• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.698-701
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• 2007

지하수 개발가능량 산정을 위한 함양량의 평가는 수문계의 물리적인 형태나 함수층의 수리성 분석 및 수직인 지질분포를 파악하여 어떤 조건하에서 물이 유입 유출되는가를 파악한 후에만 가능하다. 또한 지하수계의 물리적인 형태를 이해함으로써 조사지역의 지표수계나 지하수계의 양계를 통해서 흐르는 물의 양을 결정짓는 물수지 분석이 수행되어야 한다. 이에 따라 강수량, 증발산량, 지하수 유출량, 지표유출량 그리고 하천유출량 등을 수문학적으로 고려해야만 한다. 본 연구는 지표수-지하수 결합모형을 도입하여 분포형 지하수 함양량의 시공간적인 변동성을 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-K모형을 미호천 유역에 적용하였으며, 지표수의 총유출량과 지하수위의 공간분포자료를 이용하여 검정과 검증을 수행하였다. 전체유역에 대한 연평균 함양량은 수문총량의 약 19%인 것으로 나타났다. 1999년${\sim}$2004년까지의 소유역별 연간 함양량 결과를 월별로 나타냈으며, HRU(Hydrologic Response Unit)별 함양량의 공간분포를 통해 월별, 계절별 특성을 살펴볼 수 있었다. 소유역 모두 강수가 집중하는 7-9월에 걸쳐 많은 함양이 이루어지며 $1{\sim}3$월에는 상대적으로 함양이 적은 것을 볼 수 있다. 월함양량의 경우 최대 약200mm범위내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사등에 따라 매우 비균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이와같은 함양량의 시공간적 불균일성으로 인해 지하수 관리방안은 소유역별 함양특성을 반영해야 할 것으로 판단된다.의 종분산지수가 일반적인 자연대수층에 비해 9.1배 정도 높다는 것을 의미한다. 이는 시험대수층의 투수성이 매우 높아 염소이온의 용질이송이 매우 빠르게 발생되었기 때문이다. 본 연구에서 추정된 종분산지수를 Gelhar et al.(1992)의 연구 결과와 비교 분석한 결과에서도 시험규모에 비해 매우 높은 수리분산이 발생된 것으로 나타났다. 그리고 염소이온의 확산면적을 추정하기 위해, 수렴흐름 추적자시험에 의한 종분산지수와 시험대수층의 평균선형유속을 이용하여 종분산계수를 구하였다. 현장에서 수행된 양수시험에 의한 평균선형유속 22.44 m/day와 평균 종분산지수 0.4155 m를 적용하여 산정된 종분산계수는 $9.32\;m^2/day$이었다. 따라서, 시험부지 내 충적층에서 일정한 양수율$(2,500\;m^3/day)$로 지하수를 개발할 시에 양수정 주변지역으로 유입되는 염소이온의 확산면적은 1일 $9.32\;m^2$ 정도일 것으로 나타났다.적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.43 no.3
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• pp.349-355
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• 2010

This study aims at the augmentation of reliability of the long-term rainfall runoff model. To do so agricultural water uses are evaluated by analyzing the effects of small scale irrigational hydraulic structures on long term runoff processes and thereby rainfall-runoff model is modified considering them. As a result the simulation results of the sub-basins having more agricultural reservoirs than the others are disagreed with the observations. The 2nd quarter simulation results show similar trend to it. Especially the farming seasonal results of the drought year as the year of 2008 have many negative discharge values due to the lack of agricultural water uses. This result come from the water uses input data corresponding to not real water uses but water demands. In this study the formulas are derived to estimate the discharges and return ratios and the long term rainfall-runoff model is reformulated based on these. It is confirmed that the errors of the simulation results could be reduced by considering the effects of small scale irrigational hydraulic structures and the reliability of the simulation results improved greatly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1841-1844
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• 2009

일반 하천에서의 유량측정 방법은 하천 조건에 따라 다르다. 전통적인 방법으로는 구조물에 의한 방법, 유속계 측정에 의한 유속-면적법, 부자에 의한 방법, 그리고 희석법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 측정 위험성을 가지고 있다. 홍수시 발생되는 고유속과 심한 난류, 거대한 부유물질들은 하천 접근에 어려움을 가져오고, 측정 기기의 파손 위험성뿐만 아니라 인명피해까지 발생시킬 가능성이 있다. 최근 기존 방법들의 문제점을 해결하기 위하여 음파, 초음파, 레이더 등을 이용한 유량 측정 방법과 장비들이 개발되었다. 본 연구에서 사용한 레이더 유속계는 하천의 표면유속을 측정하는 비접촉식 센서로 홍수기 전 미리 유속 측정 단면 측량을 실시한다면 홍수시에도 비교적 신속하고 안전하게 유속을 측정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 레이더 유속계를 충청북도 괴산군 달천에 위치한 수전교에 설치하여 괴산댐 방류량 및 동시유량 측정 성과와 비교하였다. 2007년 7월부터 2008년 8월까지 $36m^3/s\;\sim\;821m^3/s$의 사상에서 총 10회 측정한 결과, 레이더 유속계를 사용하여 측정한 유량의 상대오차는 댐방류량 대비 -3.3% $\sim$ 27.5%로 나타나 평균11.8%의 상대오차를 보였다. 레이더 유속계 측정과 동시에 실시한 유속-면적법 측정, ADCP법 측정의 상대오차는 각각 평균 5.7%, 6.5%로 나타난 것과 비교한다면 다소 높은 오차를 보였다. 그러나 측정 시간의 경우 수위에 따라 다소 차이는 있지만 레이더 유속계를 이용하면 30분 정도의 시간이 소요되었으며, 유속면적법은 1시간 이상, ADCP법은 40분의 시간이 소요되었다. 이와 같이 레이더 유속계는 다른 방법에 비해 정확성은 다소 떨어지지만 측정 속도와 안정성 면에서는 우수하다고 판단된다. 문제점으로 지적되는 정확도 측면의 경우 레이더 유속계로 측정되는 표면유 속과 평균 유속 사이의 보정계수 문제를 보완한다면 보다 정확한 측정이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.120-124
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• 2008

본 연구에서는 대기대순환모형(GCM) 모의결과를 활용하여 한반도 지역의 강수량과, 온도에 대하여 분위사상법(Quantile mapping)과 상세화기법(downscaling)을 적용하였다. GCM 모의자료는 캐나다기후센터(CCCma; Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)의 CGCM2 A2, B2시나리오의 $2001{\sim}2100$년 자료를 사용하였으며, GCM 모의결과값과 국내관측값과의 계통적오차(systematic bias)를 보정하기 위하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 한반도의 강수특성을 반영하기 위하여 홍수기, 비홍수기로 구분지어 감마분포를 이용하였고, 온도자료의 경우 계절적 특성을 반영하기 위하여 봄/가을, 여름, 겨울로 구분지어 표준정규분포를 이용하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$:25개년)의 31개소의 일평균강우 자료를, 온도자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$)의 11개소의 일평균온도 자료를 사용하였다. 이러한 분위사상법의 적용으로 GCM 모의결과값과 관측값사이의 계통적오차를 보정하였으며, 그 결과 강수자료의 홍수기의 경우 모의결과값과 관측값의 차이가 3.79mm/day에서 0.62mm/day로, 비홍수기의 경우 0.24mm/day에서 0.02mm/day로 각각 83%, 92% 보정된것을 확인하였으며, 각각의 확률분포 매개변수를 추출하였다. Random Cascade 모형의 자기유사성 및 무작위 변동성계수를 추정하기 위하여 2002년 8월 6일 00:10부터 8월 9일 24:00까지 432장의 레이더 스캔을 사용하여 스케일분석을 실시하였으며, 모형적용결과 연평균 강우량의 변화는 A2의 경우 797.89mm에서 1297.09mm로 B2의 경우 815.02mm에서 1383.93mm로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.391-391
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• 2020

본 연구의 목적은 2006년 6월 ~ 10월에 발생한 메콩강 하류 지역의 홍수를 모의하는 것이다. 강우자료는 위성강우 자료인 미국 NOAA의 CMORPH를 적용하였으며, 홍수유출 해석은 GRM 모델을 적용하였다. Tonlesap 호수를 포함하는 메콩강 하류 지역의 침수분석은 G2D 모델을 적용하였다. 위성강우 자료는 NOAA의 3시간 간격의 CMORPH 위성강우자료를 일일강우량 자료로 변환하고, 일본의 Research Institute for Humanity and Nature (RIHN)과 Meteorological Research Institute of the Japan Meteorological Agency (MRI/JMA)의 APHRODITE 프로젝트에 의해 구축된 APHRODITE 강우량 자료를 이용하여 보정한 후 홍수모의에 적용하였다. DEM 자료는 HydroSHED 15s자료를 이용하였고, 토양도는 UN FAO의 HWSD, 그리고 토양도는 Global map landcover ver3.0을 이용하였다. GRM 모델과 G2D 모델은 Github(https://github.com/floodmodel)에 공개되어 있으며, 이를 이용하였다. 유출 모델은 메콩강 전체 유역을 대상으로 2682.815m의 공간해상도로 구축하였다. 보정한 강우를 이용하여 유출모의 한 결과 첨두유량은 23,796.8 ㎥/sec로 계산되었다. Kratie 지점의 유출량과 Tonlesap 호수로 집수되는 유량을 상류단 경계조건으로 이용하여 약 150일 동안의 침수모의를 하였다. 450 m 공간해상도로 침수모의 도매인을 구축하였으며, 조도계수는 0.045를 사용하였고, 하류단은 자유수면 유출조건을 적용하였다. 침수분석 결과 메콩강 본류를 흐르는 유량이 Tonlesap 호수로 유입되어 호수의 수위가 상승하였다. Tonlesap 호수의 최대침수심은 약 11 m를 나타내었으며, 호수로 유입된 유량은 모의기간 중에 호수에 저류되어 있었다. 메콩강 본류의 Kratie 지점으로 유입되는 유량이 첨두값을 지난 후에도 모의 기간이 길어질수록 메콩강 하류 델타지역과 그 주변의 평지로 침수범위가 확대 되었다. 모의 종료시에는 메콩강 하류가 광범위하게 침수되면서 최대 침수면적을 나타내었다. 본 연구에서 메콩강을 범람한 홍수는 메콩강 하류의 서쪽 해안으로 먼저 유출이 되었다. 이는 침수모의에 적용된 DEM 자료가 북동쪽에서 서남쪽 방향으로 빗살무늬 형태의 고도분포를 가지기 때문인 것으로 판단되며, 대상 지역의 DEM 정확성 평가와 함께 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.131-144
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• 2002

도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.143-149
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• 2003

다목적위성 1호(KOMPSAT-1, The first Korea Multi-Purpose Satellite)에 장착된 위성 자세제어용 3축 자력계(TAM, Three-Axis Magnetometer)로부터 2000년 6월 19일에서 21일 사이에 측정된 지구자기장을 분석하였다. TAM Telemetry 값을 지구관성좌표계에서 지구고정좌표계로 우선 변환시킨 후에 다시 구면좌표계로 변환하여 자료를 처리하였다. 지구자기장의 영향 이외의 위성내의 유도 전류나 온도변화로 인한 에러, 태양풍의 영향 등을 제거하였고 태양에 의한 영향을 제거하기 위해 제도를 지방시에 따라 상승 및 하강과 두 그룹으로 나눈 후 파동수대비법을 이용해 두 그룹 사이에 서로 역으로 대비되는 (inversely-correlated) 성분을 제거하였다. 측선 잡음을 제거하기 위하여 파동수 영역에서 Quadrant Swapping법을 도입하였고, 이로부터 연구 기간 중 최종적인 지구자기장을 추출하였다. KOMSAT TAM 으로부터 추출된 자기장의 주성분(corefield)을 동일 기간 중 KOMSAT과 유사한 고도에서 지구자기장 관측을 전문적으로 수행한 Ørsted 위성 관측값과 비교한 결과 이들 사이의 상관계수는 0.97로 매우 높게 나타났다 위성 자세보정용 자력계로 부터 관측된 자기장으로부터 신뢰도 있는 주성분 추출이 가능해짐에 따라 이로부터 전지구 구면조화계수를 유도할 경우 지구자기장 전문 관측위성이 존재하지 않는 기간 및 고도에 대한 자기장 연구가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1625-1629
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• 2007

2006년 7월 태풍 에위니아(Ewinia)의 영향으로 영천강 일대 제방 6개소가 붕괴되었으며, 이는 인근 주택 및 농지 침수를 야기 시켜 상당한 피해를 입혔다. 제방붕괴 원인을 설계홍수량 초과에 의한 월류로 추정하고 있으나 원인분석을 위한 유출량이 산정되지 못한 실정이다. 명확한 제방붕괴 원인을 규명하여 홍수피해 경감과 경제적이고 치수적으로 안전한 하천관리가 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 6개소의 제방붕괴지점에 대한 소유역 분할과 티센계수를 산정하고 수문모형을 선정하여 유출량을 추정하였다. GIS를 이용해 각각의 소유역에 대한 정밀한 유역정보를 산정하였으며, 현장 조사에 의한 홍수흔적자료 및 유출특성 등을 고려하여 단위도 선정 및 유출분석 매개변수를 보정하였다. 제방붕괴구간에 대한 첨두홍수량을 산정함으로써 제방붕괴 원인을 분석하기 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.11-11
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• 2018

본 연구에서는 1시간부터 1년 단위의 강우 특성들을 잘 모의하는 혼합 추계 강우 생성 모형을 개발하였다. 본 모형의 가상 강우 생성 과정은 4단계로 이루어진다. 첫 단계에서 Seasonal ARIMA 모형을 통하여 시계열 특성을 반영한 월 강우를 생성한다. 두 번째 단계는 생성된 월 강우에 해당하는 일 단위 이하의 강우 통계치 세트를 생성하는 것이며, 통계치간 상관관계를 통해 평균, 표준편차, 자기상관 계수, 무강우 확률을 생성한다. 생성된 통계치 세트는 세 번째 단계에서 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 모형의 6개의 매개변수를 보정하는데 사용되며, 마지막으로 MBLRP 매개변수 세트를 통해 가상 강우 시계열을 생성한다. 위 모형을 통해 미국 동부 지역 29개 강우 관측소에 대하여 200년 길이의 가상 강우를 생성하였으며, 그 결과 시 단위부터 연 단위까지 강우의 1차, 2차 통계치 및 무강우 확률을 성공적으로 재현하였다. 또한 기존 MBLRP 모형에 비하여 극한 강우 사상을 재현하는 능력이 향상되었다. 빈도분석 결과를 통하여 MBLRP 모형이 재현기간에 따라 10%에서부터 40%까지 극한 사상을 과소 추정한 반면, 본 모형에서는 20% 이내의 값을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.274-274
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• 2012

증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.