• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.377-377
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• 2017

다목적댐은 비어있는 저수지 용량을 활용, 상류에서 유입되는 홍수를 저류하여 하류의 피해를 경감시키고, 저류된 저수량을 활용하여 갈수시 생 공 유지용수 등을 목적에 맞게 하류로의 공급에 주요 목적이 있다. 이를 위해 댐 계획에는 상류에서 유입되는 목표 빈도 계획홍수량을 산정하고, 이에 따른 여수로의 계획방류량 등이 포함된 홍수 조절 방안이 수립된다. 다목적댐은 그 중요도 때문에 많은 사회적 재화(財貨)가 투입되어 하천에서 가장 높은 빈도인 200년 빈도 홍수량에 대비하도록 설계되어 있다. 그러나 대부분의 댐 하류 하천에서는 긴 연장에 따른 투자비용 등의 한계로 상류 댐에 미치지 못하는 100년 빈도 이하로 설정되어있다. 이런 상 하류의 홍수계획간 괴리로 댐의 계획 방류량 수준의 홍수 조절시에는 하류 하천에 재난상황으로 발생할 우려가 있다. 기상예보의 고도화로 단기 예보의 정밀도가 높아져 단기간 댐 운영에는 효과적으로 활용되고 있다. 하지만 5일 이후를 예보하는 중 장기예보는 아직까지도 불확실성이 높은 실정이다. 여기에 기후변화 등 기상의 불확실성을 고려하여 홍수기 초 장마와 태풍 등의 영향에 대비하기 위해 무작정 댐을 저(低)수위로 운영하면 이후 여름 가뭄에 취약해 지고, 반대로 저수량 확보의 고(高)수위 운영을 할 경우 연이은 태풍 등 홍수상황에 취약해 지게 된다. 최근 '14~'15년도 낙동강 수계에 여름가뭄으로 안동 임하댐이 가뭄단계에 돌입하는 등 홍수기초 적정 저수량의 확보는 안정적 수자원시설 운영에 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 기상상황에 대비하고 댐의 이치수 목적 달성을 위해, 홍수기초 가능한 저수량을 확보하되 계획홍수량이 들어와도 하류피해는 경감시킬 수 있는 저수지 수위를 찾고자하였다. 이를 위해 낙동강 수계 9개 다목적댐(안동, 임하, 성덕, 보현산, 군위, 김천부항, 합천, 남강, 밀양댐)을 대상으로 댐 설계 및 직하류 하천 상황을 고려한 "홍수기초 댐 저수량 확보 수위 검토"를 실시하였다. 댐 직하류 하천의 홍수대비 상황 및 홍수조절시 제약사항 등을 조사해 주요지점(Critical Point)을 선정하고 그 지점의 홍수량을 파악한다. 이어서 저류함수 모형을 활용하여 댐별 저수지 모의 운영을 실시하였다. 대상 댐 저수지에 계획홍수량을 유입시키고 수위를 점차 조정하면서 하류 지점의 홍수량 내의 규모로 방류를 하는 저수지 모의 운영을 실시하였다. 이때 저수지의 계획홍수위를 초과하지 않는 등 안정적 홍수조절이 가능한 특정 수위를 찾아 하류 하천 환경을 고려한 댐 운영 수위로 선정하였다. 최근 홍수기총에는 강수량이 계속 줄어들고 홍수기 이후 더 많은 강수가 내리는 등 기후변화로 댐 운영은 날로 어려워지고 있다. 본 연구의 분석 결과는 홍수기초 가뭄 및 장마 또는 태풍 등에 대비하여 댐 운영의 이 치수 두 가지 목적을 달성하는데 참고가 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1767-1771
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• 2006

수자원 개발과 계획 및 최적의 관리를 위해서는 댐지점의 수자원부존량 평가가 선행되어야 하며, 이를 위해서는 장기간의 유출량(저수지 유입량) 자료계열의 획득이 필요하다. 장기유출은 저수지의 저수용량결정, 저수지관개용수의 이용, 갈수기의 이수계획수립, 하천유지용수량결정 등에 이용되며, 장기 수자원 계획을 수립하기 위해서는 장기유출량의 정확한 추정이 매우 중요한 사항이다. 특히 동절기에 보다 정확한 유출해석을 하기 위해서는 융설에 관한 사항을 고려가 필수적이다. 그러나 국내에서는 아직 융설에 관한 실험이나 수치모형에 대한 연구가 거의 없는 실정이며 모형의 매개변수 추정 및 검증을 위한 융설 자료를 측정하기에는 매우 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 비교적 지역적 영향을 적게 받는 개념적 융설모형과 유출모형을 결합하여 안동댐 유역에 적용하였다. 융설을 고려한 경우 융설 고려전보다 3월과 4월 사이의 유출 모의 결과가 크게 개선된 것으로 나타났다. 향후 수자원 계획 수립시 겨울철의 적설과 융설을 고려한 유출분석을 적용한다면 기후변화에 따른 수자원 확보의 불확실성이 크게 줄어들 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1254-1259
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• 2009

과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.361-372
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• 2016

Reliable long-term dam inflow prediction is necessary for efficient multi-purpose dam operation in changing climate. Since 2000s the teleconnection between global climate indices (e.g., ENSO) and local hydroclimate regimes have been widely recognized throughout the world. To date many hydrologists focus on predicting future hydrologic conditions using lag teleconnection between streamflow and climate indices. This study investigated the utility of teleconneciton for predicting dam inflow with 1-month lead time at Andong dam basin. To this end 40 global climate indices from NOAA were employed to identify potential predictors of dam inflow, areal averaged precipitation, temperature of Andong dam basin. This study compared three different approaches; 1) dam inflow prediction using SWAT model based on teleconneciton-based precipitation and temperature forecast (SWAT-Forecasted), 2) dam inflow prediction using teleconneciton between dam inflow and climate indices (CIR-Forecasted), and 3) dam inflow prediction based on the rank of current observation in the historical dam inflow (Rank-Observed). Our results demonstrated that CIR-Forecasted showed better predictability than the other approaches, except in December. This is because uncertainties attributed to temporal downscaling from monthly to daily for precipitation and temperature forecasts and hydrologic modeling using SWAT can be ignored from dam inflow forecast through CIR-Forecasted approach. This study indicates that 1-month lead dam inflow forecast based on teleconneciton could provide useful information on Andong dam operation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1135-1148
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• 2018

Previous studies on reservoir operation have been assumed that the climate in the future would be similar to that in the past. However, in the presence of climate non-stationarity, Robust Optimization (RO) which finds the feasible solutions under broader uncertainty is necessary. RO improves the existing optimization method by adding a robust term to the objective function that controls the uncertainty inherent due to input data instability. This study proposed Robust-SDP that combines Stochastic Dynamic Programming (SDP) and RO to estimate dam operation rules while coping with climate non-stationarity. The future inflow series that reflect climate non-stationarity were synthetically generated. We then evaluated the capacity of the dam operation rules obtained from the past inflow series based on six evaluation indicators and two decision support schemes. Although Robust-SDP was successful in reducing the incidence of extreme water scarcity events under climate non-stationarity, there was a trade-off between the number of extreme water scarcity events and the water scarcity ratio. Thus, it is proposed that decision-makers choose their optimal rules in reference to the evaluation results and decision support illustrations.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.4B
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• pp.383-392
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• 2008

It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established. Therefore, uncertainty analysis are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an unexpected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.22 no.3
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• pp.535-546
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• 2000

Juam lake is a major water resource for the industrial and agricultural activities as well as the resident life of Kwangju and Chonnam area. However, the water quality of the lake is getting worse due to a large quantity of pollutant inflowing to the lake. As a preliminary step in making the countermeasure to achieve the water quality goal of the lake. it is necessary to understand how the water quality of the lake will be in future. Several computer programs can be used to predict the water quality of lake. Each of these programs requires a number of input data such as hydrological and meteorological data. and the quantity of the pollutant inflowed. but some or most of the input data contain uncertainty. which eventually results in the uncertainty of prediction value (future level of water quality). Generally. the uncetainty stems from the lack of information available. the randomness of future situation. and the incomplete knowledge of expert. Thus. the purpose of this study is to present a method for representing the degree of the uncertainty contained in input data by applying fuzzy theory and incorporating it directly into the water quality modeling process. By using the method. the prediction on the future water quality level of Juam lake can be made that is more appropriate and realistic than the one made without taking uncertainty in account.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.9 no.1
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• pp.28-38
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• 2004

This study presents the result of uncertainty and sensitivity analysis of a pharmacokinetic model which describes the distribution and removal of benzene at each organ when an indivisual inhales indoor contaminated air with benzene originated from groundwater. The pharmacokinetic model simulates the distribution of benzene deposited in organs of human body through inhalation of contaminated indoor air as well as degradation-metabolism in liver. This study focused on the uncertainty problem induced from the use of the single values for blood flow, partition coefficient, degradation constant, volume, etc. of each organ which was due to a lack of knowledge about these parameters or their measurements. To solve this problem, uncertainty analysis on the pharmacokinetic model was conducted simultaneously which would help understanding the risk assessment associated with VOCs.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.4B
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• pp.221-232
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• 2012

In this study, the model enhancing the safety of reservoirs and reducing the downstream flood damage by reservoirs system operation during abnormal flood was developed. Linear programming was used for the optimal reservoirs system operation during an abnormal flood and fuzzy inference system was introduced to solve the uncertainty problem which is included in hydrological factors like inflow, water level and inflow variation of reservoir operation. The linear programming model determined the optimal reservoir system operation rules and could be used in situation where water demands varies rapidly during the abnormal flood events using fuzzy control technique. In this study, the optimal reservoirs system operation for Andong and Imha reservoirs located in the upper basin of Nakdong river was performed in order that the design flood discharge at Andong city would not be exceeded for the design flood of 100 year and PMF(Probable Maximum Flood). And the model that determines the release according to the downstream flow discharge, the reservoir storage, the inflow and the inflow variation of each reservoir was developed using the optimal system operation result and fuzzy control technique. The developed model consisted of 224 fuzzy rules according to the conditions of Andong reservoir, Imha reservoir and Andong city. And the release from each reservoir could be determined when the current data are used as input data through the developed GUI.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.421-421
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• 2023

하구담수호는 하천의 출구점이 해양과 만나는 곳에 방조제를 건설하고 이를 통해 형성되는 인공호수이다. 출구점에 위치한 지리적 특성은 많은 수자원을 확보할 수 있지만 유역에서 발생하는 모든 유입량 및 오염물질이 유입되어 홍수위험 및 수질악화가 문제점으로 제시되고 있다. 담수호의 관리수위는 배수갑문 운영에 기초가 되는 수위로 용수공급, 홍수위험도를 고려하여 산정한다. 하지만 기후변화로 인해 가뭄, 홍수의 위험성이 커지고 있으며, 이를 고려하여 관리수위의 산정이 필요하다. 로버스트 의사결정 기법은 기후변화의 불확실성 하에서의 정책 결정을 위해 제시된 개념으로 불확실한 미래상황에 대하여 최적이 아닌 여러상황의 준수한 결과를 보이는 방법을 선정해 예상치 못한 상황에도 대비할 수 있는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 담수호의 관리수위 산정을 위해 로버스트 의사결정 기법을 적용하였다. 관리수위 산정을 위해 미래 기후변화 시나리오는 CanESM5 GCM의 SSP1, 2, 3, 5 시나리오를 이용하였으며 담수호 관리수위는 기존 관리수위를 포함한 5개의 관리수위를 모의하였다. 각 시나리오에 따른 유입량, 호소수위 및 호소수질 변화를 모의하기위해 유역모형 HSPF와 호소모형인 EFDC-WASP 모형을 연계하여 활용하였다. 로버스트 의사결정 기법에 성능인자로는 신뢰도기반 이수, 치수, 수질지표를 활용하였으며, 결정인자으로 후회도를 활용하였다. 후회도는 로버스트의사 결정에서 널리 쓰이는 결정인자로 가장 좋은 성능인자와 그 대안의 성능인자의 차이를 의미한다. 최종적으로 최소의 최대 후회도를 갖는 시나리오를 1순위로 선정하였다.