• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.393-397
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• 2012

인접한 저수지 간의 연계운영을 통한 홍수조절 및 용수공급능력을 제고시키기 위해서 저수용한 공유기법의 일환인 병렬저수지 시스템을 연구대상으로 안동댐 및 임하댐 유역을 연계운영기법으로서 홍수조절능력을 제고시키고 안동댐의 저수량을 확보시켜 용수공급능력을 제고시킬 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 유역추적과 하도추적을 통해 계산된 매개변수들을 실제 형태와 비교분석하여 산정하고, 이에 따른 가장 적합한 강우-유출해석을 통한 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 예 경보 기법을 제시하였다. 최적의 유수전환용량을 산정하기 위해 저수지간의 Swiching 기법을 고려하였으며, HEC-HMS 모형을 이용하여 재현기간별 유입량을 예측하여 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1984.07a
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• pp.115-117
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• 1984

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1696-1700
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• 2006

본 연구에서는 미국기상청(NWS)에서 개발된 수리학적 홍수추적모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 낙동강유역의 수리학적 특성을 규명하고 그에 따른 결과를 분석하였다. 이를 위해서 하구둑의 배수위 영향을 직접적으로 받게 되는 낙동강 하류부인 적포수위표에서 낙동강 하구둑까지의 구간을 홍수추적모형을 수행하였다. 또한 모형수행의 정확성을 지배하는 하구둑에서의 방류량 특성을 분석하기 위해서 다양한 경우에 대해서 적용하였다. 수행을 위한 상류유입유량경계조건과 횡방향 유입유량은 수문학적 저류함수법에 의해서 유입량을 산정하였으며, 하류수위경계조건은 하구둑에서 실측하게 되는 내수위값을 적용하였다. 모의 수행을 위해서 본 연구에서는 최적의 일관된 매개변수를 확립하였으며, 대표홍수사상에 대해서 적용한 결과 수위관측지점의 관측수위와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 낙동강 하구둑에서의 수리/수문학적 특성변화는 낙동강의 상류까지 영향을 미치게 된다. 현재까지 하구둑에서의 방류량 산정에 관한 연구는 일부 수행이 되었으나, 운영자가 실질적으로 도입하기에는 아직까지 많은 검증이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 하류경계조건을 명지지점까지 확장함으로서 부정류모형의 수행을 통한 하구둑에서의 수위 또는 방류량을 산정할 수 있는 방법을 제시하였다. 상류의 유량규모와 하류의 하구둑 조위에 따른 본류의 배수영향범위 등을 분석하는것은 합리적인 댐운영과 하천관리를 위한 중요한 인자가 될것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.159-163
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• 2009

CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전 후의 장 단기적인 물순환 변화 특성을 정량적으로 평가하고 물순환개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. CAT은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 형식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용 관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한 모든 입력 출력 자료를 Excel이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. CAT의 수문해석모듈로 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈을 개발하였다. 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, 하도추적을 위해 Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법 등의 해석법을 제공하였다. CAT의 수문모듈을 이용하여 설마천 유역을 단일노드 및 멀티노드로 개념화하여 모의하였으며, 모의결과를 관측유량과 비교한 결과, 두 경우 적절한 범위내의 결과임을 확인할 수 있었다. CAT의 안정적인 수문해석 기능을 바탕으로 향후 물순환개선시설 모듈과의 결합을 통해 장기 물순환 해석에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.3
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• pp.341-350
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• 2000

The objectives of this study are to develop a state-space form of stochastic dynamic storage function routing model and to test the model performance for real-time flow forecast. The selected study area is the main Han River starting from Paldang Dam site to Indogyo station and the 13 flood events occurred from 1987 to 1998 are selected for computing model parameters and testing the model performance. It was shown that the optimal model parameters are quite different depending on Hood events, but the values used on field work also give reasonable results in this study area. It is also obvious that the model performance from the stochastic-dynamic model developed in this study gives more accurate and reliable results than that from the existing deterministic model. Analysis for allowable forecast lead time leads that under the current time step the reasonable predicted downstream flows in 5 hours time advance are obtained from the stochastic dynamic model on relatively less lateral inflow event in the study area.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.1
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• pp.123-133
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• 2009

In this study, we developed the GIS-based Geomorpho-hydrological Watershed Modeling System($G^{2}WMS$) which could consider both nonlilear rainfall-runoff relationship based on Geomorpho-Climatic Unit Hydrograph(GCUH) as well as watershed system inducing river routing. The developed new model was calibrated at the gaged rainfall events at natural watersheds and previewed to apply at the ungaged mountain basins, such as Sulma basin for small mountain basin and Andong-Dam basin for large scale basin, compared single with partitioned basin in the observed unit hydrographs and rainfall-discharge events. Finally, at the large scale Andong dam basin, we concluded that partitioned basin cases which including th nonlinear GCUH and river routing methods were superior to single basins which including the traditional methods in rainfall-discharge simulation at the mountain basins.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.105-110
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• 2007

도시가 성장하면서 도시내의 소하천은 복개되거나 사라져 다른 용도로 토지가 이용되어 도시내의 수공간 부족현상을 유발하고 있다. 최근 도시의 질적인 성장을 추구하면서 기존에 복개되었던 하천을 복원하려는 사업이 많이 진행이 되고 있으나 도시화과정에서 사라진 소하천을 복원하는 사례는 거의 없는 상태이다. 이에 도시화 과정에서 사라진 도시내 소하천을 추적하고 이를 복원할 때 현실적으로 가장 적절한 경로를 찾을 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. GIS기법으로 사라진 하천의 경로추적이 가능한지를 판단하기 위해 1:1,000 수치지도상의 고도 Point자료를 이용하여 DEM을 만들고 GIS의 공간분석기능으로 사라진 도시내 소하천을 추적하고 그 결과를 고문헌에 의한 구하도와 비교하여 타당성을 평가하였다. 평가한 결과 DEM으로부터 추출된 하천의 경로가 고문헌에 의한 하천경로와 많은 차이가 나지 않음을 확인되어 GIS로 사라진 소하천의 경로를 추적할 수 있음이 평가 되었다. 찾아진 소하천을 복원하고자 할 때 복원경로에는 다양한 요인이 영향을 주는데 GIS를 이용하여 고도, 토지이용상태, 지가를 동시에 고려한 최적 복원경로를 추적하는 모형을 만들었다. 본 연구의 결과는 친환경도시를 계획하고 있는 기존의 도시에서 사라진 하천을 찾아내고 이를 복원할 때 가장 이상적인 경로를 찾는데 기여하여 쾌적한 환경도시를 만드는데 일조를 할 것으로 평가됨.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1975-1979
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• 2006

본 연구의 목적은 국내 홍수예경보의 일부로 사용되고 있는 유역 및 하도 저류함수모형을 칼만필터를 이용하여 실시간 홍수추적에 적합한 추계동력학적 저류함수모형으로 개발하여 그 적용을 평가하는데 있다. 기존의 저류함수모형과 본 연구의 추계동력학적 모형의 적용을 위해 낙동강 유역내의 감천 유역 중 김천 수위지점 상류유역을 선정하였다. 유출분석을 위해 김천 수위지점 상류유역을 3개의 소유역으로 구분하였고, 2002년 8월에서 2003년 8월 사이에 발생한 3개의 주요 호우사상을 선정하였다. 면적강우는 감천유역 내외에 존재하는 9개 강우관측소로부터 Thiessen 방법을 이용하여 계산하였고, 모형에 사용된 매개변수는 호우사상별로 기존의 저류함수모형의 관측치를 잘 모의하는 값을 사용하였다. 두 모형의 유출해석 결과를 도식적 및 통계적으로 분석한 결과 본 연구에서 개발된 추계동력학적 유역 및 하도 저류함수모형이 모형 효율성 계수는 $0.94{\sim}0.96$, 유출용적 및 첨두유량 오차는 10% 내외를 보이며, 기존의 모형보다 정확한 유량예측이 가능한 것으로 나타났다.