• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2258-2263
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• 2008

최근 이상기후로 인하여 국지성 집중호우의 형태를 띠는 강우가 많이 발생하고 있다. 이러한 강우는 돌발 홍수가 발생하는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수지수산정을 위한 강우-유출모형 적용시, 집중형모형과 분포형모형의 장단점을 비교하였다. 이를 위하여 안양천 유역을 대상으로 HEC-HMS모형의 Clark 및 ModClack방법을 이용하여 돌발홍수지수를 산정하여 보았다. 2003년, 2004년, 2005년 각 연도별로 하나씩의 호우를 선정하여 이들을 대상으로 분석을 하였다. 집중형 모형에 대해서는 유역면적평균강우량을, 준분포형 모형에 대해서는 Kriging 기법을 통하여 공간분포된 강우량을 이용하였다. 돌발홍수는 상대적으로 크기가 작은 유역에 많이 발생하므로 소유역 분할시 결정한 소유역의 크기가 돌발홍수 지수에 큰 영향을 줄 수 있다. 따라서 돌발홍수지수의 산정은 유역의 크기에 따라 집중형 모형, 준분포형 모형 모형을 적절하게 선택하여 강우-유출관계를 유도해야 할 것으로 판단된다. 또한 돌발홍수지수의 산정이 돌발홍수예보를 위한 기준이 되는 것을 감안할 때 준분포 모형이 강우레이더에 의한 강우예측자료를 활용하는 데에 유리할 것으로 생각된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.10 s.159
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• pp.895-906
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• 2005

The diversity of observed hydrologic data and the development of geographic information system leads significant progress for developing distributed runoff models in the world. One of the typical examples is TOPMODEL, but the spatial coverage of its application Is limited on small headwater basins. The purpose of this study attempts to overcome its limitation and consequently develops a semi-distributed TOPMODEL. The developed model is composed of two components: a watershed runoff component for a lumped representation of hydrologic runoff process on the catchment scale and a kinematic wave type hydraulic channel routing component lot routing the catchment outflows. The application basin is the $2,703km^2$ upper Soyang dam site and several daily and hourly events are selected for model calibrations and verifications. The model parameters are estimated on 1990 daily event. The model performance on correlation coefficient between observed and computed flows are above 0.90 for the verification events. It is concluded that the developed model in this study can be used for flood analysis in large drainage basins.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.155-159
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• 2010

홍수 예 경보 및 강우-유출의 관계에 의한 홍수량 산정은 수자원 계획과 관리에 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 이러한 강우-유출의 관계를 표현할 수 있는 모형은 최근 분포형 모형으로 발전하게 되었지만, 유역수문 모형의 비약적인 발전과는 다르게 강우자료는 점 강우량을 유역내 평균강우량으로 산정하는 것이 일반적이다. 그러나, 실제 유역에서 강우의 분포는 다양한 이동속도와 방향을 가지고 있기에 유역 내 평균강우량이 발생한다고 가정하기에는 어려운 상황이 많다. 본 연구에서는 격자로 분할된 섬진강 유역에 임의로 생성한 중앙집중형 강우와 2009년 7월 12일부터 2009년 7월 15일까지의 레이더 강우 자료를 실제 이동방향과 수직된 나머지 세 방향으로 각각 공간분포 시켰으며, 강우의 이동과 공간분포를 함께 고려할 수 있는 준분포형인 Modified Clark 방법으로 유출량을 모의하였다. 실측된 유출량 및 강우이동에 대하여 모형을 검 보정한 후 직각된 4방향성으로 강우를 이동시켜 유역출구의 홍수량 변화를 비교 분석하였다. 그 결과 강우이동형태에 따라 첨두유량이 변화함을 알 수 있었으며, 가상의 이동강우 및 레이더 강우가 하류에서 상류로의 이동보다 상류에서 하류로 이동하는 특성이 유역출구에서의 첨두유량이 크고 지체시간을 지속시킴을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 강우이동 특성을 고려할 수 있는 레이더 강우를 이용함으로써 홍수 유출특성의 변화 정도에 대한 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.437-437
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• 2018

본 연구는 댐 후보지에 대한 우선순위 분석이 결측 정보에 따라 다기준 의사결정 방법 및 결측정보 접근방법에 따라 어떻게 달라지는지를 조사하였다. 전략환경평가(Strategic Environmental Assessment, SEA)는 한국의 댐 건설 장기 계획에서 환경 및 생태학적 영향을 기반으로 한 지속가능한 댐 후보지 선정에 적용되고 있다. 그러나 특정 정보가 결측된 경우 SEA는 댐 후보지를 선정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 방법으로 AHP, ELECTRE III, PROMETHEE II, Compromise Programming을 적용하였고, 결측 정보 보완을 위해 이항분포와 균등분포형을 사용하였다. 본 연구에서는 전국의 댐 선정 후보지에 적용하여 다중 기준 의사 결정기법과 정보 생성 방법에 의존하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 이항분포형을 적용한 결과가 균등분포형을 적용한 결과보다 보다 명백한 우선순위를 보여 주었다. 또한, 다기준 의사결정방법에 따라서는 댐선정 후보지 결과가 달라지지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 다기준 의사결정방법 적용시, 결측 정보를 생성하기 위해 이항분포를 사용하면 균등분포 적용시보다 우선순위를 제공하는데 더 효과적이라고 판단된다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.261-266
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• 2006

전국의 수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동일한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 유역으로 전국을 32개 및 112개의 유역으로 분할하여 적용함으로서 준분포형으로 수문학적 가뭄을 평가하는 동시에 개발된 가뭄평가 기법의 유역분할 개수에 따른 적용성을 검토하였다. 각 유역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 1개월 및 1주 간격으로 평가하여 가뭄평가 분석시간 단위에 따른 적용성을 검토하였다. 과거 가뭄사상년도(1994, 1995, 2001년)의 가뭄조사 기록에 대하여 본 연구 결과를 검증하였으며, 기상학적 가뭄지수인 PDSI와 개발된 수문학적인 가뭄평가지수의 결과에 대하여 비교, 분석하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.9
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• pp.585-598
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• 2024

To mitigate natural disasters and efficiently manage water resources, it is essential to enhance hydrologic prediction while reducing model structural uncertainties. This study analyzed the impact of lumped and semi-distributed GR4J model structures on simulation performance and evaluated uncertainties with and without data assimilation techniques. The Ensemble Kalman Filter (EnKF) and Particle Filter (PF) methods were applied to the Namgang Dam basin. Simulation results showed that the Kling-Gupta efficiency (KGE) index was 0.749 for the lumped model and 0.831 for the semi-distributed model, indicating improved performance in semi-distributed modeling by 11.0%. Additionally, the impact of uncertainties in meteorological forcings (precipitation and potential evapotranspiration) on data assimilation performance was analyzed. Optimal uncertainty conditions varied by data assimilation method for the lumped model and by sub-basin for the semi-distributed model. Moreover, reducing the calibration period length during data assimilation led to decreased simulation performance. Overall, the semi-distributed model showed improved flood simulation performance when combined with data assimilation compared to the lumped model. Selecting appropriate hyper-parameters and calibration periods according to the model structure was crucial for achieving optimal performance.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.1
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• pp.15-23
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• 2020

The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.147-153
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• 2008

본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.5B
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• pp.481-488
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• 2006

This paper suggests a novel approach of integrating the quasi-distributed watershed model SWAT with the fully-distributed groundwater model MODFLOW. Since the SWAT model has semi distributed features, its groundwater components hardly considers distributed parameters such as hydraulic conductivity and storage coefficient. Generating a detailed representation of groundwater recharge, head distribution and pumping rate is equally difficult. To solve these problems, the method of exchanging the characteristics of the hydrologic response units (HRUs) in SWAT with cells in MODFLOW by fully combined manner is proposed. The linkage is completed by considering the interaction between the stream network and the aquifer to reflect boundary flow. This approach is provisionally applied to Gyungancheon basin in Korea. The application demonstrates a combined model which enables an interaction between saturated zones and channel reaches. This interaction plays an essential role in the runoff generation in the Gyungancheon basin. The comprehensive results show a wide applicability of the model which represents the temporal-spatial groundwater head distribution and recharge.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.25-46
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• 2020

This paper presents ordinal probit semiparametric regression models using Bayesian Spectral Analysis Regression (BSAR) method. Ordinal probit regression is a way of modeling ordinal responses - usually more than two categories - by connecting the probability of falling into each category explained by a combination of available covariates using a probit (an inverse function of normal cumulative distribution function) link. The Bayesian probit model facilitates posterior sampling by bringing a latent variable following normal distribution, therefore, the responses are categorized by the cut-off points according to values of latent variables. In this paper, we extend the latent variable approach to a semiparametric model for the Bayesian ordinal probit regression with nonparametric functions using a spectral representation of Gaussian processes based BSAR method. The latent variable is decomposed into a parametric component and a nonparametric component with or without a shape constraint for modeling ordinal responses and predicting outcomes more flexibly. We illustrate the proposed methods with simulation studies in comparison with existing methods and real data analysis applied to a Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2016 for investigating nonparametric relationship between smoking behavior and coffee intake.