• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.858-861
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• 2012

2010년 태풍 '뎬무'가 제주지역에 내습했을 때, 한천 상 하류에 위치한 하천유출량 관측소의 자료와 저류지 유입량 자료를 이용하여 한천저류지 운영이 하류지역 홍수저감에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 하류지역에서의 실제 하천수위는 3.44m를 기록하였으나, 수위-유출량 관계식, 유출전파속도, 저류지 유입량를 활용하여 저류지가 운영되지 않았을 경우 하류지역 하천수위는 4.16m로 예측되어, 저류지 운영으로 하천유출수의 일부가 저류지로 유입됨으로써 하류지역의 하천수위를 0.72m 하강시킨 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.284-284
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• 2018

대부분의 물분쟁의 경우 강 또는 호수를 공유하고 있는 국가 간에 발생하고 있으며 국내에도 제한된 물로 인하여 다양한 지역에서 물 분쟁이 발생하고 있다. 이렇듯 물 부족으로 인한 물분쟁 현상은 점차 심화되고 있으며 특히 강을 공유하고 있는 인접지역에서 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서 Water Rights Analysis Package (WRAP) 모델의 국내 적용을 위한 기초자료 구축단계로서 수위별로 되어 있는 수위-유량 관계 곡선식을 단순화하여 자연하천유량 산정을 위한 절차를 간편화하였다. 첫째, 확률 분포곡선을 이용한 수위 자료 구간별 구분; 둘째, 구분된 수위 자료에 대한 회귀 분석 실시; 셋째, 실측 유량 자료 및 모의 유량 자료를 이용한 신뢰도 산정 및 비교를 통한 본 연구결과에 대한 타당성 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1792-1796
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• 2006

장기간의 유출량 자료 모의를 위해서는 계량적(metric), 개념적(conceptual), 또는 물리적(physical) 모형 등의 강우-유출 모형을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 남한강상류 유역과 평창강 유역의 13개 수위관측소를 대상으로 하여 IHACRES 모형의 매개변수를 평가하였다. 또한 이들 매개변수를 유역면적, 유로연장, 하천경사, 유역경사 등 유역특성인자들과 회귀분석하여 그 연관성을 확인하여 보았다. 그 결과 IHACRES 모형의 매개변수는 유역의 특성을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있었으며, 이러한 관계를 이용하여 충주댐 유역 내 13개 수위관측소의 수위-유량관계곡선식을 재평가 할 수 있었다.

• Water for future
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• v.51 no.11
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• pp.47-54
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• 2018

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.422-422
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• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.6
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• pp.101-111
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• 2008

Hangang Parks have been played an important role as the source of various Civilian activities by providing a natural space near Han River ever since it was developed. Due to the local-heavy rain caused by recent climate change, the Hangang Parks tends to be easily overflowed. Evacuation of the park in emergency and its controlled system should be made for the sake of Civilian's safety. In this study, various basic data and several parameters were analyzed to simulate the hydraulic effect of Hangang Parks based on the outflow in $P1/4{\div}1/4^3$ Dam. Rising effects of flood water level were investigated through the one-dimensional and twodimensional numerical hydraulic models. Relationships of water level and travel time of flood between key station and centeral part of each park were also identified. It can be used to forecast the future flood water level of each individual park in Hangang Parks. Obtained results can be used to establish the rational plan of usage, management, citizen's safety, and emergency action plan of the Hangang Parks as the flood is occurred from the outflow of Paldang dam.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.17 no.2 s.52
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• pp.177-185
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• 2007

Most of hot springs don't spring out naturally but are pumped by submersible pumps in Korea. When pumped piezometric head in a well is dropped with proportion to quantity. This research investigates relationships between quantity and drawdown at the Onyang hot spring area. There are 38 wells at this area and the depths of wells range from 124 m to 303 m. Piezometric heads of 4 wells were observed for about 10 months. Fluctuation patterns of piezometric heads seem to be a sine curve with a you period by a high demand and a slack season. Drawdowns of fluctuations were about 98-139 m depth to water table when wells were pumped at $2,300-4,800m^3/day$. A equation was made through analyzing quantity and drawdown.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.6B
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• pp.523-529
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• 2011

A tidal river is a river affected by tides causing the water level to rise and fall. In the river, the velocity induced by tides at a dry season can be a more dominant factor than that at a flood season in designing hydraulic structures. In this study, flow velocities and water levels were observed in the downstream of Han River at the dry season, and they are used for verification of numerically predicted results. The behaviors of flow were also analyzed by using UNET, a commercial model managing unsteady flows. To estimate the roughness coefficients of the tidal river reach near the Shingok submerged weir, a statistical method is employed. In the method, the discrepancy ratio between the measured and calculated water levels was implemented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.