• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1038-1041
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• 2009

현재 수자원 분야에서는 기후변화와 이에 대비한 안정적인 물공급을 위한 수자원 계획이 요구되는 시점이다. 따라서, 신뢰성있는 장기간의 유량자료를 확보하기 위하여 추계학적 기상모의자료를 이용하여 유역의 장기간에 걸친 공간적인 유량자료를 생성하고자 하였다. 본 연구에서는 한강유역에 대하여 추계학적인 방법을 이용하여 장기간의 기상자료(강수량, 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도, 풍속)를 생성하였다. 기상모의생성을 위하여 WXGEN(Sharply와 Williams, 1990)을 이용하였다. 기상모의 발생순서는 우선 강수량을 독립적으로 모의생성하였다. 이후 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도는 약한 상관성을 가진다는 가정으로 모의생성한 후, 해당일의 강수유무를 기준으로 값을 조정하였다. 마지막으로 풍속은 독립적으로 모의생성하였다. 모의생성된 장기간의 기상자료를 장기유출모형인 SWAT-K의 입력자료로 활용하여 한강유역에 대하여 장기간의 유량자료를 모의 분석하였다. 이러한 연구는 추계학적 방법과 확정론적 방법의 연계적용으로 수자원 설계 및 계획에 적극 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.71-71
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• 2012

현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.721-731
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• 2010

The rainfall-runoff relationship is very difficult to predict because it is complicate factor affected by many temporal and spatial parameters of the basin. In recent, models which is based on artificial intelligent such as neural network, genetic algorithm fuzzy etc., are frequently used to predict discharge while stochastic or deterministic or empirical models are used in the past. However, the discharge data which are generally used for prediction as training and validation set are often estimated from rating curve which has potential error in its estimation that makes a problem in reliability. Therefore, in this study, water stage is predicted from antecedent rainfall and water stage data for short term using three models of neural network which trained by error back propagation algorithm and optimized by genetic algorithm and training error back propagation after it is optimized by genetic algorithm respectively. As the result, the model optimized by Genetic Algorithm gives the best forecasting ability which is not much decreased as the forecasting time increase. Moreover, the models using stage data only as the input data give better results than the models using precipitation data with stage data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.671-679
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• 2000

Regionalization technique using flow duration curve and spatial interpolation algorithm is developed for the purpose of estimating daily flow time series at ungauged station. In this study, we assumed a part of 8 gauging stations of Nakdong River basin as ungauged stations. Then, we generated flow duration curves and daily flow hydrographs by regionalization technique at ungauged stations. And we compared generated and observed hydrographs. The simulation results showed that the observed flows were well simulated by the proposed method and that the general patterns of the observed flows were satisfactorily reproduced by the regionalization technique. From these results, it is possible that we obtain daily flow information without application of labour intensive and time consuming deterministic models, which require complicating quantification of model parameter values. And we compared the regionalization techniques with the specific discharge method which is the most general approach in hydrological practice in Korea. The results showed that the regionalization technique was superior to specific discharge method.method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1756-1761
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• 2006

본 연구의 목적은 임진강 유역을 대상으로 2005년에 발생한 유출특성을 분석하는데 있다. 임진강 유역은 유역전체 면적중 2/3이상이 북한지역에 위치하고 있어서 전체적인 수문관측 자료를 수집하기 어려운 상황에 있으나, 가용한 수문관측 자료 및 유량측정성과를 이용하여 5개 지점에 대한 유출특성을 분석하였다. 임진강 유역에서는 30분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측(건설교통부)을 하고 있으며, 기상청에서는 1시간 단위의 기상관측을 하고 있다. 우량 및 수위자료의 수집과 검토를 통하여 유역면적우량과 5개 수위관측소의 수위를 최종 확정하였다. 그리고 2005년에 측정한 유량측정성과를 통하여 유량측정성과에 대한 불확실도, 기본 수리특성 분석, 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하였다. 산정된 유량은 월별, 주요 호우사상별 유출률 분석을 통하여 합리적인 유출률 범위내에서 재 조정절차를 거쳐 최종 유량을 확정하였다. 산정된 유출률은 57.0%(영중)${\sim}$72.1%(적성)의 유출률을 보였으며, 2004년 임진강 유량측정용역 보고서의 유출률과 비교한 결과 일부지점을 제외하고는 비교적 일치하는 것으로 나타났다. 임진강 유역의 일부인 설마천 시험유역에서의 2005년 연간 유출률은 60.9%로 상기의 값은 매우 타당하다고 할 수 있다. 그리고, 남북한 수문자료의 공유 및 기술적 교류, 유역 전체의 정밀한 수문관측 및 신뢰성 있는 수문자료 생성이 이루어진다면 보다 정확한 유출특성 거동을 분석할 수 있을 것이며, 효과적인 치수 및 이수계획의 수립 등 수자원 개발을 위한 기반을 확보할 수 있을 것이다.수리모형실험과 연계하여 댐 설계에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 전망된다.지는 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구결과를 통하여 투수성 포장과 지하수에 관련된 매개변수의 집적과 분석결과는 현장기술 적용 시 매개변수의 유용한 선택과 도시유역의 물 순환 건전화 대안기술 적용에 효과적인 방법론을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.첨두홍수량을 저류하기 위해서 상대적으로 넓은 저류면적이 필요한 것으로 나타난다. 대등한 수위감소값의 홍수저감효과를 발휘하기 위해서 본 연구에서는 On-Line 저류지 면적은 Off-Line 저류지에 비 두배 이상이 필요한 것으로 보여졌다.들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.995-1007
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• 2008

Studies on modeling the rainfall-runoff relationship which shows nonlinear trend strongly use artificial neural networks theory not only for the prediction but also for the characteristics analysis of the data used by pattern classification. For the pattern classification, the results from Self-Organizing Map (SOM) mention that the map size and array for the SOM training have significantly influenced on the SOM performance. Since there is no deterministic method or theoretical equation to determine the number of rows and columns for the map size, hexagonal array is generally used for the map array. Therefore, this study present a determination of the optimized map structure for the rainfall-runoff analysis in Naju station considering the map size and array simultaneously which can represent the classified characterization of rainfall-runoff relationship. The result showed that the map size of 20$\times$16 hexagonal array with 8-clustered patterns was selected as an appropriate map structure for rainfall-runoff analysis in Naju station.