• 물과 미래
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• 제24권2호
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• pp.97-108
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• 1991

유역의 수문학적 토양피복형으로부터 유역 또는 합성곡선번호를, 강우-유출기록으로부터 관측곡선 번호를, 관측곡선번호의 중앙치로서 중위유선번호를 산정하였다. 유출기록을 기준으로 평가할 경우 AMC-II조건의 CN-II에 의하면 과소하게, AMC-III조건의 CN-III에 의하면 과대하게 유효강우량이 산정된다. 따라서 유효강우량산정의 개선방안으로 CN-II와 CN-III의 중간값인 조정곡선번호가 정의될 수 있다. 중위곡선번호에 의하여 산정된 유출이 관측치에 가장 근접하게 되는 점을 감안하면 계측유역의 대표곡선번호로서 중위곡선번호가 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.633-645
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• 2003

GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의 최우도법(80.9%)과 신경망 기법(84.1%)에서 신경망 기법 분류 결과가 상대적으로 우수하므로 신경망 기법으로 토지 피복을 분류하였다. 그리고 SCS방법으로 토양도를 이용하여 AMC-II 조건하에서 CN값을 산정하면 수작업 토지이용도는 55, 신경망 분류 토지 피복도는 57로 비슷한 결과로 나타났다. 이를 토대로 전체 유역에 대해서 신경망 기법으로 분류한 토지 피복도를 사용하여 CN값을 산정하여 적용함으로써 타당성을 증명했다. 앞으로 신경망 기법을 이용한 토지 피복 분류와 GIS기법의 적용으로 보다 정확하고 신속한 CN값 산정이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.775-780
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• 2008

유출곡선지수(SCS-CN)를 사용하는 유역수문모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 토지이용별 유출곡선지수가 잘 정의되어야한다. 하지만 논의 경우에는 유출곡선지수가 잘 정의되어 있지않다. 현재까지 연구된 논 CN number로는 경기지역의 조건을 반영한다. 본 연구에서는 영산강 수계와 섬진강 수계에 대한 논의 CN값을 추정하기위해 수문모니터링을 실시하였다. 시험지구는 영산강 수계 내에 위치한 전라남도 함평군 엄다면 화양리 학야지구와 섬진강 수계 내에 위치한 전라북도 순창군 적성면 고원리 적성지구로 2004년부터 2007년 영농기(5월$\sim$9월)동안 모니터링을 실시하였다. 두 시험지구에서 각각 강우량과 유출량을 조사하여 강우-유출 관계식을 유도하여 CN값을 산정하였다. 그 결과 CN-I, CN-II, CN-III 값은 학야지구에서 각각 65, 85, 94로 나타났고, 적성지구에서 각각 69, 89, 97로 나타났다. 이는 기존의 연구와 비교하여 CN-II값이 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.985-997
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• 2003

본 연구의 목적은 미국 토양보존국(SCS)의 피복분류에 따른 유출곡선지수(CN) 값을 이용하여 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN 값을 제시하는데 있다. 이를 위하여 SCS의 각 피복항목별 정의와 유역의 CN값 산정 방법에 대해서 연구하였다. 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN값 산정방법으로 통계적 접근법을 사용하였으며 공간해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 환경부의 위성영상 피복분류항목에 대한 CN 값을 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 위성영상을 이용하여 CN 값을 산정할 경우 효율적으로 사용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2011

최근 들어 관측된 강우-유출 사상으로부터 유출곡선지수(Runoff curve number, CN)를 계산하는 연구가 수행되어왔으며, 이것은 기존 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition; AMC) 을 이용한 유출곡선지수 적용에 대한 여러 문제점(AMC 기준의 타당성, 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$ S=0.20의 적정성))이 부각되면서 선행유출조건을 이용한 유출곡선지수가 제안되었다. 본 연구에서는 선행유출조건(Antecedent Runoff Condition, ARC) 방법을 적용하여 IHP유역인 방림과 상안미 유역의 강우-유출자료로부터 CN을 직접 산정하였다. 먼저 방림과 상안미 유역에서 각각 12개, 10개의 관측된 강우-유출 사상을 통해 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$/S)가 기존 가정의 0.20보다 작은 것을 확인하고 수정된 $I_a$/S비를 고려하여 대상 유역에서의 적정 CN을 산정하였다. 실제 강우-유출 사상에서 산정한 각 사상별 CN의 대표값을 찾기 위해 ARC-II의 평균유출조건으로 가정하여 각 사상별 단순평균과 4개의 지속기간(4시간, 3시간, 2시간, 1시간)별로 구분하여 평균한 CN을 구분하였다. 이를 통해 계산된 유효우량과 관측 유효우량과 비교를 실시하였으며 각 사상을 단순 평균한 ARC-II 조건으로 가정하여 계산된 CN의 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 기존의 선행토양함수조건(Antecedent soil moisture condition, AMC)의 CN으로 산정된 유효우량과 ARC조건으로 산정된 유효우량을 비교한 결과 방림유역에서 는 오차가 ARC 방법의 경우 37.76%, AMC 방법의 경우 51.27%로 평가되었고 상안미 유역에서는 오차가 ARC의 경우 31.97%, AMC 방법의 경우43.08%로 두 유역에서 모두 ARC 방법으로 산정된 CN이 더 적은 오차값을 주었다. 따라서 방림과 상안미 유역에서의 ARC로 산정된 CN값은 유효우량 산정의 정확성을 향상시킬 수 있으리라 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1171-1180
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• 2014

유역의 유효우량을 산정할 경우 NRCS-CN 방법을 이용하는 것이 보통이다. NRCN-CN 방법에서 유역의 유출특성을 나타내는 중요한 인자인 유출곡선지수(CN)은 미국 유역을 대상으로 개발되어졌기 때문에, 미국 이외의 국가에서 적용될 경우 지역의 강우-유출 특성을 반영하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 많은 연구에서 유역의 CN값을 보정하는 방법을 제시하고 있다. 본 연구에서는 우리나라에 적절한 유효우량 산정방법을 제시하기 위하여 유역의 CN값을 가중평균하는 방법과 유역의 경사도를 고려하여 CN값을 보정하는 방법을 적용하여 유효우량을 산정하고 이를 관측 유효우량과 비교 분석을 수행하였다. 본 연구 결과, 경사도를 고려하여 CN값을 보정할 경우 유효우량이 전반적으로 크게 산정되었으며, 유효우량의 지속시간 또한 길어지는 것으로 나타났다. 유효우량의 산정방법에 따른 통계학적 오차 분석을 수행한 결과, 경사도로 보정한 CN값을 적용한 가중평균 유효우량 산정방법이 관측 직접유출량과 높은 정확성을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 관측 자료를 이용하여 추정한 초기손실량과 GIS 자료를 이용하여 추정한 최대잠재보유수량과의 관계를 분석한 결과, NRCS-CN 방법에서 적용되고 있는 선형가정은 실제 강우-유출 관계와 큰 차이를 가지고 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.999-1012
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• 2003

본 논문의 목적은 위성영상 피복분류항목에 대해 통계적 접근법으로부터 산정된 유출곡선지수(CN)를 이용하여 계산 유효우량과 관측 유효우량을 비교함으로써 그 적용성을 검토하는데 있다. 검정을 위한 적용대상지역은 경안천 수위지점 상류유역, 백옥포 수위지점 상류유역, 괴산댐 수위지점 상류유역으로 선정하였으며 각 지역별로 4개의 홍수사상을 선정하였다. CN 값 산정을 위해 2000년에 획득된 Landsat-7 ETM 영상을 이용하여 토지이용도를 구축하였으며 개략토양도로부터 수문학적 토양군을 구축하였다. 유역평균 CN 값은 대상지역별로 71, 63, 66으로 나타났으며 계산 유효우량과 관측 유효우량의 비교결과 약30% 이내의 일정수준의 오차를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 위성영상을 이용하여 미계측 유역의 CN 값 산정시 본 논문 I에서 개발한 CN 값을 적용함으로서 기존의 방법에 비해 보다 객관적인 값을 제시해줄 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.60.1-60.1
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• 2010

본 연구에서는 년 최대 홍수량의 발생에 대한 대안으로 사용하는 PMF 추정에 관한 내용을 중심으로 분석하고자 한다. PMF를 산정하는 매개변수 도달시간(Time of concentration, TC)과 저류상수(Storage constant, K), 유출곡선번호(Runoff curve number, CN), 감수상수(Recession constant, RC), 초기손실(Initial loss, IL), 초기기저유량(Initial base flow, IBF), Threshold(TQ)들 중 CN값을 고정 하였을 때와 고정하지 않았을 때로 나눠 산정된 각각의 PMF와 기 발표된 PMF와 상호비교 분석을 통해 신뢰성 있는 분석방법을 제시하였다.