• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.749-754
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• 2005

본 연구에서는 한 개의 침투 조절 요소, 두 개의 직렬탱크 및 한 개의 병렬 탱크로 구성된 개선된 형태의 TANK 모형을 제시하였다. 침투는 강우의 형태로 유역에 공급되는 물의 분배를 결정하는 과정으로서, 이를 적절히 고려할 수 있는지의 여부가 강우-유출 모형의 유효성을 판단하는 기준이 된다고 해도 과언이 아니다. 따라서 본 연구에서는 구조가 비교적 단순하고 사용이 간편하여 기존에 널리 사용되어 오던 개념적 모형인 TANK 모형에 침투 조절 요소를 도입하여 보다 합리적으로 강우-침투-유출 과정을 모의하고 해석하고자 노력하였다. 이를 통해 단순히 시간의 함수가 아닌 토양 함수량의 함수로서 침투능의 변화를 고려할 수 있으며, 유역 유출의 각 성분(지표면 유출, 중간 유출, 지하수 유출)에 영향을 미치는 모형의 매개변수에 물리적 의미를 더욱 부여할 수 있다. 또한 침투 조절 요소의 매개변수 산정을 위해 선행 강우 지수(Antecedent Precipitation Index)를 이용하였으며, 이를 통해 토양 선행 함수 상태의 고려가 가능하다. 또한 본 연구에서는 모형의 매개변수 최적화를 위해 실수 코딩 유전 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 모형의 적용성과 유효성 검증을 위해 IHP 연구 유역인 평창강 방림 유역을 대상유역으로 하여 이 유역의 실측 호우 사상을 사용하였다. 결과적으로 계산된 수문곡선은 관측치에 비교적 잘 일치하며, 단일 호우와 복합 호우 사상 모두에 대해 비교적 양호한 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1310-1314
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• 2008

수도권 지역의 신도시 개발에 따른 유역의 도시화와 인구 증가는 유역의 피복상태를 변화시키고, 생태계에 영향을 미치는 수문학적 과정과 하천수질의 변화를 초래하게 된다. 지표면의 침투, 침루 및 토양함수량을 변화시키고, 차단저류량과 요지저류량(depression storage) 등을 변화시킴으로서 유출량과 수질을 변화시키게 되는 것이다. 이와 같은 수문학적과정을 평가하기 위해서는 수문모형을 사용하는데 본 연구에서는 미국 농림부에서 개발한 SWAT모형을 이용하였다. SWAT-K모형은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 인위적, 자연적인 물순환 구조변화와 지표수-지하수 연계 해석 등을 개선하여, 강우 증발산 토양수분 지표수 지하수 등의 시, 공간적 분포를 정량적으로 산정하는 장기유출 해석 모형이다. 또한, 본 모형의 적용을 위하여 GIS를 이용한 공간정보를 처리하여 수문모형의 매개변수를 결정하는 방법이 널리 사용되고 있는데, 본 연구에서는 ArcView GIS를 이용하여 입력자료를 구축하였다. 대상유역은 판교유역으로서 신도시 개발이 한창 진행되고 있는 지역으로서, 개발 과정에 따라 수문특성, 유출특성, 수질변화 특성 등이 계속하여 변화되고 있으며, 개발이 완전히 종료된 이후의 특성을 예측할 필요가 있는 유역이다. 본 연구에서는 SWAT-K모형을 이용하여 판교 신도시 개발에 따른 장기유출량을 예측하였고 모델의 매개변수를 최적화하였으며, 그 결과 본 모델이 장기 유출량 해석 및 판교유역의 수문변화를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.833-844
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• 1998

The objectives of this study are to adopt a snowmelt model for coupling a rainfall-runoff model and to study snowmelt effects for long-term runoff analysis on the northeast mountaneous area in Korea. The NWS temperature-index snowmelt model was selected and tested on the 1,059+,6 km$^2$ Naerinchen basin. It can be observed that the time variations of the computed areal extents of snow cover from the model are well agreement with those of the observe station snowfall records on the Inje meteorological station. It is also evident that the computed soil water contents and river flows indicate quite different behaviors with or without snowmelt model. It is concluded that the snowmelt model works well and the snowmelt effects for multi-decadal river flow computations are important on the study area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.298-298
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• 2021

본 연구에서는 국내 6개 지역 서울, 강릉, 대전, 광주, 부산, 제주의 30년 치 시강우 자료에 해석적 확률모형(Analytical Probabilistic Models) 방법을 적용하여 도시 홍수 저감을 목적으로 하는 저류시설 설계를 위한 유출량 예측 정도를 지역별로 비교하고자 하였다. 강우 사상 분포의 해석적 확률모형을 적용하기 위해 무강우 시간을 결정하여 독립 호우를 결정하는데, 자기상관계수와 변동계수를 활용한 무강우 지속시간의 산정(IETD, Interevent Time Definition) 방법을 사용하였다. 해석적 확률모형인 유출량의 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)를 유도하기 위해서 불투수 지역과 투수 지역의 영향을 고려하여 유출계수를 적용하는 강우-유출 관계를 가지고 유출량을 정의하였다. 강우량, 강우 지속시간, 무강우시간과 같은 강우특성은 1변수 지수함수의 PDF를 따른다고 가정하였다. 확률모형 방법의 적합성을 판단하기 위해 결정된 IETD에 따라 각 지역별로 실제 강우 사상을 해석적 모델과 연속모의실험인 SWWM(Storm Water Management Model)에 적용하여 불투수율에 따른 유출량을 산정하였다. 각 방식으로 얻은 유출량 결과는 모든 지역에서 매우 유사하게 나타났고 결론적으로 우리나라에서 도시 홍수 저감을 위한 저류시설의 계획과 설계에 확률모형 방법이 적용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.9
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• pp.771-780
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• 2004

The purpose of this study is to test a development of system for flood runoff forecasting using neural network model. As the forecasting models for flood runoff the neural network model was tested with the observed flood data at Gongju and Buyeo stations. The neural network model consists of input layer, hidden layer, and output layer. For the flood events tested rainfall and runoff data were the input to the input layer and the flood runoff data were used in the output layer. To make a choice the forecasting model which would make up of runoff forecasting system properly, real-time runoff of river when flood periods were forecasted by using neural network model and state-space model. A comparison of the results obtained by the two forecasting models indicated the superiority and reliability of the neural network model over the state-space model. The neural network model was modified to work in the Web and developed to be the basic model of the forecasting system for the flood runoff. The neural network model developed to be used in the Web was loaded into the server and was applied to the main stream of Geum river. For the main stage gauging stations mentioned above the applicability of the selected forecasting model, the Neural Network Model, was verified in the Web.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.7
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• pp.589-598
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• 2004

From the continuous long-term rainfall-runoff standpoint, the urbanization within a watershed causes land use change due to the increase in impervious areas, the addition of manmade structures, and the changes in river environment. Therefore, rainfall-runoff characteristics changes drastically after the urbanization. Due to these reasons, there exists the demand for rainfall-runoff simulation model that can quantitatively evaluate the components of hydrologic cycle including surface runoff, river flow, and groundwater by considering urban watershed characteristics as well as natural runoff characteristics. In this study, continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT-SWMM is developed by coupling semi-distributed continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT with RUNOFF block of SWMM, which is frequently used in the runoff analysis of urban areas in order to consider urban watershed as well as natural watershed. The coupling of SWAT and SWMM is described with emphasis on the coupling scheme, model limitations, and the schematics of coupled model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1057-1061
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• 2004

본 연구에서는 준분포형 지표수 유출모형인 SWAT과 3차원 지하수 유동모형인 MODFLOW의 완전연동형 결합모형을 독자적으로 개발했다. SWAT의 지하수 모형성분은 집중형이므로 분포형 매개변수와 변화하는 양수량, 지하수위의 변화등을 고려하지 못하며 MODFLOW모형은 주요 입력자요인 함양량의 정확한 산정이 어렵다. 두 프로그램의 연결작업은 지하수 함양량의 전달과정과 하천네트워크-대수층간의 상호작용을 고려하여 완성하였으며 경안천유역의 오산천 소유역에 모형을 시험구동을 수행했다. 시험구동결과 결합모형은 수문모형 혹은 지하수 모형만으로는 해결되지 않는 하천-대수층간의 경계유량을 고려한 유출해석이 가늠해짐으로써 유역내 지하수 유출량 및 총 유출량의 신뢰성이 증대될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.724-730
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• 2004

본 연구에서는 GIS와 연계되는 SWAT 모형을 이용하여 소양강댐 유역의 일 유출량을 모의하였으며, 모형에서 제공하는 단일 지점을 이용하는 기본 방법과 다지점 강우를 이용하기 위한 방법으로 나누어 비교하였다. 모형의 민감도 분석을 통해 매개변수를 최적화 하였고, 잠재 증발산량을 산정하기 위하여 Penman-Monteith 방법을 이용하였다. 과거의 관측 수문곡선을 SWAT 모형에 의해 모의된 일 유출 수문곡선과 비교한 결과, 두 가지 방법 모두 총 유출체적은 물수지에 기본을 둔 모형의 특성상 잘 일치 하였다. 그러나 갈수기와 홍수기의 일 유출 수문곡선은 다지점의 강우자료를 이용한 경우가 더 적합함을 알 수 있었다. 또한 SWAT 모형이 장기 일 유출량 모의에 적용 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.378-378
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• 2023

본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.