• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.427-427
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• 2022

하천에서 유사량 자료는 하천의 이·치수 목적으로 활용할 수 있는 기본 자료중 하나로서 하상 변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 및 기타 구조물 등의 영향 평가 등 다양하게 활용할 수 있다. 본 연구에서는 신뢰성 높은 유사량 자료를 생산하기 위하여 국가유사량관측망 중 27개 지점에 대하여 유사량의 측정 및 특성분석을 수행하였다. 유사량 측정과정은 사전조사, 현장측정, 실험실분석, 모형적용(총유사량 산정) 단계로 구분할 수 있다. 사전조사 단계에서는 현장관련 정보를 수집하여 현장측정 계획 및 현장 안전대책을 수립하고, 현장측정 단계에서는 사전조사 단계에서 수립한 계획을 바탕으로 유사량을 측정하였다. 유사량 측정시 측선은 ISO 기준 이상의 5~7개로 측선을 나누어 측정하였고, 측정장비는 D-74, DH-48 부유사 채취기를 이용하여 왕복수심적분법으로 수행하였다. 실험실분석은 한국수자원조사기술원 유사량 실험실에서 채취시료에 대한 농도, 레이저회절법을 이용한 입도분석, 하상토분석(체분석), 비중실험을 수행하였다. 총유사량 산정을 위한 모형적용 단계에서는 수정-아인슈타인법(Modified Einstein Method)을 적용하였다. 또한, 유량-부유사량 농도 변화양상과 부유사량 특성 분석을 이용한 부유사량 측정결과를 평가하였고 각 지점의 부유사량특성을 잘 나타낼 수 있는 지수식(Q_ss = aQ^b)을 이용하여 유량-부유사량관계곡선식을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.311-316
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• 2015

하천 유사량 자료는 하천의 이 치수 목적으로 활용할 수 있는 기본 자료중 하나로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 및 기타 구조물 등의 영향 평가 등 다양하게 활용할 수 있다. 정도 높은 유사량 자료를 측정하기 위해서는 현장측정부터 분석까지 정확한 과정과 세밀한 준비가 필요하다. 본 연구에서는 정도 높은 유사량 자료를 생산하기 위하여 국가 유사량 관측망 중 19개 지점(율극, 점촌, 일선교, 구미, 왜관, 선산, 죽고, 진동, 개진2, 정암, 회덕, 마륵, 나주, 학교, 남평, 영수, 선암, 구례2, 죽곡, 용서, 곡성)에 대하여 부유사량 특성분석을 수행하고 이를 반영하여 유량-부유사량관계곡선식을 개발하였다. 유사량 측정과정은 사전조사, 현장측정, 실험실분석, 모형적용 단계를 거친다. 사전조사 단계에서는 현장에 대한 현장안전, 지점특성 등의 현장관련 정보를 수집하여 현장측정 계획을 수립한다. 현장측정 단계에서는 사전에 유량측정 자료를 이용하여 측선을 나누는 등유량법과 등간격법을 사용하였으며, ISO 기준 이상의 5~8개 측선을 나누어 측정하였다. 측정장비는 D-74 부유사 채취기를 이용하여 왕복수심적분법으로 부유사량 샘플을 채취 하였다. 실험실분석은 유량조사사업단 유사분석센터에서 채취 시료에 대한 농도, 레이저 회절법을 이용한 부유사입도분석, 하상토분석(체분석)을 실시하였다. 또한, 유량-부유사량 농도 변화양상과 부유사량 특성분석을 이용한 부유사량 측정결과를 평가하였고 각 지점의 부유사량특성을 잘 나타낼 수 있는 지수식($Q_{ss}=aQ^b$)을 이용하여 유량-부유사량관 계곡선식을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1178-1182
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• 2008

본 연구에서는 SWAT 모형의 국내 적용을 위해 농촌용수지구의 수문관측자료를 이용하여 입력자료를 구축하고, 기존 유출량 산정모형과 산정결과를 비교하였다. 모형을 적용을 위한 대상지구는 경기 평택, 용인에 위치한 이동저수지를 포함하는 용남용수구역을 선정하였다. 본 대상지구는 2001년 이후 농업지역의 수문관측을 위해 계측망을 설치하고 운영하고 있는 지구로써 저수위, 하천수위, 강수량 등의 관측을 실시하고 있다. 모형의 입력자료는 기존의 GIS 자료와 대상지구에서 관측된 강수량 자료를 이용하여 구축하였고 증발산량 산정에 필요한 다른 기상자료는 인근 수원측후소의 자료를 수집하고 있다. 모형을 통해 산정된 유출량은 덕성교, 재인교, 묵방교, 미산교의 네 지점에서 측정한 유량자료를 이용하여 비교하였다. 농업지역에서 저수지 운영 및 공급량 산정을 위해 많이 쓰이는 HOMWRS 모형과 비교한 결과 평균유출량이 덕성교 지점의 경우 1,651천$m^3$, 묵방교는 619천$m^3$이며 HOMWRS의 경우 덕성교 3,155천$m^3$, 묵방교 885천$m^3$로 각각 산정되었고, 이 지점의 실측 유출량은 덕성교 3,500천$m^3$, 묵방교 1,610천$m^3$로 실측값의 47%, 38%로 각각 산정되어 총유출량은 큰 차이를 보이고 있다. SWAT 모형으로 일별 장기유출량을 추정한 결과 저수지가 설치되어 있지 않은 미산교, 묵방교에서의 일별, 월별 장기유출량은 실측치와 매우 가까운 값을 보였다. 그러나 상류지점에 저수지가 설치되어 있어 저수지의 영향을 받고 있는 덕성교와 재인교에서의 장기유출량은 관측값과 유사한 경향을 보이고 있으나 실측값과는 차이를 보이고 있었다. 이는 저수지 및 관개수량의 환원수량 등을 고려하지 않은 채 유출량을 산정한 결과로 SWAT 모형의 관개지구에 적용을 위해서는 저수지의 영향, 환원수량 및 관개용수 공급에 대한 고려가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.271-271
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• 2023

수문학적 기준지점(HRS, Reference Hydrological Station)은 유량의 변동성의 장기적인 추세를 파악하기 위해 고품질의 자료를 생산하는 관측소를 의미한다. 선진외국의 경우 운영목적과 수문학적 기준지점의 정의는 조금씩 다르지만 유사한 개념의 관측소를 운영하고 있다. 호주의 경우 기후변화에 따른 장기간의 수자원 부존량의 변화를 예측하기 위한 모니터링 지점으로 정의하며, 미국의 경우 시간에 따른 수문학적 특성의 자연적인 변화 및 인간의 활동에 따른 수문환경의 변화에 대한 연구를 위한 기준값을 제공하기 위해 참조지점(HBN, Hydrological Benchmark Network)의 자료를 제공하기 위해 운영한다. 영국은 기후변화에 따른 유역의 수문학적 응답을 조사할 목적으로 참조지점(RHN, Reference Hydrological Network)을 운영하고 있으며, 주로 자연유역에 설치하여 운영하고 있다. WMO는 2006년 '기후연구를 위한 적절한 유량관측소'를 선정해 줄 것을 회원국에 요청하고, 관련 자료의 데이터베이스를 독일의 GRDC(Global Runoff Data Centre)에 수집하고 있다. 국외의 경우 '자연에 가까운 유역특성을 갖는 하천 유량관측망 중 양질의 자료를 보유하고 있는 관측소'를 고려하여 수문학적 기준지점을 선정한다. 하지만 우리나라의 경우 장기간의 유량자료를 보유하고 있는 관측소가 상대적으로 부족하고, 장기간의 유량자료를 보유한 지점 또한 홍수예보, 댐 운영 등 물관리 업무에 직접 활용하기 위해 대하천의 본류 중심으로 자료를 생산하고 있다. 따라서 현재를 기준으로 국제적으로 통용되는 기준에 부합하는 기준관측소를 선정하는 것은 곤란한 상황으로 미래에 수문학적 기준지점이 될 수 있는 관측소를 선정하여 장기간 모니터링을 통해 기준관측소를 확대해 나갈 필요가 있다. 본 연구에서는 국외의 수문학적 기준관측소 선정기준을 비교 검토하여 우리나라 실정에 맞는 기준관측소 선정기준을 개발하였다. 선정 기준은 ① 유역의 개발정도, ② 댐·저수지 등 인위적인 조절 정도, ③ 취수량 또는 방류량 등 유역간의 물 이동, ④ 유량자료의 보유기간 및 정확도 등을 고려하여 기준을 설정하였다. 또한 기준지점의 선정을 위한 절차를 ① 수위관측소 사전목록의 작성, ② 관측소 정보 분석(유역특성, 시계열자료 등), ③ 수문학적 기준관측소 후보 선정, ④ 유관기관 및 전문가 검토를 통한 우선순위 선정 등 4단계로 구분하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.73-73
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• 2011

일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.5 no.2 s.10
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• pp.145-152
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• 1997

A coupling of two-dimensional model and GIS technique is applied to simulate sediment transport analysis. Accurate transformations are performed for the data which have various reduced scales. Basic maps are discretized the mesh of true scale for the finite element model by using the digital map and the Traverse Mercator coordinate. Under $200m^3/s$ flow rate condition, velocity vectors, depth contours, velocity contours and deposition contours are Presented for the 5km reach of midstream of Keum River from confluence of Ji-chun to Baekche Bridge. The simulation results of the study agree well with those of one-dimensional varied flow analysis and observed data. The flow and deposition pattern revealed a meandering characteristics of the river qualitatively.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.23 no.2
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• pp.105-115
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• 2013

Increasing the river cross-section by barrage construction causes rises in the average river water levels and discharge rates in the rainy season. The time series patterns for groundwater levels measured at 23 riverside monitoring wells along the lower Nakdong River are compared for two cases: before and after water-filling at the Changnyeong-Haman Barrage. Monthly average groundwater levels indicate a distinct increase in groundwater levels in the upstream riverside close to the barrage. River-water level management by barrage gate control in August, during the rainy season, resulted in a 0.1 m decrease in groundwater levels, while water-filling at the barrage in December caused a 1.3 m increase in groundwater levels. The results of hierarchical cluster analysis indicate that seven groundwater monitoring wells and river water levels were in the same group before barrage construction, but that this number increased to 14 after barrage construction. Principal component analysis revealed that the explanation power of two principal components corresponding to river fluctuation, PC1 and PC2, was approximately 82% before barrage construction but decreased to 45% after construction. This finding indicates that the effect of the river level component that contributes to change in groundwater level, decreases after barrage construction; consequently, other factors, including groundwater pumping, become more important. Continuous surveying and monitoring is essential for understanding change in the hydrological environment. Water policy that takes groundwater-surface water interaction into consideration should be established for riverside areas.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1131-1141
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• 2021

In this study, the artificial neural network model is applied for real-time dam inflow prediction and then evaluated for the prediction lead times (1, 3, 6 hr) in dam basins in Korea. For the training and testing the model, hourly precipitation and inflow are used as input data according to average annual inflow. The results show that the model performance for up to 6 hour is acceptable because the NSE is 0.57 to 0.79 or higher. Totally, the predictive performance of the model in dry seasons is weaker than the performance in wet seasons, and this difference in performance increases in the larger basin. For the 6 hour prediction lead time, the model performance changes as the sequence length increases. These changes are significant for the dry season with increasing sequence length compared to the wet season. Also, with increasing the sequence length, the prediction performance of the model improved during the dry season. Comparison of observed and predicted hydrographs for flood events showed that although the shape of the prediction hydrograph is similar to the observed hydrograph, the peak flow tends to be underestimated and the peak time is delayed depending on the prediction lead time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.18-18
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• 2018

상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.11 no.6
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• pp.57-67
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• 2010

Specific yield is an essential parameter of the water table fluctuation method for recharge calculation. Specific yield is not easily estimated because of limited availability of aquifer test data and soil samples at National Groundwater Monitoring Stations in South Korea. The linear relationship between rainfall and water level rise was used to estimate the specific yields of aquifer for 34 shallow monitoring wells which were grouped into three clusters. In the case of Cluster-1 and Cluster-2, this method was not applicable because of low cross correlation between rainfall and water level rise and also a long lag time of water level rise to rainfall. However, the specific yields for 19 monitoring wells belonging to Cluster-3, which have relatively high cross correlation and short lag time, within 2 days after rainfall, range from 0.06 to 0.27 with mean value of 0.17. These values are within the general range for sand and gravel sediments and similar to those from aquifer test data. A detailed field survey is required to identify monitoring sites that are not greatly affected by pumping, stream flow, evapotranspiration, or delayed response of water levels to rainfall, because these factors may cause overestimation of specific yield estimates.