• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.398-398
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• 2023

하천시설의 관리규정(하천법 제 14조)에서는 댐, 보 등의 하천시설물은 하천시설의 관리규정을 정하고 있으며 홍수 재해 방지와 수자원의 효율적인 운영을 위하여 필요시 둘 이상의 하천시설 간 유기적인 연계운영에 관한 관리규정을 정할 수 있다고 명시하고 있다. 또한, 댐과 보등의 연계운영규정(환경부 훈령 제1348호)에서는 댐, 보, 둑높임농업용저수지 등 하천시설에 준하여 시설의 연계운영을 실시할 수 있으며, 갈수 및 홍수로 인한 재해 방지 및 수자원의 효율적인 운영을 위한 방안 마련이 시도되고 있다. 이에, 환경부와 한국수력원자력(주)에서는 한강수계 발전용댐 다목적 활용에 관한 협약을 체결하여 발전용댐의 운영계획 및 발전용댐과 다목적댐간 연계 운영계획을 수립하고 있다. 이에, 발전용댐과 다목적댐간 연계 운영을 통해 최적의 용수공급능력을 파악하고자 한다. 본 연구에서는 팔당댐 상류유역에 위치한 댐의 용수공급능력을 분석하기 위해 댐 모의운영과 물수지 모형을 구축하였다. 해당 분석체계를 활용하여 화천댐, 소양강댐, 충주댐을 연계한 운영체계를 구축하여 용수공급능력을 평가하였다. 본 연구결과를 활용하여 용수공급능력 증대를 위한 연계운영 최적화 방안을 마련하고, 가뭄 등 비상상황 발생 시 용수공급조정 및 댐간 연계운영 수립 계획에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.281-289
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• 1999

Small-scale hydropower projects at existing agricultural reservoirs can contribute to produce electric energy by maximizing the use of releases from the reservoirs. The irrigation water duration, the reservoir hydropower simulation, and the nonlinear programming model are employed to estimate potential hydroelectric energy at an existing reservoir. The nonlinear programming model consists of finding a maximum hydroelectric energy subject to irrigation water demand constraints. The sample reservoir given a set of inflow and irrigation water is considered. The optimal solutions by the optimization model yield the most hydroelectric energy for the analysis period in the three methods. Consequently, the nonlinear programming model uses the most water for hydropower generation with respect to the total inflow of the sample reservoir. It is also found that additional storage by increasing the normal water level of the sample reservoir does not significantly increase the annual hydroelectric energy for the given reservoir. It is expected that the optimization model and the proposed procedure for estimating potential hydroelectric energy can be applied to evaluate feasibility analysis for small scale hydropower additions at existing agricultural dams.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.3
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• pp.293-303
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• 2008

Reservoir turbidity flows degrade the efficiency and sustainability of water supply system in many countries located in monsoon climate region. A decision support system called RTMMS aimed to assist reservoir operations was developed for the real time monitoring, modeling, and management of turbidity flows induced by flood runoffs in Daecheong reservoir. RTMMS consists of a real time data acquisition module that collects and stores field monitoring data, a data assimilation module that assists pre-processing of model input data, a two dimensional numerical model for the simulation of reservoir hydrodynamics and turbidity, and a post-processor that aids the analysis of simulation results and alternative management scenarios. RTMMS was calibrated using field data obtained during the flood season of 2004, and applied to real-time simulations of flood events occurred on July of 2006 for assessing its predictive capability. The system showed fairly satisfactory performance in reproducing the density flow regimes and fate of turbidity plumes in the reservoir with efficient computation time that is a vital requirement for a real time application. The configurations of RTMMS suggested in this study can be adopted in many reservoirs that have similar turbidity issues for better management of water supply utilities and downstream aquatic ecosystem.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1135-1148
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• 2018

Previous studies on reservoir operation have been assumed that the climate in the future would be similar to that in the past. However, in the presence of climate non-stationarity, Robust Optimization (RO) which finds the feasible solutions under broader uncertainty is necessary. RO improves the existing optimization method by adding a robust term to the objective function that controls the uncertainty inherent due to input data instability. This study proposed Robust-SDP that combines Stochastic Dynamic Programming (SDP) and RO to estimate dam operation rules while coping with climate non-stationarity. The future inflow series that reflect climate non-stationarity were synthetically generated. We then evaluated the capacity of the dam operation rules obtained from the past inflow series based on six evaluation indicators and two decision support schemes. Although Robust-SDP was successful in reducing the incidence of extreme water scarcity events under climate non-stationarity, there was a trade-off between the number of extreme water scarcity events and the water scarcity ratio. Thus, it is proposed that decision-makers choose their optimal rules in reference to the evaluation results and decision support illustrations.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.95-103
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• 1998

Dam sediment can be predicted from the two methods: the one is a physical analysis based on the hydrjulic mechanism and the other is an empirical approach using observed data as a design factor. The former can be used to estimate short-term phenomena by mathematical methods. the latter can be used for deriving long-term design parameters such as dead storage calculation. Monthly reservoir operation is possible with the sluicing efficiency curve based on empirical data. The optimal sediment management can be carried out using the information variable which traces deposit sediments corresponding to the reservoir storage. The idea can provide an optimal operation strategy to save effective storage varying with time. This study presents a methodology for the long-term sediment prediction using sluicing efficiency curve. An application is conducted for estimating accumulated sedment deposit and water supply capability ofr the Fenhe dam in the Yellow rever of China.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.265-265
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• 2019

기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.33 no.4
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• pp.52-60
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• 1991

This study was conducted to investigate the appropriate operation method minimizing the deviation between irrigation water demand and release from the reservoirs, and the simulation technique was used in the operation model. This model was applied to the grouped reservoirs system consisted of Dongsang, Daia and Keungchun reservoirs and Eowoo-weir in Chonbuk FLIA district. The results obtained in this study are summarized as follows; 1.The area above the Eowoo weir point was divided into 6 small watersheds, and daily inflows from each watershed were calculated by Tank model. It showed that the average annual runoff ratio was 40-60% respectively. 2.Based on the Blaney-Criddle formula daily water requirement of Chonbuk FLIA irrigation area was estimated, mean water requirement for paddy field during the irrigation period was 818.lmm. 3.Using the basic data such as inflow and water demand, four different release types were selected. Through the simulated operation the difference between intake water required at Eowoo-weir point and release from the 3 reservoirs was estimated. The best result was obtained when Daia and Keungchun reservoirs are operated parallelly at fixed release ratio and the release of Dongsang reservoir was determined according to the storage of Daia reservoir.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1708-1712
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• 2008

본 연구에서는 낙동강 수계 안동댐과 임하댐의 홍수시 연계운영시스템을 구축하여 안동댐과 임하댐의 하류부인 안동시에서의 피해를 최소화하기 위해서 HEC-5모형을 이용한 모의기법을 통해 해석을 실시하였다. 모의운영을 실시하여 얻어진 결과를 FLDWAV모형에 적용하여 댐하류부의 홍수추적을 실시하였다. 홍수시 안동댐과 임하댐의 연계운영을 위해 안동댐과 임하댐에 대해서 각각 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용하여 분석을 실시하였다. 저류지 모의기법을 적용한 모의운영을 위해서 안동댐의 경우 안동댐 치수능력 증대사업 기본 계획보고서에서 제시된 일정률-일정량 방식의 댐 운영률을 이용하였고, 임하댐의 경우는 임하댐 치수능력 보고서에 제시된 일정률-일정량 방식을 적용하였다. 하류부 하천 제방의 여유고를 확보하기 위해 안동댐 운영의 대안으로서는 기존의 일정률을 조정하여 100년 및 200년 빈도하에서 기존 3,800m3/s를 3,490m3/s으로 최대 방류량을 변경한 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용 분석하여 댐의 방류량을 결정하였다. 댐 하류부의 홍수추적을 위해서 안동댐 및 임하댐 하류부로부터 지보수위표 지점까지의 53.9 km 구간에 대해서 FLDWAV 모형을 적용한 부정류 해석을 실시하였다. 댐 하류부에서의 시나리오별 홍수위를 산정하여 기존의 제방고와 비교함으로써 안동시 구간에서의 제방 안전성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.403-403
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• 2019

수자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것은 확보한 수자원을 확보한 목표에 맞게 시,공간적으로 적절하게 분배 시키는 것이다. 따라서 저수지 운영의 최종 목표는 댐 건설 목적에 따라 확보된 물을 유입량, 저수량, 용수 수요등을 감안하여 댐 운영 목표에 맞게 최적으로 적절한 양의 물을 적절한 시기에 방류하는 것이다.(손덕환, 2004) 현재 댐군의 운영방법은 확정론적인 방법과 추계학적인 방법이 주로 이용되고 있으나 본 연구에서는 최근 연구가 많이 이루어지고 있는 인공신경망을 적용하여 운영방법으로써의 적용성을 검토하고자한다. 연구대상지로는 수력발전소가 포함된 한강의 충주 다목적댐을 선정하였다. 인공신경망은 입력층에서 출력층사이에 은닉층이 존재하는 다중신경망을 활용하였으며 출력층은 방류량으로 설정하여 발전방류와 수문방류를 구분하여 설정하였다. 방류량 결정을 위한 입력층 구성은 선행 연구들을 참고하여 예측 유입량, 현재 수위, 발전량, 용수 수요량 등을 설정하여 입력층으로 구성하였다. 학습기간의 방류량 자료를 학습하고 검정기간을 통해 실제 이루어진 방류량과 모의된 방류량의 차이를 비교, 분석하여 댐 운영방법으로써의 인공신경망의 적용성을 검토하고자하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.