The analytical diffusion model is first formulated and its characteristics are critically reviewed. The flood events during the 1986-1988 flood seasons i the IHP Pyungchang Representative Basin are routed by this model and are compared with those by the kinematic wave model. The results showed that the analytical diffusion model simulates the observed flood events much better than the analytical kinematic wave model. The present model is proven to be an excellent means of taking the backwater effect due to lateral inflow or down river stage variations into consideration in channel routing of flood flows. It also requires much less effort and computing time at a desired station compared to any other reliable flood routing methods.
Lee, Yong Gwan;Jung, Chung Gil;Kim, Se Hoon;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.34-34
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2018
본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
Lee, Do Gil;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Kim, Kyeung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.423-423
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2017
수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Park, Jihoon;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.346-346
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2017
기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.
The purpose of this study is quantitative analysis of the effects of the interactions between stream network and hillslope to hydrologic response functions. To this end general formulation of hydrologic response function is performed based on width function and grid framework. Target basins are Ipyeong and Tanbu basins. From the results of width function estimation even similar sized and closely located basins could have very different hydrologic response function. It is found out that the interactions between stream network and hillslope are essential factors of rainfall-runoff processes because their difference can make the hydrologic response function with positive skewness. The change of velocities of stream network and hillslope might influence the magnitude of peak but time to peak tends to more sensitively respond to velocities of stream network. Lag time of basin would be the result of complex interaction between drainage structures and dynamic properties of river basin.
Kim, Il Hwan;Kim, Min-Gyu;Chung, Il-Moon;Chang, Sun Woo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.264-264
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2021
해수면 상승 및 인간의 활동으로 인한 해수 침투 영향 반경의 예측 및 모의에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으며, 해수 침투 피해를 완화하기 위한 다양한 대응 방안이 시도되고 있다. 하지만 해수 침투 피해 대응 방안 등을 효율적으로 사용하기 위해서는 해수 침투 피해가 가장 활발히 일어나는 지역을 선정하고, 지역 특성에 맞는 대응 방안을 선정하는 과정이 필요하다. 기존의 해수침투 취약성 평가의 방법은 대수층 매개변수의 불확실성, 자료의 결측이 빈번하게 발생하고 있다. 또한, 평가 인자에 대한 자료 수집이 어렵고, 대수층에 대한 매개변수의 불확실성으로 직관적인 평가가 어렵다. 본 연구에서는 서해안의 도서지역을 제외한 연안지역을 대상으로 해수침투 취약성 평가 기법을 개발하였다. 해수침투에 대한 직관적인 해석을 위해 직접적인 영향을 미치는 수문 성분 중 해수면, 지하수위, 함양량, 지하수 이용량을 지표로 선정하고, 행정구역 단위로 자료를 수집하였다. 각각의 자료에 대한 평균, 기울기를 이용하였다. 각각의 인자에 대해서 객관적 가중치 산정 방법인 엔트로피 방법을 이용하여 가중치를 결정하였다. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS)를 이용하여 가장 취약한 지역을 선정하였다. 객관적 가중치 산정 방법을 이용하여 자료를 통해 직접적인 평가 가능하며, 추세 분석을 통해 앞으로의 해수침투 취약성에 대한 전망도 가능하다. 평가 결과를 이용하여 해안의 지하수자원의 지속가능한 운영 관리를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.384-384
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2021
토양수분량 측정은 대표적으로 유전율을 측정하는 방식으로 토양수분 측정을 수행하고 있으며 비교적 정확하고 연속적인 자료를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 토양수분량은 인근의 동종(homogeneous)의 지형일지라도 측정 위치에 따라 값과 변화 특성의 차이가 발생한다. 이는 각 지점마다 토양, 식생, 지형 등의 다양한 환경 때문에 발생하며, 이러한 다양한 환경을 모두 고려하여 분석하기란 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 시간적 안정성 해석(Temporal stability analysis) 개념을 통해 기 설치된 토양수분의 지속적인 토양수분 패턴을 식별하고 선택된 대표 센서 위치에서 전체적인 평균을 산출하는 연구가 있었으며, 미국에서도 위성을 활용한 지상검증 연구를 위해 측정 그리드(grid)별로 시간적 안정성 해석 개념을 통해 지상 측정 네트워크 체계를 갖추었다. 국내에서도 최근 인공위성을 활용하여 토양수분을 산정하는 연구가 많아짐에 따라 측정 지역의 대표 토양수분 값을 선정하는 연구의 수요가 증가하였으며 수문자료의 지속성을 위해 결측을 최소화 방안으로 관측소 이중화 지점을 선정하는 연구의 필요성도 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 기존에 설치되어있는 설마천, 청미천 토양수분 관측소에 구역별 시간 안정성 해석법을 수행하여 추후 지점의 대표 토양수분을 산정할 수 있으며 이중화 설치 지점을 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.122-122
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2021
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.
To assess land subsidence estimation and preparedness in the Geum River basin, this study applied GIS techniques and identified six key areas. The Geum River basin has experienced an increase in heavy rainfall since late 2010, and four study areas have shown an increase in groundwater levels. Land subsidence primarily occurred from June to September, with higher rainfall years in 2020 and 2023. Approximately 83.6% of land subsidence in Chungcheongbuk-do province occurred in Cheongju-si, mainly attributed to aging sewage pipes. The regions experiencing population growth have likely led to the construction of underground infrastructures and sewer pipes. Thus, it is considered that various factors, including sewage pipe leaks, precipitation, slope gradient, low drainage density, and groundwater level fluctuations, have contributed to land subsidence. Improving land subsidence estimation involves incorporating additional natural factors and human activities.
There are generally two types of groundwater vulnerability assessments. Intrinsic vulnerability is based on the assessment of natural climatic, geological and hydrogeological attributes and specific vulnerability relates to a specific contaminant, contaminant class, or human activity. Several methods to assess groundwater vulnerability, which are based on hydrogeologic setting and socio-economical environment, have been developed in USA and Europe. A Modified-DRASTIC model including a lineament factor has been developed in South Korea, but it still has some limitations. To develop a solid and applicable method in this country, many data of quality, hydraulic features, GIS data, and pollution source, produced from a Basic Survey based on Article 5 of the Groundwater Act and other research projects, need to be collected, analyzed and verified introducing the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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