• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.1-15
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• 2004

유역의 유출량을 계산하는 유출모의를 위해서는 직접유출에 기여하는 강우량인 유효강우량을 산정해야한다. 본 연구에서는 SCS CN방법을 이용하여 유효강우량을 산청하기 위해 필요한 유역의 지형자료와 토지피복도 및 토양도 중 정밀토양도의 이용에 관한 내용을 기술하고 있다. 우리나라의 정밀토양도를 SCS CN방법에 적용하기 위해서는 SCS 수문학적 토양군으로의 재분류가 필요하다. 본 연구에서는 정밀토양도를 SCS의 수문학적 토양군으로 분류할 때 허기술과 정정화(1987)의 분류기준과 정정화 등(1995)의 분류기준을 적용하여 유출모의를 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 대상유역은 IHP 시범유역인 위천 유역과 평창강 유역을 선정하였다. 유출모의는 HEC-1을 이용하였으며 지형인자의 계산은 WMS v6.1을 사용하였다. 대상유역에 대하여 유출모의를 수행한 결과 정밀토양도의 분류방법에 따른 유출모의 결과의 차이는 유역에 따라서 달리 나타날 수 있으나, 정정화 등(1995)이 제시한 기준에 의해서 분류된 정밀토양도를 이용할 경우 대상유역으로 선정한 두 지역에서 모두 실측치에 좀더 근접한 결과를 도출할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.51-64
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• 2011

본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유출모의가 가능하도록 모형을 개발하였다. 대상유역은 낙동강 유역을 채택하였으며 2006년(보정기간) 및 2007~2008년(검증기간)의 홍수기간 동안 본류와 지류에 위치한 8개 유량관측지점에 대해서 모형의 정확도 평가를 수행하였다. 모든 평가지점에서 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보이며 보정기간과 검증기간의 모형효율성계수는 각각 0.81~0.95와 0.70~0.94 범위의 우수한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우에 대한 토양수분의 거동과 수문 성분 발생량에서도 합리적인 결과를 도출하는 것으로 확인되었다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 개발된 연속형 강우-유출모형은 대유역의 홍수예측에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.733-745
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• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2015

The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.

• 한국물환경학회지
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• 제26권5호
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• pp.802-809
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• 2010

An automatic calibration tool of Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF), Parameter Estimation (PEST) program, was applied at the Imha lake watershed to get optimal hydrological parameters of HSPF. Calibration of HSPF parameters was performed during 2004 ~ 2008 by PEST and validation was carried out to examine the model's ability by using another data set of 1999 ~ 2003. The calibrated HSPF parameters had tendencies to minimize water loss to soil layer by infiltration and deep percolation and to atmosphere by evapotranspiration and maximize runoff rate. The results of calibration indicated that the PEST program could calibrate the hydrological parameters of HSPF with showing 0.83 and 0.97 Nash-Sutcliffe coefficient (NS) for daily and monthly stream flow and -3% of relative error for yearly stream flow. The validation results also represented high model efficiency with showing 0.88 and 0.95, -10% relative error for daily, monthly, and yearly stream flow. These statistical values of daily, monthly, and yearly stream flow for calibration and validation show a 'very good' agreement between observed and simulated values. Overall, the PEST program was useful for automatic calibration of HSPF, and reduced numerous time and effort for model calibration, and improved model setup.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.439-449
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• 2016

유역의 지형학적특성을 이용한 합성단위도법을 제시하였다. 합성단위도 산정을 위하여 19개 유역에 대하여 6개 지형학적 인자를 사용하였으며, 전체유역을 유역면적 $ 200km^2$을 기준으로 2개의 군집으로 분류하였다. 19개 유역을 대상으로 군집별로 표준화된 지형학적 인자와 유역별 대표단위도의 첨두비유량 및 첨두시간과의 회귀식을 제시하였으며, Nash와 Clark 단위도를 유도하였다. 합성단위도의 모의정확도 검증을 위해 추가적으로 선택한 6개 유역에서 2010-2011년에 발생한 145개 강우-유출사상에 적용하여 경험식을 사용한 Clark모형의 적용결과와 비교하였다. 검증결과 기존의 합성단위도법에 비해 높은 정확도를 나타내었으며, 이러한 결과는 미계측 유역에서의 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-313
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• 2020

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.131-139
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• 2009

최근 우리나라에서 집중 호우의 발생이 잦아지고 강우 강도가 증가하면서 강우로 인한 극심한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있다. 홍수피해의 경감을 위해서 수공구조물의 계획 및 설계에서 강우의 증가경향을 반영한 목표년도 확률강우량 산정이 필요하다. 본 연구에서는 30년 이상 자료보유기간을 가진 기상청 관할 56개 강우관측소의 강우자료를 분석하여 증가 경향성이 존재하는 7개 지점의 설계목표년도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. Gumbel 분포를 이용하여 연 최대 강우량 평균과 위치 매개변수, 축척 매개변수 간 관계를 분석하였으며, 이를 바탕으로 설계목표년도에 적용가능한 확률밀도함수를 추정하고, 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법으로 산정된 목표년도 확률강우량은 자료의 정상성을 가정한 확률강우량에 비해 6-20% 정도의 증가를 보여주고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.931-940
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• 2019

수문모형에서 매개변수는 수문요소를 반영하거나 단순화된 모형을 보완하기 위해 사용된다. 이러한 과정에서 매개변수로 인한 모형의 불확실성이 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 General Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE)을 이용하여 SWAT 매개변수의 불확실성을 평가하고자 하였다. GLUE의 우도함수는 정형/비정형 우도를 이용하여 불확실성 해석을 수행하였다. 정형우도는 lognormal 함수를 비정형우도는 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)를 이용하였다. 우도와 임계치를 선택하는데 주관적인 요소가 포함되지만 정형우도는 상위 30%, 비정형우도는 0.5이상의 NSE 값을 가지는 우도를 선택하여 행위모델을 생성하였다. 연구결과 우도선택과 임계치 선택의 주관성에도 불구하고 정형/비정형 우도는 작은 차이가 있었으나 우도의 선택과 상관없이 일관된 점분포, 사후분포 및 SWAT결과의 불확실성 범위를 나타내었다. 또한, 공통적으로 SWAT매개변수 가운데 기저유출과 관련된 ALPHA_BF가 가장 민감한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 유역별로 어떤 임계치를 만족하는 SWAT모형 매개변수의 범위를 분류한다면 사용자들이 SWAT모형에 대한 실무적인 혹은 학술적인 접근이 용이해질 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.