• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.184-187
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• 2009

현재 국내에는 수문자료 품질등급 및 품질관리 방법에 대한 기준과 인력 예산 시스템의 부재로 인해 수문자료 품질관리에 대한 지속적인 수행이 미흡한 실정이다. 이에 국토해양부에서는 국가 차원에서의 일관성 있는 수문자료 품질관리 기준을 제시하고, 현업에서 활용 가능한 시스템을 구축하기 위해 2007년 한강 수계를 대상으로 관측소별 품질관리 기준을 설정하고, 국가 수문자료 품질관리시스템 구축(I)을 추진하였다. 본 연구에서는 그 두 번째 단계인 낙동강 수계를 대상으로 하여 수문관측소의 기존 수문자료를 수집하여 자료 특성을 분석하고 지점별 자동 품질관리 기준을 설정하였다. 또한, 1차에서 구축한 우량 및 수위 자료의 품질관리에서 유량자료 품질관리를 추가하여 유량자료 품질관리의 절차와 자료 생성단계별 품질관리 수행에 대한방안을 수립하였다. 또한, 현업에서 적용이 가능하도록 수위 일치성 검토, 수위-유량관계곡선식 검토 및 유량환산 후의 상 하류 유량 비교 분석을 하여 과정의 적절성 등을 판단할 수 있는 지원 프로그램을 개발하였다. 이를 통해 수문자료에 대한 일상적인 품질관리가 가능하고 신뢰도 높은 수문자료 제공으로 인해 관련 분야의 정확도를 제고할 수 있으리라 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.3
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• pp.321-335
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• 2023

Monitoring sediment loads in natural rivers is the key process in river engineering, but it is costly and dangerous. In practice, suspended loads are directly measured, and total loads, which is a summation of suspended loads and bed loads, are estimated. This study proposes a real-time sediment discharge monitoring system using the horizontal acoustic Doppler current profiler (H-ADCP) and support vector regression (SVR). The proposed system is comprised of the SVR model for suspended sediment concentration (SVR-SSC) and for total loads (SVR-Q_TL), respectively. SVR-SSC estimates SSC and SVR-Q_TL mimics the modified Einstein procedure. The grid search with K-fold cross validation (Grid-CV) and the recursive feature elimination (RFE) were employed to determine SVR's hyperparameters and input variables. The two SVR models showed reasonable cross-validation scores (R²) with 0.885 (SVR-SSC) and 0.860 (SVR-Q_TL). During the time-series sediment load monitoring period, we successfully detected various sediment transport phenomena in natural streams, such as hysteresis loops and sensitive sediment fluctuations. The newly proposed sediment monitoring system depends only on the gauged features by H-ADCP without additional assumptions in hydraulic variables (e.g., friction slope and suspended sediment size distribution). This method can be applied to any ADCP-installed discharge monitoring station economically and is expected to enhance temporal resolution in sediment monitoring.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1832-1836
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• 2009

우리나라 수위관측소에 설치되어 있는 수위표는 야간 시인성 부족으로 야간이나 우천시 수위관측을 수행하는데 있어 많은 어려움이 있다. 특히 유량측정 전후 수위관측이 반드시 필요하지만 야간일 경우 눈으로 확인하는 것이 쉽지 않다. 야간 수위관측시 시인성을 높이기 위해 일부 관측소에서 야광도료를 이용하거나 빛의 반사효과를 높인 수위표를 설치하는 등의 노력을 하고 있으나 그 효과는 크지 않다. 이에 본 연구에서는 야간 수위관측시 수위 식별이 어려운 문제를 해결하기 위해 첨단 소자인 LED(Light Emitting Diode)를 이용한 수위표를 개발하고 동시에 전류식 수위센서를 이용하여 자동 수위측정이 가능한 수위표를 개발하였다. 이는 기존의 눈으로 확인하는 수위표와 로거에 저장되는 수위측정장치를 하나로 통합한 것이며 주야간을 가리지 않는 탁월한 시인성과 정확한 수위측정 및 수위자료의 저장이 특징이다. LED는 최근 각광받고 있는 첨단 소자로서 각종 전광판 등에 다양하게 활용되고 있으며 전력을 크게 소비하지 않는 것이 특징이다. 또한 전기장치를 수중에 설치하는 것이므로 방수를 위해 실리콘을 이용하여 완벽 방수구조를 갖추었으며 홍수시 하천 유하물에 의한 파손을 방지하기 위해 내구성을 갖춘 구조로 설계 제작하였다. LED를 이용한 수위표는 야간이나 홍수시 수위관측을 수행할 때 많은 장점이 있을 것으로 판단되며 저전력 구조로 상용전원을 이용할 수 없는 위치에서 태양열 전지판을 이용한 배터리 기반 시스템으로 구성할 수 있으므로 측정의 정확도, 활용도 측면뿐만 아니라 설치의 편리성 문제도 큰 장점을 가질 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.113-113
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• 2018

본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.6
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• pp.381-393
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• 2021

As part of the National Disaster Management Research Institute's Official Development Assistance (ODA) projects for transferring new technologies in the field of disaster-safety management, a flood forecasting and warning system was established in 2019 targeting the Borikhan in the Namxan River Basin in Bolikhamxai Province, Laos. In the target area, which is an ungauged small and medium river basin, observation stations for real-time monitoring of rainfall and runoff and alarm stations were installed, and a software that performs real-time data management and flood forecasting and warning functions was also developed. In order to establish a flood warning standard and develop a nomograph for flood prediction, hydraulic and hydrological analysis was performed based on the 30-year annual maximum daily rainfall data and river morphology survey results in the target area. This paper introduces the process and methodology used in this study, and presents the results of the system's applicability review based on the data observed and collected in 2020 after system installation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.9
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• pp.803-812
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• 2018

The purpose of this study is to develop Particle Swarm Optimization (PSO) automatic calibration algorithm with multi-objective functions by Python, and to evaluate the applicability by applying the algorithm to the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) watershed modeling. The study area is the upstream watershed of Gongdo observation station of Anseongcheon watershed ($364.8km^2$) and the daily observed streamflow data from 2000 to 2015 were used. The PSO automatic algorithm calibrated SWAT streamflow by coefficient of determination ($R^2$), root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency ($NSE_Q$), and especially including $NSE_{INQ}$ (Inverse Q) for lateral, base flow calibration. The results between automatic and manual calibration showed $R^2$ of 0.64 and 0.55, RMSE of 0.59 and 0.58, $NSE_Q$ of 0.78 and 0.75, and $NSE_{INQ}$ of 0.45 and 0.09, respectively. The PSO automatic calibration algorithm showed an improvement especially the streamflow recession phase and remedied the limitation of manual calibration by including new parameter (RCHRG_DP) and considering parameters range.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.262-262
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• 2020

새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.