• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.373-380
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• 2016

The NRCS-CN (Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method has been practically applied for estimating the effective precipitation. However, there are no criteria which reflect the geographic characteristics of Korea having more than 70% of mountainous and rice paddy areas, leading to significant errors in runoff calculation. Thus, it is required to estimate the runoff curve number considered Korea land use classification, however there are practical difficulties to conduct the accurate research and experimentation. In this study, after selecting target areas (urban, agriculture, forest), we performed the runoff analysis to redetermine CN values for the selected basins. To do this, curve numbers for soil type A were estimated using genetic algorithm, and then curve numbers for soil type (B, C, D) were estimated using CN aligner equation. Comparing the initial curve numbers with the estimated curve numbers, it was observed that the slightly differences at Chunwang(0), Choonyang(-1), Janggi(-3). Through the above process, this study proposed new curve numbers to reflect observed rainfall-runoff.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.284-287
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• 2003

영상레이더 SAR (Synthetic Aperture Radar)를 이용한 레이더 interferometry (InSAR) 기술은 지난 1990년대 동안 지표의 고도 정보 추출 및 지진, 화산, 빙하, 지반침하 등에 의한 표면산란체의 미세한 변위와 대기층과 관련된 연구 등 많은 분야에 응용되어 왔다[1][2][3]. 지반침하는 세계 여러 곳에서 발생하고 있으며, 대표적인 침하의 원인으로는 지진 및 화산, 지하 시설물의 건설, 폐광산의 공동, 그리고 지하수 유출 등이 있다. (중략)

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.5
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• pp.147-155
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• 1993

An urban runoff model is proposed in this study, which is composed of a surface runoff model and a channel routing model. ILLUDAS is selected as the best fit model for the surface runoff computation, and the dynamic wave model using weighted four-point implicit finite difference scheme is used to perform the channel routing. The 3rd Seongbook bridge basin located in Seoul is selected as the test basin for the proposed model, and the rainfall-runoff data are collected to calibrate and verify the urban runoff model. The computed results by this model showed the fair accuracy when compared with the observed hydrographs. So the model proposed in this study could be used to compute the urban river flow as well as the outflow from the urban drainage area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.570-570
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• 2016

홍수해석을 위해서는 DEM, 토지피복도, 토양도 등을 이용해서 대상 유역의 수문지형학적 매개변수를 도출해야 한다. 이때 북한과 같은 비접근 지역이나, 지상 관측에 의한 자료가 부족한 해외 지역에 대한 유출해석을 위해서는 대상 지역에 대한 상세한 자료를 얻기 어려우므로, 위성영상이나 전지구 데이터베이스 등과 같은 글로벌 자료를 이용하는 것이 대안이 될 수 있다. 글로벌 지형공간 자료로는 ASTER GDEM과 같은 DEM, Global Map과 같은 토지피복도, HWSD(Harmonized World Soil Database)와 같은 토양도를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이 중 HWSD의 적용성을 평가하였다. HWSD는 UN FAO(Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토지이용변경 프로그램에 따른 지도와 지역 및 국가 토양데이터베이스를 조합해서 만들어 졌으며, 30 arc-second(약 1km)의 해상도를 가진다. 유출해석은 물리적 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하였으며, 낙동강 수계의 향석 수위관측소 유역을 대상으로 2008년과 2009년에 발생한 2개의 수문사상을 이용하여 연구를 진행하였다. 토양도를 제외한 자료(DEM, 토지피복도 등)는 모두 국내에서 구축된 자료를 이용하였다. 우리나라의 정밀토양도를 이용해서 보정된 모형(매개변수)에 HWSD 자료를 적용한 유출해석 결과, 두 사상에서 모두 유량이 크게 모의되었다. 이는 HWSD에서는 유역 전체가 양토(수리전도도 0.34cm/h)로 정밀토양도(향석 유역 평균 수리전도도 1.07cm/h)에 비해 약 1/3의 수리전도도 값을 가지고, 정밀토양도를 적용한 경우의 평균 토양심은 70cm이지만 HWSD에서는 37cm로 상대적으로 작기 때문에 토양 침투량은 작아지고, 유출량이 크게 계산되는 것으로 판단된다. HWSD를 이용한 모형 보정에서는 토양 수리전도도와 토양심 매개변수를 중심으로 보정하였으며, 그 결과 관측 유량을 잘 재현할 수 있었다. 위성영상을 이용해서 구축되는 토지피복도와는 달리, 토양정보는 원시 자료가 구축된 지역에 따라서 구축방법, 정확도 등에서 크게 차이가 날 수 있다. 그러므로 글로벌 자료를 이용한 유출해석에서는 토양 자료의 적용 및 이와 관련된 매개변수의 주의가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.4
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• pp.79-87
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• 2007

The interchanges of urban freeways have many problems with traffic operation due to high off-ramp flows and frequent congestion at adjacent intersections. The flow exiting from off-ramps is affected by the operational status and traffic volume conditions of the nearest signalized intersection. As a result, off-ramp flow cannot exit and the queue backs up the freeway mainline when queues from the signalized intersection form up to the junction of the off-ramp and street. The spacing between an off-ramp and an adjacent intersection is likely to determine the traffic conditions at the adjacent intersection. However, the current design guidelines do not consider such a factor. This study is to develop a model calculating the spacing between off-ramps and adjacent intersections considering the signal, traffic, and road conditions. The variables affecting the model in this study are effective green time (g/C), volume-capacity ratio (v/c), the number of lanes, and off-ramp volume. Various scenarios are designed to represent the effects of the variables and the road networks are constructed using VISSIM, which is a common traffic micro-simulation software package. The queue length is derived from VISSIM and this length is considered as the recommended spacing between the off-ramp and the adjacent intersection. Through the simulation analysis, regression models are developed to calculate the queue length reflecting the various conditions such as signals, traffic, and road configurations. The developed model can be used to create road design guidelines to determine the location of off-ramps in the planning stage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.881-881
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• 2012

낙동강유역에는 4대강 사업으로 8개의 보가 낙동강 본류에 새롭게 설치되었으며, 따라서 상류로부터 유입되는 유사가 보상류에 퇴적되어 하천제방이나 하천구조물의 안전을 위협할 수 있다. 또한 홍수시에는 농경지의 매몰과 저수지의 퇴적현상이 발생하는 등 유역유사에 의한 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 강우로부터 유출되는 유사는 강우사상에 따라 빠르게 변할 수 있으나 수체에 즉각적인 영향을 유발하지 않을 경우 만성적인 특성으로 인해 침전물을 계속 이동시키며 축적되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 문제를 사전에 예측하고 낙동강유역에 대한 유역유사관리 대책마련을 마련하기 위해 유역유출과 유사의 이송 및 퇴적양상을 분석하여 유역관리를 위한 자료를 구축할 필요가 있다. 이러한 기초자료 분석을 위해 활용되는 유역모형 중 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 장기간 유역 유출로 인한 유사 모의를 수행하는데 가장 많이 활용되는 모형이며, 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)의 Jeff Amold 등에 의해 개발된 모형이다. SWAT 모형은 장기유출 및 유사 발생에 대한 시 공간적 변화를 모의하는 모형으로 넓은 범위의 유역에 대해 일단위 모의 간격으로 최대 100년까지 모의가 가능한 장기유역 모의에 최적화된 모형이다. 본 논문에서는 SWAT 모형을 이용하여 낙동강유역의 장기 유역 유출 및 유사 모의를 수행하기위해 2004년에서 2009년까지의 유출량 자료와 유량-유사량관계곡선 등을 이용하여 본류 및 지류 유출구 주요지점에 대해 검보정을 수행하고자 한다. 모의의 정확도 향상을 위해 안동댐, 임하댐, 영천댐, 합천댐, 남강댐, 밀양댐 및 낙동강 본류 등 총 7개 유역으로 구분하여 SWAT 모형을 구축하였으며, 각 유역별로 유출량과 유사량에 대하여 각각 보정 및 검증을 수행하였다. 낙동강 본류유역 총 7개의 댐 방류량자료와 20개의 대형하수종말처리장 방류량자료를 이용한 낙동강유역의 유출량 보정 및 검증 결과, 모의치가 실측치를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 또한 총 11개 지점의 수위관측소에 대해 유사량 측정 성과를 이용한 유사량 보정 및 검증 결과, 강우시 유사량 모의값은 유출량-유사량관계곡선 식을 잘 반영하였으나, 비강우시에는 모의값이 관계곡선 식의 결과값보다 대체적으로 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.106-106
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• 2020

물 이용 측면에서 유출해석은 강수, 증발산, 침투, 유출 등 물 순환의 핵심이다. 또 기상자료는 증발산량을 산정하는데 꼭 필요하다. 그러나 해외 수자원 사업에서 기상자료가 없어 곤란을 겪는 경우가 많다. 여기서, NASA POWER에서 전지구 0.5° 격자로 제공하는 위성기반의 일 기상자료를 이용한 증발산량과, 지상의 기상자료를 이용한 증발산량을, 각각 일 유출 모형에 적용한 결과를 비교하였다. 유역면적 4,134 ㎢인 대청댐 유역에 1984년부터 2001년까지 일별 유입량을 모의하고 관측 유입량과 비교하고, R², RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 지상의 기상관측소는 위도 36.21°, 경도 127.34°인 대전 관측소를, 위성자료는 대전 지점과 동일한 위치의 경위도의 기상자료를 적용하였고, 일 증발산량은 Penman-Monteith 방법으로, 일 유출량은 ONE 모형에 의해 모의하였다. 강수량을 대청댐 유역 면적강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.1 mm, 일 최대 82.9 mm, 유출률 56.1%(관측은 연 강수량 1,191.3 mm, 연 유입량 668.3 mm, 일 최대 87.0 mm, 유출률 56.1%)로 나타났고, R² 0.805, RMSE 2.425, NSE 0.802였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.4 mm, 일 최대 83.7 mm, 유출률 57.8%로 나타났고, R² 0.803, RMSE 2.431, NSE 0.801였다. 또한, 강수량을 위성 제공의 강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 718.0 mm, 일 최대 97.7 mm, 유출률 56.7%(관측은 연 강수량 1,265.3 mm, 유출률 52.8%)로 나타났고, R² 0.582, RMSE 3.524, NSE 0.581였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 741.5 mm, 일 최대 99.0 mm, 유출률 58.6%로 나타났고, R² 0.578, RMSE 3.541, NSE 0.577였다. 결과적으로 위성 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하여 일 유출해석에 적용한 결과는 지상 기상자료를 이용한 경우와 거의 같은 값을 나타내, NASA POWER가 제공한 기상자료의 활용성은 매우 높게 나타났다. 그러나 위성 제공 강수량의 활용은 R², RMSE, NSE 등의 지표가 낮게 나타나, 신중하게 검토되어야 할 것으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.345-351
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• 2008

미래의 기후변화 영향평가에 있어 전지구모형(General Circulation Model)은 가장 중요한 자료 중 하나이다. 즉, 온실가스 방출(emission) 시나리오에 기초한 전지구모형의 모의결과를 이용하면 미래 수자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 미래 수자원은 방출 시나리오, 상세화(downscaling) 기법, 강우-유출모형, 전지구모형의 종류에 따라 크게 달라질 수 있어 매우 큰 불확실성(uncertainty)을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 줄이는 방법 중 하나로 전지구모형의 모의능력에 따라 가중치(weight)를 부여하고 결합(combining)하는 multi-model 앙상블(ensemble) 기법이 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 우선 기후변화 영향평가를 위하여 국내에서 사용가능한 전지구모형을 조사하고 그 중CCSM3, CSRIO, ECHAM4, GFDL, MIRCO를 선택하였다. 한강 충주댐 유역에 대하여 과거($1980{\sim}1999$년)와 미래($2030{\sim}2049$년) 기간에 대하여 전지구모형의 기후정보를 간단한 선형보간법을 이용하여 상세화하였다. 다음으로 multi-model 앙상블 기법을 조사하였다. 본 연구에서는 Giorgi et al.(2002)이 제안한 Reliability Ensemble Average(REA) 기법을 적용하여 선형보간법으로 상세화한 전지구모형의 모의결과에 가중치를 주어 불확실성을 줄이는 연구를 수행하였다. 특히 REA를 구성하는 식 중 모형의 편차(bias) 뿐만 아니라 분산(variance)까지 고려함으로서 이를 개선하는 Modified-REA를 제안하였다. 제안한 방안을 이용하여 결합한 전지구모형의 모의결과가 기존 REA의 결과보다 기후정보의 불확실성을 더 줄일 수 있는 것으로 나타났다.