• 한국환경과학회지
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• 제26권12호
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• pp.1321-1331
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• 2017

This study reviewed the applicability of the existing flood discharge calculation method on Jeju Island Han Stream and compared this method with observation results by improving the mediating variables for the Han Stream. The results were as follows. First, when the rain-discharge status of the Han Stream was analyzed using the flood discharge calculation method of the existing design (2012), the result was smaller than the observed flood discharge and the flood hydrograph differed. The result of the flood discharge calculation corrected for the curve number based on the terrain gradient showed an improvement of 1.47 - 6.47% from the existing flood discharge, and flood discharge was improved by 4.39 - 16.67% after applying the new reached time. In addition, the sub-basin was set separately to calculate the flood discharge, which yielded an improvement of 9.92 - 32.96% from the existing method. In particular, the steepness and rainfall-discharge characteristics of Han Stream were considered in the reaching time, and the sub-basin was separated to calculate the flood discharge, which resulted in an error rate of -8.77 to 8.71%, showing a large improvement of 7.31 - 28.79% from the existing method. The flood hydrograph also showed a similar tendency.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.233-240
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• 2004

수자원 분야에서 대부분의 수문해석은 강우자료의 수집 및 분석으로부터 시작되며, 지점 강우량으로부터의 면적 평균강우량 추정 및 결측치에 대한 자료보완 기법은 여러 가지가 있다. 이러한 강우분석 기법으로 기존에 사용되어온 티센법 및 RDS법은 전통적인 자료보완 기법으로 매개변수의 특성이 관측소간 거리에만 의존하며, 공간적인 연속성을 가질 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 전통 기법들의 단점을 보완하고 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기 위하여 크리깅 기법을 낙동강 유역의 강우해석에 적용하였다. 공간상관 및 반분산 분석으로 낙동강 유역 강우의 지역적인 통계특성을 파악하였으며, 낙동강 유역 격자시스템에 대한 크리깅 분석을 통하여 공간격자 강우량 및 소유역별 평균강우량을 산정하였다. 또한, 크리깅 기법의 공간추정 오차 분석으로 시강우량에 대한 격자별 내삽오차 및 소유역별 평균오차를 제시하여 낙동강 유역의 강우관측 취약지역을 파악할 수 있었다.

• 농업과학연구
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• 제46권1호
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• pp.67-78
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• 2019

The purpose of this study was to predict the water quality using the RNN (recurrent neutral network) and LSTM (long short-term memory). These are advanced forms of machine learning algorithms that are better suited for time series learning compared to artificial neural networks; however, they have not been investigated before for water quality prediction. Three water quality indexes, the BOD (biochemical oxygen demand), COD (chemical oxygen demand), and SS (suspended solids) are predicted by the RNN and LSTM. TensorFlow, an open source library developed by Google, was used to implement the machine learning algorithm. The Okcheon observation point in the Geum River basin in the Republic of Korea was selected as the target point for the prediction of the water quality. Ten years of daily observed meteorological (daily temperature and daily wind speed) and hydrological (water level and flow discharge) data were used as the inputs, and irregularly observed water quality (BOD, COD, and SS) data were used as the learning materials. The irregularly observed water quality data were converted into daily data with the linear interpolation method. The water quality after one day was predicted by the machine learning algorithm, and it was found that a water quality prediction is possible with high accuracy compared to existing physical modeling results in the prediction of the BOD, COD, and SS, which are very non-linear. The sequence length and iteration were changed to compare the performances of the algorithms.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.284-287
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• 2022

K-water는 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하기 위해 수문자료 센싱, 고품질의 데이터 관리 등 ICT 인프라 운영 경험 및 물관리 역량을 기반으로 디지털트윈 물관리 플랫폼을 구축하였다. 본 플랫폼은 유역내 실시간 기상·수문 관측자료와 유관기관 정보를 연계하여 3차원 지형자료에 표출하고 홍수, 수질 등 다양한 상황을 시뮬레이션하여 결과를 표출 및 분석하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. 본 플랫폼은 섬진강유역을 대상으로 시범구축 하였으며, 향후 5대강 유역을 대상으로 공간적 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 댐 하류·지류 합류부 등 재해 취약지점까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System으로 확장할 계획이다. 또한 안전하고 효율적인 물관리를 기반으로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.381-393
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• 2021

국립재난안전연구원의 재난안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업의 일환으로 2019년 라오스 볼리캄싸이주 남싼강유역의 보리칸을 대상으로 홍수예경보시스템을 구축하였다. 미계측 중소하천유역인 대상 지역에 강우량와 유출량의 실시간 관측을 위한 관측소 및 경보국을 설치하였으며, 실시간 자료 관리와 홍수예경보 기능 등을 수행하는 소프트웨어도 개발되었다. 홍수경보 기준 설정 및 홍수예측을 위한 nomograph 개발을 위해 대상 지역의 30년 치 연도별 최대 일강우량자료와 하천측량성과를 바탕으로 수리·수문분석을 수행하였다. 본 논문은 시스템 구축 과정과 방법론을 소개하고, 시스템 설치 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 시스템의 적용성 검토 결과를 제시하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권1호
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• pp.49-66
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• 2024

Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.431-446
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• 2007

지하수 유동 모델에 반영되는 유역의 수리지질학적, 수문학적 특징들은 지하수 유동 특성에 주요한 영향을 미칠 수 있는 현장 특성들이다. 상기 특징들을 최대한 반영하기 위하여 438개의 관정자료를 토대로 갑천 유역(유역 면적$648.3km^2$)의 대수층 구조 특성을 분석하고, 24개의 하천 자료를 이용하여 지하수 유동 모델을 구축하였다. 그리고 검 보정된 준분포형 유출모형(SWAT)의 소유역별 지하수 함양량 결과를 3차원 지하수 유동 모델(MODFLOW)과 연계하여 갑천 유역의 광역 지하수 유동 특성을 평가하였다. 모의된 지하수위와 86개 지하수 관측정의 지하수위 비교에서 결정계수는 0.99, 유역 전체의 물교환량의 상대오차율이 약 0.57%로 갑천 유역의 지하수 유동 특성을 잘 반영하였다. 갑천 유역의 지하수는 지형 및 대수층 특성과 하천의 영향에 의하여 전반적으로 유역 남쪽에서 북쪽으로 유동하는데 산지 지역에 존재하는 하천들은 손실과 이득 하천의 형태를 반복하는 반면, 갑천 중 하류 부분과 갑천-유등천 합류 부근은 이득하천의 형태를 보이고 있다. 그리고 소유역별 지하수 물교환량 분석한 결과, 상기 지역을 포함하는 소유역의 하천 공급원이 해당 유역의 지하수 함양량보다 지하수 유동 체계에 따라 인근 소유역에서 공급되는 지하수 유입량 비율이 훨씬 높은 것으로 분석되었다. 반면 유등천 중 상류 지역의 소유역을 제외한 산지 지역의 경우는 하천 공급원이 지하수 유동 체계에 의한 유입량보다 해당 유역 내에서 공급되는 지하수 함양량 비율이 높은 것으로 분석되었다. 따라서 지표수와 지하수의 상호작용 및 하천 유출에 지하수 유동 특성이 주요한 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

• 한국습지학회지
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• 제15권4호
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• pp.509-518
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• 2013

지표와 대기간의 에너지 및 수문기상인자들의 교환에 대한 이해는 수자원분야의 연구에 있어서 기초라 할 수 있으며 이를 위하여 Land Surface Mode(LSM)을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. Noah Land Surface Model (Noah LSM)은 에너지 방정식과 물수지 방정식을 기반으로 한 지면모형으로 수문기상인자들에 대한 모의가 가능하다. 국외에는 Noah LSM을 이용한 다양한 연구사례들이 있으나, 국내에서는 적용사례가 매우 부족하며, 특히 단독으로 Noah LSM을 적용한 사례는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 Noah LSM의 국내 적용성을 평가하기 위해 해남(HFK)과 광릉(GDK) Korea Flux Network (KoFlux)에서 제공하는 자료를 입력자료로 활용하여 모형 결과를 산출하고, 순 복사량, 잠열, 현열의 결과를 관측자료와 비교 검증하였다. 모형 결과와 관측치를 비교한 결과 회귀분석에서의 상관계수 값이 각 인자 별로 해남은 0.83~099, 광릉은 0.64~0.99로 신뢰할 만한 수준인 것으로 나타났다.