Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1350-1354
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2010
SWAT 모형에서는 토양수량을 고려하여 유출곡선지수법에 따라 지표유출량과 침투량을 계산하고, 계산된 침투량이 토양수대가 받을 수 있는 최대용량인 토양수 최대보수용량(soil water capacity)을 초과할 경우에는 그 초과분을 강제적으로 토양수량에 더해지도록 처리하고 있다. 즉, 초과침투량이 연직 아래로만 유입되는 것으로 간주하고 있다. 이러한 방식은 경사가 매우 완만한 경우에는 적합하다고 할 수 있으나, 국내 유역에서와 같이 비교적 유역 경사가 급한 경우에는 지표유출량이 작게 계산될 수 있으며 특히 집중호우시 강우에 대한 유출 응답이 둔감하게 모의되어 홍수기 큰 강우로 인해 급격하게 증가하는 유출량을 잘 모사하지 못하게 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 홍수기 큰 강우에 대해서 유출량이 민감하게 반응할 수 있도록 초과침투량 재분배 모듈($\underline{R}$edistributing $\underline{EX}$cessive $\underline{INF}$iltration module, 이하 SWAT-REXINF)을 개발하였다. 이 모듈은 토양층의 보수능을 초과하는 침투량 처리 방식을 개선한 것으로 지표유출의 집중시간과 토양수의 침루 유하시간의 상대적인 크기에 따라 초과침투량을 분배하여 지표유출량과 침투량에 할당하는 방식을 취하고 있다. 개발 모듈 SWAT-REXINF을 기 개발한 시간가중평균 유출곡선지수법에 의한 지표유출계산법과 접합-분리 방식의 토양층 구조화 기법 등의 유출계산 개선 기법과 접목하여 그 효과를 충주댐 유역에 대해 분석하였다. 시간가중평균 유출곡선지수법에 의한 지표유출계산법과 접합-분리 방식의 토양층 구조화 기법 등 다른 유출 개선 기법과 혼용하여 적용할 경우에는 지표유출량이 약 2배 증가, 첨두유량은 20~50% 증가하는 등 개선 효과가 매우 크게 나타났다. 모형 개선으로 인해서 강우량에 대한 유출량의 응답 민감도를 증가시켜 유출수문곡선의 증감을 보다 용이하게 모의할 수 있고 정확도 또한 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.271-271
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2018
그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Units)는 그래픽 처리에 특화된 수많은 산술논리연산자 (ALU: Arithmetic Logic Unit)와 이에 관련된 인스트럭션Instruction)으로 인해 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Units) 보다 훨씬 빠른 계산 처리를 수행할 수 있다. 최근에는 FORTRAN에 의해 구현된 많은 수치모형들이 현실적인 모델링 방법의 발달로 인해 더 많은 계산량과 계산시간을 필요로 한다. 이 연구에서는 GPU 상의 범용 계산GPGPU : General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 기반 운동파 강우유출모형(Kinematic Wave Rainfall-Runoff Model)이 CUDA(Compute Unified Device Architecture) FORTRAN을 사용하여 구현되었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형의 계산 결과는 검증된 CPU 기반 운동파 강우유출모형의 계산 결과와 비교하여 검증되었으며, 잘 일치함을 보여 주었다. CUDA FORTRAN 운동파 강우유출모형은 CPU 기반 모형에 비해 약 20 배 더 빠른 계산 시간을 보였다. 또한 계산 영역이 커짐에 따라 CPU 버전에 비해 CUDA FORTRAN 버전의 계산 효율이 향상되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1346-1350
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2009
SWAT 모형에서는 중간유출, 침루, 토양 증발, 식물에 의한 증산 등의 수문과정을 모사하기 위해서 토양 수대를 토양의 물리적 특성에 따라 몇 개의 층으로 구분하고, 각 층별로 순차적으로 각 성분량을 계산한다. 이 때 지표유출로 인한 영양물질 이송이 기작되는 영역을 설정하기 위해서 사용자가 입력한 첫 번째 토양층을 강제적으로 둘로 구분하여 상부 10mm의 새로운 토양층이 자동 생성되도록 알고리즘화되어 있다. 그러나, 동일한 토양 특성을 가진 층을 임의적으로 둘로 구분하는 것은 토양 물리적 관점에서 보면 적절하지 않으며, 또한 생성된 매우 얇은 상부 10 mm 토양층으로 인해서 포장용수량을 초과하는 과잉수가 커서 경사가 급한 유역이나 토양층의 투수성이 매우 큰 지역에 모형을 적용할 경우에는 중간유출량이 비현실적으로 크게 계산되는 문제를 수반한다. 따라서 본 연구에서는 중간유출이 크게 계산되는 문제점을 해결하고 토양층내의 수분 거동을 보다 현실적으로 모사하기 위해서 합체-분리 (combining-partitioning) 방식의 토양층 구조화 기법을 고안하고 SWAT의 지표하 유출 계산 모듈에 새롭게 추가하였다. 모형 개선이 수문 및 수질 성분 모의에 미치는 영향을 평가하기 위해서 충주댐 상류유역을 대상으로 모델링을 수행하고 상대비교를 한 결과, 토양수분, 중간 및 지하수유출, 인 순환에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.334-339
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2005
유역에서 발생하는 토양침식의 경우 하천과 가까운 거리에 있는 토사는 하천으로 유입될 가능성이 크지만 하천으로부터 멀리 떨어진 토사는 강우에 의해 하천으로 이송되는 양이 줄어든다. 따라서 유역에서 발생되는 토사량중 하천으로의 유사유출량을 계산해 낼 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유역에서의 토양침식량을 계산하고 강우시 유출되어 하천으로 유입되는 유사유출량을 예측하여 하천의 유사유출량을 분석하는 것이다. 하천의 유사유출량을 분석하는 방법은 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 RUSLE와 GRID를 이용하여 토양침식량을 계산하고, 유역침식량과 유사전달비 방법을 이용하여 유사유출량을 산정하였다. GIS를 이용하여 유역의 DEM자료와 경사도, 토양도, 토지이용도를 구축하여 RUSLE의 입력자료로 사용하였다. 연구대상지역은 광주광역시에 있는 영산강상류 유역을 선정하였다. 본 연구에서 산정된 하천으로의 유사유출량은 유역과 하천관리의 기본적인 사항이며 댐이나 하도의 계획, 설계, 관리, 재해영향평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.202-202
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2018
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.5
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pp.47-54
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1996
본 연구에서는 지표면유출과 중간유출의 수문학적과정을 함께 모의발생 시키는 합성 유역모델이 제시되었다. 본 모델은 디지털지형모델과 상호 연결되도록 하였으며 지형이 복잡한 지역에서도 유출이 시간과 공간적으로 누가계산되어 이 분야의 조사연구에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 본모델을 이용 유역의 불투수층 위에 분포해있는 토양의 중간계층과 토양수분의 계산 및 침투/용탈의 과정을 모의 발생시킬 수 있다.
해저면에 설치되 있는 기름 송유관에 손상이 생겨, 송유관 내부에 흐르는 기름이 유출 될경우 엄청난 환경오염 및 재난을 발생시킨다. 해저 송유관 손상에 의한 기름유출 원인은 여러가지 경우에 기인한다. 선박의 바닥이 해저면에 끌려 해저 송유관을 손상시키는 경우, 선박의 엥커에 의해 손상되는 경우, 지진에 의해 좌굴되는 경우, 자유 경간 (Free span)에 의해 좌굴 되는 경우, 송유관 수리 시 사고로 인한 유출, 송유관의 부식에 기인한 유출 등으로 나누어 질 수 있다. 어떠한 경우이든 해저 파이프 손상시, 유출된 기름의 양을 예측하고 그에 따른 적절한 대비가 필요하다. 본 논문에서는 1차 유출 및 2차 유출을 정의하여 각각의 경우에 유출량 해석 이론을 소개하였다. 또한 이 이론을 실제 경우에 응용하여 해저 송유관 손상에 의해 방출되는 기름량을 손상면적에 따라 계산하였고, 최대 유출량 산출 법을 적용하여 손상 위치에 따른 부분별 유출량 계산법을 소개하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.759-763
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2010
본 연구는 격자기반의 지표면 유출 및 도시 유역 우수관거 유출해석모형으로서 유역을 관거 유입구를 기준으로 다수의 소유역들로 구분하고 각 소유역내 지표면 흐름을 비선형저류방정식으로 표현하여 유출량을 산정하는 방법 및 유역을 일정한 크기의 격자로 분할한 상태에서 각 격자의 유입 유출을 계산함으로써 주어진 시간 간격별로 유역 전체에 대한 물수지를 파악하는 격자 물수지식을 이용하는 방법을 결합하여 도시유역의 지표면 유출량을 산정하기 위한 격자기반의 분포형 지표면 유출해석 모형을 개발하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 즉, 본 연구에서 개발한 유출모형은 지표면 유출의 메카니즘을 비선형저류방정식으로 표현한다는 점에서 SWMM의 방법을, 격자기반으로 유출량을 계산 추적한다는 것이다. 또한 도시지역의 침수형태 및 원인을 파악함과 동시에 기존의 도시유출 해석모형을 일부 수정 및 보완하여 집중호우발생시의 지표이동류 흐름, 폐합형 우수관거, 하류부의 배수영향 등을 고려한 우수관거 유출모델을 개발하였다. 본 모형을 이용하여 가상 및 실제 유역에 대한 유출모의를 수행함으로써 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시하는 격자기반 도시유출해석모형은 대상유역을 일정한 크기의 격자로 구성하고 개개의 격자마다 유출해석을 위한 지형정보와 수문정보를 입력하여 격자별 유출량을 계산 추적함으로써 유역의 임의의 위치에서의 유출량, 유출심의 시간적 변화와 공간적인 분포를 모의할 수 있다. 가상 및 실제 유역에 대한 유출해석을 통하여 본 연구에서 개발한 모형은 이동강우나 국지적인 집중호우 등 시공간적으로 변하는 수문 특성을 반영할 수 있고, 폐합형 우수관망 해석 및 하류부 배수효과를 검토하여 도시유역의 홍수방재관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.299-299
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2016
미농무성에서 개발된 유역수문모형 SWAT을 국내유역에 적용할 경우 일반적으로 일단위 유출 수문곡선의 첨두부가 관측치에 비해 과소하게 모의되는 경향이 있다. 본 연구에서는 이러한 원인에 대해서 고찰하고, 첨두부가 작게 모의되는 문제를 해결하기 위해서 지표유출의 지체와 관련된 서브루틴을 개선하였다. SWAT 모형에서는 지표유출의 지체는 운동파 집중시간(kinematic wave time of concentration)을 변수로 하는 지수형 감쇠함수를 사용하고 있다. 그러나 집중시간 계산식에서 지표유출에 기여하는 초과우량을 6.35mm/hr로 작은 고정값으로 가정하고 있어 큰 호우가 발생한 경우에도 집중시간이 길게 계산되는 구조를 가지고 있다. 이로 인해 지표유출의 지체 효과가 커서 첨두유량이 과소하게 산정되는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 집중시간 계산시 고정값 6.35mm/hr 대신에 일 단위로 모의된 지표유출 발생량이 입력되도록 알고리즘을 수정하였다. 이 방법은 지표유출량의 크기에 따라 집중시간을 가변적으로 산정되게 함으로써 수문곡선의 첨두부를 보다 유연하게 구현할 수 있는 장점이 있다. 모형의 개선 효과를 평가하기 위해서 충주댐 상류유역을 대상으로 개선 전, 후의 일 단위 유출수문곡선의 첨두부를 비교하였으며, 그 결과 큰 홍수가 발생한 기간의 첨두유량이 10 % 이상 증가하는 것으로 분석되었다.
This study performs a daily long-term runoff analysis for 30 years to forecast medium- and long-term probabilistic reservoir inflows on the Soyang River basin. Snowmelt is computed by Anderson's temperature index snowmelt model and potenetial evaporation is estimated by Penman-combination method to produce input data for a rainfall-runoff model. A semi-distributed TOPMODEL which is composed of hydrologic rainfall-runoff process on the headwater-catchment scale based on the original TOPMODEL and a hydraulic flow routing model to route the catchment outflows using by kinematic wave scheme is used in this study It can be observed that the time variations of the computed snowmelt and potential evaporation are well agreed with indirect observed data such as maximum snow depth and small pan evaporation. Model parameters are calibrated with low-flow(1979), medium-flow(1999), and high-flow(1990) rainfall-runoff events. In the model evaluation, relative volumetric error and correlation coefficient between observed and computed flows are computed to 5.64% and 0.91, respectively. Also, the relative volumetric errors decrease to 17% and 4% during March and April with or without the snowmelt model. It is concluded that the semi-distributed TOPMODEL has well performance and the snowmelt effects for the long-term runoff computation are important on the study area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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