• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.38-38
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• 2017

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위한 강우특성과 1차원 유출모형의 유출특성 및 월류특성 자료를 이용한 침수면적의 정확도를 다양한 호우사상을 적용하여 분석하였다. 국내에서 침수 취약지역 예측을 위해서 강우-유출모형의 유출량 예측 즉 홍수추적을 중심으로 이루어지고 있는 실정이다. 기존 모형이 홍수추적을 중심으로 이루어진 것은 대유역의 경우에 XP-SWMM 모형과 같은 정밀모형을 이용할 경우 긴 모의시간으로 인하여 예경보 발령을 위한 골든타임 확보가 어려우며, 홍수량 예측을 통하여 예측된 침수피해에 대한 정밀도 확보가 어렵기 때문에 실제 상황에 적용하기 어려운 문제점이 발생하고 있다. 컴퓨터 하드웨어의 발전에 따른 연산속도의 증가와 빅데이터 처리기술을 발전에 따라서 10년 전과 비교하여 2차원 침수면적 예측시간이 단축되기는 하였지만, 실제 침수면적 예측에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 모의시간이 짧은 1차원 강우-유출모형, 1차원 도시유출모형을 이용한 침수면적 예측방법에 대하여 연구하였다. 홍수피해 예측을 위하여 다양한 수문학적 인자의 영향 분석을 위해서 XP-SWMM 모형의 다양한 형태의 강우입력자료에 따른 1차원 유출 모의결과와 2차원 지표류 모의결과를 이용하여, 2차원 침수면적 예측결과를 추정하기 위한 수문학적 인자의 적용방법에 대하여 분석하였다. 모의시간이 짧은 강우-유출모형과 1차원 도시유출모형을 이용하여 도출한 수문학적 인자를 이용한 침수면적의 추정방법을 분석을 비교분석함으로써 침수면적 예측 시스템 구축방안에 대하여 구체적인 수문학적 인자들 생성을 위한 단계적 모형 적용방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.678-682
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• 2012

본 연구는 한국건설기술연구원의 주요사업인 "산지하천 유역의 홍수예측을 위한 수문조사(2011~2015년)"의 Test-bed 유역중의 하나인 설마천 유역(경기도 파주시 적성면)을 운영하면서 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 획득함과 동시에 산지하천 유역의 홍수량 예측과 재해방지 설계기법을 개선하고 수문정보를 제공하는데 있다(Test-bed 유역중의 또 하나인 차탄천 유역은 2011년 수문관측 기반구축 완성). 이를 위하여 2011년에도 지속적인 수문조사를 하였으며, 수문자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료의 처리절차를 통하여 신뢰성 있는 수문자료를 생성하고, 이들 자료를 바탕으로 유역의 수문특성을 분석하였다. 또한 홍수량 예측과 재해방지 설계기법 개선을 위해서는 관련 기술조사, 평가와 취약 설계인자를 도출하였으며, 정량화를 위한 시험 및 조사방법을 결정하는 과정을 진행하고 있다. 설마천-차탄천 수문정보시스템(http://seolmacheon.kict.re.kr)은 Test-bed 유역(설마천 유역 이외에 차탄천 유역 포함)에서 생성되는 수문자료를 수집, 저장, 공유하는 기능을 포함하고, 홍수예측 모형(집중형 모형)과 강우레이더 자료(RDAPS 자료)를 결합한 산지하천의 홍수예측을 모의할 수 있는 기능을 추가하였으며, 향후 모의의 정도를 개선하고자 다른 모형과 다른 강우레이더 자료 도입을 목표로 진행할 예정이다. 그리고 Test-bed 유역을 기반으로 한 홍수량 예측 모형의 적용성 평가를 통해 중 소규모 산지하천 유역에 적합한 실시간 홍수예보 시스템 개발과 유역 수문조사 지침서 작성을 통해 가이드를 제시하고자 한다. 2011년 설마천 유역에서 생성된 자료로는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량측정성과 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 확정된 강우-유출자료를 이용하여 강우의 호우사상 분석(강우강도, 지속기간), 강우의 지속기간별 최대강우량, 강우의 시 공간 분포 특성 분석, 월별 유출 및 주요 호우사상의 유출특성 분석 등 기본적인 강우-유출 특성을 분석하였다. 그리고, 유량측정성과의 불확실도 분석을 통하여 측정한 유량자료의 정확도를 제고하였다. 설마천 유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용되기 위해서는 지속적이고 안정적인 자료확보와 수문관측 기술개발을 위한 노력과 투자가 더욱더 필요한 상황이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.430-430
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• 2015

기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.108-108
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• 2011

기후 변화로 인한 수문 환경의 변화에 따라 수문 모형을 이용한 정확한 예측이 필요하다. 수문 현상의 예측을 위하여 사용되고 있는 수문 모형인 Common Land Model(CLM)은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer(SVAT) 모형 중 하나로 비교적 적은 변수를 이용하여 현실적인 결과를 도출하므로 세계적으로 널리 이용되고 있다. 이에 반해 국내에서는 모형의 구동을 위한 입력 자료의 미흡으로 인해 실질적인 연구 사례가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 해남의 KoFlux 지점을 대상으로 Korea Flux Network(KoFlux) 자료와 Korea Land Data Assimilation System(KLDAS) 자료를 CLM에 강제시켜 국내의 모형의 적용성에 대하여 검증하였다. KoFlux는 에디 공분산 시스템을 기반으로 지표면과 대기 사이의 Flux에 대한 측정 시스템을 운영하며 SVAT 모형의 구동을 위한 수문학적 인자들을 제공하고 있으며, KLDAS는 한반도지표동화자료체계로 위성 및 현장기반 관측 자료들을 지면모형에 적용시켜 자료동화방법을 통하여 지표 변수들을 제공하고 있다. 모형의 산출 결과는 해남 지점의 관측 자료와 비교를 통하여 CLM 모형의 적용 가능성을 검증하였고 두 결과 모두 관측 데이터와의 경향성이 일치하는 것으로 나타났다. 결과 모두 신뢰할 만한 값으로 추정되며, 이를 통하여 국내의 CLM 모형 적용 가능성을 확인하였고, 국내에서의 지점 자료가 부족한 부분에 대한 KLDAS 자료의 이용 가능성 또한 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.397-397
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• 2020

가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.751-755
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• 2007

금강 홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 한강의 홍수예보시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 홍수시 금강하구둑으로 인한 홍수시 하류부의 조위 또는 하구둑의 내수위 변화가 상류부에 미치는 영향을 현재 운영되고 있는 홍수예보 시스템의 저류 함수모형으로는 반영하지 못하기 때문에 하류부의 조위 변화에 영향을 받는 구간에서의 홍수예측에 많은 문제점을 초래하고 있다. 이와 같은 수문학적 상황으로 인하여 하구둑 저수지에 의한 배수 영향은 저류함수법에 의한 홍수예측의 정확도를 저하시키는 요인으로 작용하고 있으므로 수리학적 홍수예측모형의 개발을 필요로 하고 있다. 따라서, FLDWAV 모형을 적용하여 개발한 수리학적 홍수예측모형으로 배수영향을 받는 홍수예보지점인 규암, 강경지점을 모의하였다. 이를 통해 근본적으로 수문학적 모형이 해결할 수 없는 한계를 없애고, 수문학적 모형과 병용함으로써 더 정확하고 효과적인 홍수예보업무가 될 것이라고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.