• 한국수자원학회논문집
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• 제48권11호
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• pp.925-936
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• 2015

본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하고, 침수실적자료와의 비교를 통해 레이더 강우자료의 효용성을 검토하는데 있다. 남강댐유역($2,293km^2$)을 대상으로, 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 분포형 모형은 28개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 보정되었으며, $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI(volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 모형의 보정결과, $R^2$, ME, VCI의 평균이 지점강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 1.09, 레이더 강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 0.96의 결과를 보였다. 태풍 산바에 의한 하천범람 침수실적자료의 두 침수지역(신연지구와 문대/신기지구)과 레이더와 지상강우에 의한 유출분석 결과를 비교하였다. 신연지구와 문대/신기지구 두 침수지역에서 레이더강우가 지상강우보다 더 많은 지역강우를 발생시켜 지표유출량을 더 크게 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 수위관측소가 존재하는 문대/신기지구의 경우, 지점강우보다 레이더 강우가 침수지역내 수위관측소의 실제 첨두유량에 가깝게 모의하였으며, 하천수위도 0.72m 높게 모의하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.177-191
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• 1997

본 논문은 도시유역에서의 강우-유출을 해석하기 위한 설계조건으로서 강우 공간분포와 소유역의 분할이 결과치에 미치는 영향을 9개 도시유역에 대하여 SWMM으로 평가한 것이다. 도시유역을 상류 2개 권역으로 구분하는 각각 Huff의 4개 분포형을 조합하여 적용한 결과는 기존의 Huff2 분포로 균일하게 적용한 경우보다 첨두유량에서 -54.68~18.77% 의 편차를 보여주었다. 따라서 설계홍수량산정에서는 공간분포의 고려는 홍수위험도의 경감에 기여할 것으로 판단된다. 또한 소유역의 분할에 따른 유출특성의 영향은 유역의 경사, 불투수면적비 등에 따라 다르게 나타나나 전반적으로 분할 수가 많을수록 실측치에 접근함을 보여주었다. 그러나, 왜곡도와 면적비를 고려한 소유역 폭의 산정방법을 적용함으로써 유역분할 수가 적어도 정확도의 개선에 상당한 기여를 기대할 수 있었다. 유역면적이 약 10$\textrm{km}^2$이내인 도시유역에서는 소유역 분할 수가 3개 이상이면 약 25% 이내에서 실측치에 근사할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권3호
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• pp.263-272
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• 2018

수공구조물 설계시 실측 유량의 자료 부족으로 홍수량의 빈도해석 결과보다는 강우자료를 수집하여 강우-유출 관계에 따라 산정된 설계강우량을 이용하여 특정 빈도에 해당하는 설계 홍수량을 사용하는 것이 일반적이다. 과거에는 첨두유량 산정을 위하여 합리식과 같은 경험식을 이용하였으나 지속기간이 장기화됨에 따라 실제 사상과는 다른 유출양상이 나타나게 되므로 확률강우량 시간분포의 정확성이 중요하게 되었다. 현재 실무에서는 설계강우량의 시간분포 방법으로 Huff의 4분위 방법 중 3분위를 사용하고 있으며 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있다. 그러나 통계 모델링에서는 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 관할 69개 강우관측지점을 대상으로 설계강우량의 시간분포 방법으로 사용되고 있는 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식에 대한 유의성 검정을 실시하였다. 기상청 관할 69개 강우관측지점의 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식의 유의성 검정결과 대부분의 지점에서 4차식까지 회귀계수가 유의한 것으로 나타나 통계학적으로 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 4차까지만 고려하여도 무방한 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권8호
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• pp.655-663
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• 2007

본 연구는 면적이 작은 도시유역에 적용하기 위한 강우의 시간분포방법을 제안하였다. 이를 위하여 유역의 특성을 고려한 Interevent Time Definition(ETD) 결정방법과 3시간 미만의 강우를 포함한 무차원 누가우량곡선을 제안하였다. 새롭게 제시된 IETD 결정방법은 호우 사상의 종료 시점으로부터 직접유출의 종료 시점까지의 기간을 IETD로 정의하였다. 제안된 IETD 결정방법을 사용하여 중랑 배수구역에 대한 면적-IETD 관계곡선을 유도하였다. 제안된 강우분포모형을 4개의 도시 유역에 적용하여 10년빈도 2시간 강우를 시간분포 시켰으며, SWMM을 사용하여 유출수문곡선을 산정하였다. 산정된 유출수문곡선을 Huff 방법으로 산정한 유출수문곡선과 비교하였다. 비교한 결과 새롭게 제시된 강우의 시간분포 방법에 의한 유역의 첨두 홍수량은 Huff 모형에 의한 결과들보다 $11\sim15%$크게 나타났으며, 따라서 기존의 Huff 모형을 도시유역에 그대로 적용하는 것은 유출을 과소평가 할 위험성을 내포하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권5호
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• pp.505-516
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• 2012

본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.1443-1454
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• 2014

본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.39-58
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• 2019

본 연구에서는 GPM 위성자료 및 분포형 강우-유출 모형 KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2)을 이용하여 용담댐 유역(930㎢)을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 모형의 유출해석은 2014년 08월 25일 05:00~17:00, 2017년 09월 11일 01:00~12:00, 2018년 06월 26일 23:00~06월 27일 10:00 총 3개의 집중호우 기간으로, 4가지 공간자료: (a) 7개의 지상관측소 강우를 Kriging 기법으로 공간내삽한 자료, (b) 원 GPM 자료, (c) 조건부합성(Conditional Merging, CM)으로 보정한 GPM(CM-GPM) 자료, (d) 지리적편차(Geographical Differential Analysis, GDA)로 보정한 GPM(GDA-GPM) 자료를 각각 준비하였다. 유출 보정은 유역내 3개의 수위관측지점(천천, 동향, 용담댐)을 대상으로 실시하였으며, 4가지 공간자료에 대하여 모형의 매개변수인 초기 토양수분량, 하천 Manning 조도계수, 유효투수계수를 각각 보정하였다. 보정결과는 결정계수(Determination coefficient, R²), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과, 3개의 강우에 대한 Kriging, GPM, CM-GPM 및 GDA-GPM의 평균 NSE는 0.94, 0.90, 0.94, 0.94, R2는 0.96, 0.92, 0.97, 0.96, VCI는 1.03, 1.01, 1.03, 1.02로 보정되었다. R², NSE 및 VCI에 있어, CM-GPM과 GDA-GPM이 원 GPM보다 첨두유출량 및 유출용적에 있어 보다 잘 보정되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1143-1154
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• 2021

활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.