• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.462-462
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• 2015

이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2017

최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.547-565
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• 2011

수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.518-518
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• 2023

자연하천에서 오염물질의 혼합 거동은 비균일한 지형학적 요인으로 인해 매우 복잡한 특성을 나타낸다. 일반적으로 오염물질 거동 모델링에서는 수체에서의 혼합을 Fick의 법칙에 따라 유속에 의한 이송과 난류에 의한 확산으로 계산하고, 국부적인 정체현상 등에 의한 non-Fickian 혼합을 야기하는 하천의 특성을 기하학적 지형 형상으로 구현하여 실제 현상에 근접한 혼합 거동을 재현한다. 하지만 계산의 효율성을 위하여 모델링의 차원을 낮추는 경우, 하천의 지형을 경계조건으로 고려할 수 없게 된다. 특히, 1차원 모델링의 경우 하천의 비균일성을 무시하고 1개의 유선으로 간주하며, 이 경우 non-Fickian 물질이동 해석을 위한 추가적인 현상학적 해석이 필요하다. 지난 50년간, non-Fickian 물질이동 해석을 위한 다양한 현상학적 모형이 제시되어 왔다. 하천을 흐름영역과 정체영역으로 구분하고 두 개의 영역 사이의 물질교환 속도를 모델링하거나, Random walk 개념으로 물질이 이동하는 경우와 이동하지 않는 경우를 확률론적으로 모델링하거나, 물질이 정체되었을 때 다시 빠져나오는 시간을 모델링하는 경우가 그 예이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 음함수 형태의 현상학적 모형을 기반으로, 수치적 반복계산 없이 상류 경계에서 임의의 형태의 농도곡선(shape-free breakthrough curve)을 갖는 오염물질운(cloud)이 일정 거리를 유하하며 발생하는 변화를 예측할 수 있는 해를 제시한다. 본 연구의 방법론은 추적법(routing procedure)을 활용한 Fickian 혼합 해석, 전달함수(transfer function) 형태의 정체시간분포 해석, 그리고 라플라스 도메인에서의 해석해 유도를 포함한다. 본 연구에서 제시된 해는 2020년 경상북도 김천시에 위치한 감천의 4.5 km 구간에서 수행한 추적자 실험의 현장 자료를 통해 정확도를 검증하여 타당성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2018

우리나라는 전체 국토의 약 70%가 산악지형으로 이루어져 있고 연중 강우가 6월에서 9월에 집중되는 기후적 특성을 가지고 있다. 최근 기후변화의 영향까지 더해지면서 시간당 300mm 이상의 집중호우를 보이는 이상강우가 빈번하게 발생하고 있다. 대부분의 도시지역은 하천을 중심으로 발달되어 있어 인구 및 사회기반시설의 집약정도가 매우 높고 하천변 저지대 지역에 주거 및 상업시설이 밀집되어 있다. 기후적 지역적 특성으로 인한 홍수피해를 미연에 방지하고 피해를 최소화하기 위하여 치수 중심의 수자원 관리를 위해 노력하고 있다. 하지만 우리나라의 하천관리는 시기별 하천 수량의 급격한 변동으로 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하고 효율적인 수자원 관리 및 홍수피해 저감을 위해 수계를 중심으로 20개의 다목적댐을 건설하여 운영 관리 중에 있다. 특히, 홍수기 시 댐 운영은 예상 강우에 따라 적절한 예비방류와 강우 시 효율적인 댐 운영계획이 필수적이다. 본 연구에서는 강우가 집중되는 홍수기 댐 운영 시에 예상 강우량에 따라 댐 유역 내 유량 증가에 기여하는 정도를 예측할 수 있는 유출율 예측 회귀식을 개발하였다. 유출율은 강우와 유출량의 비로 지역특성, 강우특성, 관개여부, 선행강우량, 강우이동 방향 등 다양한 요인에 의해 복잡한 메케니즘을 갖는다. 단순히 예상되는 총강우량에 따른 유출율 만으로 상호관계를 정의하기가 쉽지 않기 때문에 한국수자원공사에서 개발한 댐군 홍수조절 연계운영시스템(COSFIM)인 수문학적 연계운영모형을 활용하였다. 최근 10년간 홍수기에 발생한 강우사상별 시간단위의 수문자료(총강우량, 기저유량, 유출율, 무강우일수, 강우지속시간 등) 분석을 실시하였다. COSFIM 모형을 통한 결과를 토대로 고려항목 간 교차검증을 통해 사분위수범위의 이상치 경계를 설정하고 상관분석 결과에 따라 0.5 이상의 상관성이 높은 항목을 활용하여 예측 강우량에 따른 유출율 예측 회귀식을 도출하였다. 본 연구에서 개발한 예측 강우에 따른 유출율 예측 산정식은 댐 유역에 예상되는 강우량에 대하여 하천의 유량 증가 예측 정도를 정량적으로 제시할 수 있으며, 실제 홍수기 댐 운영 시 예상 강우량에 따라 신속하고 적절한 수문 방류 계획 수립에서 용이하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 농업과학연구
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• 제25권2호
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• pp.247-259
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• 1998

선행하중공법과 병행하여 연직배수재를 설치한 연약지반에서 초기에 신뢰성 있는 최종 침하량을 예측할 수 있는 방법을 확립하기 위하여, 실측자료를 이용한 역해석에 의해서 점증재하와 일시재하로 고려하여 Curve fitting 방법으로 역해석한 결과를 비교분석하고, 쌍곡선방법, Tan의 방법, Asaoka방법, Monden방법등으로 예측한 최종침하량과 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 점증재하로 성토된 연약지반에 대해서 일시재하와 점증재하에 의한 예측 침하곡선이 일치하는 시간은 성토개시일로부터 성토기간의 약 2배 정도의 시간이 경과한 이후로 나타났다. 2 연직 드레인이 타입된 지반에 대해서 쌍곡선 방법, Tan의 방법, Asaoka방법, Monden방법, Curve fitting I, Curve fitting II(simple), 그리고 Curve fitting II(Carrillo)방법에 의하여 해석한 결과, Curve fitting II(simple) 방법을 기준으로할 때, 쌍곡선방법은 26~55%정도 과다추정되었고, Tan의 방법은 6~20%정도 과대 추정되었고, Monden방법은 Tan의 방법과 유사하게 나타났으며, Curve fitting I방법과 Asaoka방법은 최대 10%의 차이를 나타내었다. 3. 역해석에 의해서 최종침하량을 예측할 경우에 Asaoka 방법, 일시재하에 의한 Curve fitting I방법, 점증재하에 의한 Curve fitting II방법 등을 사용하는 것이 적합하다고 판단된다.