• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1346-1350
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• 2009

SWAT 모형에서는 중간유출, 침루, 토양 증발, 식물에 의한 증산 등의 수문과정을 모사하기 위해서 토양 수대를 토양의 물리적 특성에 따라 몇 개의 층으로 구분하고, 각 층별로 순차적으로 각 성분량을 계산한다. 이 때 지표유출로 인한 영양물질 이송이 기작되는 영역을 설정하기 위해서 사용자가 입력한 첫 번째 토양층을 강제적으로 둘로 구분하여 상부 10mm의 새로운 토양층이 자동 생성되도록 알고리즘화되어 있다. 그러나, 동일한 토양 특성을 가진 층을 임의적으로 둘로 구분하는 것은 토양 물리적 관점에서 보면 적절하지 않으며, 또한 생성된 매우 얇은 상부 10 mm 토양층으로 인해서 포장용수량을 초과하는 과잉수가 커서 경사가 급한 유역이나 토양층의 투수성이 매우 큰 지역에 모형을 적용할 경우에는 중간유출량이 비현실적으로 크게 계산되는 문제를 수반한다. 따라서 본 연구에서는 중간유출이 크게 계산되는 문제점을 해결하고 토양층내의 수분 거동을 보다 현실적으로 모사하기 위해서 합체-분리 (combining-partitioning) 방식의 토양층 구조화 기법을 고안하고 SWAT의 지표하 유출 계산 모듈에 새롭게 추가하였다. 모형 개선이 수문 및 수질 성분 모의에 미치는 영향을 평가하기 위해서 충주댐 상류유역을 대상으로 모델링을 수행하고 상대비교를 한 결과, 토양수분, 중간 및 지하수유출, 인 순환에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.184-189
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• 2004

A soil moisture measuring method for a hillslope of Korean watershed was developed to configure spatial-temporal distribution of soil moisture. Intensive surveying of topography had been performed to make a refined digital elevation model(DEM) and the hydrological interpretation from flow distribution algorithm was incorporated through reverse surveying. Moreover, A long term measurement system was established to maximize representative features of spatial variation of soil moisture and operated from October 19 to 21, 2003. TDR(Time Domain Reflectometry) with a multiplex monitoring system has been operated for accurate measurements. Measurements were performed at the right side hillslope of Buprunsa located at the sulmachun watershed. The data of temporal and spatial soil moisture variation by rainfall event were collected and the variations of soil moisture were well captured.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.5 s.154
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• pp.345-354
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• 2005

Time Domain Reflectometry (TDR) with multiplex system has been installed to configure the spatial and temporal characteristics of soil moisture at the Bumreunsa hillslope of Sulmachun Watershed. An intensive surveying was performed to build a refined digital elevation model (DEM) and flow determination algorithms with inverse surveying have been applied to establish an efficient soil moisture monitoring system. Soil moisture data were collected through intensive monitoring during 380 hrs in November of 2003. Soil moisture data shows corresponding variation characteristics of soil moisture on the upper, middle and lower parts of the hillslope which were classified from terrain analysis. Measured soil moisture data have been discussed on the context of physical process of hydrological modeling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.229-235
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• 2007

관개나 수분수지 규명을 위한 기본적인 자료는 토양수분 함량이다. 그러나, 포장상태에서의 토양수분 함량은 직접 측정하는 것이 쉽지 않기 때문에 많은 경우 건조기를 이용한 중량수분 함량측정 방법을 이용하거나 토양수분 포텐셜 측정용인 텐시오미터를 이용한 토양수분의 에너지 특성을 관개에 활용하는 것이 현실이었다. 중량수분 함량은 시료를 채취해서 건조하기 때문에 시료채취 당시의 토양수분 함량을 아는 것이 어렵고, 토양수분 포텐셜은 에너지를 측정하는 것이기 때문에 이 역시 토양의 수분함량을 얻는 것이 불가능 하다. 따라서, 최근에 이런 측정상의 어려움을 극복하기 위해 여러 나라에서 포장에서의 토양수분 함량을 직접 측정하는 다양한 센서를 개발하고 있고 있다. 그 중 몇 가지는 현재 우리나라에 공급되고 있는데, 가격 등의 문제로 별로 알려져 있지는 않다. 센서는 현장에서 수분함량을 파악할 수 있는 장점이 있기 때문에 관개에 직접 적용이 가능하며 자동화시설이나 수분수지 모형 산정에도 활용할 수 있다. 본 시험은 우리나라에 소개되어 있는 몇 가지의 토양수분 측정용 센서를 현장에서 코어를 이용해 측정한 용적수분 함량과 비교하여 센서의 정확도나 이용 가능성을 검정하고자 하였다. 코어를 이용해 실측한 토양 용적수분 함량과 비교하고자 7종의 센서를 선택해 실험에 이용하였다. 가격이 비싼 것으로 알려진 TDR 형태의 센서가 2종이었으며, 나머지 5종은 FDR 형태의 센서였다. TDR 센서는 Soilmoisture사에서 제작한 MiniTrase와 Imko 사의 Trime이고, FDR은 Sentek사에서 개발한 EasyAG, EnviroSCAN과 Delta-T사에서 제작한 PR-1과 WET-2 및 Decagon사에서 제작한 $ECH_2O$ 센서였다. 실헙방법은 본량사양토인 포장에서 건조한 상태인 시험구와 물이 포화된 시험구를 만들어 놓고, 그곳에서 센서 종류별로, 측정 깊이별로 토양의 용적수분 함량을 측정하고, 센서로 측정한 위치 바로 옆에서 코어를 이용해 토양시료를 채취하고 이를 건조기에 건조해 용적수분 함량을 측정하였다. 비교결과 TDR인 MiniTrase가 결정계수$(r^2)$가 0.964이고 표준오차(SE)가 0.01로 좋은 결과를 보여줬고 WET-2가 $r^2$와 SE가 0.932와 0.013이였으며 EasyAG는 0.877과 0.0211, EnviroSCAN은 0.803과 0.0259의 값을 보였다. 일반적으로 토양수분 함량 측정오차가 1% 미만인 센서가 정확한 수분함량 해석을 유도할 것이지만 위의 센서 중 MiniTrase를 비롯한 4개의 센서 정도가 토양의 수분 함량을 측정하는데 유용할 것이라는 결론을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.324-324
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• 2011

토양수분량과 증발산량은 물 순환과 강우-유출모형의 검증과 개발, 수자원 계획 및 개발, 작물의 소비수량 산정, 수자원의 손실량 산정 등에 다목적으로 이용되는 귀중한 수문자료로서 유역을 대표할 수 있는 적정한 위치에서 정기적으로 측정되어야 자료의 이용성이 크다. 선진 외국에서는 일찌기 자국의 유역특성에 맞는 토양수분량 및 증발산량 관측망을 구축하여 정기적으로 자료를 생산하여 활용하고 있으나, 국내의 경우는 관련기관의 특정 목적에 따라 관측을 수행하고 있을 뿐 유역을 대표할 수 있는 토양수분량 및 증발산량 자료를 생산하고 있지는 않다. 토양수분 및 증발산량은 기상, 유역, 토지피복, 토양, 임상 특성 인자에 따라 그 크기와 특성이 상이하다. 이와 같은 자료의 특성 때문에 토양수분량 및 증발산량 관측망은 반드시 유역의 대표성이 담보될 수 있도록 설계되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 토양수분 및 증발산량의 조절인자에 대한 대표성을 반영 할 있는 면적 개념의 관측망을 개념화하여 이를 한강 등 5대 권역에 적용하였다. 토양수분 및 증발산량 관측망 설계 시 필요한 설계인자를 산정하기 위해서 "국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)"의 토지이용 자료를 활용하였으며, 그 결과 산림 66.8%, 논 25.98%, 밭 7.14%로 분석되었다. 산림지를 보다 세분화하였을 때 침엽수림 48.55%, 활엽수림 25.36%, 혼효림 27.09%로 분석되었으며, 이를 중권역수로 구분하면 침엽수림 69개, 활엽수림 21개, 혼효림 13개, 논 8개가 된다. 위의 분석 결과를 토대로 토양수분량 증발산량 관측망을 구축한 결과, 한강 권역은 8개소, 낙동강 권역 8개소, 금강 권역 5개소, 섬진강 권역 2개소, 영산강 권역 2개소의 총 25개소로 구축되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.6
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• pp.569-583
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• 2013

This study is to evaluate the future climate change impact on hydrological components in the Seolmacheon ($8.54km^2$) mixed forest catchment located in the northwest of South Korea using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. To reduce the uncertainty, the model was spatially calibrated (2007~2008) and validated (2009~2010) using daily observed streamflow, evapotranspiration, and soil moisture data. Hydrological predicted values matched well with the observed values by showing coefficient of determination ($R^2$) from 0.74 to 0.91 for streamflow, from 0.56 to 0.71 for evapotranspiration, and from 0.45 to 0.71 for soil moisture. The HadGEM3-RA future weather data of Representative Concentration pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios of the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) AR5 (Assessment Report 5) were adopted for future assessment after bias correction of ground measured data. The future changes in annual temperature and precipitation showed an upward tendency from $0.9^{\circ}C$ to $4.2^{\circ}C$ and from 7.9% to 20.4% respectively. The future streamflow showed an increase from 0.6% to 15.7%, but runoff ratio showed a decrease from 3.8% to 5.4%. The future predicted evapotranspiration about precipitation increased from 4.1% to 6.8%, and the future soil moisture decreased from 4.3% to 5.5%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.437-437
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• 2011

Palmer(1965)는 정상적인 기후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤 부족기간을 이상 습윤부족이라 정의하였으며, 가뭄을 장기간의 이상 습윤부족으로 인해 나타나는 현상으로 정의하였다. 특정 지역에서 정상적인 기후조건을 유지하기 위해 필요한 강수량을 산정하고 이를 실제 발생한 강수량과 비교함으로써 수분의 과잉 또는 부족을 검토하였다. 수분의 과잉이나 부족 정도를 지수로 표현함으로써 현재의 수분상황을 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)라 한다. PDSI를 산정하기 위해서는 현재 시점의 수분상황에 대한 고려가 필요하며, Palmer(1965)는 개념적인 물수지 모형이라 할 수 있는 수분수지 모형을 구성하고 이를 이용하여 현재의 수분상황을 판단하기 위한 정보를 생성한 후 그 결과를 바탕으로 PDSI를 산정하는 방법을 제안하였다. 그러나 PDSI는 수분수지 모형에 있어 토양층의 단순화 및 유출의 과소 평가 가능성 등 여러 가지 문제점이 제기된 바 있으며, 미국의 캔자스 및 아이오와 지역을 배경을 개발된 방법이므로 이를 우리나라의 수문학적 조건을 적절히 표현할 수 있는 지에 대한 확인이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 평저수기 기저유출이 지배적으로 나타나는 우리나라의 수문학적 특성을 고려하여 기존 PDSI 방법이 이를 적절히 표현할 수 있는가를 검토하였다. 그 결과 기존 PDSI의 수분수지 모형은 우리나라의 유출 특성을 적절히 표현하기 어렵다는 점을 확인할 수 있었으며, 그 원인을 분석하여 제시하였다. 이와 함께 우리나라의 유출 특성을 보다 적절히 나타낼 수 있도록 하기 위해 수분수지 모형에 대한 수정 방안을 검토하여 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.1
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• pp.9-19
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• 2009

This study presents the effects of temporally varied groundwater table on hydrological components such as surface runoff, evapotranspiration, and soil water content. To this end, the SWAT-MODFLOW model in which the groundwater module of SWAT is replaced with MODFLOW model has been used with a modification to enhance the coupling between the water content in soil profile and the groundwater in shallow aquifer. The variable soil layer construction technique (VSLT) is developed in the present work to represent the direct interaction of soil water and groundwater more realistically, and then the VSLT is incorporated into SWAT-MODFLOW model. In VSLT, when the simulated groundwater table rises within the soil zone, the soil layers below the water table is regarded as a portion of the shallow aquifer, so that those layers are excluded from the initially defined soil zone and are governed by the MODFLOW. From the simulation tests for the Musim river basin, the improved SWAT-MODFLOW model with VSLT is found to correctly evaluate the spatial distributions of overland flow, soil moisture, evapotranspiration according to the groundwater table variation.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.12 no.4
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• pp.289-297
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• 2010

Common practice of Soil Water Assessment Tool (SWAT) model validation is to use a single variable (i.e., streamlfow) to calibrate SWAT model due to the paucity of actual hydrological measurement data in Korea. This approach, however, often causes errors in the simulated results because of numerous sources of uncertainty and complexity of SWAT model. We employed multi-variables (i.e., streamflow, evapotranspiration, and soil moisture), which were measured at mixed forest in Seolmacheon catchment ($8.54\;km^2$), in order to assess the performance and reduce the uncertainties of SWAT model output. Meteorological and surface topographical data of the catchment were obtained as basic input variables and SWAT model was calibrated using daily data of streamflow (Jan. - Dec.), evapotranspiration (Sep. - Dec.), and soil moisture (Jun. - Dec.) collected in 2007. The model performance was assessed by comparing its results with the observation (i.e., streamflow of 2003 to 2008 and evapotranspiration and soil moisture of 2008). When the multi-variable measurements were used to calibrate the SWAT model, the model results showed better agreement with the measurements compared to those using a single variable measurement by showing increases in coefficient of determination ($R^2$) from 0.72 to 0.76 for streamflow, from 0.49 to 0.59 for soil moisture, and from 0.52 to 0.59 for evapotranspiration. The findings highlight the importance of reliable and accurate collective observation data for improving performance of SWAT model and promote its facilitation for estimating more realistic hydrological cycles at catchment scale.