• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.398-398
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• 2018

OECD 발표에 의하면 물산업 관련 인프라 투자 전망은 전세계 GDP 대비 2010~2020년 약 1.01%에서 2020~2030년 약 1.03%로 확대될 전망으로 다른 통신, 전력, 철도 인프라 투자수요보다 많을 것으로 전망하고 있다(파이넨셜 뉴스, 2013.3.21.). 우리나라는 2005년 베트남 홍강종합개발사업을 시작으로 2015년 기준으로 세계 35개국에 진출하고 있다. 그러나 대부분의 물 산업 진출 대상 국가는 미계측 유역이 많고 지상에서 계측된 수문 자료가 부족한 실정이다. Namgung and Lee(2014)에 의하면 네팔의 수력발전소 건설에 관측된 강우량 자료가 없어 발전소 하류 10km 지점의 유하량 자료를 이용하여 자료의 정확도 검증을 대신하여 적용한 바 있다. 이와 같이 계측자료가 없거나 부족한 지역에 대하여 기상 위성을 이용하여 추정된 강수량 자료가 해당 지역의 강수 특성을 파악하는데 중요한 자료로 이용될 수 있다. 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법, 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 KOICA 사업으로 진행중인 필리핀 메트로 마닐라 홍수조기경보 및 모니터링 체계 구축사업 중 파시그-마라키나강(Pasig-Marakina) 유역의 2012년 8월의 홍수사상에 대한 위성강우 및 글로벌 지형자료를 이용하여 홍수 유출량을 추정하는 것으로 목적으로 하고 있다. 유역내 6개 관측소의 일일 강우량 자료와 GPM IMERG 일강우량 자료 상관분석 결과 약 0.623, Bias는 -0.147, RMSE는 15.7정도로 분석되었다. 홍수량 분석은 2012년 8월 홍수가 발생한 시기인 2012년 8월 1일 00(UTC)부터 2012년 8월 16일 00(UTC)까지의 1시간 간격의 위성강우자료와 글로벌 지형자료를 이용하였고, 한국건설기술연구원의 MapWindow 기반 GRM 모형(mwGRM)을 이용하였다. 분석 결과 첨부홍수가 발생한 시기는 8월 7일 18:00(UTC)였고, 첨두 홍수량은 $4,073.9m^3/sec$로 분석되었다. 향후 수위-유량 관계식에 의해 정확도평가를 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.75-75
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• 2019

첨두홍수량 자료는 홍수예경보 및 치수계획수립 등 하천관리에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모 홍수가 발생 시 악천후가 동반된 기상상황이나, 현장 접근이 어려운 환경적 조건과 예산 및 인력 부족 등에 의한 불가피한 문제로 첨두홍수량을 측정하는데 어려움 있다. 따라서 일반적으로 수위-유량관계곡선식을 이용하여 첨두홍수량을 산정하지만 단순 고수위 외삽 추정을 통해 개발된 곡선식을 이용한 첨두홍수량 산정에 있어서는 주의가 필요하다. 이러한 경우 홍수가 지나간 후 현장조사를 통해 획득한 위치, 표고, 횡단면적 등 홍수흔적(flood marks)을 가지고 경사면적법(slope-area method)과 같은 간접적인 방법으로 첨두홍수량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 2018년 큰 호우사상이 발생한 내성천의 지류인 서천의 영주시(월호교) 지점과 남강의 산청군(하촌리) 지점에서 홍수흔적 조사를 통해 지점별 두 개의 단면을 선정하였다. 영주시(월호교) 지점의 두 단면 간 거리는 약 90m, 높이차는 약 0.21m로 조사되었고, 산청군(하촌리) 지점의 두 단면 간 거리는 약 330m, 높이차는 약 0.47m로 조사되었다. 경사면적법을 이용한 첨두 홍수량 추정에 적용된 조도계수는 '서천 하천기본계획(2014)', '남강 하천기본계획(2013)'에서 계획 홍수량 산정에 적용된 조도계수 0.029와 0.025를 적용하였다. 영주시(월호교) 지점은 2018년 9월 4일 발생한 호우사상의 첨두수위 5.59m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $1,127.8m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $1,105.9m^3/s$로 약 -1.98%의 편차율이 발생하였다. 산청군(하촌리) 지점은 2018년 8월 26일 발생한 호우사상의 첨두수위 6.75m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $3,435.0m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $3,233.3m^3/s$로 약 -6.24%의 편차율이 발생하였다. 경사면적법을 이용하여 추정된 첨두홍수량은 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량과 편차율이 지점별 ${\pm}10%$ 이내의 근사한 범위로 산정되었다. 따라서 경사면적법을 이용한 첨두홍수량 추정 방법의 적용에 있어서 적절한 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.40 no.1
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• pp.12-17
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• 2007

This study was conducted to evaluate the characteristics of nonpoint source pollutants discharge from a small rural watershed. A typical rural area in Gongju City, Korea, was selected as the research site. Water quality and quantity in streams and rainfall samples were analyzed periodically from May to October 2005. Pollutant loads were estimated from a nonpoint source pollution model (AvSWAT, Arcview Soil and Water Assessment Tool). During the rainy season, from June 26 to 30 September 2005 and the dry season, before 26 June and after 30 September 2005, biological oxygen demands and chemical oxygen demands accounted for 91.3% and 93.7% of annual load, respectively, while total-N and total-P were 97.1% and 91.1% of annual load, respectively. The observed stream flow was $66.5m^3sec^{-1}$, while simulation stream flow was $66.2m^3sec^{-1}$. That can be assumed that simulation can be used to estimate the stream flow without practical measurement. However, the runoff trend following the occurrence of a storm event was not recorded properly.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.6
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• pp.373-380
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• 2023

Due to abnormal climate phenomena and climate change in Korea, overgrowth of algae in rivers and reservoirs occurs frequently. Algae in rivers are classified into green algae, blue-green algae, diatom, and other types, and some species of blue-green algae cause problems due to odor and the discharge of toxic substances. In Korea, an algae alert system is in place, and it is issued based on the number of harmful blue-green algae cells. Thus, measuring harmful blue-green algal blooms is very important, and currently, the analysis method of algae involves taking field samples and determining the cell count of green algae, blue-green algae, and diatoms through algal microscopy, which takes a lot of time. Recently, the analysis of algae concentration through Phycocyanin, an alternative indicator for the number of harmful algae cells, has been conducted through remote sensing. However, research on the analysis of the number of blue-green algae cells is currently insufficient. In this study, we water samples for algal analyses were collected from river and counted the number of blue-green algae cells using algae microscopy. We also obtained the Phycocyanin concentration using an optical sensor and acquired algae spectra through a hyperspectral sensor. Based on this, we calculated the equation for estimating blue-green algae cell counts and estimated the number of blue-green algae cells.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.146-146
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• 2020

최근 하천의 유사 중 소류사량을 계측하기 위해 사용된 기존의 물리적 소류사 샘플러를 이용한 직접계측방법은 홍수 시에 깊은 수위와 빠른 유속, 계측 절차상의 위험성 때문에 현장관측이 매우 어려운 한계를 극복하기 위해 현업에서는 소류사량을 간접적으로 추정하는 이론식에 의한 방법이 광범위하게 활용되고 있으나 이 방법 또한 추정이론식의 적용지역, 적용방법에 따라 결과가 수십배 이상 큰 차이를 나타나 실제 활용성에 대한 문제점이 있다. 이러한 기존의 소류사량 측정 방법의 문제점을 보완하기 위해 소류사량을 간접계측하는 방법이 활발히 제안되고 있다. 대표적인 방법으로 하상 이동 시 소류사의 충돌음을 음향센서로 계측하여 신호처리를 통해 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰이 있다. 그러나 국외의 소류사량 간접계측 장치는 소류사량의 운송량이 많을 경우 음향신호 중접으로 인해 펄스 수의 감소, 감지 가능한 입경크기의 제한 등의 문제가 있다. 또한 국내의 백무평(2018)이 제안한 소류사 분석 방법인 대역통과방법(B-P Method)는 소류사량 추정에 있어서 기존의 방법과는 달리 주파수 특성을 반영하여 이전 연구들에 비하여 펄스 검출률을 향상시겼지만 이 방법은 극히 낮은 저유속과 작은 입경이라는 실험조건에서 이루어졌다는 제한사항이 있다. 따라서 본 연구는 다양한 입경과 고유속에 대하여 소류사량을 정량화할 수 있는 방법을 제시하기 위해 소류사 입경이 하이드로폰에 충돌할 때 발생하는 단독입자의 충돌음을 계측하기 위한 실외 수로실험장치를 구축하여 계측을 수행하였다. 실험은 현장에서 대표 시료로 분류된 몇 가지 입경에 대해서 유량 변화에 따른 충돌음향과 소류사량 그리고 소류사 입경크기에 따른 하이드로폰에서 인지되는 음향 특성을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입경 크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 충돌음향 특성을 파악하여 단일 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하였다. 또한 산출된 추정 관계식의 특성치와 공급 소류사량 간의 관계를 유도해 보았다. 향후 혼합입경에 대한 실험과 추정 관계식 신뢰성 검토 후 추가적으로 다양한 실험조건을 고려하여 실제 하천에 운송되는 소류사량과의 교정관계 확립을 진행한다면 국내 소류사량 데이터 수집을 위한 현장 설치까지 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.57 no.2
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• pp.107-117
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• 2024

The objective of this study is to estimate riverbed fluctuations and the volume of aggregate extraction attributable to climate change. Rainfall-runoff modeling, utilizing the SWAT model based on climate change scenarios, as well as long-term riverbed fluctuation modeling, employing the HEC-RAS model, were conducted for the Nonsan River basin. The analysis of rainfall-runoff and sediment transport under the SSP5-8.5 scenario for the early part of the future indicates that differences in annual precipitation may exceed 600 mm, resulting in a corresponding variation in the basin's sediment discharge by more than 30,000 tons per year. Additionally, long-term riverbed fluctuation modeling of the lower reaches of the Nonsan Stream has identified a potential aggregate extraction area. It is estimated that aggregate extraction could be feasible within a 2.455 km stretch upstream, approximately 4.6 to 6.9 km from the confluence with the Geum River. These findings suggest that the risk of climate crises, such as extreme rainfall or droughts, could increase due to abnormal weather conditions, and the increase in variability could affect long-term aggregate extraction. Therefore, it is considered important to take into account the impact of climate change in future long-term aggregate extraction planning and policy formulation.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.17 no.4
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• pp.306-317
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• 2014

This study has been executed to understand the additional and removal processes of nutrients in the Saemangeum Salt-water Lake, and discussed with other monthly-collected environmental parameters such as water temperature, salinity, dissolved oxygen, suspended solids, and Chl-a from 2008 to 2010. $NO_3$-N, TP, $PO_4$-P, and DISi showed the removal processes along with the salinity gradients at the surface water of the lake, whereas $NO_2$-N, $NH_4$-N, and Chl-a showed addition trend. In the bottom water all water quality parameters except $NO_3$-N appeared addition processes indicating evidence of continuous nutrients suppliance into the bottom layer. The mixing modelling approach revealed that the biogeochemical processes in the lake consume $NO_3$-N and consequently added $NH_4$-N and $PO_4$-P to the bottom water during the summer seasons. The $NH_4$-N and $PO_4$-P appeared strong increase at the bottom water of the river-side of the lake and strong concentration gradient difference of dissolved oxygen also appeared in the same time. DISi exhibited continuous seasonal supply from spring to summer. Internal addition of $NH_4$-N and $PO_4$-P in the river-side of the lake were much higher than the dike-side, while the increase of DISi showed similar level both the dike and river sides. The temporal distribution of benthic flux for DISi indicates that addition of nutrients in the bottom water was strongly affected by other sources, for example, submarine ground-water discharge (SGD) through bottom sediment.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.51 no.11
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• pp.1158-1164
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• 2008

Purpose : To investigate the discriminative ability of pediatric index of mortality 2 (PIM2) and pediatric risk of mortality III (PRISM III) in predicting mortality in children admitted into the intensive care unit (ICU). Methods : We retrospectively analyzed variables of PIM2 and PRISM III based on medical records with children cared for in a single hospital ICU from January 2003 to December 2007. Exclusions were children who died within 2 h of admission into ICU or hopeless discharge. We used Students t test and ANOVA for general characteristics and for correlation between survivors and non-survivors for variables of PIM2 and PRISM III. In addition, we performed multiple logistic regression analysis for Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit, receiver operating characteristic curve (ROC) for discrimination, and calculated standardized mortality ratio (SMR) for estimation of prediction. Results : We collected 193 medical records but analyzed 190 events because three children died within 2 h of ICU admission. The variables of PIM2 correlated with survival, except for the presence of post-procedure and low risk. In PRISM III, there was a significant correlation for cardiovascular/neurologic signs, arterial blood gas analysis but not for biochemical and hematologic data. Discriminatory performance by ROC showed an area under the curve 0.858 (95% confidence interval; 0.779-0.938) for PIM2, 0.798 (95% CI; 0.686-0.891) for PRISM III, respectively. Further, SMR was calculated approximately as 1 for the 2 systems, and multiple logistic regression analysis showed ${\chi}^2(13)=14.986$, P=0.308 for PIM2, ${\chi}^2(13)=12.899$, P=0.456 for PRISM III in Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit. However, PIM2 was significant for PRISM III in the likelihood ratio test (${\chi}^2(4)=55.3$, P<0.01). Conclusion : We identified two acceptable scoring systems (PRISM III, PIM2) for the prediction of mortality in children admitted into the ICU. PIM2 was more accurate and had a better fit than PRISM III on the model tested.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.spc2
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• pp.811-822
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• 2019

Environmental flows in the downstream sections of Yongdam Dam, Wonju Stream Dam, and Hongcheon River were estimated with selected target fish species such as Nigra for the site of Yongdam Dam, Splendidus for the site of Wonju Stream Dam, and Signifer for the site of Hongcheon River by considering endangered and domestic species. Physical habitat analysis was performed to estimate environmental flows for the study sites by applying the Physical Habitat Simulation (PHABSIM) and RIVER2D which combined hydraulic and habitat models. Based on the monitored data for ecological environment, the Habitat Suitability Index (HSI) for the target species was estimated by applying the Instream Flow and Aquatic Systems Group (IFASG). In particular, based on the result of fish monitoring, the HSI for each stage of the growth for target species was analyzed. As a result, the Weighted Usable Area (WUA) was maximized at $4.9m^3/s$ of flow discharge during spawning, $5.8m^3/s$ during the period of juvenile, and $8.9m^3/s$ during the adult fish season at the downstream section of Yongdam Dam. The result of the Wonju Stream Dam showed an optimal environmental flow of $0.4m^3/s$, $1.0m^3/s$, and $1.5m^3/s$ during the period of spawning, juvenile, and adult. The habitat analysis for the site of Hongcheon River, which is a non-regulated stream, produced an optimum environmental flow of $5m^3/s$ in the spawning period, $4m^3/s$ in the juvenile stage and $6m^3/s$ in the adult stage.