• 제목/요약/키워드: 수문인자

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수재해 정보 플랫폼에 활용 가능한 NASA LIS의 수문인자 선정 (Selection of Hydrologic Factors of NASA LIS for Water Hazrd Information Platform)

  • 박광하;백승협;채효석;황의호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.471-471
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    • 2017
  • 최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

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DEM으로 부터 지형수문인자 추출을 위한 모듈 개발 (Development of Module of Hydrological Terrain Analysis from DEM)

  • 조기원;이도훈;이병주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.464-464
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    • 2015
  • 수문해석을 수행할 때 유역의 지형으로 부터의 얻어진 수문인자를 사용한다. 유역의 경사나 흐름방향과 같은 지형적인 수문인자는 DEM 자료를 이용하여 여러 수치계산과정을 통해 얻을 수 있다. 이는 특히 유역 수문해석에 있어 유역 특성치 및 수문 인자들의 공간적으로 분포시켜 접근하는 분포형 모형에서 지형적인 입력요소 로 중요하게 사용된다. 본 연구에서는 아래와 같은 지형 수문인자 추출 모듈을 개발하고 사용하고자 한다. * Pit Remove : DEM에서 갱격자 제거 * Flat Remove : DEM에서 평격자 제거 * Flow Direction : 흐름방향 결정 * Flow Accumulation : 흐름 누적계수 결정 * Stream Definition : 하천영역 결정 * Watershed Delineation : 유역 생성 위의 모듈은 Java 오픈소스 프로그램으로서 분포형 수문해석 모형의 한 부분으로서 사용 가능하며, GIS 프로그램에 의존하지 않고 사용할 수 있다. 이 모듈은 이후 분포형 수문해석 프로그램 개발에 사용할 계획이며 연구에 사용되는 컴퓨팅 도구와 환경에 독립적으로 사용이 가능하다.

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Copula Bayesian networks를 활용한 수문학적 가뭄에 대한 사회경제적 인자들의 영향 평가 : 충주댐 유역을 중심으로 (Socio-eoconomic impacts on human-modified hydrological drought using Copula Bayesian networks : a case study of Chungju Dam basin)

  • 신지예;손호준;권현한;김태웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.343-343
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    • 2021
  • 최근 국내외적으로 발생되는 대규모의 가뭄에 대하여 여러 과학자들은 자연적인 현상의 가뭄이 아니라 인간의 영향으로 변형된 유역 상황으로 증발산과 토양수분량 그리고 하천유량 등이 자연적인 상태와 다르게 변화되면서 지속된 가뭄으로 평가하고 있다. 우리나라는 대부분의 지역에서 댐과 저류지를 중심으로 수자원 관리가 이루어지고 있으며, 자연적인 수문과정에 의한 유출에 따른 수문학적 가뭄과는 차이가 존재한다. 사회경제적 인자(인구밀도, 농업 및 산업 경제규모 등)는 댐 및 저수지의 용수사용에 큰 영향을 미치며, 저류지의 저류량을 활용하여 판단한 인위적 용수사용이 고려된 수문학적 가뭄(인위적 수문학적 가뭄)과 자연 상태로의 수문학적 가뭄의 특성은 크게 다를 수 있다. 하지만, 사회경제적 인자들이 수문학적 가뭄에 미치는 영향에 대하여 비교한 연구는 상관성 분석을 토대로한 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 인자들이 인위적 수문학적 가뭄에 미치는 정도를 정량적으로 비교하기 위하여 베이지안 네크워크 모형을 활용하여 사회경제적 인자와 인위적 수문학적 가뭄과의 관계를 분석하였다. 해당 관계를 바탕으로 코플라 함수를 활용함으로써 베이지안 네트워크 내의 결합확률을 산정하였다. 다양한 사회경제적 인자들에 중에서 인과지도를 바탕으로 활용 가능한 인자로 농업용수 사용량, 생공용수 사용량 자료를 구축하였으며, 기상학적 가뭄지수를 추가적으로 고려하여 한강유역 충주댐 유역에 적용하였다. 그 결과 기상학적 가뭄과 농업용수 사용량과 생공용수 사용량은 값이 증가함에 따라 인위적 수문학적 가뭄의 발생확률이 증가하였다. 사회경제적 인자 중에서는 생공용수 사용량(0.39~0.49)이 전반적으로 농업용수 사용량(0.36~0.48)보다 인위적 수문학적 가뭄에 보다 큰 영향을 미치고 있으며, 값이 적을수록 생공용수 사용량의 영향이 보다 더 크다는 것이 확인되었다. 이를 바탕으로 인위적 수문학적 가뭄의 대응을 위해서는 농업용수 사용량보다 생공용수 사용량의 감축이 우선적으로 이루어져야 그 효과가 클 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 모형은 베이지안 네트워크를 기반으로 하므로, 둘 이상의 인자에 대하여 복합적으로 가뭄에 영향을 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 가능하다.

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기계학습 기반의 Long Short-Term Memory 네트워크를 활용한 수문인자 예측기술 개발 (Development of Hydrological Variables Forecast Technology Using Machine Learning based Long Short-Term Memory Network)

  • 김태정;정민규;황규남;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.340-340
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    • 2019
  • 지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

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DHSVM을 이용한 수문기상인자 산정 (Estimation of Hydrometeorologic Parameters using DHSVM)

  • 조현곤;김광섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.222-222
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    • 2016
  • 기후변화에 의한 자연재해의 규모와 빈도가 증가함에 따라 수자원 영향 평가 및 대응전략 수립을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 분포형 수문기상모형인 DHSVM을 이용하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역의 기상인자 자료를 수집하여 증발산, 토양수분, 현열, 잠열, 지열, 순복사량 등의 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 모형의 적합성 평가를 위해서 안동댐 유역에 대하여 검정통계량으로 NSE(Nash-Sutucliffe model efficiency coefficient), RMSE, $R^2$, MAPE(mean absolute percentage error example)위한 계산하였다.

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식생변화가 토양수분에 미치는 영향 분석 (Analysis of Soil Moisture Variability Due to the Vegetation Index)

  • 최민하;허유미;김현우;김태웅
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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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.

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각종 통계학적 방법을 통한 주요 수문기상인자의 특성 분석 -서울지점을 중심으로- (An Analysis of Characteristic for Hydrologic Weather Parameters through the Various Statistical Methods)

  • 이재준;곽창재;장주영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1245-1249
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    • 2009
  • 본 연구에서는 우리나라 수문기상인자의 특성변화 분석의 필요성을 지각하여 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 수문기상인자 중 연평균기온, 연평균상대습도, 연강수량, 연증발량, 연일조시간, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설일수 등의 자료를 수집하고 기본통계량에 해당하는 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 통하여 수문기상인자의 경년적 변화를 파악하였다. 또한 각종 통계학적 기법을 이용하여 이들 수문기상인자의 경향성, 주기성, 변동성 등을 분석하였으며, 그 결과는 우리 나라를 대표할 수 있는 서울지점을 중심으로 정리하였다. 기본통계량을 분석한 결과 연강수량, 연강수일수, 연강수계속시간의 표준편차와 변동계수가 다른 수문기상인자 비해 상대적으로 큰 것으로 나타나 강수관련 인자들의 경년별 변화가 두드러짐을 알 수 있다. 또한 선형회귀분석과 5년 이동평균 결과 연강수량과 연평균기온은 증가, 연평균상대습도, 연일조시간, 연강수일수, 연증발량은 감소하는 경향을 보였다. Mann-Whitney Test, Wald-Wolfowitz Test, Hotelling-Pabst Test, Wavelet Method와 같은 통계학적기법으로 동질성, 독립성, 검정, 경향성 검정을 수행한 결과 연강수량, 연증발량, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설 일수 인자가 각각의 검정에서 동질성 및 독립성을 보였고, 경향성 검정에서는 연평균기온, 연평균상대습도, 연적설일수 인자가 신뢰수준 내에서 유의함을 보였고, 주기성 검정결과 본 연구에 채택한 9개의 수문기상인자들의 연속된 주기성은 나타나지 않았다.

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유역특성인자에 따른 침식 및 퇴적의 변화 (Variation of Erosion and Deposition with Catchment Characteristic Factors)

  • 유완식;이기하;이건혁;조복환;정관수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.295-299
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    • 2011
  • 자연계에서 토양의 침식 및 퇴적 반복적 과정은 매우 복잡한 형태로 발생하며, 호우로 인한 토사유출은 유역의 지형 및 지질학적 특성과 수문기상학적 특성 등에 의해 매우 민감하게 반응한다. 즉, 토양 침식 및 퇴적은 유역의 형상, 토양종류, 토지 이용 및 피복상태, 강우사상 등에 따라 시 공간적 분포가 다양하게 변화한다. 따라서 유역내 침식 및 퇴적의 시·공간적 변동성을 분석하기 위해서는 지형학적 특성인자와 수문기상학적 특성인자에 따른 유역내 수문학적 응답을 이해해야 한다. 본 연구에서는 분포형 강우-유사-유출 모형을 이용하여 용담댐 상류 천천유역을 대상으로 Strahler 하천차수구분법에 의해 유역을 차수별 소유역으로 구분하고, 지형학적 특성인자(유역면적, 지표흐름 이동거리, 국부경사)와 수문학적 특성인자(총 강우량)에 따른 침식 및 퇴적의 공간분포 변화에 대하여 분석하였다.

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섬진강 유역 수문인자 추출을 위한 GIS와 RS의 활용 (The application of GIS and RS for extracting Sumjin Watershed hydrologic-parameter)

  • 김지은;이근상;조기성;장영률
    • Spatial Information Research
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    • 제8권2호
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    • pp.257-274
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    • 2000
  • 최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.

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기상정보를 고려한 수문빈도해석 개념 및 절차 (Concept and Procedure of Hydrologic Frequency Analysis with Climate Information)

  • 문영일;권현한
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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    • pp.727-730
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    • 2008
  • 최근 연구에 의하면 기상 등의 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있다. 그러나 전통적인 수문학적 빈도해석은 자료의 정상성을 전제로 하기 때문에 어떤 외부인자의 따른 영향을 고려할 수 없다. 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 모형의 기본 개념 및 절차에 대해서 살펴보았고 이를 국내 자료에 대해서 적용 검토하였다. 본 연구에서는 계층적 Bayesian 방법을 이용하여 한국에서 극치사상의 영향을 미치는 다양한 영향 인자를 평가하였다. 해수면온도, 예측 GCM 강수량 및 기상인자를 잠재적인 영향인자로 고려하였다. 수문위험도 분석에 관련된 매개변수는 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 이용하였다. 각 예측 인자의 적합성 및 중요성은 각 예측인자와 관련된 매개변수의 사후분포를 이용하여 검토 평가하였다.

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