• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.188-188
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• 2022

기후변화로 인해 전 세계적으로 홍수로 인한 피해 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인구 및 사회기반시설이 밀집되어 있는 도시에서 침수가 발생할 경우 피해 규모가 막대하여 사전에 침수를 예측하고 원인을 분석하여 예방하려는 노력이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도 물리 기반 도시 침수 모형인 H12 모형을 이용하여 과거 침수 사상을 재현하고 발생 원인을 분석하였다. 대전광역시 서구 A 아파트 인근의 도시 유역에서는 2020년 7월 30일 새벽 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되고, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생한 바 있다. 고해상도 도시침수 모의를 통해 재해 발생 원인을 분석한 결과, 좁고 긴 유역의 형상과 유역 하류에 위치한 침수 발생 지역의 낮은 지형이 복합적으로 작용하고, 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 배수가 취약한 하류 저지대에 저류되며 발생한 내수침수 재해로 분석되었다. 또한, 침수 재해 발생 이후 설치된 침수방어벽의 홍수 방어 효과를 고해상도 모의를 통해 분석하였다. 침수방어벽 지점에 고해상도 지표면 입력자료를 수정하여 모의한 결과, 침수방어벽 설치 후 침수 지역 수심이 낮아진 것을 확인하여 침수 저감 효과를 평가하였다. 본 연구에서는 초고해상도 물리기반 모형을 이용하여 정량적으로 침수 원인 분석이 가능함을 확인하였으며, 추후 침수지역의 배수구용량 산정 등 침수 대안 수립에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.2
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• pp.161-168
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• 2009

The purpose of this study is to evaluate the variation of probability flood according to the flow regulation by multi-purpose dams (Soyang and Chungju) in the Han-river basin, Korea. SWAT-K (Soil and Water Assessment Tool-Korea) was used in order to generate regulated and unregulated daily streamflows upstream of Paldang dam. Simulated flow regulated by the Soyang and Chungju dams was calibrated by comparison with the observed inflow data at Paldang reservoir. Generally the ratio of flood flows to daily streamflows is known to decrease with drainage area in a watershed. Regulated and unregulated flood flows were obtained from the relationship between flood flows and daily streamflows. Extreme Type-I distribution was applied for flood frequency analysis and L-moment method was used for parameter estimation. This is a novel approach capable of understanding the variation in flood frequency with dam operation for the relatively large watershed scale, and this will helps improve the applicability of daily stream flow data for use in flood control as well as in water utilization.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.2
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• pp.127-137
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• 2024

Physical models, which are often used for water resource management, are difficult to build and operate with input data and may involve the subjective views of users. In recent years, research using data-driven models such as machine learning has been actively conducted to compensate for these problems in the field of water resources, and in this study, an artificial neural network was used to simulate long-term rainfall runoff in the Osipcheon watershed in Samcheok-si, Gangwon-do. For this purpose, three input data groups (meteorological observations, daily precipitation and potential evapotranspiration, and daily precipitation - potential evapotranspiration) were constructed from meteorological data, and the results of training the LSTM (Long Short-term Memory) artificial neural network model were compared and analyzed. As a result, the performance of LSTM-Model 1 using only meteorological observations was the highest, and six LSTM-MLP ensemble models with MLP artificial neural networks were built to simulate long-term runoff in the Fifty Thousand Watershed. The comparison between the LSTM and LSTM-MLP models showed that both models had generally similar results, but the MAE, MSE, and RMSE of LSTM-MLP were reduced compared to LSTM, especially in the low-flow part. As the results of LSTM-MLP show an improvement in the low-flow part, it is judged that in the future, in addition to the LSTM-MLP model, various ensemble models such as CNN can be used to build physical models and create sulfur curves in large basins that take a long time to run and unmeasured basins that lack input data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.11
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• pp.735-743
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• 2017

With growing concerns about ever-increasing anthropogenic greenhouse gas emissions, it is crucial to enhance preparedness for unprecedented extreme weathers that can bring catastrophic consequences. In this study, we proposed a stochastic framework that considers uncertainty in weather forecasts for flood analyses. First, we calibrated a simple rainfall-runoff model against observed hourly hydrographs. Then, using probability density functions of rainfall depths conditioned by 6-hourly weather forecasts, we generated many stochastic rainfall depths for upcoming 48 hours. We disaggregated the stochastic 6-hour rainfalls into an hourly scale, and input them into the runoff model to quantify a probabilistic range of runoff during upcoming 48 hours. Under this framework, we assessed two rainfall events occurred in Bocheong River Basin, South Korea in 2017. It is indicated actual flood events could be greater than expectations from weather forecasts in some cases; however, the probabilistic runoff range could be intuitive information for managing flood risks before events. This study suggests combining deterministic and stochastic methods for forecast-based flood analyses to consider uncertainty in weather forecasts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.521-521
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• 2017

본 연구는 기후변화가 만경강에 서식하는 어류 서식처에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 기후변화 영향에 따른 수문자료는 RCP 8.5 기후변화시나리오 결과에 기반하여 SLURP 분포형 모델을 이용하여 일 유출량을 도출하였다. 기후변화 전후의 일 유출량 자료는 수문변화지표(indicator of Hydrologic Alteration, IHA) 통계분석모형을 이용하여 유출량의 규모, 빈도, 시기, 기간, 변화율 등 유황특성을 반영한 5가지의 환경흐름요소(Environmental Flow Components, EFC)로 나타냈다. 환경흐름요소는 수문기간 동안의 유황을 극히 낮은 흐름(Extreme low flow), 낮은 흐름(Low flow), 높은 흐름 펄스(High flow pulse), 작은 홍수(Small floods), 커다란 홍수(Large floods) 등 5가지의 스펙트럼 형태로 나타낼 수 있다. 어류의 물리서식처 모의를 위한 대상어종은 환경부 멸종위기 야생동식물 1급으로 지정 및 보호되고 있고 과거 만경강 봉동 일대에서 출현하였던 감돌고기를 선정하였다. 감돌고기의 서식처 적합도(HSI)는 과거 모니터링 결과 및 문헌자료 근거로 생애주기별(산란기, 성장기, 성어기)로 구분하여 나타내었고, River2D 모형에 적용하였다. 분석결과 생애주기별로는 기후변화 영향 후 산란기의 감돌고기의 서식처가중가용면적은 24.1% 증가, 성장기와 성어기의 가중가용면적은 각각 3.3%, 7.3%로 감소하는 것으로 예측되었다. 극한조건에서 서식처가중가용면적의 크기는 높은 흐름 펄스, 작은 홍수, 커다란 홍수, 극히 낮은 흐름 순으로 나타났다. 기후변화 영향으로 인한 가중가용면적의 변화는 작은 홍수를 제외하고 미래에는 감소하는 것으로 나타났으며, 특히 극히 낮은 흐름, 커다란 홍수의 경우 빈도와 기간을 고려할 때 실질적인 가중가용면적은 더욱 악화될 것으로 예측되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기후변화 영향으로 인한 만경강 유역의 미래서식처 요건은 악화될 것으로 예상되며 멸종위기종인 감돌고기의 서식처 확보방안의 제시가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.4
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• pp.503-512
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• 1998

When various elements of water balance are displayed at several points of a river network, the runoff amounts at an estuary especially tidal influenced are affected from the elements. This problem can be solved by a model that can generalize and formulate the elements and simulate daily runoff and water requirement. The WWASS model was built using DIROM for the simulation of daily runoff and water requirement, and the water balance elements were modeled to be balanced at the each control point of river network. The model was calibrated, verified and applied to the watershed for the Saemankeum tidal land reclamation development project. It showed that the results from the streamflow simulation at the Mankyung and Dongjin estuary were acceptable for the design of the Saemankeum estuary reservoir.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.308-308
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• 2021

다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.24 no.4
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• pp.257-268
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• 2012

The EFDC model with find grid resolution system connecting the Gyeong-Gi bay and Han River estuary was constructed to study on spring-neap variability of net volume transport at each channel of the Han River estuary. The simulation time of numerical model is 124 days from May to August, 2009 with freshwater discharge at Han, Imjin and Yeseong River. The calibration and verification of model results was confirmed using harmonic components of water level and tidal current. The net volume transport was calculated during 30 days with normal freshwater conditions at Seokmo channel and Yeomha channel around Ganghwado. The ebbing net volume transport of 44% and 56% is drained into Gyeong-Gi bay through Yeomha and Seokmo channel, respectively. The ebbing net volume transport nearby Seodo at Yeomha channel convergence flooding net volume transport at Incheon harbor, and drain (westward direction) through channel of tidal flat between Ganghwado and Yeongjongdo to the Gyeong-Gi bay. The averaged net volume transport during 4 tidal cycles was compared to variation of spring-neap periods of the Yeomha channel. The convergence position is moved up- and down-ward according to spring-neap variability. The movement of the convergence zone is appeared because 1) increasing of discharged rate tidal flat channel between Ganghwado and Yeongjongdo at the spring period, 2) The growth of barotropic forcing with downward direction at the spring tide, and 3) The strength of the baroclinic pressure gradient is greater than spring with mixing processes.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.209-220
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• 2011

Input uncertainty is one of the major sources of uncertainty in hydrologic modeling. In this paper, first, three alternate rainfall inputs generated by different interpolation schemes were used to see the impact on a distributed watershed model. Later, the residuals of precipitation interpolations were tested as a source of ensemble streamflow generation in two river basins in the U.S. Using the Monte Carlo parameter search, the relationship between input and parameter uncertainty was also categorized to see sensitivity of the parameters to input differences. This analysis is useful not only to find the parameters that need more attention but also to transfer parameters calibrated for station measurement to the simulation using different inputs such as downscaled data from weather generator outputs. Input ensembles that preserves local statistical characteristics are used to generate streamflow ensembles hindcast, and showed that the ensemble sets are capturing the observed steamflow properly. This procedure is especially important to consider input uncertainties in the simulation of streamflow forecast.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.12
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• pp.1293-1307
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• 2012

This study is to evaluate the RHESSys (Regional Hydro-Ecological Simulation System) simulated streamflow (Q), evapotranspiration (ET), soil moisture (SM), gross primary productivity (GPP) and photosynthetic productivity (PSNnet) with the measured data. The RHESSys is a hydro-ecological model designed to simulate integrated water, carbon, and nutrient cycling and transport over spatially variable terrain. A 8.5 $km^2$ Seolma-cheon catchment located in the northwest of South Korea was adopted. The catchment covers 90.0% forest and the dominant soil is sandy loam. The model was calibrated with 2 years (2007-2008) daily Q at the watershed outlet and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) GPP, PSNnet and 3 year (2007～2009) daily ET data measured at flux tower using the eddy-covariance technique. The coefficient of determination ($R^2$) and the Nash-Sutcliffe model efficiency (ME) for Q were 0.74 and 0.63, and the average $R^2$ for ET and GPP were 0.54 and 0.93 respectively. The model was validated with 1 year (2009) Q and GPP. The $R^2$ and the ME for Q were 0.92 and 0.84, the $R^2$ for GPP were 0.93.