• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.224-224
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• 2023

국내·외로 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모델은 유역 단위에서 유출 및 수질을 예측하는데 활용되고 있다. 하지만 SWAT 모델의 결과물은 데이터 테이블 형식으로만 이루어져 있기 때문에 모델 사용자가 유역 내 하천별 수문 모의 결과물을 직관적으로 확인하기 어렵다는 단점이 있다. 최근 다양한 분야에서 3D 가상환경을 구축하는데 디지털 트윈 기술의 활용성이 증가하고 있다. 디지털 트윈 기술은 현실의 공간을 가상환경으로 구축해 실시간 현실의 상황을 파악하여, 의사결정 지원을 제공한다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 SWAT 모델을 연계하여, 모델의 결과값을 가상환경 3D 지도인 CESIUM에 실시간으로 표출할 수 있는 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 3D 지형에 SWAT 모델을 통해 모의 된 하천의 수위 및 SS에 대한 표출이 가능할 뿐만 아니라 기후나 유역환경에 따른 유역 내 수문 변화를 시·공간적으로 파악할 수 있는 장점이 있다. 향후 본 연구에서 개발된 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템은 홍수 및 가뭄과 같은 재해에 대응할 수 있는 유역 및 하천관리 대책을 효율적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.359-359
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• 2021

기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.345-345
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• 2023

기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.165-165
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• 2022

담수호는 하구에 방조제를 축조하여 인위적으로 조성된 저수지로, 배수갑문을 통해 적정수위를 유지하면서 이수 목적의 수자원으로 재활용할 경우 경제적이며 효율적인 수자원이 될 수 있다. 한편, 담수호는 유역의 최하류에 위치하므로 담수호의 통합적 수자원 관리를 위해서는 상류 유역 특성과 유입 오염물질 및 수체 특성에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 수문, 수질, 염도 등 다양한수자원 요소를 고려하여 적절한 관리방안을 수립할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 유역모형 및 호소모형을 연계하여 담수호의 내외 수위차를 고려한 배수갑문 운영 시나리오에 따른 호내 수문 및 수질 측면에서의 영향을 정량적으로 분석하였다. 충청남도 서산시에 위치한 간월호를 대상으로 HSPF (Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 적용하여 상류유역의 장기유출량 및 수질 모의를 수행하여 호내 유입량 자료로 활용하였다. 호소 내 수리-수질 모의를 위해 3차원 수리해석 모형인 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)와 호소수질모의 모형인 WASP (Water Quality Analysis Simulation Program)을 연계하여 배수갑문 운영에 따른 호내 수문 및 수질 변화를 모의하였다. 본 연구의 결과는 향후 수문 및 수질 영향을 고려한 담수호의 최적 수자원 관리방안 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.250-250
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• 2020

수문시스템은 기후변화와 도시화와 같은 다양한 인간활동으로 인하여 지속적으로 변해오고 있다. 수문시스템의 변화를 이해하는 것은 주요한 과제였으며, 수문모델링, 기후탄력모델 등을 통해 변화의 원인과 정도를 정량화하고자 하는 노력이 이루어져 왔다. 수문모델링 방법은 변화 원인을 통제하고, 각 조건에 따른 영향분석을 수행하기에 용이하나, 유역별 수문모형의 보정과정은 연구자의 많은 노력이 필요하다. 기후탄력모델은 주로 Budyko 곡선이 활용되어왔으며, 장기간의 실측자료를 기반으로 작성된 곡선에서 변화 폭을 통해 기후변화와 인간활동의 영향을 정량화하는 연구가 진행되어왔으나, 장기간의 실측자료가 미비한 유역에서는 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화와 인간활동에 의한 수문시스템의 변화를 정량화하기 위해 climate elasticity model과 hydrological model을 접목하여 시범유역을 대상으로 분석하고자 한다. 장기간의 유역 유출량 자료는 HSPF 모형을 활용하여 모의하였으며, 2013~2015년은 보정, 2010~2012년은 검정된 모델을 활용하였다. 1970년부터 2015년까지 유출량자료를 활용하여 Budyko curve를 작성하였으며, 1970년대비 2015년의 수문시스템의 변화를 각 원인별로 정량화하였다. 본 연구는 수문시스템의 변화 원인 파악 및 회복을 위한 정책 수립에 기초로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1797-1801
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• 2006

수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 그 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사 자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사 자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.