THe purpose of this study is to forecast of runoff hydrographs according to rainfall event in a stream. The neural network theory as a hydrologic blackbox model is used to solve hydrological problems. The Back-Propagation(BP) algorithm by the Levenberg-Marquardt(LM) techniques and Radial Basis Function(RBF) network in Neural Network(NN) models are used. Runoff hydrograph is forecasted in Bocheongstream basin which is a IHP the representative basin. The possibility of a simulation for runoff hydrographs about unlearned stations is considered. The results show that NN models are performed to effective learning for rainfall-runoff process of hydrologic system which involves a complexity and nonliner relationships. The RBF networks consist of 2 learning steps. The first step is an unsupervised learning in hidden layer and the next step is a supervised learning in output layer. Therefore, the RBF networks could provide rather time saved in the learning step than the BP algorithm. The peak discharge both BP algorithm and RBF network model in the estimation of an unlearned are a is trended to observed values.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.681-686
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2004
수공구조물의 설계를 위해서는 해당 수공구조물의 중요도에 따른 설계빈도 및 설계유량과 설계수위 등의 설정이라는 과정이 필요하다. 설계빈도는 하천설계기준에 제시되어 있는 바와 같이 시설물의 입지조건과 중요도에 따라 기준이 제시되어 있으며 설계홍수량은 확률강우량을 기초로 한 설계강우를 결정하고, 결정된 설계우량에 의한 유출량의 산정작업이 필요하다. 이와 같은 설계수량의 산정에 있어서 설계강우의 지속기간 설정은 매우 중요한 작업이다. 일반적으로 동일한 설계빈도의 홍수량은 지속기간에 따라 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 설계강우의 지속시간 설정은 매우 중요한 설계인자가 되므로 본 연구에서는 IHP유역인 위천유역을 대상으로 최근 권장되고 있는 설계강우의 지속시간 선정을 위한 개념인 임계지속기간을 산정하여 임계지속기간에 영향을 미치는 수문인자들에 대해 살펴보고자 한다. 본 연구에서는 IHP 유역인 위천 유역(동곡 외 4개 소유역)을 대상으로 설계홍수량의 첨두유출량이 최대로 발생하는 강우지속기간을 임계지속기간으로 설정하였으며, 설계홍수량의 산정시 설계강우로부터 홍수량을 산정하기 위한 일련의 절차에서 이용되는 각종 수문요소들, 즉 강우시간분포와 유효우량 산정방법, 유출모형 그리고 면적의 변화에 따른 임계지속기간의 변화를 연구하였다. 본 연구에서는 임계지속기간의 개념을 고려할 설계강우의 지속기간을 산정하기 위해 필요한 각 수문요소별 산정방법은 국내 자료로부터 제안된 방법을 우선 사용하였으며, 임계지속기간의 개념에 따른 설계강우의 지속기간 산정을 위해 확률강우량 산정, 강우의 시간분포(Huff 분포, Yen & Chow의 삼각형 분포), 유효우량 산정방법(AMC-II, AMC-III, CN37), 대표단위도와 6가지 합성단위도법을 적용하였다. 산정 된 결과로부터 임계지속기간 산정에 영향을 주는 각 수문인자 중 강우시간분포와 유효우량 산정방법 그리고 유출모형에 대해 자자 검토하였으며, 최종적으로 면적에 따른 임계지속기간과 유출량의 변화를 검토해 보았다.
This study is for design of the detention system distributed in a watershed by the Multi-Objective Genetic Algorithms(MOGAs). A new model is developed to determine optimal size and location of detention. The developed model has two primary interfaced components such as a rainfall runoff model to simulate water surface elevation(or flowrate) and MOGAs to get the optimal solution. The objective functions used in this model depend on the peak flow and storage of detention. With various constraints such as structural limitations, capacities of storage and operational targets. The developed model is applied at Gwanyang basin within Anyang watershed. The simulation results show the maximum outlet reduction is occurred at detention facilities located in upper reach of watershed in the peak discharge rates. It is also reviewed the simultaneous construction of an off-line detention and an on-line detention. The methodologies obtained from this study will be used to control the flood discharges and to reduce flood damage in urbanized watershed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.182-182
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2018
한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.
Lee, So Young;Won, Chang Yeon;Kim, Back Min;Koo, Ja Hwan
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.362-366
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2016
기후 변화에 따른 국지성 집중호우, 게릴라성 호우는 도심지역 홍수피해의 주요 원인으로, 이러한 극한 강우사상에 대해 도시지역의 침수피해를 선제적으로 대응하기 위해서는 강우-유출모의 현상을 과학적인 방법으로 분석할 필요가 있다. 이러한 이유로 주요 침수발생지역에 국한하여 강우-유출 해석이 수행되어왔지만, 도시전체에 대한 분석은 시간적, 인력적 제약으로 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 대표적 도시지역인 서울시의 전체 239개 배수분구를 83개 배수구역으로 구분, 서울시 최신 UIS자료를 이용하여 각 배수구역별 도시유출모형 구축을 위한 소유역 및 관망 입력자료 DB를 GIS shape파일 형식으로 구축하였으며, 미국 EPA의 SWMM을 적용하여 도시유출모형을 구축하였다. 시간적, 인력적 제약을 극복하기 위하여 구축할 관망 기준을 수립 및 가공하여 적용하였으며, 매뉴얼을 작성하여 매개변수의 적용기준 및 DB구축절차를 표준화하여 입력자료의 일관성 및 객관성을 도모하였다. 구축한 모형의 신뢰성 확보를 위해 서울시 기왕 주요 호우사례에 대한 유출모의 결과와 유량측정 성과의 비교를 통해 모형 검증을 수행한 결과, 관측수위/모의수위의 상관계수는 대부분의 지역에서 0.9 이상으로 나타나 모형 구축결과는 적정한 것으로 판단되었다. 구축된 모형은 실시간으로 변화하는 기상상황을 합리적으로 반영하기 위한 고해상도 기상자료를 활용한 도시침수 예측정보 생산 기술 개발의 기반 자료로 활용될 예정이며, 서울시 전역의 우수관로 월류에 의한 침수 취약지역 파악 및 침수원인 분석, 상습 침수지역에 대한 하수관로 교체 및 저류지 설치 등 치수계획에 대한 기초자료로도 활용 될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.61-61
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2019
우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.
Park, Geonwoo;Lee, Seoro;Lee, Gwanjae;Choi, Yujin;Lim, Kyoung Jae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.114-114
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2019
최근 들어 집중호우 및 토지이용 변화로 인한 고탁수 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 탁수 및 수질오염 문제를 해결하기 위해 환경부는 비점오염원 관리지역을 선정하였으며, Best Management Pratices(BMPs), Low Impact Development(LID) 등 다양한 저감 대책을 시행하고 있다. 비점오염원의 발생원인과 발생위치를 정확하게 증명할 수 없으므로 유역 내 수문 및 수질을 모의할 수 있는 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델이 다양한 비점오염원 연구에 널리 활용되고 있다. 그러나 SWAT 모델은 Hydrologic Response Unit(HRU)의 경사도와 경사장을 산정할 때 소유역 내 평균 경사도를 이용하여 토양유실량 및 유출특성을 모의에 필요한 매개변수들을 산정한다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 이러한 SWAT 모형의 단점을 보완하기 위하여 실제 경작지를 기준으로 HRU를 생성하고, 실측 경사도와 경사장을 적용하기 위한 기술을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기술을 고탁수로 인해 비점오염원 관리지역으로 지정된 도암호 유역에 적용하여 실측 경사도와 경사장을 적용하여 모의한 유출량과 기존의 SWAT 모델을 통해 모의한 유출량을 비교 분석하였다. 기존 모델의 결과와 본 연구에서 개발한 기술을 적용하여 모의한 결과를 비교하였을 때 수문 컴포넌트 중 중간유출과 기저유출에 있어서 차이가 발생한 것을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 개발된 기술을 적용함으로써 도암호 유역에서 비교적 정확한 토양유실과 Suspended Solids(SS) 모의 결과를 나타냈다. 하지만 본 연구는 도암호 유역만을 대상으로 수행되었기 때문에 다른 비점오염 관리지역에 확대 적용하여 본 연구의 결과를 재검토할 필요가 있다.
Kim, Jaemoon;Baek, Jongseok;Kim, Byungsung;Kwon, Soonchul
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.12
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pp.855-869
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2023
Low Impact Development (LID) technology has been attracting attention as a countermeasure to solve frequent flood damage in urban areas. LID involves recovery of the natural circulation system based on infiltration and storage capacity at the site of rainfall runoff, to protect the aquatic ecosystem from the effects of urbanization. Bioretention as an element of LID technology reduces outflow through storage and infiltration of storm water runoff, and minimizes the effects of non-point pollutants. Although LIDs are being studied extensively, the amount of quantitative research on small watersheds with bioretention has been inadequate. In this study, a bioretention model was constructed in a small watershed using Korea-Low Impact Development Model (K-LIDM), which was conducted quantitative hydrologic analysis. We anticipate that the results of the analysis will be used as reference data for future bioretention research related to watershed characteristics, vegetation type, and soil condition.
Large energy consumption is one of the main weaknesses of RO desalination. A new method is proposed to reduce the energy consumption of RO desalination which depends on the salinity of the feedwater. Low salinity feedwater can be obtained using groundwater wells which extracts both fresh groundwater and subsurface sea water. Subsurface feedwater is advantageous in overcoming other problems associated with surface seawater intakes. Salinities of groundwater depend on a number of factors. In this work a new simulation-optimization model is proposed to identify well locations and pumping rates with would provide the required design flow rate with the minimum salinity. When groundwater is developed in a coastal area, the saltwater wedge advances inland and may contaminate existing groundwater wells, which must be prevented. The model can protect existing wells while developing minimum salinity feedwater. Examples are provided to demonstrate the usage of the model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.254-254
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2023
도시화로 인한 불투수면 증가에 따른 물 순환 왜곡 현상이 발생하고 있으며, 이에 따라 물관리를 위한 저영향개발 기법이 국내외에서 적극 도입되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 강우입력에 따라 LID 해석이 가능한 저영향개발 디지털트윈 분석 시뮬레이터를 개발하였다. LID DT 분석 모듈은 LID 시설 해석에 특화된 모형으로 시나리오 강우 기반 시뮬레이션 및 실시간 강우량 연동을 통한 모의가 가능하며, LID 시뮬레이션을 위해 개별적으로 활용함과 동시에 실시간 강우량 연계 시뮬레이션이 가능하도록 개발하였다. 유역유출 계산은 SWMM 모형의 비선형 저류방정식을 기반으로 유출해석 및 기본 LID 해석은 EPA SWMM 엔진으로 해석하며 저수지 추적이 요구되는 빗물이용시설의 경우 별도의 모듈을 적용하였으며, SWMM LID 해석 결과의 시설별 상세 결과 표출이 가능하도록 개발하였다. 현재 LID DT 모형의 시범 지구 적용은 세종시 6-4 생활권 해밀마을을 대상으로 하였다. 소유역 24개소, 우수관로 27개소, 소유역 24개소 및 유역면적 51ha로, 총 64개의 LID 시설을 시설형식을 구분하여 소유역별로 적용하였다. LID 시설의 강우 발생일에 대한 첨두유량과 관측 결과를 비교하여 정상 상황과 비정상 상황의 유량 오차 발생 시 점검 경보 알림 기준을 설정하였으며, 이를 통해 LID 시설의 유지보수 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 실시간 강우 모의를 통해 빗물이용시설의 저류조 용량 대비 현재 빗물저류량을 계산하여 빗물이용시설의 빗물저류량에 대한 정보를 제공하여 물부족 발생알림을 제공 가능할 것으로 예상된다. 따라서 LID DT 시뮬레이터에 및 빗물이용시설 운영에 대한 의사결정 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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