• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.265-279
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• 1999

In this study, one of the techniques on the extension of low flow series has been developed, in which the daily streamflows were simulated by the Tank model with the input of extended daily rainfall series which were stochastically generated by the Markov chain model. The annual lowest flow serried for each of the given durations were formulated form the simulated daily streamflow sequences. The frequency of the estimated annual lowest flow series was analyzed. The distribution types to be used for the frequency analysis were two-parameter and three-parameter log-normal distribution, two-parameter and three-parameter Gamma distribution, three-parameter log-Gamma distribution, Gumbel distribution, and Weibull distribution, of which parameters were estimated by the moment method and the maximum likelihood method. The goodness-of-fit test for probability distribution is evaluated by the Kolmogorov-Sminrov test. The fitted distribution function for each duration series is applied to frequency analysis for developing duration-low flow-frequency curves at Yongdam Dam station. It was shown that the purposed technique in this study is available to generate the daily streamflow series with fair accuracy and useful to determine the probabilistic low flow in the watersheds having the poor historic records of low flow series.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6B
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• pp.579-587
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• 2010

The mid-range streamflow forecast was performed using NWP(Numerical Weather Prediction) provided by KMA. The NWP consists of RDAPS for 48-hour forecast and GDAPS for 240-hour forecast. To enhance the accuracy of the NWP, QPM to downscale the original NWP and Quantile Mapping to adjust the systematic biases were applied to the original NWP output. The applicability of the suggested streamflow prediction system which was verified in Geum River basin. In the system, the streamflow simulation was computed through the long-term continuous SSARR model with the rainfall prediction input transform to the format required by SSARR. The RQPM of the 2-day rainfall prediction results for the period of Jan. 1~Jun. 20, 2006, showed reasonable predictability that the total RQPM precipitation amounts to 89.7% of the observed precipitation. The streamflow forecast associated with 2-day RQPM followed the observed hydrograph pattern with high accuracy even though there occurred missing forecast and false alarm in some rainfall events. However, predictability decrease in downstream station, e.g. Gyuam was found because of the difficulties in parameter calibration of rainfall-runoff model for controlled streamflow and reliability deduction of rating curve at gauge station with large cross section area. The 10-day precipitation prediction using GQPM shows significantly underestimation for the peak and total amounts, which affects streamflow prediction clearly. The improvement of GDAPS forecast using post-processing seems to have limitation and there needs efforts of stabilization or reform for the original NWP.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1859-1863
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• 2007

본 연구에서는 팔당댐 지점을 중심으로 상류에 위치하고 있는 소양강, 충주 다목적댐 운영에 따른 빈도홍수량의 변화를 분석하고자 하였다. 이를 연구하기 위해서는 우선 댐운영 전후의 홍수량 자료를 획득하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉, 홍수량 산정에 있어 댐의 유무, 댐운영을 모두 고려하여 유출량을 합리적으로 산정하는 것이 관건이 된다. 실제로 단기 강우-유출모형에 의해 홍수량을 산정하여야 하나, 계산의 어려움과 유역의 비선형으로 인해 그 결과를 증명하기도 매우 어려운 현실이다. 다시 말해, 댐운영 전후의 유출량 비교는 물론 빈도홍수량의 비교연구가 진행되기 힘든 실정이다. 따라서 상대적으로 유역면적이 클수록 일유량과 첨두유량의 관계가 비교적 일정한 경향을 보인다는 점에 착안하여, 장기유출모형인 SWAT-K 모형을 이용하여 먼저 일유량을 모의하였다. 모의된 일유량과 첨두유량과의 상관관계로 댐운영 전후에 따른 빈도홍수량의 변화특성를 파악하고자 하였다. 홍수빈도분석을 위해 사용된 분포는 Extreme Type I이며, 매개변수 추정은 L-moment 방법을 이용하였다. 본 연구방법은 유역면적이 상대적으로 넓은 지역에서 댐운영에 따른 빈도홍수량의 변화를 파악할 수 있는 새로운 시도라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.195-195
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• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.2
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• pp.121-131
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• 2004

SIMHYD and TANK model are used to predict time series of daily rainfall-runoff of Soyang Dam and Youngcheon Dam watershed. The performances of SIMHYD model with 7 parameters and TANK model with17 parameters are compared. Three optimization methods (Genetic algorithm, Pattern search multi-start and Shuffled Complex Evolution algorithm) were applied to study-areas with 3 different types of objective functions. Efficiency of TANK model is higher than that of SIMHYD. Among different types of objective function, Nash-sutcliffe coefficient is found to be the most appropriateobjective function to evaluate applicability of model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.196-196
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• 2018

북한의 에너지 공급은 석탄과 수력 위주로 구성되어 있지만, 수력이 북한 발전량의 약 63%를 차지할 만큼 비중이 높다. 북한은 지리적으로 수력발전 개발에 많은 이점을 가지고 있는 만큼 북한 수자원 개발 사업에 진출하거나, 통일을 대비하기 위해 댐 개발 가능지역에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 댐 개발이 가능한 북한지역의 33개 유역에 대해 SWAT 모형을 활용하여 장기유출 모의를 수행하였다. 북한지역에 대한 직접적인 자료 획득이 어려운 현실에서 장기유출 모의를 위해 수치표고자료는 일본우주항공연구개발기구(JAXA)에서 제공하는 30 m DEM을 활용하였으며, 기상자료는 북한이 세계기상기구(WMO)에 제공한 자료를 이용하였고, 토지이용 및 토양 자료는 WaterBase에서 제공하는 자료를 활용하였다. 1988년부터 2017년 까지 30년간의 일 유출량을 모의하였으며, 연간발전가능량 계산을 위한 사용수량은 해당 유역의 풍수량을 사용하였으며, 수차효율과 발전기효율의 합성효율은 댐 설계기준에서 제시한 계획단계의 85%를 적용하였다. 유효낙차와 발전능률은 기존 연구에서 제시한 92%와 66%를 적용하였다. 본 연구에서 추정한 북한 지역의 개발 가능한 댐의 연간발생전력량은 향후 수자원분야의 북한 진출을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.971-975
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• 2009

본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.2 s.175
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• pp.147-158
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• 2007

This study attempted to determine a suitable hydrologic model for assessing the impact of climate change on water resources, and to assess the accuracy of streamflow scenarios simulated by the selected hydrologic model using the meteorological scenarios of the Seoul National University Regional Climate Model(SNURCM). Comparison of four water balance models and two daily conceptual rainfall-runoff models for the simulation capability of the Daecheong Dam inflow indicated that the abcd model performs the best among the tested water balance models and performs as well as SSARR that is popular as a daily rainfall-runoff model in Korea. Parameters of the abcd model were then estimated for 12 ungauged subbasins of the Geum River by the regionalization method. The model parameters were first calibrated at nine multi-purpose dams and were then regionalized using catchment characteristics for another four multi-purpose dams, which were assumed to be ungauged sites. The model efficiency(ME) coefficients of the simulated inflows for these four dams were at least 87%. The MEs of the hindcasted meteorological rainfall scenarios of the 12 subbasins of the Geum River were more than 60%. Moreover, the ME of the Daecheong Dam inflow simulated by the abcd model using the SNURCM rainfall scenarios was more than 80%. Therefore, this research concluded that the abcd model coupled with the SNU-RCM meteorological scenarios can be used for impact assessment studies of climate change on water resources.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1920-1924
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• 2007

본 연구에서는 SWAT 모형의 임하댐 유역에 대한 적용을 통하여 토사 유출 모의와 관련된 주요 매개변수들을 보정하고, 보정된 매개변수를 적용하여 유역에 대한 토사 유출을 분석하였다. 모형 구성 자료로는 임하댐 유역 청송, 영양, 부남, 석보, 일월의 1997년부터 2006년까지의 10년간의 강우자료를 사용하였으며 DEM도와 토지이용도, 토양도를 이용하여 유역 모델을 구축하였다. 유출 보정 자료로는 임하댐 일 유입량과 낙동강 오염총량제 지점인 반변과 용전 지점의 일유출량을 이용하였다. 특히, 임하댐에 유입되는 토사량에 대한 토사 유출 성향을 분석하여 유역의 토사 전달율(Soil Delivery Ratio)과 토사 발생지도(Sediment yield map)를 제작하여 각 소유역에 대한 토사 유출 관리를 위한 기초 자료로서 사용하게 될 것이다.

• 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.