• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.33 no.2
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• pp.219-229
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• 2017

A watershed-river linked modeling system was developed to forecast the water quality, particularly weekly changes in chlorophyll-a concentration, of the Yeongsan River, Korea. Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) and Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) were adopted as the basic model framework. In this study, the EFDC model was modified to effectively simulate the operational condition and flow of multi-functional weirs constructed in the main channel of rivers. The model was tested against hydrologic, water quality and algal data collected at the right upstream sites of two weirs in 2014. The mean absolute errors (MAEs) of the model calibration on the annual variations of river stage, TN, TP, and algal concentration are 0.03 ~ 0.10 m, 0.65 ~ 0.67 mg/L, 0.03 ~ 0.04 mg/L, and $9.7{\sim}10.8mg/m^3$, respectively. On the other hand, the MAE values of forecasting results for chlorophyll-a level at the same sites in 2015 range from 18.7 to $22.4mg/m^3$, which are higher than those of model calibration. The increased errors in forecasting are mainly attributed to the higher uncertainties of weather forecasting data compared to the observed data used in model calibration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.467-467
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• 2011

기후변화로 인한 수문학적 변동은 지속가능한 수자원 관리를 위해 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄 등 기상재해는 자연재해 차원을 넘어서 사회적 갈등으로 발전할 여지가 크며 특히 수자원 배분은 환경, 경제를 뛰어넘은 생존의 문제로 발전하고 있다. 따라서 본 연구는 기후변화가 가져올 가뭄 등 재해관리를 위한 의사지원체계 구축하고 다양한 기후변화 시나리오에 대응할 수 있는 탄력성 있는 수자원전문가시스템의 개발을 통해 이상기후 및 가뭄대비 물분쟁에 대한 합리적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 섬진댐의 상황을 모델로 하고 있다. 섬진강 유역은 섬진강댐의 건설당시 발 빠른 이주대책의 불이행으로 수몰지역 내에 초기 정착민들이 계속 거주하게 되어 댐 제원을 충분히 활용하지 못하고 있어 효과적인 치수사업에 어려움을 겪어오다가 공사간의 협력을 통해 치수능력증대사업을 추진하여 저수지의 저류량을 증가시키고자 섬진강댐 재개발 사업을 추진한 지역이다. 하지만, 유역내의 이상기후로 인한 수문학적인 변동과 가뭄으로 인한 물관련 당사자간의 용수확보분쟁의 소지가 있어 물관리를 위한 수자원전문가시스템의 개발이 시급한 실정인 지역이기도 하다. 대상지역 수자원전문가시스템의 개발을 목표로 HSPF(Hydrologic Simulation Program with FORTRAN)을 이용하여 기후변화로 인한 수문학적 변동성을 파악하였다. 그리고 수자원 전문가 모델로서 외국에서 사용되고 있는 SUPER, HEC-ResSim, RiverWare, MODSIM, WRAP, PowerSim, 그리고 STELLA의 장 단점 등 특성을 분석하여 국내에 적합한 수자원전문가시스템 갖추어야할 기능 및 구성을 분석하였다. 연구 결과 국내실정에 필요한 모델은 공영시각모형(Shared Vision Model)으로서 그 장점은 첫째, 수자원의 관리나 물분쟁시 반드시 필요한 유역의 물리적인 인자와 수역관리에 필요한 수문인자, 그리고 물분쟁의 소지가 있는 의문사항이나 문제점의 해결책을 위한 실마리를 제공할수 있다. 둘째, 물관련 이해당사자들이 직접 참여하여 모형을 평가하고 서로간의 이해관계를 위한 충돌이 발생했을 때 문제해결을 위한 대안을 제시할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 셋째, 물배분의 원칙에 따른 한쪽으로 편중된 대안이 제시되었을 경우에 공동으로 대안에 대한 평가를 통하여 평등한 물배분을 가능하게 한다. 넷째, 시민단체나 환경단체, 그리고 기관책임자들이 공동으로 모형의 형성과정을 지켜본 후 논의할 수 있어 이상적인 모형을 만들 수 있는 장점이 있다.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.26 no.1
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• pp.168-176
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• 2010

This study proposes the improvement of the present Total Maximum Daily Load (TMDL) management system of MOE (Ministry of Environment). The margin of safety (MOS) is calculated by a method using standard error and a method using variability and uncertainty. The allocation of pollutant loads are calculated using three methods, equal load reduction method, equal percent removal method and method using equity standards. This study applied the improved TMDL management system to the Anyangcheon watershed. Since MOS varies from 12% to 44% due to the high variability of measured and simulated data, it must not be ignored in the TMDL. The method using equity standards is the most proper in this application since the others produced unrealistic allocations. Area, runoff, water use quantity, population and budget are considered for equity standards. This study shows that this allocation method can be also applicable for the administrative units as well as the sub-watersheds. Finally, Hydrologic Simulation Program-FORTRAN (HSPF) with the allocated pollutant load was used to confirm whether it satisfy the water quality standard or not. This study will be helpful to improve the MOS and allocation system TMDL in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.141-141
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• 2012

비점오염물질은 강우 시 유출되기 때문에 일간, 계절 간 유출량 변화가 대단히 크게 나타나며, 기후, 지형, 토지이용, 토양 등과 지역적인 특성과 유역 형상에 따라 변화되므로 비점오염원 유출량에 대한 정량화를 위해서는 강우지속시간동안 정확한 수질과 유량에 대한 측정 자료가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비점오염물질에 대해 현장 모니터링 및 현장 실측 관련 기존 연구자료 수집을 통해 중분류 토지피복분류별 원단위를 산정하였다. 또한 특정 유역에 중분류 토지피복 분류별 산정된 원단위를 적용하여 유역기반의 비점오염부하량을 산정 하였다. 대상 유역에 해당하는 하천 말단에서의 실측 자료를 활용하여 유역모형을 구축하고, 강우를 입력 자료로 하여 비점오염 물질별 부하량을 모의 산정하였다. 유역모형으로 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran)을 실제 대상유역에 적용하였고, 이에 따른 모의 결과를 실측치와 비교하여 부하량을 산정하였다. 이렇게 모의 산정된 부하량은 실측자료를 기반으로 산정된 원단위의 적용에 따른 부하량과 비교 검토하여 유역에 대한 비점오염원 부하량 산정 시 모형의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구에 적용된 대상유역은 동천유역으로 병성천의 주요 지류로서 유역의 상단에 위치하고 있다. 중분류 토지피복 중 공업지역, 교통지역, 과수원재배지, 비닐하우스재배지, 기타재배지에 대해서는 2008년부터 2010년까지 모니터링을 실시하였고, 이외의 중분류 토지피복에 대한 결과는 수계별 현재까지 진행되고 있는 환경기초조사사업 중 '주요 비점오염원 유출 장기 모니터링'사업의 자료를 활용하였다. 동천유역의 비점오염원 발생부하량을 산정한 결과, BOD 부하량은 대지의 경우 391.4 kg/day로서 중분류 군으로 구분한 결과에 비해 높게 산정되었다. T-N, T-P 발생부하량도 토지피복군이 대분류에서 중분류로 변화됨에 따라 부하량의 차이가 발생 하였다. 또한 동천유역에 대해 구축된 HSPF 모형의 적합도를 시기별 4개의 Case로 구분하여 평가해 보았는데 그 결과, 모형 모의치의 실측치에 대한 적합도가 높게 평가 되었다. 현재 특정 지역에 편중되어 조사되고 있는 중분류 토지피복을 조사 기관간의 교차 조사를 통해 지역적 제한성을 낮추고, 중분류에 속하는 세부피복지점을 확대하여 모니터링 지점의 다양성을 확보하여야 할 것으로 판단된다. 이와 동시에 한시적인 조사가 아닌, 장기간에 걸쳐 연구가 진행 될 경우 원단위에 대한 현재의 불확실성 및 제한성을 줄일 수 있을 것으로 판단되므로, 이러한 기초 자료 확보에 대한 장기적인 투자와 노력이 수반될 시 우리나라에 대표적으로 적용할 수 있는 비점오염원 원단위가 산정될 것으로 생각되며, 이러한 기틀이 마련되어야 비점오염원에 대한 적절한 유역관리방안을 수립할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.