• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.38-38
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• 2017

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위한 강우특성과 1차원 유출모형의 유출특성 및 월류특성 자료를 이용한 침수면적의 정확도를 다양한 호우사상을 적용하여 분석하였다. 국내에서 침수 취약지역 예측을 위해서 강우-유출모형의 유출량 예측 즉 홍수추적을 중심으로 이루어지고 있는 실정이다. 기존 모형이 홍수추적을 중심으로 이루어진 것은 대유역의 경우에 XP-SWMM 모형과 같은 정밀모형을 이용할 경우 긴 모의시간으로 인하여 예경보 발령을 위한 골든타임 확보가 어려우며, 홍수량 예측을 통하여 예측된 침수피해에 대한 정밀도 확보가 어렵기 때문에 실제 상황에 적용하기 어려운 문제점이 발생하고 있다. 컴퓨터 하드웨어의 발전에 따른 연산속도의 증가와 빅데이터 처리기술을 발전에 따라서 10년 전과 비교하여 2차원 침수면적 예측시간이 단축되기는 하였지만, 실제 침수면적 예측에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 모의시간이 짧은 1차원 강우-유출모형, 1차원 도시유출모형을 이용한 침수면적 예측방법에 대하여 연구하였다. 홍수피해 예측을 위하여 다양한 수문학적 인자의 영향 분석을 위해서 XP-SWMM 모형의 다양한 형태의 강우입력자료에 따른 1차원 유출 모의결과와 2차원 지표류 모의결과를 이용하여, 2차원 침수면적 예측결과를 추정하기 위한 수문학적 인자의 적용방법에 대하여 분석하였다. 모의시간이 짧은 강우-유출모형과 1차원 도시유출모형을 이용하여 도출한 수문학적 인자를 이용한 침수면적의 추정방법을 분석을 비교분석함으로써 침수면적 예측 시스템 구축방안에 대하여 구체적인 수문학적 인자들 생성을 위한 단계적 모형 적용방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.590-590
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• 2015

본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1410-1414
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• 2010

최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.316-316
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• 2018

전 세계적으로 다양한 기후변화로 인해 홍수나 가뭄이 자주 발생하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 하천관리가 필요하며 효율적인 하천관리를 위해서는 직접유출뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다. 건기 및 청천시의 하천유량의 대부분을 구성하는 기저유출은 하천의 건천화와 가뭄 등을 해결하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 땅 속을 이동하는 기저유출의 특성상 정확한 측정이 어려워 직접유출에 비해 제한적으로 연구가 수행되어왔다. 특히 유역의 토지이용변화와 기후변화에 따른 기저유출 변화 특성에 대한 연구는 더욱 미비하다. 따라서 본 연구에서는 토지이용변화를 평가한 후 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화와 토지이용 변화에 따른 기저유출 특성을 분석하고자 한다. 우선적으로 갑천 유역에서의 유출량 모의를 위해 장기간 유역단위 유출 및 수질 모의가 가능한 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량은 자동보정모듈인 SWAT-CUP을 통해 검 보정을 수행하였다. 그리고 토지이용과 토지이용변화 요소간의 관계를 정량화하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S모델을 통해 미래 토지이용변화 자료를 구축하여 SWAT모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오를 SWAT모델 내 기상 입력자료로 사용하였다. 최종적으로 모의 된 미래 유출량은 직접유출과 기저유출 분리가 가능한 WHAT 시스템의 입력자료로 사용하여 미래 토지이용변화와 기후변화를 고려한 기저유출량을 분석하였다. CLUE-S모델을 이용하여 미래 토지이용변화를 예측한 결과 Kappa 값이 0.5 이상으로 미래의 토지이용을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 SWAT모델을 통해 모의된 유출량 검 보정 결과 $R^2$와 NSE가 0.7 이상이므로 모델이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 판단된다. 미래 토지이용변화와 기후변화가 적용된 SWAT모델을 통해 모의된 유출량을 WHAT 시스템에 적용하여 미래 기저유출을 분석한 결과 도시의 증가, 농지의 감소 그리고 미래 극한사상에 따른 첨두유출량의 증가로 인해 전반적으로 직접유출은 증가하고 기저유출은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 도시화 및 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천관리 방안을 수립하는데 방향을 제시 할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.12 s.161
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• pp.1061-1072
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• 2005

A hydrological grey model is developed to forecast short-term river runoff from the Naju watershed located at upstream of the Youngsan estuary dam in Korea. The runoff of the Naju watershed is measured in real time at the Naju streamflow gauge station, which is a key station for forecasting the upstream inflow and operating the gates of the estuary dam in flood period. The model's governing equation is formulated on the basis of the grey system theory. The model parameters are reparameterized in combination with the grey system parameters and estimated with the annealing-simplex method In conjunction with an objective function, HMLE. To forecast accurately runoff, the fifth order differential equation was adopted as the governing equation of the model in consideration of the statistic values between the observed and forecast runoff. In calibration, RMSE values between the observed and simulated runoff of two and six Hours ahead using the model range from 3.1 to 290.5 $m^{3}/s,\;R^2$ values range from 0.909 to 0.999. In verification, RMSE values range from 26.4 to 147.4 $m^{3}/s,\;R^2$ values range from 0.940 to 0.998, compared to the observed data. In forecasting runoff in real time, the relative error values with lead-time and river stage range from -23.4 to $14.3\%$ and increase as the lead time increases. The results in this study demonstrate that the proposed model can reasonably and efficiently forecast runoff for one to six Hours ahead.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1089-1092
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• 2009

유역유출 상황 모듈은 금강수계의 강우-유출 예측 시스템에 의해 모의된 소유역 및 지점에 대한 유출량과 관측유출량 및 강우량에 대한 상호관계를 물관리를 위한 운영자의 의사결정 보조 도구로 활용하고자 한다. 유역유출 상황 모듈은 하천현황, 강우, 유출, 용수부분으로 구분하여 소유역 및 지점별 면적 강우량과 유출량에 관한 분석으로 구성되어 있다. 유역유출 상황 모듈의 기본 요소는 강우량과 유출량의 분석을 위해 사용된 지표인 강우비와 유출비로 하였다. 이들 지표는 해당월평년과 해당월에 대한 값의 비로 하였다. 강우비와 유출비의 변화에 의해 소유역 및 지점의 유출상황을 판단할 수 있으며 이에 따른 의사결정에 도움이 될것으로 판단된다. 유역유출 상황 모듈의 최종적인 목적은 현재 한국수자원공사 수자원연구원에서 생산중인 유출월보의 콘텐츠인 용수이용량, 월별유출량, 지점별 강우-유출 현황을 원활하게 생산 할 수 있도록 지원하는 것이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.405-414
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• 2011

The adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) which had a success for time series prediction and system control was applied for modeling the hourly runoff in the Gapcheon watershed. The ANFIS used the antecedent rainfall and runoff as the input. The ANFIS was trained by varying the various simulation factors such as mean areal rainfall estimation, the number of input variables, the type of membership function and the number of membership function. The root mean square error (RMSE), mean peak runoff error (PE), and mean peak time error (TE) were used for validating the ANFIS simulation. The ANFIS predicted runoff was in good agreement with the measured runoff and the applicability of ANFIS for modelling the hourly runoff appeared to be good. The forecasting ability of ANFIS up to the maximum 8 lead hour was investigated by applying the different input structure to ANFIS model. The accuracy of ANFIS for predicting the hourly runoff was reduced as the forecasting lead hours increased. The long-term predictability of ANFIS for forecasting the hourly runoff at longer lead hours appeared to be limited. The ANFIS might be useful for modeling the hourly runoff and has an advantage over the physically based models because the model construction of ANFIS based on only input and output data is relatively simple.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.