• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.345-349
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• 2007

삽교천 홍수예보시스템은 1999년에 개발되어 현재까지 운영되고 있으나, 개발 이후 유역특성의 변화를 반영한 모형 개선이 이루어지지 않았고, 삽교천 하구둑의 영향을 고려한 모형은 개발되어 있지 않은 실정이다. 이 지역 중에서 특히 천안/아산지역은 급격한 인구증가와 산업화 및 도시화에 의해 면적당 자산의 고도화가 증가하며, 이에 따라 홍수시 피해잠재능은 점점 증가하고 있는 상황이다. 홍수예보 정확도 향상을 위하여 삽교천 유역내 수위관측소 증설에 따른 소유역을 재분할하여 유역특성변화에 따른 수문학적 모형을 재구축하였다. 따라서, 삽교천유역에 신설 및 T/M화된 수문관측소에 대한 소유역 분할과 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 지질도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 삽교천 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다. 또한 홍수예보지점인 원평지점의 선행예보시간을 확보하기 위하여 원평지점 상류의 예당저수지 방류량과 원평지점 수위간의 통계학적모형을 구축하였고, 2시간 이상의 선행예보시간을 확보하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.11
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• pp.855-863
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• 2022

In this study, the Artificial Neural Network (ANN) was used to mapping air temperature in Seoul. MODerate resolution Imaging Spectroradiomter (MODIS) data was used as auxiliary data for mapping. For the ANN network topology optimizing, scatterplots and statistical analysis were conducted, and input-data was classified and combined that highly correlated data which surface temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), time (satellite observation time, Day of year), location (latitude, hardness), and data quality (cloudness). When machine learning was conducted only with data with a high correlation with air temperature, the average values of correlation coefficient (r) and Root Mean Squared Error (RMSE) were 0.967 and 2.708℃. In addition, the performance improved as other data were added, and when all data were utilized the average values of r and RMSE were 0.9840 and 1.883℃, which showed the best performance. In the Seoul air temperature map by the ANN model, the air temperature was appropriately calculated for each pixels topographic characteristics, and it will be possible to analyze the air temperature distribution in city-level and national-level by expanding research areas and diversifying satellite data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.816-816
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• 2012

최근 우리나라는 기후변화와 이상기후 현상 등의 영향으로 홍수에 대한 위험이 커지고 있다. 홍수에 의해 발생하는 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해서는 구조적 및 비구조적 대책 등을 통한 치수정책 수립이 필요하며, 대표적인 비구조적 대책으로는 홍수위험지도(flood hazard map) 제작 등이 있다. 홍수위험지도는 홍수시 침수범위, 침수심 등의 정보를 지도상에 표시하고 있으므로 홍수피해가 발생가능한 공간적 범위를 나타내는 것이다. 홍수위험지도는 침수정보 뿐만 아니라 대피로, 대피처 등 홍수시 피난정보도 함께 나타낼 수 있으므로 홍수발생시 인명 피해를 최소화하기 위하여 활용될 수 있다. 또한 홍수피해 예상범위를 미리 추정할 수 있으므로 피해가능 지역의 특성을 고려하여 구조적 치수계획 수립의 적절한 기준을 제시할 수 있다. 즉, 침수 가능지구 내의 사회적, 경제적, 문화적 중요도를 평가함으로써 지역 특성을 고려한 선택적 홍수방어에 활용될 수 있는 것이다. 본 연구에서는 이러한 중요도 중 홍수피해 예상인구에 대한 현실적인 계산 방법을 제안하고자 한다. 홍수가 발생하여 침수가 예상되는 지역에서 사람이 실제 거주하는 면적을 고려하는 방법은 토지등기부의 지목을 활용하는 것이다. 토지지목은 토지의 종류를 사용목적에 따라 구분한 명칭이며,"측량, 수로조사 및 지적에 관한 법률" 제67조에서 전 답 과수원 목장용지 임야 광천지 염전 대(垈) 공장용지 학교용지 주차장 주유소용지 창고용지 도로 철도용지 제방(堤防) 하천 구거(溝渠) 유지(溜池) 양어장 수도용지 공원 체육용지 유원지 종교용지 사적지 묘지 잡종지 등 28가지 항목으로 구분된다. 여기서 대(垈) 지목은 영구적 건축물 중 주거 사무실 등의 부지를 의미하므로 상주인구가 거주하는 지역으로 가정할 수 있다. 침수가 예상되는 지역에서 대(垈) 지목의 면적을 고려하여 계산된 인구수와 단순 면적비로 계산된 인구수를 비교한 결과, 도시화의 비율이 높은 지역일수록 단순 면적비에 비해 인구수가 높게 계산되었고, 농경지 및 산지가 발달된 지역일수록 단순 면적비에 비해 인구수가 낮게 계산되었다. 따라서 침수가 예상되는 지역의 인구수를 예측할 경우 토지지목 중 대(垈) 지목의 면적을 고려하여 계산하는 것이 보다 합리적인 홍수피해 예상인구를 계산하는 방법으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.189-193
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• 2011

유역관리 및 수질 향상을 위해 다양한 환경정책이 시행되고 있으며, 최근 수질오염총량관리제의 시행으로 인해 보다 집중적인 유역관리와 수질 향상을 위한 노력이 배가되고 있다. 이러한 노력의 일환으로 현재 환경부 국립환경과학원에서는 수질오염총량관리를 위하여 단위유역의 말단지점에서 수질 및 유량자료에 대한 정기적인 측정을 8일 간격으로 시행하고 있으며, 데이터 베이스 및 웹시스템을 통하여 자료를 공개하고 있다(이호열, 2009). 이와 같은 자료의 측정과 축적은 그 분석을 통해 수질 개선을 위한 우선 관리 대상지점의 파악 등과 같이 수질오염총량관리제의 시행과 평가를 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 새로운 환경정책의 수립에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 현재 소수의 연구들에서만 상기의 자료를 단순히 활용한 결과를 찾을 수 있으며, 특히 측정된 수질 및 유량자료를 분석하여 발표한 연구결과 역시 소수에 지나지 않는다(김철겸 등, 2009). 측정 자료에 대한 분석 및 이에 따른 자료의 활용성 제고를 위해서 다양한 자료 분석 기법의 개발과 적용이 절실하다. 이러한 자료 분석 기법의 개발 및 적용에 관한 연구의 일환으로 최근 패턴분류를 위해 다양한 분야에서 활용되고 있는 자기조직화 특성 지도(Self Organizing Feature Map: SOFM)를 상기의 측정 자료에 적용한 연구 결과가 보고된 바 있다(진영훈 등, 2009; 2010). 본 연구에서는 수질오염총량관리제를 위해 측정되고 있는 수질 및 유량자료를 수집하여 자료에 내재되어 있는 시 공간적 특성을 분석하고자 하였다. 영산강 유역을 대상으로 하여, 본 유역 내의 단위유역들 중 황룡_A, 지석_A, 영본_A, 영본_B, 영본_C, 영본_D의 말단지점에서 측정되고 있는 BOD (Biochemical Oxygen Demand), TOC (Total Organic Carbon), T-N (Total Nitrogen), T-P (Total Phosphorus), SS (Suspended Solids) 수질농도 및 유량자료를 대상으로 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.191-191
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• 2015

무분별한 도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 증가하고 있다. 불투수면은 빗물이 투과하지 못하는 지면을 의미한다. 이러한 불투수면은 강우 시 지면에 있는 유해물질이 그대로 인근 수계로 유입되게 함으로써 심각한 수질 오염을 야기한다. 이와 관련하여 환경부에서는 불투수율 관리를 위하여 2013년에 전국토를 대상으로 불투수율을 산정한바 있으나, 소축척 수준의 시 또는 유역 단위 통계만을 산출하였고 대축척 수준의 소규모 개인 필지 내 조경지역 등을 반영한 불투수율 통계는 현재까지 부재하다. 따라서 본 연구에서는 인천시 부평구를 대상으로 소규모 필지까지 적용 가능한 고해상도 투수/불투수도를 제작 및 활용하여 용도지역별 불투수율 현황을 분석하였다. 불투수면의 공간적 분포 확인을 위해 토지피복지도, 수치지형도, 항공사진(25cm급) 등을 활용하여 고해상도 투수/불투수도를 제작하였다. 투수/불투수도는 세분류 토지피복지도 제작 지침인 선형 요소의 경우 폭 3m, 면형 요소의 경우 면적 $10m{\times}10m(100m^2)$를 참조하여 제작되어 개별 필지단위의 불투수면까지 확인 가능하다. 이후 용도지역도를 수집하여 GIS 환경에서 투수/불투수도와 중첩하여 용도지역별 불투수율을 산출하였다. 불투수율을 산정한 결과 부평구 전체 불투수율은 64%로 확인되었다. 또한 용도지역도 중분류상 주거지역의 경우 불투수율이 82.1%, 상업지역의 경우 91.7%, 공업지역의 경우 94.1%, 녹지지역의 경우 30%로 확인되었다. 상업지역 및 공업지역의 경우 불투수율이 90%이상으로 불투수면 관리가 시급하다고 판단되었다. 본 연구 결과는 기존 환경부에서 제작한 투수/불투수도 보다 정확한 불투수면의 공간적 분포 확인 및 불투수 면적 산출이 가능하여 불투수면 우선관리지역 선정을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 바탕으로 불투수율이 높은 지역을 우선 선별하여 저영향개발(LID, Low Impact Development) 및 그린빗물인프라(GSI, Green Stormwater Infrastructure)의 활용 방안에 관한 연구가 이루어져야한다. 특히, 불투수율이 높은 상업지역 및 공업지역에 대해서는 연구 결과의 적극적인 활용을 통한 개선이 요구된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.1
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• pp.85-97
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• 2022

In this study, a method for an integrated flood risk mapping was proposed that simultaneously considers the flood inundation map indicating the degree of risk and the disaster vulnerability index. This method creates a new disaster map that can be used in actual situations by providing various and specific information on a single map. In order to consider the human, social and economic factors in the disaster map, the study area was divided into exposure, vulnerability, responsiveness, and recovery factors. Then, 7 indicators for each factor were extracted using the GIS tool. The data extracted by each indicator was classified into grades 1 to 5, and the data was selected as a disaster vulnerability index and used for integrated risk mapping by factor. The risk map for each factor, which overlaps the flood inundatoin map and the disaster vulnerability index factor, was used to establish an evacuation plan by considering regional conditions including population, assets, and buildings. In addition, an integrated risk analysis method that considers risks while converting to a single vulnerability through standardization of the disaster vulnerability index was proposed. This is expected to contribute to the establishment of preparedness, response and recovery plans for providing detailed and diverse information that simultaneously considers the flood risk including social, humanistic, and economic factors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.237-237
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• 2011

효율적인 지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양률의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 진천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 진천군을 포함하는 미호천유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 34개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 청주, 충주, 대전, 이천, 보은, 천안 기상관측소의 자료를 이용하여 기상자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간 해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 진천군을 포함한 미호천 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2004년~2009년) 연평균 강수량 대비 유출률은 66.6%, 증발산률은 34.6%, 함양률은 20.8%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 34개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 진천군에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 진천군 평균 함양률은 20.5%로 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.813-816
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• 2010

최근 지속가능한 개발의 개념은 국제적으로 경제 개발과 환경 보전 사이에서 논쟁이 중심이 되고 있으며, 수자원 개발과 관리는 이들 논쟁에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이와 더불어 유역을 관리함에 있어 수자원을 이수, 치수 및 수질의 단일 문제로 인식하는 것이 아니라 통합적으로 인식하는 유역통합관리(Integrated Watershed Management, IWM)의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 유역통합관리에 앞서 유역의 상태 및 문제점을 파악하기 위한 방법으로 EEA (European Environment Agency)에서 개발한 추진력(Driving force)-압력(Pressure)-상태(State)-영향(Impact)-반응(Response) (DPSIR) 개념 이용하여 3개의 세부 지표인 이수지표, 치수지표, 수질지표로 구성된 하나의 통합 지수인 유역수자원평가지수를 개발하였다. 세부지표인 이수지표는 연속무강우일수, 인구밀도, 용수수요, 물재이용률 등 16개의 구성요소, 치수지표는 홍수범람위험 지역 내 거주 인구수, 홍수방어시설용량, 개수율, 100 mm 이상 강수일수 등 15개의 구성요소, 수질지표는 BOD (Biochemical Oxygen Demend) 부하량, 수질 등급, 연중 목표 수질 달성일수 등 13개의 구성요소로 이루어져있다. 이를 북한강 유역 중 북한 지역을 제외한 유역 즉, 수자원단위지도 상의 춘천댐권역(1010) ~ 청평댐권역(1015)의 6개 중권역에 적용하여 비교하였다. 세부지표의 주된 요소인 유출량의 모의를 위해 장기유출모형인 HSPF (Hydrological Simulation Program - Fortran)를 사용하였다. 모형에 입력된 유역평균강수량 자료는 1973년 ~ 2008년까지의 37년의 자료기간을 갖는 북한강유역의 5개 기상관측소 자료를 Thiessen network를 이용하여 산정하였다. 본 연구를 통해서 북한강 유역의 현재 수자원의 상태를 지수화하여 나타내고 그 결과를 비교해보았다. 이 결과는 유역 수자원의 파악하여 유역통합관리시 유역의 문제점을 파악하고 이를 수정하기 위한 의사결정 우선순위를 정하는데 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.211-211
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• 2017

장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.5
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• pp.383-393
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• 2018

The regional frequency analysis is the method which uses not only sample of target station but also sample of neighborhood stations in which are classified as hydrological homogeneous regions. Consequently, identification of homogeneous regions is a very important process in regional frequency analysis. In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis of precipitation were identified by the self-organizing map (SOM) which is one of the artificial neural network. Geographical information and hourly rainfall data set were used in order to perform the SOM. Quantization error and topographic error were computed for identifying the optimal SOM map. As a result, the SOM model organized by $7{\times}6$ array with 42 nodes was selected and the selected stations were classified into 6 clusters for rainfall regional frequency analysis. According to results of the heterogeneity measure, all 6 clusters were identified as homogeneous regions and showed more homogeneous regions compared with the result of previous study.