• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.250-250
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• 2012

하천유량 예측정보는 하천홍수를 잘 관리하기 위한 중요한 정보이다. 하천유량을 예측하기 위해서는 실제 기상상황이 잘 나타내는 관측 및 예측강우정보 구축, 대상유역의 수문반응특성을 잘 모의할 수 있는 유출모형 적용, 상류에 댐이 존재할 경우 저수지추적모형의 연계모의가 필요하다. 다만, 강우정보, 유출모형, 저수지추적모형은 항상 불확실성을 포함하고 있으며 어느 하나의 정보 또는 모형이 다른 것보다 항상 정확하기는 어렵다. 이러한 조건에서 하천유량을 잘 예측하기 위한 대안은 자료동화기법의 연계적용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관측유량 자료동화가 가능한 SURF 모형에 AUTO ROM 저수지추적방법을 연계하여 상류에 댐이 존재하는 유역에서도 하천유량을 예측할 수 있는 통합하천유량예측모형을 개발하였다. 적용유역은 한강유역을 채택하였으며 2002~2009년에 대해 모형을 구축하였다. 자료동화효과로 인해 유출모형만을 적용한 경우보다 유출모의 정확도가 높아지는 것을 확인하였다. 또한 저수지추적과정에서도 임의시점을 기준으로 과거기간에 대해서는 관측유입량과 방류량을 적용하고 미래기간에 대해서는 저수지추적을 통해 모의되며 이 결과로부터 저수위-유입량-방류량의 관계가 합리적으로 모의됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 하천유량예측을 위해서는 하천유량정보와 댐수문정보의 자료동화를 수행하므로써 하천유량 예측결과의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.346-346
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• 2023

한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.135-139
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• 2012

하천에서의 정확한 유량 산정은 하천의 설계 및 운영 유지에 매우 중요한 요소이다. 현재 하천의 유량 생산은 수위-유량관계곡선을 통하여 이루어지고 있다. 수위-유량관계곡선법은 측정된 수위와 유량자료의 관계를 바탕으로 홍수기 때의 유량을 회귀 추정법으로 예측하여 사용하는 방법이다. 비교적 간편하게, 특히 측정이 어려운 홍수기 때의 유량을 예측하여 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 수위와 유량만의 관계를 사용하므로 하천의 수리학적 특성을 반영하기 곤란하기 때문에 기본적으로 개선되어야 할 사항이 있다. 따라서, 본 연구에서는 하천유량을 예측하는 새로운 방법론의 하나로 KSCE에 기 게재된 Choo 등(2011)의 방법에 따라, 개수로에서 널리 사용되어 오고 있는 Manning식과 Chezy식을 활용하여 하천의 전체적인 특성을 잘 반영하는 특성조도계수 n과 특성Chezy계수 C를 사용하여 하천의 유량을 예측하였다. 실험실 직선수로에서 측정된 정류 자료와 객관성 있는 해외 하천 유량측정 자료를 사용하여 증명하였고 결정계수 0.8 정도 수준의 높은 정확성을 보여주는 성과를 나타내었다. 따라서 본 연구결과를 통해 하천의 수리학적 특성을 반영하면서도 간단하게 유량을 예측할 수 있는 방법으로 실무에서 간편하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.500-500
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• 2023

국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.410-410
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• 2011

본 연구에서는 미래 물 수요를 예측하여 하천의 유량 상황을 평가하였다. 이 자료를 현재의 관측유량 자료와 비교, 분석하여 유량의 변화 특성에 대한 분석을 수행하였다. 유량변동 상황은 유량의 발생시기, 특정 유량의 지속기간, 발생빈도를 비교하여 평가하였다. 아울러 유량변동을 초래한 원인에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 일별 물수지 분석을 수행하였으며, 유황곡선분석, 수문량의 통계특성 변화를 분석하였다. 유량의 변동에 영향을 주는 요소로는 광역 물이동량, 유역내 저류량 및 대형 배출 시설물(하수종말처리시설)을 조사하였으며, 하천유량에 직접 기여하는 강수량에 대한 시기별 변동 상황도 함께 평가하였다. 본 연구의 결과는 하천유지유량 수급현황의 예측, 가용수량의 평가를 가능하게 하며, 향후 하천 및 하천의 유량관리에 필요한 자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.116-116
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• 2022

현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2148-2152
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• 2009

하천수질보전을 위한 필요유량은 하천유지유량 항목 중 하나로써 환경기초시설 등으로 최대한 처리한 후 남는 오염부하량을 고려하여 적정 수질을 유지하는데 필요한 유량을 의미한다. 하천수질보전을 위한 필요 유량을 산정하는 절차는 (1) 수질특성 파악 및 평가대상 항목의 선정, (2) 목표연도 및 목표수질 기준 설정, (3) 오염부하량 조사 및 목표연도별 오염부하량 산정, (4) 수질예측모형의 선정 및 수질예측, (5) 목표수질과의 비교 및 필요유량의 설정으로 이루어질 수 있다. 현재 우리나라에서는 수질평가 항목으로 여러 가지가 제시되어 있지만 주로 생물화학적 산소요구량(BOD)만으로 목표수질을 설정하고 있는 실정이며, 수질예측 모형으로써 QUAL2E 모형이 주로 이용되고 있다. 현재까지 고시된 하천유지유량은 대부분 기준갈수량 또는 평균갈수량이며 몇몇 지점이 하천생태계 및 하천수질보전을 위한 필요유량으로 고시된 바 있다. 본 연구에서는 국내 하천수질예측에 많이 이용하고 있는 QUAL2E 모형의 단점을 수정, 보완하고 보다 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 QUAL2K 모형을 이용하여 용담댐 하류의 하천수질보전을 위한 필요유량을 산정하였다. 과거에 산정된 하천수질보전을 위한 필요유량 산정치와 환경부에서 최근 제시하고 있는 금강오염총량관리 기본계획과의 비교를 통해 산정한 결과의 타당성을 분석해 보았으며 장래 발생할 수 있는 여러 가지 상황들을 시나리오로 구축하여 분석함으로써 보다 합리적인 결과를 도출하도록 노력하였다. 하천수질보전을 위한 필요유량 산정 시 하나의 경우에 대한 분석보다는 발생할 수 있는 여러 상황을 시나리오로 분석함으로써 의사결정자나 일반대중에게 보다 다양한 정책 방향성과 유량에 따른 하천수질변화에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.11
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• pp.853-861
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• 2011

The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.