• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1254-1259
• /
• 2009

과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.775-779
• /
• 2006

강우자료의 구축은 수문해석에 있어 가장 기본적이며 중요한 단계라 할 수 있다. 하지만 수문 관측 자료의 경우 결측치가 존재하여 그에 대한 보정이 필요한 경우가 종종 발생하게 된다. 따라서 수문자료의 분석을 수행하기에 앞서 우선 자료에 대한 검정을 실시하고, 결측치가 존재할 경우는 이를 보정하여 분석을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 다변량통계기법의 하나인 다중회귀분석을 이용하여 강우 결측치를 보정하였다. 본 연구에서는 다중공선성과 자기상관에 대하여 고려한 다중회귀모형을 구성하였다. 모형의 구성시 모든 결측지점에 적용이 가능하지 않아 일반성이 떨어짐을 확인 할 수 있었지만, 모형이 구성될 경우 통계적 적합도와 유의수준을 확인 할 수 있는 장점이 있었으며, 다중회귀모형이 구성되는 경우 좋은 보정 결과를 주는 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.701-705
• /
• 2006

강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1320-1323
• /
• 2008

현재 건설교통부 한강홍수통제소에서는 96개의(2006 한국수문조사연보 기준) 수위관측소를 설치 운영하고 있으며 현장에서 수집되는 수위자료의 전송방법은 크게 두 가지로 중계소를 통해 실시간으로 전송되는 TM(TeleMetering) 방식과 기록지(Recording) 방식으로 구분된다. 고품질 수위자료의 생산 및 제공은 비단 수자원 관련 연구 분야에서 뿐만 아니라 하천의 효율적인 관리, 각종 국토개발계획 등에 다양하게 이용되고 있으며 특히 TM 자료의 경우는 실시간으로 현장에서 관측되는 수문자료를 수집하여 홍수예보시스템의 가장 중요한 입력자료로서 활용된다. 한강홍수통제소에서 구축 운영하고 있는 TM 수위자료와 일반 수위자료를 대상으로 현황을 검토한 결과 일반적으로 수위관측소의 자료 오류 유형을 관측기기부터 전송단계별로 분류하면 수위계 기기 고장(부자 걸림 등), 전송로 변경 및 통신 장비 고장 등으로 인한 오 결측으로 구분될 수 있다. 과거 오 결측된 자료를 보정하기 위한 방법으로는 2시간, 3시간 전(前)수위 자료를 이용해 이상치를 보정하는 것이 유일하게 활용되고 있었으나 작년에 한강수계를 대상으로 "국가수문자료 품질관리시스템구축(1차)" 연구 용역을 실시하여 시범 구축 결과를 금년부터 활용하고 있으며 본 시스템에 자료보정에 대한 다양한 방법이 탑재되어 있다. 이와 별도로 기왕자료의 보정방법으로 TM과 일반방식이 이중화 되어 있는 관측소의 경우에는 연속적인 자료를 나타내는 기록지 자료를 활용하는 것이 대안으로 제시되고 있다. 하지만, 기록지 자료를 통해 오 결측된 TM 자료를 보완하는 것에 대해서는 아직 연구된 바가 없으며 이와 관련된 다각적인 검토가 국내에서 부족한 실정이므로 본 연구에서는 실제 한강홍수통제소에서 관할하고 있는 이중화 기록방식의 관측소를 선정하여 TM과 기록지 수위관측자료의 비교 분석을 통해 오 결측된 TM 자료를 일반 기록지 자료로 보완에 하는 것에 대한 실효성을 심도 있게 검토하여 수위자료 품질향상의 기반을 마련코자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.41 no.10
• /
• pp.1059-1065
• /
• 2008

Rainfall data is the most basic input data to analyze the hydrological phenomena and can be missing due to various reasons. In this research, a neural network based model to estimate missing rainfall data as approximate values was developed for 12 rainfall stations in the Soyang river basin to improve existing methods. This approach using neural network has shown to be useful in many applications to deal with complicated natural phenomena and displayed better results compared to the popular offline estimating methods, such as RDS(Reciprocal Distance Squared) method and AMM(Arithmetic Mean Method). Additionally, we proposed automated data reconciliation systems composed of a neural network learning processer to be capable of real-time reconciliation to transmit reliable hydrological data online.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.264-264
• /
• 2020

최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.349-349
• /
• 2021

일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1269-1273
• /
• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.263-263
• /
• 2019

자동유량측정시설은 하천 유량을 실시간으로 측정하기 위한 수문조사시설로써, 기존 수위-유량관계곡선식으로는 유량산정이 어려운 배수 및 조위영향 구간에서 양질의 유량자료를 확보할 수 있다. 하지만 자동유량측정시설의 경우 시설물 고장 등으로 인해 자료의 결측이 발생할 수 있으며, 단기간 발생한 결측자료는 수문자료품질관리를 통해 보완이 가능하지만 장기간 결측이 발생한 경우 보완방법이 없는 실정이다. 본 연구에서는 남한강 유역의 여주시(남한강교)~양평군(양평교) 구간 중 장기간 결측이 발생한 여주보(하류) 지점과 이포보(상류) 지점의 2013년 평수기(3월)와 홍수기(7월) 기간을 선정하여 HEC-RAS 모형을 통해 결측자료의 보완 가능 여부를 검토하였다. HEC-RAS 모의결과 여주보(하류) 지점의 경우 실시간 유량자료와 상대오차는 평저수기(3월), 홍수기(7월) 각각 0.7%와 5.0% 나타났으며, 이포보(상류) 지점은 각각 5.0%와 6.0%로 나타나 장기간 결측 발생시 HEC-RAS 모형을 통해 결측자료 보완이 가능한 것으로 나타났으며, 결측 발생기간에 적용한 결과, 여주보(하류) 지점과 이포보(상류) 지점에서 측정된 검보정 측정성과와 상대오차는 각각 4.0%, 6.0%로 나타나 결측자료 보완이 잘 이루어진 것으로 나타났다. 따라서 남한강 유역의 여주시(남한강교)~양평군(양평교) 구간과 같이 배수영향을 받는 지점에 경우 장기간 결측 발생 시 검증된 지점에 한하여 HEC-RAS 모형과 같은 수치모형을 통해 자료를 보완하는 것이 적절하다고 판단된다. 또한, 이 방법을 통해 현재 보 개방에 따라 유량측정이 어려운 자동유량측정시설의 자료보완 방법으로 일부 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.359-359
• /
• 2019

2011년 4대강 다기능보 설치에 따라 배수영향을 받는 구간은 기존의 측정방법으로는 유량측정이 어려워 보 구간별로 자동유량측정시설을 설치하여 실시간으로 유량을 생산하고 있다. 하지만 현재 수질개선 및 하천 자연화를 위해 보 운영수위를 저하시켰다. 이에 수위 저하에 따른 측정영역 한계로 정상적인 운영에 어려움이 발생하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 합천창녕보 영향 구간 내 합천군(율지교), 합천군(적포교) 지점을 대상으로 상하류 유량관계를 활용하여 결측 및 오측자료를 보완하고자 한다. 대상지점은 2018년 수문개방에 따른 수위저하로 인한 결측과 부유물에 걸림에 의한 유속자료 오측으로 자료의 보완이 필요하였다. 이로 인해 자료 보완을 위하여 각 지점의 환산유량을 이용하여 경향성 검토를 하였으며, 상하류 환산유량과 검보정 측정성과와의 관계를 활용한 관계식을 개발하여 유량을 산정하였다. 산정된 유량과 검보정 측정결과 상관도(R2)는 0.95 이상으로 나타나 매우 합리적으로 판단되나 수문조작 시에 일부 편차는 보인다는 결과를 나타냈다. 단기적인 자료보완은 품질관리를 통해 다양한 방법으로 가능하지만 상하류 유량관계를 활용한 방법이 장기적인 자료를 보완하는 방법으로 적절하다고 판단된다. 향후 보완방법을 다른 보 구간의 지점에도 적용하여 보 수위저하에 따른 시설물 개선공사가 진행되는 동안 실시간 유량자료의 제공으로 연속적인 유량자료 생산이 가능하도록 하고자 한다.