• 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.

• 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.

• 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.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.4
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• pp.393-403
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• 2008

The relationship between precipitation and groundwater level and the correlation between the moving average of precipitation and goundwater level were analyzed for the southern area of Korean peninsular. There were somewhat different patterns of seasonal fluctuation of groundwater level data. The groundwater level data tends to decrease in dry spell and increase in wet spell however the range between maximum and minimum values is quite different for each gauging point. The maximum correlation coefficient for each gauging station is obtained in a range of 20- to 130-day moving average period of precipitation. The critical infiltration, which is the maximum daily infiltration averaged throughout watershed, value is turned out to have the range of 10 to 90 mm and the moving average period is 10 to 150 days. We could have stronger correlation when we consider critical infiltration and modify the original precipitation data than we use original precipitation data.

• Journal of the Geological Society of Korea
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• v.54 no.5
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• pp.557-566
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• 2018

Pohang earthquake (Main shock magnitude = 5.4) occurred in Southeastern region of South Korea in November 15, 2017. Groundwater levels of 6 monitoring wells with 5 minutes interval measurements located in that region and stream water levels of 4 stations located along the Hyeongsan-gang stream are used for the analysis of earthquake induced effects. Four groundwater monitoring wells show a short-term decrease of groundwater level after a main shock and one well does an increase and the maximum change is about 42.0 cm. Especially, groundwater levels at two monitoring wells near the epicenter are consistently maintained after a decrease. There is little relationship between earthquake magnitude or a distance to epicenter and changing amount of groundwater level and it may be due to the inhomogeneity of geologic material and unconsolidated sediments distribution. The changes in permeability of fractured zone and groundwater levels occasionally cause changes in stream flow rate, and water level of the Hyeongsan-gang stream in the study area decreases just after the earthquake and increases again up to the normal level and next shows an more gentle decreasing slope. Total increasing flow rates at S1 (upstream site) and S4 (downstream site) stations are about $12,096m^3$ and $116,640m^3$, respectively, during the increasing period.