• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.207-207
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• 2019

최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.392-392
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• 2021

자료동화(data assimilation) 기법은 관측 자료와 예측 모형의 정보를 동시에 활용, 모형의 상태량(state variables)이나 매개변수(model parameters)를 실시간으로 업데이트하는 Bayesian 필터링 이론에 근거한 방법으로, 최근 이를 활용한 수문 모의 정확도 향상 기술이 빠르게 발전하고 있다. 본 연구에서는 앙상블 자료동화의 정확성을 향상시키기 위한 세부 방법인 along-the-stream localization과 inflation 기법의 분포형 수문 모형에 대한 적용성을 대규모 지역 단위(regional-scale) 모의를 통해 검토한다. 분포형 수문모형과 자료동화 framework로는 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological Modeling System)와 DART(Data Assimilation Research Testbed)를 각각 적용한다. WRF-Hydro는 미국의 전 대륙지역(CONUS; continental United States)에 대한 수문 모델링 framework인 National Water Model의 핵심엔진이고, DART는 미국 National Center for Atmospheric Research(NCAR) 연구소에서 개발한 범용 자료동화 도구이다. 본 연구에서는 지표수 수문모형의 자료동화를 위해 개발된 기법인 along-the-stream localization과 inflation 기법이 하도 추적에 미치는 영향을 분석한다. along-the stream localization 기법은 공간적 근접도 외에 하도의 수문학적 연관관계를 고려하는 localization 기법으로, 상대적으로 수문학적 상관도가 떨어지는 하도에 대한 과도한 자료동화를 줄여줄 수 있다. inflation 기법은 앙상블의 다양성을 증가시키는 기법으로, 칼만 필터(Kalman filter)에 의한 업데이트의 이전이나 이후 적용하여 앙상블 예측의 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 앙상블 자료동화 기법을 지표수 수문 모의에 적용할 경우 남아 있는 난제와 적용 가능한 방법에 대해 중점적으로 논의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.153-153
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• 2020

우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.359-359
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• 2011

기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.209-220
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• 2011

Input uncertainty is one of the major sources of uncertainty in hydrologic modeling. In this paper, first, three alternate rainfall inputs generated by different interpolation schemes were used to see the impact on a distributed watershed model. Later, the residuals of precipitation interpolations were tested as a source of ensemble streamflow generation in two river basins in the U.S. Using the Monte Carlo parameter search, the relationship between input and parameter uncertainty was also categorized to see sensitivity of the parameters to input differences. This analysis is useful not only to find the parameters that need more attention but also to transfer parameters calibrated for station measurement to the simulation using different inputs such as downscaled data from weather generator outputs. Input ensembles that preserves local statistical characteristics are used to generate streamflow ensembles hindcast, and showed that the ensemble sets are capturing the observed steamflow properly. This procedure is especially important to consider input uncertainties in the simulation of streamflow forecast.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.