• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.759-767
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• 2017

NRCS-CN 방법을 이용해서 유출량을 결정하는 과정에 가장 큰 영향을 주는 변수는 유출곡선지수와 초기손실률이다. 수자원 실무에서 유출곡선지수와 초기손실률은 대부분 미국 National Engineering Handbook의 지침에 따라 결정하지만, 우리나라 유역의 토양 및 수문학적 특성은 미국과 다르기 때문에 유출량을 과대 또는 과소 산정하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 유역특성에 적합한 유효우량을 산정하기 위하여 점근유출곡선지수법을 이용하여 총 8개의 유효우량 산정 모형(M1~M8)을 제시하였다. RSR (RMSE-observations standard deviation ratio)과 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)의 두 가지 지표를 이용하여 모형을 평가하였으며, 그 결과 계측 유역에서는 M6 (평균 RSR: 0.76, 평균 NSE: 0.39), 미계측 유역에서는 M7 (평균 RSR: 0.82, 평균 NSE: 0.31)이 최적의 모형으로 선정되었다. 또한 대부분의 유역에서 기존에 사용되고 있던 초기손실률 0.20보다 더 작은 값(0.01-0.10)을 적용할 때 더 좋은 결과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.227-240
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• 2006

지표수의 수문순환 및 성분의 변동 영향 요소로는 강우, 증발, 토양수분 등의 자연적인 요소와 도시화 및 유역내 저류시설물 등의 인위적인 요소가 있다. 특히, 장기 유출 변동에 영향을 끼치는 인위적인 요소 중 저류시설을 대표적으로 들 수 있는데, 이들 영향은 단기적으로는 유출 감쇄특성의 변화, 장기적으로는 저류량 증가에 따른 건기 계절유량의 증가, 년 유황 또는 유출 특성의 변화 등의 영향을 예측할 수 있다. 우리나라와 같은 인공 저류시설이 산재한 지역에서는 자연유량 산정용 수문 순환모형을 고려하기가 곤란하며, 이들 저류시설물의 장기유출에의 메커니즘을 규명하고, 물리적 및 추계적 분석기술을 개발하며, 실 유역에의 적용을 통하여 저류시설물이 장기 유출 분석의 신뢰도에 어느 정도 영향을 주고 있는 지를 분석하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 장기유출 모형 중 저류시설물 요소를 다양하게 모의할 수 있는 연속형 반분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 태화강 유역을 대상으로 유역내 저류시설물의 하류 장기유출에의 영향 분석을 다양한 시나리오를 통해 정량적인 영향 분석을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.227-227
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• 2015

The Wairarapa Valley occupies a predominantly rural area in the lower North Island of New Zealand. It supports a mix of intensive farming (dairy), dry stock farming (sheep and beef cattle) and horticulture (including wine grapes). The valley floor is traversed by the Ruamahanga River, the largest river in the Wellington region with a total catchment area of 3,430 km2. Environmental, cultural and recreational values associated with this Ruamahanga River are very high. The alluvial gravel and sand aquifers of the Wairarapa Valley, support productive groundwater aquifers at depths of up to 100 metres below ground while the Ruamahanga River and its tributaries present a further source of water for users. Water is allocated to users via resource consents by Greater Wellington Regional Council (GWRC). With intensifying land use, demand from the surface and groundwater resources of the Wairarapa Valley has increased substantially in recent times and careful management is needed to ensure values are maintained. This paper describes the approach being taken to manage water resources in the Wairarapa Valley and redefine appropriate limits of sustainable water use. There are three key parts: Quantifying the groundwater resource. A FEFLOW numerical groundwater flow model was developed by GWRC. This modelling phase provided a much improved understanding of aquifer recharge and abstraction processes. It also began to reveal the extent of hydraulic connection between aquifer and river systems and the importance of moving towards an integrated (conjunctive) approach to allocating water. Development of a conjunctive management framework. The FEFLOW model was used to quantify the stream flow depletion impacts of a range of groundwater abstraction scenarios. From this, three abstraction categories (A, B and C) that describe diminishing degrees of hydraulic connection between ground and surface water resources were mapped in 3 dimensions across the Valley. Interim allocation limits have been defined for each of 17 discrete management units within the valley based on both local scale aquifer recharge and stream flow depletion criteria but also cumulative impacts at the valley-wide scale. These allocation limits are to be further refined into agreed final limits through a community-led decision making process. Community involvement in the limit setting process. Historically in New Zealand, limits for sustainable resource use have been established primarily on the basis of 'hard science' and the decision making process has been driven by regional councils. Community involvement in limit setting processes has been through consultation rather than active participation. Recent legislation in the form of a National Policy Statement on Freshwater Management (2011) is reforming this approach. In particular, collaborative consensus-based decision making with active engagement from stakeholders is now expected. With this in mind, a committee of Wairarapa local people with a wide range of backgrounds was established in 2014. The role of this committee is to make final recommendations about resource use limits (including allocation of water) that reflect the aspirations of the communities they represent. To assist the committee in taking a holistic view it is intended that the existing numerical groundwater flow models will be coupled with with surface flow, contaminant transport, biological and economic models. This will provide the basis for assessing the likely outcomes of a range of future land use and resource limit scenarios.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.985-998
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• 2021

일반적으로 상류의 댐은 하류 유황을 자연 상태에서 발전방류 조건으로 심각하게 변화시킨다. 본 연구에서는 물리서식처모의를 통하여 국내 조절하천에서 자연유황 패턴이 하류의 어류 서식처에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 대상하도는 금강의 용담댐 하류 13.4 km 구간으로 설정하였다. 현장조사 결과, 대상하도에서 피라미, 쉬리, 그리고 끄리가 우점하고 있는 것으로 나타났으며, 이들이 전체의 70%를 차지하고 있는 것으로 파악되었다. 이중 끄리는 금강에 서식하는 토착어종이다. 이들 3종을 물리서식처모의를 위한 대상어종으로 선정하였다. 수리해석과 서식처모의를 위하여 2차원 천수방정식에 기반한 Nays2D 모형과 HIS 모형을 각각 사용하였다. 자연 유황에 따른 영향을 검토하기 위하여, 본 연구에서는 댐 유입 유량과 발전유량을 이용하였다. 물리서식처모의 결과, 자연유황 조건에서 대상하도의 복합서식처지수가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 BBA 방법을 이용하여 대상하도에 자연유황에 대한 댐 운영 시나리오를 제시하였다. 시나리오 1을 위하여 유입유량의 양과 지속기간을 고려하는 수문학적 방법을 이용하였고, 시나리오 2는 유입유량을 월별로 평균하여 구축하였다. 시나리오 1과 시나리오 2를 통해서 구현된 자연유황 조건이 발전방류에 비해 가중가용면적을 크게 증가시키는 것으로 나타났다. 결과적으로 댐 운영을 자연유황 조건으로 변환시켜 방류하였을 때 하류의 어류 서식처를 개선하는데 도움이 되는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.969-983
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E₀) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.707-721
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• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.877-886
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• 2022

본 연구는 상사호(주암조절지)의 유량과 수질이 향후 기후변화에 따라 어떻게 변화하며 어떠한 대책이 필요한지에 대한 분석과 관리 대책을 수립하는 것을 지원하고자 수행되었다. 유역의 변화를 예측하기 위하여 HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran) 와 호 내의 수질 예측하기 위해 AEM3D (Aquatic Ecosystem Model)를 연계하여 사용하였다. 기후변화 조건은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에 따른 AR5(5th Assessment Report)의 RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 사용하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에 의해 상사호 유역에 대한 상세화된 자료를 사용하였고, 2012년~2021년의 10년간의 기간에 대해 보정 및 검증 하고, 미래 상황의 예측을 위해 현재, 2025년~2036년, 2045년~2056년 그리고 2075년~2086년의 기간으로 구분하고 또한 연도별로 6월부터 8월까지의 여름철과 12월부터 2월까지의 겨울철에 대해 구분하여 분석하였다. 전체 모의 기간에 대한 상사호 유역의 유량은 산술 평균으로는 RCP 4.5보다 RCP 8.5 가 큰 것으로 나타났으며 TN, TP 또한 RCP 4.5에서 높은 경향을 나타내었다. 그러나 RCP 8.5에서 갈수기에는 오염물질의 유출이 감소하고, 여름철에는 오염물질의 유출이 증가하여 연간 오염물질 유출량이 홍수기에 집중되는 특성을 나타내었으며 이에 따른 대책이 필요할 것으로 분석된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.321-335
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• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.