• Water for future
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• v.33 no.5
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• pp.49-55
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• 2000

전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05a
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• pp.92-97
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.411-411
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• 2019

지형학적으로 다양한 형상을 가지고 있는 하천유역은 지역적 조건에 따라 뚜렷한 특징을 나타낸다. 이러한 조건은 하천유역의 발달 및 수문학적 특징에 영향을 미친다. 금회 연구는 여러 가지 유역의 특징 중 유역을 대표할 만한 특징을 이용하여 간단하고 유용한 하천 유역 분류 기법을 제시하였다. 하천유역의 여러 특징 중 지류교차각(Tributary Junction Angle)은 유역을 분석하기 위해 많이 사용되었으며 다른 특징들과 함께 유역 구분을 위해 분석되어 왔다. 하지만, 지류교차각만 이용하여 유역 분류를 제시하는 기법은 연구되지 않았다. 하천유역 분류 기법 제시를 위해 수지형 유역, 평행형 유역, 부채형 유역, 직사각형 유역, 격자형 유역 등 5가지의 형태를 중심으로 50개의 하천유역을 사용하였고, 지류교차각의 Beta Distribution 모델을 적용하여 매개변수 추정치 산정 후 유역 분류를 위한 분석을 실시하였다. 매개변수 추정치는 각 유역 형태 구분을 위해 적용되었고, 이후 Support Vector Machines를 이용하여 하천유역 형태를 분류하도록 하였다. 분석을 통한 결과는 일반적인 통계기법과 다른 유역형태 구분 기법을 이용하여 검증하였다. 제안된 기법은 수지형, 평행형, 부채형 유역 형태들에 대하여 정확하게 분류할 수 있으며, 얻어지는 결과는 중요한 수문학적 정보 제공에 사용 될 것으로 판단된다. 금회 연구를 통해 Beta 분포형의 매개변수 추정치는 하천유역 분류 적용에 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였고, 하나의 주요 유역 인자로 유역 구분이 가능함을 제시하였다. 향후 연구로는 하천유역 분류를 통해 수문학적인 동질 유역을 구분하여 수문모델의 수행능력을 향상 시킬 수 있는 수문모델 분석과 개발에 적용 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.303-307
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• 2004

본 연구의 목적은 수리 수문학적 모형인 HEC-GeoHMS, HEC-HMS 및 HEC-RAS 모형을 연계 응용 하여 성주댐 유역을 내상으로 수문분석, 홍수유출량분석, 하류 하천의 홍수영향분석 등을 실시하고 이를 이용하여 최적 수문조작 기법을 개발 하는데 있다. 홍수유출량과 하류부 홍수영향분석 결과 유출량은 실측값과 $0.07\~0.12$의 상대 오차를 나타냈고 하류부는 실측값과 $0.06\~0.07$의 오차로 적용성이 입증되었다. 최적 수문조작을 위해 모의 방법인 RigidROM과 성주댐 수문조작 방법을 비교해 본 결과 강우량 $350\~470mm$ 구간에서는 모의 방법이 $470mm\~550mm$ 구간에서는 성주댐 수문조작 방법이 효과적인 것으로 나타났다.

• Water for future
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• v.28 no.2
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• pp.115-124
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• 1995

A GIS is capable of extracting various hydrological factors from DEM(digital elevation model). One of important tasks for hydrological analysis is the division of watershed. It can be an essential factor among various geometric characteristics of watershed. In this study, watershed itself and other geometric factors of watershed are extracted from DEM by using GIS technique. The manual process of tasks to obtain geometric characteristics of watershed is automated by using the functions of ARC/INFO software as GIS package. Scanned data was used for this study and it is converted to DEM data. Various forms of representation of spatial data are handled in main module and GRID module of ARC/INFO. GRID module is used on a stream in order to define watershed boundary, so it would be possible to obtain the watersheds. Also, a flow direction, stream networks and orders are generated. The results show that GIS can aid watershed management and research and surveillance. Also the geometric characteristics parameters of watershed can be quantified with ease using GIS technique and the hardsome process can be automated.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.1 s.6
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• pp.115-119
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• 1996

odel). One of important tasks for hydrological analysis is the division of watershed. It can be an essential factor amThe main objective of this study is to extract of the geometric characteristics of the Pyongchang River basin, headwaters of the South Ran River. A GIS is capable of extracting various hydrological factors from DEM(digital elevation mong various geometric characteristics of watershed. In this study, watershed itself and other geometric factors of watershed are extracted from DEM by using a GIS technique. The manual process of tasks to obtain geometric characteristics of watershed is automated. by using the function of ARC/INFO software as a GIS package. Scanned data is used for this study and it is converted to DEM data Various forms of representation of spatial data are handled in main modules and a GRID module of ARC/INFO. A GRID module is used on a stream in order to define watershed boundary, so it would be possible to obtain the watersheds. Also, a flowdirection, stream networks and others are generated. The results show that GIS can aid watershed management and research and surveillance. Also the geometric characteristics as parameters of watershed can be quantified by a using GIS technique. Resonable results can be obtained as compared with conventional graphic methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.362-362
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• 2018

본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1076-1080
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• 2007

최근 국내에서는 하천변 생태계를 대상으로 생태구조 및 서식처 평가 등 많은 연구가 진행되었음에도 불구하고 생태적 변화를 예측하고 예측된 결과에 따라 생태복원 대책을 수립할 수 있는 연구는 현재까지 미흡하다고 볼 수 있으며, 이는 생태복원 연구에 있어 주요과제라고 할 수 있다. 이에 반해 유럽과 미국에서는 수문학적 서식처 조건에 따른 식생 반응 예측 등 수문생태 모형에 대한 연구가 꾸준히 이루어져 왔으며, 최근에는 습지, 홍수터 등을 대상으로 생태보전 복원분야에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 국외의 수문생태모형 적용사례를 분석하여 국내 적용가능성 및 문제점에 대한 타당성을 제시하고자 하였다. 그 대상으로는 유역 내에 홍수량 분담을 위한 천변저류지를 적용하였으며, 의미상으로 홍수터(범람원), 습지 역시 해당 범위에 포함할 수 있다. 천변저류지는 홍수기와 비홍수기에 따라 활용 측면을 구분할 수 있으며, 이런 맥락에서 천변저류지의 수위변화는 식생 변화의 중요한 요소(factor)가 될 수 있다. 그 외 범람시기, 범람일수, 건조기간 등을 포함한 수문요소 역시 수문생태 모델의 예측 변수인 식생 성장에 영향을 미치게 된다. 이러한 수문/생태시스템의 상호관계를 활용하고 모형의 형태를 국내 식생에 대한 생리학적 특성에 맞게 변화시킬 수 있다면 국내 천변저류지에도 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다. 또한 잠재적으로 식생 성장에 영향을 줄 수 있는 다양한 환경조건 예를 들면 영양물질, 토양구조, 토사 퇴적 등을 적용대상지 환경에 맞게 포함하거나 고려할 수 있다면 모형의 재현성을 더욱 높일 수 있을 것이다.의 기대효과를 가져올 수 있으리라 생각되며 분석된 인자들은 수달 서식지를 위한 하천정비의 기초자료에 유용할 것으로 보인다.따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다.

• Water for future
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• v.28 no.1
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• pp.133-144
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• 1995

The subject of the paper is the selection of the number and location of rainguage stations among existing ones, which will be part of real-time data collection system, for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow forecasting models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP. Two different searching methods were used to find local optimal solutions as a function of the number of rainguages. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.