Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1317-1321
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2007
대표적인 하천수질모형으로는 정상상태 모형인 QUAL2E와 비정상상태 모형인 CE-QUAL-RIV1이 있다. 정상 및 비정상상태 수질모형의 용도는 QUAL2E가 월별 및 순별 장기수질예측에 매우 활용도가 높다고 하면 CE-QUAL-RIV1는 갑작스런 수질사고와 같은 단기수질모의 즉, 댐방류 플러싱효과를 분석하는 효과에 매우 최적화된 모형이라 할 수 있다. 대부분의 하천 수질 예측모델이 비정상상태 흐름이 아닌 정상상태 흐름만을 고려하여 개발되었기 때문에 댐이나 수문에 의해 차단된 조절하천에서 부정류 흐름상태를 고려한 수질예측 모델이 필요하다. 본 연구의 대상 유역인 서낙동강은 상류에는 대저수문, 하류에는 녹산수문이 위치하고 있으며, 이와 같은 수문들에 의하여 하천의 유량이 조절되는 호소형 하천으로 자연적인 하천흐름이 원활하지 않은 정체수역이다. 따라서 장기간 오염물질이 퇴적되고 있으며, 이로 말미암아 수질오염이 매우 심한 곳이기도 하다. 서낙동강은 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량에 따른 하천수질의 영향이 크며, 개발욕구가 강한 경상남도 김해시와 부산광역시 강서구가 위치한 수계로서 현재 발생부하량 뿐만 아니라 장래에 예상되는 발생부하량도 매우 큰 하천이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 가장 근원적인 방안은 적절한 수문운영을 통하여 수역 내의 유속을 적절히 조절하고, 이를 통하여 수질개선 효과를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 정체수역인 서낙동강의 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량을 수문운영에 따라 하천유량을 통하여 실측하고, 이로 인한 수질 변화를 체계적으로 조사함으로써 다수의 수문운영 조건에 따른 비정상상태에서의 서낙동강 본류의 수질을 실측하여, 수질이 좋은 낙동강 본류 원수의 유입에 따른 수질개선 효과와 녹산수문 방류에 의한 플러싱 효과를 정량적으로 평가해보고자 하였다. 본 연구에서 실측된 수문 유입량 및 방류량 증가에 따른 하천수질변화 결과를 비정상 하천수질모형을 통해 검증하고, 이를 활용하여 서낙동강의 수질 개선을 위한 적절한 유량 및 운영방안을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1993.07a
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pp.327-334
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1993
일유출량을 모의하는 수문모형이 많이 개발되었지만 그 이용에 있어서는 입력자료와 매개변수가 다양하고 매개변수의 산정에 경험을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 수문실무자들이 사용하기에는 다소 어려운 점이 있다. 본 연구에는 최소의 입력자료(강우량, 증발량)와 매개변수로 일자연유량을 모의할 수 있는 집중형 확정론적 모형을 개발하였는데, 관측된 수문곡선으로부터 입력매개변수를 도출할 수 있으며 그 종류가 작기때문에 실무에서 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 개발된 모형의 기본 개념은 강우-유출에 질량불변의 법칙을 적용하고, 선형저수지와 유사한 다중 감수 과정에 따른 수문곡선에 근거한다. 제안된 수문곡선은 차단을 제외한 강우량에 기인한 유량의 시간분포를 나타내며 기저유출과 장래에 손실될 증발산량을 포함한다. 제안된 수문곡선은 2개의 상승부와 3개의 감수부로 구성되며 수문곡선의 우측부는 개방되어 있다. 수문곡선의 상승부에는 감수계수의 개념을 역으로 적용하였으며, 계산을 단순화 하기 위하여 각 상승부 및 감수부의 구간은 정수값만을 갖는다고 가정하였다. 개발된 모형을 한강유역의 인도교지점(1918-1974), 영산강유역의 나주지점(1906-1990)의 일유출량을 모의하기 위하여 적용하였다. 모형의 적용결과 모의 기간중에 매개변수의 조정없이 전 기간에 걸쳐서 양호한 장기간의 일유출량 모의 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.564-564
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2016
개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1440-1444
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2005
본 연구는 일반적인 수문모형 및 수자원 관련 모형들의 초기세팅시 모형별로 사용되는 각기 다른 형태의 입력자료 대한 활용성을 용이하게 하고 실제 시스템에 적용하여 모형의 활용성을 높이고자 하는데 있다. 특히 현재 한국수자원공사 데이터베이스의 수문자료는 각종 수문모형 및 수자원 관련 시스템에 직접 사용하기에는 모형의 입력 포맷 형태가 너무나 다양하기 때문에 그 한계가 있다. 자료의 형태 대부분이 Raw data의 형식으로 이루어져 있어 모형 입력을 위한 선행 자료처리가 불가피하며, 이로 인해 실질적인 유출해석의 정확성을 높이는 연구 또는 수문학적 분석을 위한 연구등의 학술적인 측면에 초점이 맞추어지기보다 오히려 입력자료 구축에 많은 시간이 투입되는 것이 사실이다. 그 예로 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)에서 유역유출 모형으로 사용 중인 SSARR모형의 강우 입력자료로는 유역평균강우량(MAP)이 사용된다. 한편 데이터베이스에는 지점 강우자료가 저장되어 있으며, 이를 사용하기 위해서는 다시 티센법(Thiessen Method), 유역평균법 등을 이용하여 지점강우에서 MAP로 환산 후 활용해야한다. 또한 이러한 선행 작업들은 모형 수행자마다 반복적으로 이루어지는 작업이므로 변환 프로그램에 의해 자동으로 계산하여 DB 등에 저장하고 사용한다면 수문자료 분석에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것이다. 현재 데이터베이스 내부에는 이러한 자료변환 알고리즘이 포함되어 있지 않으며 원시자료인 지점 강우자료가 데이터베이스에 저장되어 활용하고 있다. 따라서 수자원 전문가들에게 분석하고자 하는 유역별 모형별로 입력자료의 형태가 변환되어 자료를 실시간으로 제공하고, 또한 전산전문가가 아닌 수자원 전문가에 의해 관리 될 수 있는 데이터베이스 관리프로그램이 필요하다. 이러한 데이터베이스 관리프로그램의 역할가운데 주요사항으로 수문 자료를 활용한 수자원 관련 프로그램에 해당 실무 차원에서 작성, 검토, 사용을 위한 수자원 공사의 Raw Data 가공이 사용자의 요구에 따라 이루어져야 한다. 사용자의 요구에 따라 가공된 데이터는 다시 데이터베이스에 저장되어 다른 모형에서 해당 자료를 필요로 하게 될 경우 사용자들은 데이터를 손쉽게 받아 사용할 수 있다. 저장된 자료들은 검$\cdot$보정 기능을 포함하여 신뢰성을 확보하고 유출모형의 입력자료를 동일한 수준으로 유지하게 된다. 특히 IRWMS(Integrated Real-time Water Manage System)를 물관리 센터에서 실질적으로 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수문자료의 확보가 반드시 필요하다. 초기 입력자료의 신뢰성에 따라 시스템 전체에 미치는 영향이 상당히 크기 때문이다. 따라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.282-282
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2016
지표수문해석모형이란 전 지구를 대상으로 수문해석 및 예측이 가능한 분포형 수문모형이다. 본 연구에서는 CSEOF(Cyclostationary Empirical Orthogonal Functions) 분석 방법을 이용하여 지표수문해석 모형 중 하나인 VIC(Variable Infiltration Capacity)모형의 토양수분 모의 성능을 평가해보고자 한다. 이를 위하여 먼저 남한에 대한 VIC 모형으로 모의한 토양수분 예측 결과와 관측자료를 수집하였다. 모의 성능 평가 기간은 1976년부터 2006년까지이다. 이후 본 연구에서는 수집된 VIC 모형의 예측 결과와 관측 자료에 대한 CSEOF 분석을 수행하여 각 자료의 월별 주된 변동 특성을 추출하였다. VIC 모형의 예측 결과와 관측자료의 상관관계는 CSEOF 분석 결과에 대한 Pattern Correlation으로 정량화되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 모형의 모의 성능 평가에 주로 사용되는 NRMSE(Nomalized Root Mean Square Error)를 산정하여 예측 결과의 오차를 평가하였다. Pattern Correlation과 NRMSE를 모두 고려하여 VIC 모형의 성능을 평가해본 결과, 건기에 해당하는 기간과 우기에 해당하는 기간의 모의 성능이 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 추후에 지표수문해석 모형의 예측 결과를 이용하는 기후변화 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.423-423
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2022
수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1254-1258
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2008
본 연구에서는 대표적인 준분포 장기유출모형으로 널리 쓰이는 SWAT-K와 HSPF를 이용하여 충주댐유역을 대상으로 2000년부터 2006년까지의 총유출량 산정을 산정하고, 두 모형간의 총 유출량 차이를 분석하기 위해 증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 기저유출량 등 각 수문성분별 모의결과를 비교하고, 모형별 유출특성을 분석하였다. 모의기간 연평균 유출량은 SWAT-K는 관측치에 비해 약 2%과다, HSPF는 약 3% 과소하게 모의되었고 모형의 적용 타당성을 가늠할 수 있는 결정계수는 SWAT-K가 0.78, HSPF가 0.88로 나타났다. 수문성분별로 모의치를 비교한 결과 중간 유출은 SWAT-K가, 지하수유출은 HSPF가 크게 산정되는 등 수문성분별 크기에 차이를 드러냄에 따라, 각 모형에서 수문성분을 도출하는 구조의 차이와 계산과정 등의 상세한 비교분석이 필요한 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.66-66
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2023
대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.551-551
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2016
북한과의 대표적 공유하천인 임진강 유역은 유역의 2/3를 차지하고 있는 북한지역내에서 신뢰할만한 강우 및 수문관련 정보에 접근할 수 없는 문제점이 존재한다. 또한, 임진강 중류에는 북한에서 운영하는 황강댐의 예고없는 수문운영에 따라 수시로 하류 홍수피해가 발생할 수 있는 상황이며, 이에 대비하여 우리나라에는 군남 홍수조절지를 건설하여 운영하고 있다. 하지만 임진강 상류에 대한 수문정보를 취득하기 어렵기 때문에 가까운 수위관측소의 수위변화와 저류함수 모형 등을 이용하여 댐 운영을 실시하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 미계측유역에서의 수문정보를 확보하기 위한 목적으로 레이다강우 등 원격탐사정보와 분포형 강우-유출모형을 이용하여 황강댐 유입량을 산정할 수 있는 수문모형을 구축하였다. 황강댐유역의 수문모형 실매개변수를 보정하기 어렵기 때문에 인근 한탄강댐유역의 매개변수를 지역화를 통하여 전이하여 활용하였다. 산정된 수문곡선은 동시간대 한탄강댐 유입량의 면적비적용, 강수의 공간전이후 산정된 한탄강댐 유입량의 면적비적용등의 다양한 시나리오에서 모의된 수문곡선과의 비교를 수행하여 본 기법의 타당성을 입증하고자 시도하였다. 또한 군남홍수조절지 유입수문곡선과의 비교를 통하여 황강댐과 4월 5일댐의 수문운영현황 및 잔유역유입량을 역추정코자 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.101-101
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2023
지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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