• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.323-323
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• 2020

그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 본 연구는 GPU 가속 운동파모형을 실제 유역에 적용하여, GPU 가속 운동파 강우유출모형 결과에 대한 정확성과 연산 소요 시간에 대한 효율성을 확인하였다. GPU 가속 운동파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 CUDA 포트란을 이용하여 개발되었다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형을 이용하여 금강의 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교하였다. 그 결과 GPU 가속모형의 결과는 미호천 유역 하류단에서 관측한 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반의 강우유출모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2179-2183
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• 2008

지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1152-1156
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• 2004

수자원분야에서 강우-유출의 해석은 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 특히 기존에 수위 측정 자료가 존재하는 지역에 대한 유출의 분석은 측정 자료를 통한 정밀한 강우-유출의 분석이 가능하나 유량 기록이 전혀 없는 산악지역이나 미개발지역의 f하천에서 댐이나 제방과 같은 수공구조물의 설계 및 수자원 개발을 위해선 강우-유출 관계에 의한 유출량 산정은 상당히 복잡한 과정일 것이다. 미계측 유역에 유출모형을 적용하기 위해서는 모형변수의 초기치 설정과 과거 유출자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야 하기 때문에 미계측 유역에 유출모형을 적용하기란 그리 쉽지 많은 않은 실정이다. 따라서 본 연구 에서는 월 유출량 산정을 위한 모형 중 기존의 Xu가 제안한 WASMOD의 매개변수를 관측된 유출량과의 검정에 의해 산정하는 것이 아니라 유출에 영향을 주는 인자 중 유역의 지형학적 인자인 토지이용과의 상관관계를 분석하여 미계측 유역의 적용을 위한 방법을 모색하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.724-727
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• 2008

수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.975-975
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• 2012

최근까지 용수확보와 홍수예방, 하천환경관리 등의 목적으로 많은 댐이 건설되어 왔으며 이러한 댐 건설은 주변지역의 자연 및 사회 환경의 변화를 유발하게 된다. 이는 구체적으로 유출특성의 변화로 나타나며 유출특성의 변화는 수자원의 계획과 관리 측면에 상당한 영향을 끼친다. 따라서 정확한 장기유출량의 예측은 이수 측면에서 대단히 중요하며 이에 대한 신뢰성 있는 해석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 댐 건설에 따른 유역의 장기유출특성변화를 분석하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 분석기간을 댐 건설 전(1975~1985년)과 댐 건설 후(1986~1995년, 1996~2005년)로 나누어 적용하였고, 해당 관측소에서 제공하는 수문 기상자료와 지형자료를 이용하여 입력자료를 구축하였다. SWAT 입력 모형의 최적값을 결정하기 위해 유출총량 및 첨두유량 감쇄곡선 형태에 영향을 미치는 유출관련 매개변수를 선정하여 보정하였고, 유역 최종 출구점인 충주댐 지점에서의 일 유출자료에 대해 관측치와 모의치를 비교하였다. 그 결과 상관계수는 0.89와 0.71, 모형효율은 0.87과 0.76으로 매우 양호한 결과를 보였으며 이는 SWAT 모형이 장기 유출 모의에 있어 안정적 결과를 제공함을 판단할 수 있었다. 보정된 결과를 바탕으로 장기유출모의결과 계산평균유량과 계산첨두유량 모두 관측결과와 상대오차 10%이하의 만족스러운 결과를 보였으며 댐 건설 전 후의 유출특성 비교결과 전반적으로 댐 건설 이후 유출률이 증가하는 특성이 나타났다. 댐 건설 후 나타나는 유출률 변화를 규명하고자 수문성분별 모의를 실시하였으며 그 결과 지표유출이 4% 증가 하였고 증발산량이 3% 감소하였다. 이는 대상유역의 도시화에 의한 불투수면적의 증가와 산림면적 감소 때문으로 추정되며, 이로 인하여 댐 건설 후 유출률이 소폭 증가하였음이 판단된다. 이상의 결과들로부터 SWAT 모형은 장기 일 유출량 추정 및 유역 전반의 통합관리 측면에서 적용성과 활용성이 우수하다고 판단되며 댐 건설로 인한 자연환경의 변화는 유역의 유출특성의 변화에 영향을 준다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 확장하여 댐 건설 이외에 다양한 요소들을 모형에 적용하고 유역개발에 따른 수문환경의 전반적인 변화에 대한 유출평가가 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.2
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• pp.159-167
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• 2000

The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.89-89
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• 2011

한 유역에서 유출 모형의 성공을 좌우할 수 있는 중요한 요소 중 하나는 강수 손실량(precipitation loss)을 결정하는 것이다. 손실량은 홍수 예측이나 수자원 평가를 위한 유출 모형의 주요 입력 자료가 된다. 만족할 만한 유출 모형을 구현하기 위해서는 손실량의 정확한 평가가 요구된다(Najafi, 2003). 총 강우량 중에서 손실량을 뺀 초과 강우량 또는 유효 강우량은 치수적 측면이든 이수적 측면에서 요구되는 직접 유출량(direct runoffs)에 상당하는 규모로서 유출 모형에서 매우 중요하다. 이제까지 많은 경우에 직접 유출되는 유효 강수량은 총강수량에서 주요 손실량 성분인 침투량을 감하여 산출하여 왔다. 이 때 침투량은 호우사상별로 적게는 유출량의 30%에서 많게는 100%까지 차지할 만큼 주요한 손실 성분으로 취급되었다(Chow, 1964 ; Singh, 1989). 침투량을 산정하기 위한 기존 모형내 포함되는 매개변수 값은 실용적으로 잘 정립되지 않았기 때문에 유출 모형에 실제 적용하는데 어려움이 있다. 한편 침투량 산정 모형 중에 Horton 모형은 가장 잘 알려져 있는 모형 중 하나이다(Horton, 1939 ; 1940). 후속 성과(Blake et al., 1968; Rawls et al., 1976)은 있었지만 모형내 매개변수 값을 결정해야 하는 실용상의 어려운 점이 있다(Singh, 1989). 그리고 국내 초과 강수량 산출 모형에 관한 연구사례가 다수(조홍제,1986; 남선우와 최은호, 1990; 정성원과 김승, 1991; 안태진 등, 2000; 박햇님과 조원철, 2002; 유주환, 2006) 있었지만 시간적으로 연속함수를 갖는 Horton 침투 모형을 실무적으로 이산화 하여 적용할 수 있도록 하는 방법의 절차 및 원칙이 제시되지 않아 유출 모형에 직접 적용하기 쉽지 않은 형편이다. 이에 본 발표에서는 한 유역에서 Horton 매개변수를 결정한 기존 연구(2006, 유주환)의 성과를 적용한 Horton 침투모형을 강수사상별 이산화한 시간별로 적용하는 절차와 적용 원칙을 소개하고자 한다.