• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1254-1258
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• 2008

본 연구에서는 대표적인 준분포 장기유출모형으로 널리 쓰이는 SWAT-K와 HSPF를 이용하여 충주댐유역을 대상으로 2000년부터 2006년까지의 총유출량 산정을 산정하고, 두 모형간의 총 유출량 차이를 분석하기 위해 증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 기저유출량 등 각 수문성분별 모의결과를 비교하고, 모형별 유출특성을 분석하였다. 모의기간 연평균 유출량은 SWAT-K는 관측치에 비해 약 2%과다, HSPF는 약 3% 과소하게 모의되었고 모형의 적용 타당성을 가늠할 수 있는 결정계수는 SWAT-K가 0.78, HSPF가 0.88로 나타났다. 수문성분별로 모의치를 비교한 결과 중간 유출은 SWAT-K가, 지하수유출은 HSPF가 크게 산정되는 등 수문성분별 크기에 차이를 드러냄에 따라, 각 모형에서 수문성분을 도출하는 구조의 차이와 계산과정 등의 상세한 비교분석이 필요한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.6
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• pp.81-87
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• 2010

In order to calculate the accurate runoff from a basin, nonlinearity in the relationship between rainfall and runoff has to be considered. Many runoff calculation models assume the linearity in the relationship or are too complicated to be analyzed. Therefore, the storage function method has been used in the prediction of flood because of the simplicity of the model. The storage function method has five parameters with related to the basin and rainfall characteristics which can be estimated by the empirical trial and error method. To optimize these parameters, regression method or optimization techniques such as genetic algorithm have been used, however, it is not easy to optimize them because of the complexity of the method. In this study, the metamodel is proposed to estimate those model parameters. The metamodel is the combination of artificial neural network and genetic algorithm. The model is consisted of two stages. In the first stage, an artificial neural network is constructed using the given rainfall-runoff relationship. In the second stage, the parameters of the storage function method are estimated using genetic algorithm and the trained artificial neural network. The proposed metamodel is applied in the Peong Chang River basin and the results are presented.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.2
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• pp.199-209
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• 2000

Recently, GSIS is introduced in the various fields. Especially in hydrology, the useful of GSIS is emphasized to analyze parameters, which are necessary for the analysis of watershed. In this paper, to estimate the direct runoff volume, I used the SCS-CN method which was useful to calculate direct runoff volume in a watershed that was not observed. But because SCS-CN method must treat a great number of spatial data, if we use the GSIS, we can treat numbers of the data easily. GSIS databases is constructed by using the data which is related to soil type, landuse. And runoff curve number was estimated by means of these databases in the study area. Also, the area of covered each subbasin rainfall gauge station was estimated by thiessen polygon network technique. The direct runoff volume was calculated by these subbasin area to the rainfall gauge station. I knew, from this study, that using GSIS, I can calculate parameters needed in direct runoff volume analysis, fast, exactly.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.4
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• pp.305-311
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• 2019

Recently, global climate change causes abnormal weather and disaster countermeasures do not provide sufficient defense and mitigation because they were established according to the historical climate condition. Repeated torrential rains, in particular, are causing damage even in the robust urban flood defense system. Therefore, in this study, the change of runoff considering the spatial distribution of rainfall and urban characteristics was analyzed. For rainfall concentrated in small catchment, rainfall in the watershed must be accurately measured. This study is based on the rainfall data observed with Automated Surface Observing System (ASOS) and Automatic Weather Stations (AWS) provided by the Seoul Meteorological Administration. Effluent from the pumping station was estimated using the EPA-SWMM model and compared and analyzed. Catchments with rainwater pumping station are small with large portion of impermeable areas. Thus, when the ASOS data where is located from from the chatchment, runoff is often calculated using rainfall data that is different from rainfall in the catchment. In this study, the difference between rainfall data observed in the AWS near the catchment and ASOS away from the catchment was calculated. It was found that accurate rainfall should be used to operate rainwater pumping stations or forecast urban flooding floods. In addition, the results of this study may be helpful for estimating design rainfall and runoff calculation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.720-724
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• 2005

본 연구에서는 빗물이용시설에 대한 수문학적 평가를 장기유출모형을 이용하여 수행하였다. 빗물이용시설의 특성에 잘 부합되고, 자료가 충분하지 않은 상황에 적절한 모형을 선택하여 10년간 장기유출모의시켰다. 유출모의된 자료를 이용하여 사용량, 저류량, 월류량, 손실량등을 계산할 수 있었으며, 그들에 대한 월별 특성 또한 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.358-358
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• 2012

최근 기후변화의 영향에 따라 강수량과 증발산량이 변하는 경향을 보이고 있으며, 그에 따라 유출량도 변하고 있다. 따라서 기후변화가 수자원에 미치는 영향도 커지고 있으며, 댐 유역의 유출량 산정은 홍수나 용수의 확보측면에서 중요시 되고 있다. 탱크모형은 일본의 Sugawara가 1961년 처음 개발한 모형으로 유역을 오리피스 유출공을 가진 저류형 수조의 조합으로 가정하여 유량을 산정하는 유출모형으로 매개변수가 많고, 이들을 시행착오로 결정해야 하기 때문에 숙련된 경험이 요구되는 단점이 있으나 계산법이 명확하고 수문현상을 잘 재현한다는 장점이 있다. 탱크에는 강수량, 유출량, 그리고 증발량과 같은 입력 자료가 필요하며, 정확한 실제 증발산량 값을 알기는 어렵기 때문에 물수지를 이용해 증발산량을 계산하여 사용하고 있지만 유출량 미계측 지역에서는 사용이 어렵다. 그러므로 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적 인자에 따라서 잠재증발량을 산정하여 탱크 모형의 입력 자료로 사용한다면, 유출량자료가 없는 유역에서도 탱크모형을 사용하여 유출량을 산정할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에서는 섬진강댐유역과 합천댐유역의 유출량 산정을 위해 잠재 증발산량 산정식(Penman, FAO P-M, Makkink, Preistley-Taylor, Hargreaves)을 적용하여 Tank 모형 매개변수들의 민감도분석을 수행하였다. 섬진강댐은 전북 임실군 강진면 옥정리와 정읍시 산내면 종성리 사이에 있으며, 유역면적은 $763km^2$, 댐 높이는 64m, 제방길이 344.2m 댐으로 매개변수 민감도 분석 적용기간은 1975년~1992년이다. 합천댐은 경상남도 합천군 대병면 회양리에 있는 댐으로 높이 96m, 길이 472m, 유역면적 $925km^2$의 다목적 댐이며, 매개변수 민감도 분석 적용기간은 1989년~1999년이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.576-580
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• 2010

NRCS의 유출곡선지수 산정법(CN; Runoff Curve Number method)은 유역내의 토지 이용 및 토지 피복, 토양특성, 수문학적 조건 등을 이용하여 총 강우량으로부터 유효 유출량을 계산하는 방법으로서 이론의 간편성과 적용성으로 인하여 여러 분야에 적용되고 있다. 그러나, 유출곡선지수의 특성상 지역적인 특성에 따라 차이가 발생할 수 밖에 없음에도 국내에서는 대부분 미국 NEH(National Engineering Handbook)에서 제시한 기준을 이용하고 있는 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 국내 유역의 강우-유출 특성을 반영한 유출곡선지수를 산정하고 강우에 따른 직접 유출량을 모의하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 보청천 유역의 관측 강우-유출 자료에 Hawkins et al(1993)등이 제시한 점근 유출곡선지수방법을 적용하고 이를 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제시한 값과 비교하였다. 또한 유역의 대표 유출곡선지수에 대한 회귀식을 유도하고 이를 이용하여 보청천 유역의 하계 유출을 모의하고 그 결과를 비교 분석 하였다. 연구결과 대표 유출곡선지수식을 이용한 유역의 직접유출 모의결과가 단일 유출곡선지수시의 모의결과보다 더 우수한 결과를 나타내었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.9 s.158
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• pp.791-800
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• 2005

An ILLUDAS-NPS model was developed which is able to compute pollutant loadings and the concentrations of water quality constituents. This model is based on the existing ILLUDAS model, and added for use in the water quality analysis process during dry and rainy periods. For dry period, the specifications of coefficients for discharge and water quality were used. During rainfall, we used the daily pollutant accumulation method and the washoff equation for computing water quality each time. According to the results of verification, the ILLUDAS-NPS model provides generally similar outputs with the measured data on total loadings, peak concentration and time of peak concentration for three rainfall events in the Hong-je Basin. In comparison with the SWMM and STORM models, it was shown that there is little difference between ILLUDAS-NPS and SWMM.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.167-170
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• 2005

충주댐 상${\cdot}$하류 하천 주요 지점의 수위-유량 상관관계를 분석하기 위하여 2004년 3월부터 12월까지 266일간 4개 수위국 지점을 대상으로 현지조사 및 하천측량을 실시하고, 홍수기 및 평${\cdot}$갈수기에 유량측정을 실시하여 수위-유량 관계식을 유도하였으며, 이를 바탕으로 유출량산정과 유황분석을 실시하였다. 평${\cdot}$갈수기 신뢰성 있는 수위-유량 관계곡선을 유도하기 위하여 실시간으로 관측되는 수위를 확인(www.wamis.go.kr)하여 측정지점의 수위를 균형있게 분포되도록 하여 신뢰도 향상을 기할 수 있었다. 2004년 홍수기, 평갈수기에 측정한 수위-유량성과를 이용하여 수위-유량관계식을 홍수기, 평갈수기로 나누어 유도하였으며, 표준편차와 상관계수를 검토한 결과 대체로 이차식 형과 지수식 형에 의한 계산치가 실측치에 근접하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 작성한 수위-유랑관계식의 신뢰성 검증을 하기 위하여 2004년 7월 11일에서 7월 20일까지의 홍수시의 시간별 유출량자료와 2003년 11월 1일에서 2004년 10월 31일까지의 일별 유출량자료를 분석한 결과, 각 수위표지점의 첨두유량과 유출율 관계를 댐유입량 자료과 비교 검토하여 또한 HEC-RAS를 이용하여 수면형을 계산하여 수위-유량 관계식의 신뢰도가 높은 것을 확인할 수 있었다.