• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.262-262
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• 2020

새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.288-288
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• 2021

수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.127-127
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• 2018

우리나라 자연수역의 수질이 산업활동으로 배출된 오 폐수와 토지 및 가축에의한 하천오염의 심각성 및 보존에 대한 문제가 많은 관심을 받고 있다. 따라서 하천의 수질모델링에 관한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 황강은 합천댐하류에서 낙동강 본류로 합류될 때까지에 해당하며 황강유역은 각 소하천에서의 유입되는 오염원과 임야 및 농촌지역으로서 각 시기에 발생하는 비점 오염원의 관리가 필요하다. 하천의 수질 모델링은 해당 수계의 오염부하량, 유출량 등 환경요인의 변화에 이에 따른 하천수질 목표지점의 수질변화를 모의함으로써 합리적 접근방법으로 효과적인 수질관리가 가능하도록 만들어준다. QUAL계열 모델 은 수질항목, 수역 특성, 기타 기초 자료의 제공여건 등을 고려하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화 요소와 기여 특성을 반영한 모의와 해석이 최적화된 QUAL-MEV 모델을 이용하였다. 수질개선방안 시나리오에서는 기존의 수질모델링 연구에 데이터 분석을 포함하여 각 인자간의 연관성 및 영향관계를 파악하고 수질개선방안에 있어 원인을 찾아보고자 한다. 부하량위주의 기존 시나리오 구성과 데이터분석 기반의 시나리오를 비교 분석하여 각 시나리오의 장 단점을 비교하여 유역맞춤형 관리방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.143-143
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• 2019

우리나라 자연수역의 수질이 산업활동으로 배출된 오 폐수와 토지 및 가축에의한 하천오염의 심각성 및 보존에 대한 문제가 많은 관심을 받고 있다. 따라서 하천의 수질모델링에 관한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 하천은 각기다른 특성을 가지고 있는데 데이터 분석을 통하여 유역특성을 연구하고자한다. 황강과 금호강은 낙동강 본류에 큰 영향을 미치는 지류이다. 두 개의 하천은 상류에 댐이 있다는 공통점이 있지만 각각의 유역특성을 가지고 있으며 특성에 따른 수질개선방안이 필요하다고 판단된다. 하천의 수질 모델링은 해당 수계의 오염부하량, 유출량 등 환경요인의 변화에 이에 따른 하천수질 목표지점의 수질변화를 모의함으로써 합리적 접근방법으로 효과적인 수질관리가 가능하도록 만들어준다. QUAL계열 모델 은 수질항목, 수역 특성, 기타 기초 자료의 제공여건 등을 고려하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화 요소와 기여 특성을 반영한 모의와 해석이 최적화된 QUAL-MEV 모델을 이용하였다. 수질개선방안 시나리오에서는 기존의 수질모델링 연구에 데이터 분석을 포함하여 각 인자간의 연관성 및 영향관계를 파악하고 수질개선방안에 있어 원인을 찾아보고자 한다. 부하량위주의 기존 시나리오 구성과 데이터분석 기반의 시나리오를 비교 분석하여 각 시나리오의 장 단점을 비교하여 유역맞춤형 관리방안을 모색하고자 한다.

• Water for future
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• v.37 no.2
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• pp.98-103
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• 2004

유역 통합수자원관리를 지원하는 모델링 Toolkit을 소개하는 Catchment Modelling School04가 2004년 2월 9∼20일 호주 멜버른대학교에서 개최되었다. 이 workshop을 주관한 CRC(Cooperative Research Centre)는 한국의 21세기 프론티어 연구사업단(수자원의 지속적 확보기술개발 사업단)과 유사한 기능을 가진 기구로서 1991년도에 설립된 이래 공익을 위한 기술혁신과 상용화에 중점을 둔 범국가적 수자원 기술개발을 주도하여 왔다. 이 CRC는 호주 기상국, 무레이 다링 유역위원회 등의 연방정부기관과 빅토리아, 뉴우 사우스 웨일스, 퀸스랜드 등의 주정부, CSIRO Land and Water, 멜보른 대학, 모나쉬대학, 그리휘스 대학 등의 연구집단과 연계해서 초창기의 1단계 7개년 연구사업 기간('92∼'99) 동안 주로 소규모 수자원 환경 계측기술개발과 모형개발을 해 왔으며, 2단계 6개년('99∼2006)의 중반인 현재 유역단위의 대규모 모델링에 중점을 두어 8개 분야의 21개 연구과제를 수행하고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.399-399
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• 2023

한강상류 비점오염원관리지역은 장기간 나지로 방치되고 있는 고랭지밭이 집중 분포하고 있어, 강우시 다량의 흙탕물 발생으로 인해 하천 환경오염 및 상·하류 지역사회간 갈등 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 강우시 흙탕물로 인해 하류지역 주민들은 심각한 피해를 호소하므로 상·하류 지역간 갈등을 해소하기 위해서라도 상류지역에서 발생한 흙탕물이 어디까지 도달하는지에 대한 과학적 평가가 요구된다. 하지만, 상류부터 하류 사이에는 많은 유입 지류하천이 존재하고 있어, 실측을 통해 흙탕물의 거동을 파악하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하고 유사거동을 파악하기 위해서는 강우시 실측 모니터링과 수질 모델링을 통한 흙탕물 거동 특성 평가가 필요하다. 현재, 자운지구에서 발생한 흙탕물은 내린천을 거쳐 소양호까지 영향을 미치고 있으나, 실제 상류유역에서 발생한 흙탕물이 하류 유역에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 흙탕물의 거동특성을 파악한 연구는 전무하다. 이에 본 연구에서는 자운지구를 포함한 내린천유역을 대상으로 강우시 실측 모니터링을 수행하고 수질 모델링을 통해 흙탕물의 거동특성을 평가하였다. 강우시 실측 모니터링 자료와 SWAT 모형을 활용하여 흙탕물 거동특성을 분석한 결과, 상류유역에 해당하는 자운지구에서 발생한 유사가 하류지역인 내린천까지 이동하고 있는 것으로 모의가 되었으며, 내린천의 유사 이동량은 448,986 ton으로 이중 자운지구에서 발생한 유사량은 9.7%의 기여도를 가지는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.293-293
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• 2023

2022년 발간된 IPCC (The Intergovernmental Panel on Climate Change) 6차 평가보고서(AR6)에서는 미래 사회경제변화를 기준으로 기후변화에 대한 미래의 완화와 적응 노력에 따라 5개의 시나리오로 구분된 SSP (Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로)를 제시하고 있다. 본 연구에서는 제주도 지역을 대상으로 SSP 시나리오에 따른 미래 수문학적 변화를 분석하였다. 제주도 지역의 독특한 기후 및 지질학적 특성, 간헐적 하천유출 특성 등을 모의할 수 있는 유역모델링(SWAT)을 기반으로, 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 변화를 분석하였다. 기후모형에 따른 미래 전망의 불확실성을 최소화하기 위해 SSP 시나리오 4종(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)에 대해 18개의 Global Climate Models (GCMs) 자료를 분석에 사용하였다. 또한 지역별 공간적 특성을 충분히 반영하기 위해 하천구간과 고도 특성을 고려하여 총 299개 소유역으로 구분하여 모델링을 수행하였다. 각 GCM 및 SSP 시나리오별 산출된 유역모델링 모의자료를 기반으로 과거 historical 기간(1981~2010년)과 미래기간(2011~2100년)으로 구분하여 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 등에 대한 시공간적 변화를 분석하였다. 대체로 모든 GCM 및 모든 SSP 시나리오에서 미래기간으로 갈수록 강수량은 증가하는 것으로 나타났다. 북부지역(제주시)보다는 남부지역(서귀포시)의 증가량이 많으며, SSP5-8.5 시나리오에서 상대적으로 변동폭이 큰 것으로 분석되었다. 기준증발산량 또한 기온의 증가에 따라 미래로 갈수록 기준증발산량이 증가하는 것으로 전망되었으며, SSP5-8.5 시나리오에서 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 기준증발산량의 절대값은 북부지역에서 더 크게 나타나며, SSP5-8.5에서 가장 큰 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 변화율은 SSP5-8.5에서 가장 크게 증가하며, 최소 10% 이상 증가할 것으로 전망되었다.

• Water for future
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• v.37 no.2
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• pp.90-97
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• 2004

하천에 대한 수문학적 모델링은 사용하는 자료의 질에 따라 그 결과가 크게 영향을 받는다는 것은 이미 알고 있는 사실이다. 여러 수문관련 연구에서 문제시되고 있는 것은 적절한 정확도로서 수문과정을 양적으로 표현하기에 충분한 자료가 없다는 것이다. 대유역에서 토지이용 및 기후변화에 따른 수문학적인 영향을 규명하기 위해서는 지형, 지질, 토양, 식생, 기상에 대한 자세한 정보가 없이는 불가능하다. 원격탐사기법이 발전되면서 다양한 센서로부터 대유역에 관련된 수문정보들을 획득할 수 있게 되었다. 원격탐사 자료를 최대한 활용하기 위해서는 수문관련 연구 및 모델에 이러한 자료들을 효과적으로 접합시키는 방법을 강구해야 한다(Peck 등, 1981; Rango, 1987; Schultz, 1988; Engman과 Gurney, 199k).(중략)