• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.5
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• pp.337-345
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• 2020

In order to provide information for proper management of groundwater resources, an analysis of the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater levels is needed. In this study, we analyzed the correlation of precipitation-groundwater level and groundwater withdrawal-groundwater level using time series data converted by normalized standard deviation (Nor.St.Dev) and cross correlation coefficient (CCC) for nine groundwater monitoring wells in the middle mountainous area in the southeastern Jeju Island. First, the CCCs of precipitation-groundwater level were estimated using daily time series data, and the low CCCs of up to 0.3 were obtained. However, the result of using the Nor.St.Dev showed a clearer correlation by obtaining a CCC of up to 0.8. In addition, in most cases, precipitation variability and groundwater level variability had positive CCCs, whereas groundwater withdrawal variability and groundwater level variability had negative CCCs. Therefore, the groundwater level in this study area was largely influenced by precipitation with little effect of groundwater withdrawal. Lastly, as a result of analyzing the relative effects of Seongpanak and Gyorae rainfall station on the groundwater level, the rainfall at the relatively downstream Gyorae rainfall station has more influence. The analysis method used in this study can be easily used for analyzing the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater level variability in other regions in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.702-706
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• 2007

본 연구에서는 실측 강수 자료를 적용하여 장기 지하수위의 변동을 수치모의하고, 그 결과를 관측정으로부터 측정된 실측 지하수위와 비교하였다. 모형의 구축은 제주도 한라산 중산간으로부터 해안까지 이르는 유역 면적 $310km^2$의 천미천 유역을 대상으로 하였으며, 2001년 11월 부터 2002년 10월까지 12개월간의 강우에 따른 지하수위의 변동을 평형상태로 해석하였다. 미국 지질조사국 (USGS) 에서 개발한 3차원 유한차분 해석 프로그램인 MODFLOW 모형을 선정하여 적용한 결과를 유역 내의 12개 관측정 측정수위와 비교하였으며, 대상지역에서 14.7m의 평균 오차와 21% 정규 실효치를 나타내었다. 향후 모형 구축 및 모의 결과의 신뢰도를 향상시키기 위해 격자수와 크기의 조절 및 공간적 분포에 따른 대수층의 투수계수와 저류계수의 민감도 분석을 수행하여야 할 것으로 판단되며, 계속 연구 수행 중에 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2006.04a
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• pp.350-354
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• 2006

본 연구에서는 장기간의 강우자료, 지하수위 변동자료 및 토지이용 상태 등을 이용하여 소유역내 지하수 함양량을 산정하였다. 적용된 기법은 지하수위 변동곡선법, SCS-CN법, 통계자료 분석기법 및 손실량 분석기법을 이용하여 소유역내에서 일평균 지하수 함양량을 각기 산정하였다. 지하수위 자료를 적용해 산정된 지하수 함양율은 SCS-CN법의 평균 지하수 함양율 14.24%보다 높은 18.9%로 나타났으며, 이는 우리나라 지하수 함량율인 18% 내외임을 감안할 때 소유역에서의 지하수 함양량은 일평균 약 $800m^3$ 이상 지하수로 환원되고 있음을 의미한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.20 no.1
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• pp.61-70
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• 2010

In case of groundwater recharge estimation using water table fluctuation method, specific yield affects the accuracy and confidence level of recharge rate. Nevertheless, there have been few studies on the method for the accurate estimation of specific yield in Korea. Specific yield estimated from the relationship between rainfall and groundwater levels is reasonable compared to the other methods. However, lots of factors such as artificial pumping, evapotranspiration by the plants, and a sudden increase in water levels by a heavy rainfall can affect the pattern of groundwater levels' fluctuation and make an over-estimated or under-estimated specific yield. This study obtained a reasonable specific yield by using a daily or 12 hourly average of rainfall and groundwater levels measured in a dry season.

• Economic and Environmental Geology
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• v.39 no.3 s.178
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• pp.269-284
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• 2006

Aquifer responses to the river stage fluctuations were analyzed between the groundwater level and the river stage in an alluvial aquifer. The auto-correlation and cross-correlation as a time series analysis were applied. Study site is a floodplain in the Mangyeong river. Groundwater levels in each depth representing the silt and sand(SS), gravel and sand(GS), and weathered zone(WZ) layer were monitored. The groundwater levels were more sensitive to the river stage fluctuations than rainfall. Since the river stages are influenced by the gate operations downstream and tide, show periodic patterns, and the correlation coefficients with rainfall is low. Cross-correlation function between groundwater level in each depth do not show any delay time, then response time is very short to each depth. Cross-correlation analysis were performed to estimate the response time of groundwater levels to river stage fluctuations. Groundwater levels respond to the river stage within 30 minutes to 1 hour in wells near the stream. Short time lag between groundwater level and river stage indicates the quick response. A different response time imply the hydraulic inhomogeneity of the site, and a probable high permeability zone between river and aquifer can be inferred. Mangyeong-river in study site is a gaining stream normally, and river stage rising by gate operation or floods makes river water flow into groundwater. The auto-correlation and cross-correlation functions as a time series analysis can be a good tool to interpret the aquifer responses to stream stage fluctuation

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2002.04a
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• pp.137-146
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• 2002

수락산 터널구간 기반암의 평균투수계수는 $2.64{\times}10^{-6}cm/sec$, 평균RQD는 78%, 평균공극율 은 0.51% 이다. 지하수위와 표고간의 상관성분석을 이용하여 수락산 정상부에서 지하수위를 추정한 결과, 터널구간의 전체 평균수리경사는 0.267로서 산출되었다. 수리분석에 의한 수락산 터널구간에서의 지하수 유출량은 약 $66,378~121,574\textrm{m}^3/yr$, 함양량은 $863,500\textrm{m}^3/yr$로 산정 되었다. 3차원 지하수유동모델링 소프트웨어 MODFLOW를 이용하여 터널건설에 의한 지하수위 변동을 분석한 결과, 1년 후에는 터널 중심부에서의 지하수위 강하가 각각 40~45m로 나타났으며 터널구간의 지하수위는 3년 후에, 그리고 모델 영역 전체 지하수위는 4,5년 후에 완전하게 정류상태로 회복되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.1029-1032
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• 2010

제주도의 강수량과 지하수위 상승의 관계와 비강수 때의 지하수위의 하강속도를 분석한 결과 제주도 동쪽 지역은 강우가 왔을 때 지하수위의 상승이 높지 않은데 비해 하강속도는 느리며 서쪽 지역은 강우에 의해 지하수위가 많이 상승하나 비가 오지 않으면 수위가 빨리 하강하였다. 제주도의 최대 함양 부피는 강수량이 가장 많았던 2007년 태풍 나리 때 $1.67{\times}10^{10}m^3$로 나타났다. 만약 현재 추산되고 있는 제주도의 함양률 46.1%를 적용한다면 이 때의 함양량은 $0.34{\times}10^9m^2$이며 공극률은 약 5% 정도가 될 것으로 추정된다. 지하수위의 변동은 강수량에 의해 좌우 되는데 2001-2009년간의 평균 변동폭은 5.53m이다. 변동 폭이 많이 오른 때는 대부분 태풍이 지나간 후이며 가장 높은 변동폭은 2007년 9월에 태풍 나리 후의 14.74m이다. 최저의 평균 상승폭이 1m도 되지 않은 경우가 있으며 이럴 경우 심각한 물부족 현상이 나타날 수 있을 것으로 보인다. 강수량과 지하수위 관계를 분석한 결과 지하수를 대규모로 사용할 필요가 있을 때는 동쪽보다 서쪽지역이 유리한 조건을 가지고 있으며, 지하수위 상승폭이 작고 지하수위가 급격하게 낮아질 경우 지하수 사용량을 제한할 필요가 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.31-31
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• 2020

가뭄 발생 시 국내 농어촌 지자체 대부분은 추가 수원공 확보를 위한 긴급 대책으로 신규 관정을 개발하거나, 저수지와 하천을 준설하여 가뭄 수요에 대응하는 편이다. 이러한 방법은 즉시 대응에는 효과가 있지만, 고가의 비용이 소요되고, 무엇보다도 국지적으로 가뭄이 빈번하게 발생하는 지역에는 적용에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 최근 기설 관정을 연계 이용하여 지하수 공급 극대화를 도모하는 기술이 제안되었다. 그런데 기설 관정 연계 이용 시 가장 중요한 사항은 모든 관정에서 최대 양수량을 유지하며 지하수를 공급할 수 있도록 관리해야 하는 점이며, 특히 암반관정의 과잉양수로 인한 간섭현상으로 충적관정이 고갈되어 공급가능한 지하수 수량이 오히려 감소되는 것을 사전에 방지하여야 한다. 이 연구에서는 가뭄 발생 시 암반관정(양수정)에서 최대로 양수했을 때에도 주변 충적관정의 양수능이 유지되는 최소 지하수위를 「지하수위 저하 한계치」로 지정하여 관정 연계 이용의 최적화를 도모하였다. 지하수위 저하 한계치 산정을 위하여, Theis의 자유면 대수층 정상류 우물수리 방정식과 지하수영향반겅 설정에 관한 경험식(Schultz, Weber, Kozeny 및 Jacob 경험식)을 이용하였다. 그런데 지정된 지하수위 저하 한계치는 충적관정의 지하수위이므로, 암반관측공만 소재하는 지역에 대해서는 충적층 지하수위 변동과 암반층 지하수위 변동 간의 상관분석을 통해 암반 관측공의 지하수위 저하 한계치를 추정하였다. 이후, 양수시험 자료(양수정과 주변 관측공의 수위변동 자료)를 이용하여 지하수 대수층의 이방성을 확인하였고, 이를 통해 암반관정의 양수에 따른 간섭을 크게 받는 충적관정과 그렇치 않은 충적관정을 구분하여 이방성에 따른 지하수위 저하 한계치를 수정하고, 상습가뭄 발생지역의 암반관정과 충적관정의 최적 지하수 양수를 도모하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.7
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• pp.485-493
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• 2021

Groundwater is an important water resource that can be used along with surface water. In particular, in the case of island regions, research on groundwater level variability is essential for stable groundwater use because the ratio of groundwater use is relatively high. Researches using artificial intelligence models (AIs) for the prediction and analysis of groundwater level variability are continuously increasing. However, there are insufficient studies presenting evaluation criteria to judge the appropriateness of groundwater level prediction. This study comprehensively analyzed the research results that predicted the groundwater level using AIs for various regions around the world over the past 20 years to present the range of allowable groundwater level prediction errors. As a result, the groundwater level prediction error increased as the observed groundwater level variability increased. Therefore, the criteria for evaluating the adequacy of the groundwater level prediction by an AI is presented as follows: less than or equal to the root mean square error or maximum error calculated using the linear regression equations presented in this study, or NSE ≥ 0.849 or R² ≥ 0.880. This allowable prediction error range can be used as a reference for determining the appropriateness of the groundwater level prediction using an AI.