자료들을 수집하고 분석하였다. 수문시계열자료로서는 지하수위, 하천수위자료를 수집하였고, 토지피복도를 참고하여 시가지 증가율을 확인하였다. 도시화가 진행된 도심지역 내 지하수위 관측소를 중심으로 하천수위 중 자료에 문제가 없는 곳을 선정하였다. 선정된 지역 중 5개 지역에서 지하수위의 하강 및 하천수위의 하강이 관측되었다. 각 지역마다 연평균 하천수위 연평균 지하수위, 토지피복도를 도시하고, 토지피복도의 변화에 따른 불투수층확산지역의 지하수위와 하천수위의 변화를 분석하였다. 대부분의 지역에서 시가지 증가율에 따른 불투수층이 증가함에 따라 지하수위와 하천수위는 하강하고 있었다. 그러므로 도시화가 진행되면서 지하수위와 하천수위에 수문학적으로 부정적인 영향을 준다고 설명할 수 있고 여기에 최근 한국의 기후변화가 수자원에 미치는 영향도 고려한다면 수위하강은 더욱 가속화 될 것이다.