• Water for future
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• v.37 no.2
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• pp.90-97
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• 2004

하천에 대한 수문학적 모델링은 사용하는 자료의 질에 따라 그 결과가 크게 영향을 받는다는 것은 이미 알고 있는 사실이다. 여러 수문관련 연구에서 문제시되고 있는 것은 적절한 정확도로서 수문과정을 양적으로 표현하기에 충분한 자료가 없다는 것이다. 대유역에서 토지이용 및 기후변화에 따른 수문학적인 영향을 규명하기 위해서는 지형, 지질, 토양, 식생, 기상에 대한 자세한 정보가 없이는 불가능하다. 원격탐사기법이 발전되면서 다양한 센서로부터 대유역에 관련된 수문정보들을 획득할 수 있게 되었다. 원격탐사 자료를 최대한 활용하기 위해서는 수문관련 연구 및 모델에 이러한 자료들을 효과적으로 접합시키는 방법을 강구해야 한다(Peck 등, 1981; Rango, 1987; Schultz, 1988; Engman과 Gurney, 199k).(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.126-126
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• 2019

과거부터 수자원분야는 공학적인 측면을 주로 강조하였으며, 따라서 인문사회학적 요소(예, 토지이용, 인구, 생태 환경, 경제발전 등)가 종종 배제된 채 시설물 계획이 이루어졌다. 그러나, 경제가 발전하고 사회의 모습이 복잡해짐에 따라, 수자원 관련 시설물의 계획에 있어 다양한 인문사회학적 요소를 고려할 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 사회-수문 모델링 기법을 이용하여 사회-수문 상호 간 순환적 관계를 파악하고, 특히 다목적댐이 인문사회에 미치는 영향을 정략적으로 파악하고자 하였다. 우리나라는 기후변화에 의한 극한가뭄과 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대책으로, 다목적댐을 건설하여 효율적인 수자원 관리를 하고 있다. 본 연구에서는 대상지역으로 국내 강원도의 횡성댐을 선정하였다. 횡성댐은 하류에 위치한 횡성군과 원주시에 생 공 농업용수를 공급하는 용수원의 역할과 섬강 하류지역에 발생하는 홍수를 방어하는 역할을 하고 있다. 횡성댐 유역의 사회-수문학적 관계를 이해하기 위해 인과지도를 이용한 시스템 요소간의 상호연관성을 파악하였고, 이를 바탕으로 수문학적 요소와 인문사회학적 요소 사이의 관계식을 구성하였다. 수자원 분야에 해당하는 요소로는 생 공 농업용수 이용량 및 댐 저수량과 방류량을 선정하였으며, 인문사회학적 요소는 인구, 공업지역 농경지 주거지역의 면적 및 지역 내 총생산액을 선정하였다. 이와 같은 사회-수문학 요소를 바탕으로 해당 지역의 사회-수문 전체의 동태적 변화를 이해하기 위해 시스템 동적모의(System Dynamics) 모형을 이용한 모델링을 진행하였다. 다목적댐 건설 전 후로 대상지역의 용수 이용량과 인구 및 지역 총생산액 등의 데이터를 수집하여 모델을 검증하였다. 나아가 구현한 모형을 활용하여 향후 기후변화 발생 시 다목적댐이 대상지역의 용수이용 및 인구변화, 지역경제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 본 연구는 인문사회분야와 수자원분야 사이의 영향관계를 이해하고, 모델을 이용한 정량적인 분석을 통해 향후 수자원 시설물 계획 및 정책마련을 위한 의사결정도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.3-3
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• 2020

사회-수문시스템의 인과관계에 대한 보다 상세한 통찰하기 위해서는 현재의 사회-수문시스템의 기능을 이해하고 미래의 사회-수문시스템의 변화 궤적을 예상할 수 있는 모형이 필요하다. 사회-수문학적 관점에서는 수문순환 현상과 더불어 인간 활동과 관련된 인구, 토지이용, 경제성, 환경변화로 연계되는 사회-수문시스템 내 복잡한 관계해석 과정이 중요하다. 본 연구에서는 하천유지유량 결정기준에 따른 사회-수문시스템의 변화과정을 이해하고 가능한 영향궤적을 평가하기 위해 사회수문학적 관점으로 해석하고자 한다. 현재 우리나라에서는 하천유량고시지점 114개 중 각 항목별 고시지점의 비율은 수질(33%), 평균갈수량(33%), 생태(29%), 경관(4%), 수질 및 염해(1%)로 나타났다(2019년 고시 현황). 따라서 사회-수문시스템 내에서 하천유지유량 결정기준 차이에 따라 환경적, 사회적, 경제적 측면으로의 영향을 평가하기 위하여 구조방정식모형을 모델링 한 후, 모형 내 잠재요인(기상, 수문, 환경, 사회·경제)의 상호연관성을 파악하였다. 기상학적 요소로는 기온, 강수량을 선정하였으며, 인간의 활동이 개입된 수문학적 요소는 유량, 하천수이용량으로 선정하였다. 환경적 요소는 BOD, COD, SS를 선정하였으며, 사회·경제적 요소는 인구, 지가변동률을 고려하였다. 이와 같은 사회-수문시스템 내 잠재요인별 요소를 바탕으로 사회-수문학적 영향평가를 위한 가설을 검증하기 위해 통계 프로그램 AMOS를 활용하여 구조방정식모형을 모델링하였다. 향후 사회-수문학 관점에서의 복잡한 영향관계를 정량적으로 평가하고, 다양한 이해관계자 간의 합의를 도출하는 데 있어서 효율적인 의사결정도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Water for future
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• v.29 no.1
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• pp.114-116
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• 1996

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1169-1173
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• 2005

자연현상의 강우와 유출관계를 규명하는 일은 상당히 복잡하고 어려우며 대부분의 하천이 충분한 수문정보가 부족하기 때문에 수문학적인 문제의 해결을 위한 보다 정확하고 신속한 방법이 필요하다. 지리정보시스템 (Geographical Information Systems; GIS)은 강우-유출 등 수문학적 모델링에 있어서 많은 새로운 방법을 연구할 수 있다. 우리나라 소하천 유역은 아직 수위나 유량 관측이 행해지지 않은 미계측유역이 있어 홍수시 정확한 유출량 추정이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 GIS와 WMS를 이용하여 지형특성인자값을 산정하고, 유역특성인자들을 IHP 대표유역인 설마천 유역에 적용하여 DEM 격자크기별 지형특성인자값을 비교하고, HEC-HMS 수문모형을 이용하여 유출수문곡선을 모의하고 이 결과와 실제 수문곡선과의 비교를 통하여 설마천 유역의 적정한 DEM 격자크기를 결정해 보고자 한다.

• 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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• 2022.05a
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• pp.54-54
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• 2022

수변식생(riparian vegetation)은 하천 지형학적 프로세스에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 최근 기후변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 내성천은 사질 곡류 하천으로, 2014년과 2015년 유량 감소에 의해 급격한 식생의 정착이 나타났다. 내성천 수변식생의 정착 및 활착은 수문-지형학적 프로세스에 영향을 미쳤고, 결과적으로 하도와 범람원의 형태를 변화시켰다. 이와 같은 변화를 예측하고 분석하는 것은 이수, 치수 및 방재 정책과 생태계 사이의 균형 및 조화를 추구하는 정책결정에 필수적이다. 그러나 식생을 고려하지 않은 기존의 수문-지형 모델링에서는 이와 같은 변화를 재현할 수 없다. 본 연구의 목적은 흐름, 식생, 지형의 상호작용이 하천 지형에 미치는 영향을 시각화 및 분석하고, 식생을 고려하지 않은 기존의 모델들의 결과와 비교하고자 한다. 본 초록은 이를 위해 수문-지형학 모델인 D-Flow-FM을 수변 식생 모델과 결합한 커플링 모델(Van Oorschot et al., 2016)을 활용하여 내성천에서 2013년부터 2019년까지의 발생한 지형학적 프로세스와 식생 사이의 상호작용을 재현한 예비결과이다. 식생 모델 결과는 내성천 현장조사 자료와 원격탐사 자료를 이용해 검보정하였다. 식생을 고려한 모델의 하천 형태는 식생을 고려하지 않은 모델의 결과에 비해 좁고 깊은 형태로 나타났으며, 지형학적 변동성이 적게 나타났다. 이는 유량 변화와 관련하여 생태-지형학적 프로세스로 인한 수변 식생 변동성이 강의 형태에 영향을 미쳤다는 것을 보여준다. 모의된 하천의 형태학적 특성이나 식생의 분포 특성은 항공사진과 비교했을 때 준수한 수준이다. 본 모델은 기후변화에 따른 식생의 변동성이 하천에 미치는 영향을 연구하는 데에 활용할 수 있으며, 수문-생태-지형학적 프로세스에 의한 하천의 변화를 예측하고 분석하는 데에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.6 no.3
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• pp.47-54
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• 2004

A hydraulically and hydrologically based estimation method of pollutant delivery load for water quality modeling is proposed. The proposed method works on grid basis and routes overland flows from one cell to the next following the maximum downslope directions. The method is able to consider spatially-varied data of source pollutant, topography, land slopes, soil characteristics, land use and aspects, which can be extracted from geographic information systems (GIS) and from digital elevation models (DEMs). Because of this feature, the proposed method can be expected to be used for evaluating the impacts of various practices on watershed management for water quality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.669-673
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• 2006

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어서 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다.