• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.7
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• pp.737-746
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• 2008

The purpose of developing a rainfall-runoff and reservoir model is to provide an analysis tool for hydrological engineers in order to forecast discharge of rivers and to accomplish reservoir operations easily and accurately. In this study, based on the short-term rainfall-runoff storage function model which has gained popularity for real time flood forecast in practical water management affairs, a long-term runoff model was developed for the improvement of the calculation method of effective rainfall and percolation at the infiltration area. Annual discharge was simulated for three dam watersheds(Andong, Hapcheon, Milyang) in Nakdong River basin to analyze the accuracy of the developed model and compare it to SSARR model, which is used as the long-term runoff model in current practical water management affairs. As the result of the comparison of hydrographs, SSARR model showed relatively better results. However, it is possible for the developed model to simulate reliable long-term runoff using relatively little available data and is useful for hydrological engineers in practical affairs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1990.07a
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• pp.105-116
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• 1990

홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.89-89
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• 2019

수환경으로 유출되는 유해화학물질은 독성을 가지고 직접 유출되거나 다양한 매체와 반응하여 화재 및 폭발 등의 사고가 발생한다. 실제로 낙동강 유역에서는 1991년 페놀 유출사고를 시작으로 2009년 구미공단 '1,4-다이옥산' 유출사고, 2014년 11월 경북 봉화군의 황산유출사고 등 크고 작은 사고가 빈번히 발생하고 있으며 작년 6월에는 대구와 부산의 수돗물에서 과불화화합물이 검출되기도 하였다. 이러한 대규모 사고를 방지하기 위해 신속한 오염물의 거동 예측이 가능한 추적모델이 필요하며, 본 연구에서는 수환경으로 유출된 유해화학물질의 추적을 위한 1차원 저장대 모형을 개발하였다. 일반적으로 저장대 모형은 복잡한 하천 구조를 하천의 주 흐름이 존재하는 본류대와 하천 흐름이 정체되는 저장대, 그리고 하상구조로 단순화 하여 나타낸다. 본류대에서는 하천흐름에 의한 이송 및 횡방향 유속차로 발생하는 전단류에 의한 확산이 일어나며, 저장대와의 물질교환으로 발생하는 저장효과와, 하상구조와의 흡착 및 탈착, 그리고 생물화학적 반응 및 휘발이 발생한다고 가정한다. 본류대와 저장대간의 질량교환은 난류유속변동과 농도차에 의해서만 발생한다고 가정하고 오염물질의 이송과 분산과정을 해석한다. 저장대에서는 이송 및 전단류에 의한 확산은 일어나지 않으며, 본류대와의 물질교환으로 발생하는 저장효과와 하상구조로의 흡착, 그리고 생물화학적 반응 및 휘발이 발생한다고 가정하며, 하상구조에서는 본류대 및 저장대와의 흡착 및 탈착만 발생한다고 가정한다. 저장대 모형의 해석을 위해서는 리치(Reach) 별로 본류대 분산계수($K_F$), 본류대 면적($A_F$), 저장대 면적($A_S$), 그리고 저장대 교환계수(${\alpha}$)의 네 가지 저장대 매개변수가 필요하며 본 연구에서 개발된 저장대 모형은 흡탈착, 생물화학적 반응 및 휘발 과정을 모두 고려하여 유해화학물질의 확산 거동을 모의한다. 최적의 리치길이, 흡탈착, 반응 및 휘발 계수를 산정하여 모형의 정확도를 향상시켰으며, 신속하고 정확하게 오염물의 거동을 예측할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.2
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• pp.145-154
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• 2004

The purpose of this study is to develop a real-time forecasting model in order to predict the flood runoff which has the nature of non-linearity and to verify applicability of neural network model for flood warning system. Developed model based on neural network, NRDFM(Neural River Discharge-Stage Forecasting Model) is applied to predict the flood discharge on Waekwann and Jindong stations in Nakdong river basin. As a result of flood forecasting on these two stations, it can be concluded that NRDFM-II is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NRDFM-I and NRDFM-II model are not bad and these models showed sufficient probability for real-time flood forecasting. Consequently, it is expected that NRDFM in this study can be utilized as suitable model for real-time flood warning system and this model can perform flood control and management efficiently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1556-1560
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• 2006

유역 전체의 토양침식량에 대한 토사유출량의 비로 정의되는 토사유출률은 유역의 크기가 커지면 토사가 유출되는 과정에서 퇴적되거나, 저류될 수 있는 지형적인 요인이 많아지게 되어 상대적으로 감소한다. 우리나라 산불지역의 유역에 대량의 토사유출을 제어하기 위해 설치된 여러개의 사방댐을 활용하여 강우사상별 댐 저류지에 퇴적되는 토사량 측정하였다. 실측된 토사유출량과 산지사면을 대상으로 개발된 토양침식 모형인 SEMMA에 의해 예측된 토양침식량과를 비교하여 유역크기에 따른 토사유출률의 관계를 분석하였다. SEMMA는 강우에 의한 토양입자의 분리현상과 지표유출에 의한 세류와 세류간 침식에 의해 발생하는 토양침식량을 산정하지만, 구곡이나, 유역의 수로에서의 침식은 고려하지 않는다. 보편적으로 토사유출률은 1.0을 넘지 않으나, 본 연구에서는 토사유출률이 대부분 1.0을 넘는 결과를 보여 산불 지역의 유역에서는 수로발달과 수로확장에 의한 침식이 심각했다. 토사유출률이 산지 유역이 커짐에 따라 감소하는 경향은 세계의 다른 유역에서의 조사된 결과와 비슷한 결과를 보였으나, 수치적인 차이가 큼을 알 수 있었다. 또한 토사유출률은 강우사상의 크기에도 상관성이 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.42-42
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• 2016

지난 135년(1880~2014년) 동안 지구온난화에 따른 기후변화로 지구의 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며, 이는 수문현상에 영향을 미쳐 강우량 및 강우강도가 증가하는 경향성을 보이고 있다. 이처럼 기후변화로 말미암아 수문 현상의 변화에 따른 불확실성이 커져 물 순환 과정의 정확한 파악이 더욱 어려워지고 있다. 따라서 미래 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립 및 관리를 위해 기후변화를 고려한 물 수요 예측이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 도시화에 따라 물수요가 변화하고 있는 안성천을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 미래 물 부족량을 산정하고자 하였다. 이를 위해, 기후변화 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 이용하여 미래 유출량을 분석하였다. 미래 유출량을 토대로 정확한 물 수요 예측을 위해 통합수자원평가계획 모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 소유역별 물수지 분석을 위한 네트워크 및 시나리오를 구성하였다. 또한 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)의 과거자료를 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인해 용수 이용량이 증가하고 있었으나 농업용수는 점차적으로 감소하고 있었다. 따라서 생활 및 공업 용수에 대한 수요를 충족하지 못해 미래 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었으며, 본 연구에서는 물부족 해소를 위한 방안으로 광역상수도 확충과 제한급수를 제시하여 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.101-101
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• 2023

지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.291-291
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• 2011

우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.453-453
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• 2015

미계측 유역에서의 수문 예측은 유역의 다차원 시공간에서 일어나고 있는 수문학적 기능에 대한 깊은 이해와 성찰을 요구한다. 유역면적의 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역은 북한지역과 중첩하고 있어 관측자료가 불충분 하고 소량의 관측자료가 존재하더라도 기후변화로 인해 환경이 변화하기 때문에 미계측 지역 연구에 적당하다. 이에 따라 수문학적 반응을 예측할 수 있도록 비접촉 비파괴적인 도구를 이용하여 수집된 자료를 통해 미계측 유역에 대한 정확한 신뢰성 구축을 마련할 필요가 있다고 판단된다. 신뢰성 구축을 위한 방법으로는 현장답사 및 항공사진에 비하여 넓은 지역을 한번에 관측할 수 있는 Landsat TM 영상을 이용하여 북한의 지형과 토지피복특성 등을 구축하고, 준분포형 모형인 SLURP를 이용하여 소유역으로 구분 된 ASA의 하도 추적을 통해 전체유역의 출구지점 유출량을 산정하였다. 또한 예측 불확실성을 감소시키기 위해 wamis에서 제공하는 GIS Data와 위성영상의 Data를 비교하여 분석하였다. 그 결과 미계측 지역의 불확실성을 최소화 시킬 수 있는 비교 분석이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.30-30
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• 2022

최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.