• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1650-1654
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• 2007

홍수와 가뭄의 증가, 수질악화, 물부족 등 물 문제 해결을 위한 대안으로 통합수자원관리에 대한 논의가 국제사회에서 활발하게 진행되고 있다. 국내에서도 많은 학자들이 수자원관리를 위한 새로운 대안으로 통합수자원관리를 주장하고 있지만, 추상적인 설명이 대부분이다. 따라서 본 연구는 통합수자원관리에 대한 정의, 원칙, 추진전략 등을 정리하여 통합수자원관리에 대한 종합적이고 체계적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 흐름을 갖는다. 첫째, 수자원관리를 위한 새로운 대안으로 통합수자원관리가 등장하게 된 배경을 살펴보았다. 물문제를 해결하기 위해서는 연속적이고 상호작용하는 하나의 '시스템(係)'으로 수자원을 인식하고 관리해야 한다는 주장이 확산되고 있으며, 통합수자원관리가 그러한 인식을 갖고 있는 대안으로 등장하였다. 둘째, 통합수자원관리의 정의, 원칙 등을 조사하였다. 통합수자원관리는 자연의 지속가능성을 훼손하지 않으면서 경제적, 사회적 복지를 최대화하기 위하여 물, 토지 및 관련 자원의 조화로운 개발을 위한 과정으로 정의된다. 이러한 통합수자원관리를 위한 원칙으로는 지속가능한 수자원의 개발, 이용 및 관리원칙, 물순환 체계 고려 및 유역관리원칙, 이해당사자 참여 및 조정의 원칙, 비용부담 및 편익 균형배분의 원칙 등이 있다. 셋째, 통합수자원관리를 위한 추진방안을 제시하였다. 법제도 정비 및 부문별 통합관리강화, 수자원 관련 자료의 신뢰도 제고 및 의사결정 체계 구축, 관련계획과의 연계, 계획-실행-평가의 순환구축, 물관리 비용부담체계 구축 등이 통합수자원관리의 실행을 앞당길 수 있을 것이다. 본 연구는 통합수자원관리에 대하여 종합적인 정보를 제공하고 개선을 위한 추진방안을 제시하여 국내 수자원관리의 문제해결을 위한 기반을 구축하는 데에 기여할 것으로 기대된다. 범람범위의 1차적인 정보에서 수립할 수 있었던 계획이 가질 수 있었던 한계점을 좀 더 향상된 정보를 이용하여 극복함으로써 효율적이고 체계적인 치수 방재 계획수립이 가능할 것으로 판단된다.group) 67개, 속(family) 161개로 분류되었으며, 가장 저차단위인 통(series)이 390개 분류되었다. 또한 작물이용측면에서 실용적 분류를 실시하였는데, 논토양의 경우 보통논, 미숙논, 사질논, 습논, 염해논, 특이산성논으로 분류할 경우 각각의 분포면적이 31.9%, 23.0%, 31.9%, 9.1%, 3.9%, 0.2%이었다. 밭토양의 경우에도 보통밭, 사질밭, 미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1317-1328
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• 2021

This study aims to provide a predictive model based on climate models for simulating continuous daily rainfall sequences by combining bias-correction and spatio-temporal downscaling approaches. For these purposes, this study proposes a combined modeling system by applying conditional Copula and Multisite Non-stationary Hidden Markov Model (MNHMM). The GloSea5 system releases the monthly rainfall prediction on the same day every week, however, there are noticeable differences in the updated prediction. It was confirmed that the monthly rainfall forecasts are effectively updated with the use of the Copula-based bias-correction approach. More specifically, the proposed bias-correction approach was validated for the period from 1991 to 2010 under the LOOCV scheme. Several rainfall statistics, such as rainfall amounts, consecutive rainfall frequency, consecutive zero rainfall frequency, and wet days, are well reproduced, which is expected to be highly effective as input data of the hydrological model. The difference in spatial coherence between the observed and simulated rainfall sequences over the entire weather stations was estimated in the range of -0.02~0.10, and the interdependence between rainfall stations in the watershed was effectively reproduced. Therefore, it is expected that the hydrological response of the watershed will be more realistically simulated when used as input data for the hydrological model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.4
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• pp.343-356
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• 2014

The SWMM (storm water management model) has been widely used in the world and is a watershed runoff simulation model used for a single event or a continuous simulation of runoff quantity and quality. However, there are many uncertain parameters in the watershed runoff continuous simulation module and the water quality module, which make it difficult to use the SWMM. The purpose of the study is to develop an automatic calibration module of the SWMM not only for watershed runoff continuous simulation, but also water quality simulation. The automatic calibration module was developed by linking the SWMM with the SCE-UA (shuffled complex evolution-University of Arizona) that is a global optimization algorithm. Estimation parameters of the SWMM were selected and search ranges of them were reasonably configured. The module was validated by calibration and verification of the watershed runoff continuous simulation model and the water quality model for the Donghyang Stage Station Basin. The calibration results for watershed runoff continuous simulation model were excellent and those for water quality simulation model were generally satisfactory. The module could be used in various studies and designs for watershed runoff and water quality analyses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.372-372
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• 2019

본 논문에서는 격자 기반의 2차원 침수해석 모형인 G2D(Grid based 2-Dimensional land surface flood model)의 GUI 개발에 대해서 기술하였다. G2D 모형은 ASCII 래스터 포맷의 DEM을 이용하여 정형 사각격자로 구성되는 침수모의 도메인을 설정하고, 수위, 수심, 유량 등의 경계조건과 강우와 유량을 연속방정식의 생성항으로 사용하여 2차원 침수모의를 한다. 주요한 침수모의 결과는 ASCII 래스터 포맷을 가지는 수심과 수위 등이다. 이와 같이 G2D 모형은 ASCII 래스터 파일을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 우선 래스터 파일의 전후처리와 침수모의 결과의 가시화에 대한 편의성을 높이기 위해서 GIS 소프트웨어를 이용하여 GUI를 개발하고자 하였다. 이와 더불어 사용자들이 소프트웨어 구매 비용에 대한 부담을 없애고, 편리하게 사용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어를 이용하고자 하였으며, 이 두 가지 조건을 만족할 수 있는 QGIS를 이용해서 G2D 모형의 GUI인 QGIS-G2D를 개발하였다. QGIS-G2D는 QGIS의 plug-in으로 실행된다. QGIS-G2D는 G2D 모형의 실행에 필요한 프로젝트 파일(.g2p)을 GUI를 이용해서 만들 수 있으며, 모의결과를 애니매이션 등으로 가시화 할 수 있는 후처리 기능을 포함하고 있다. 또한 QGIS-G2D는 DEM 수정 기능과 같이 G2D 모형의 입력자료 전처리를 위해서 QGIS plug-in으로 제공되는 여러 가지 기능을 함께 이용할 수 있다. 또한 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 QGIS plug-in인 QGIS-GRM과 연계하여, 유역 유출모의와 침수모의를 QGIS 환경에서 함께 수행할 수도 있다. 개발된 소프트웨어는 오픈소스 플랫폼인 GitHub(https://github.com/floodmodel/)를 통해서 제공된다. 본 연구를 통해서 홍수해석에 필요한 강우-유출 모의와 침수모의를 위한 모형을 제공하고, 이를 편리하게 활용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어를 제공할 수 있었다. 이러한 연구들은 홍수 분야의 전문가들에 의해서 다양한 분야의 홍수해석에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.274-274
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• 2021

토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.7
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• pp.755-765
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• 2013

This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.1
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• pp.77-86
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• 2004

This paper presents a reservoir operation plan coupled with storage forecasting model to maintain a target storage and a critical storage. The observed storage data from 1990 to 2001 in the Geum-Gang agricultural reservoir in Korea have been applied to the low flow frequency analysis, which yields storage for each return period. Two year return period drought storage is then designated as the target storage and ten year return period drought storage as the critical storage. Storage in reservoir should be forecasted to perform reasonable reservoir operation. The predicted storage can be effectively utilized to establish a reservoir operation plan. In this study the autoregressive error (ARE) model and the ARIMA model are adopted to predict storage of reservoir. The ARIMA model poorly generated reservoir storage in series because only observed storage data were used, but the autoregressive error model made to enhance the reliability of the forecasted storage by applying the explanation variables to the model. Since storages of agricultural reservoir with respect to time have been affected by irrigation area, high or mean temperature, precipitation, previous storage and wind velocity, the autoregressive error model has been adopted to analyze the relationship between storage at a period and affecting factors for storage at the period. Since the equation for predicting storage at a period by the autoregressive error model is similar to the continuity equation, the predicting storage equation may be practical. The results from compared the actual storage in 2002 and the predicted storage in the Geum-Gang reservoir show that forecasted storage by the autoregressive error model is reasonable.