• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1143-1157
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• 2020

본 연구에서는 SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형의 검·보정 과정에서 다중 관측 지점 및 변수를 고려한 분석의 기준을 제시하였으며, 이의 적용을 위해 용담시험유역에서 장기 관측된 유량, 토양수분량, 그리고 증발산량을 활용한 모의수행 및 유역의 수문 유출특성과 물순환 관점의 물수지를 검토하였다. 모형은 유역 내 다중 관측 자료의 특성을 반영할 수 있도록 순차적 보정 방법과 SWAT-CUP에서의 최적 매개변수 값 산정을 위한 모의 실행 및 반복 횟수 설정(초기 1,000회 모의 실행, 이후 500회 모의 반복), 그리고 전체 및 부분 수행 등을 통해 소유역별 각기 다른 매개변수 값으로 보정하였으며(유역출구 유량 ENS 0.85, R2 0.87, 그리고 PBIAS -7.6%), 이를 유역출구 지점에 대해 순차적이 아닌 일괄 적용한 분석결과(ENS 0.52, R2 0.54, 그리고 PBIAS -22.4%)와 비교하여 그 방법상의 우위를 확인하였다. 총 15개년의 모의 결과로부터 용담댐 유역의 직접유출은 35%, 기저 및 중간유출과 회귀유량을 합한 값은 65%로 전체 유출률은 53%이며, 증발산량은 전체 강우의 39%에 상당하는 양이 발생하는 것을 파악할 수 있었으며, 아울러 소유역별 연간 총 유출량(일평균 21.8 m3/sec) 등을 포함한 물이용 가능 수량은 연간 총 6.96억 m3으로 소유역별로는 약 540 ~ 900 mm로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.187-197
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

• 농촌계획
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• 제11권4호
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• pp.67-74
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• 2005

The Doam watershed is located at alpine areas and the annual average precipitation, including snow accumulation, is significant higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. Also, extremely torrential rainfall, such as the typhoons 'RUSA' in 2002 and 'MAEMI' in 2003, caused significant amounts of soil erosion and sediment at the Doam watershed. However, the USLE model cannot simulate impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. It cannot estimate sediment yield from a single torrential rainfall event. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The R$^2$ and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it is found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Two typhoons in 2002 and 2003, MAEMI and RUSA, caused 33% and 22% of total sediment yields at the Doam watershed, respectively. Thus, it is recommended that the SWAT model, capable of simulating snow melt, sediment yield from a single storm event, and long-term weather data, needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural areas to develop successful soil erosion management instead of the USLE.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.205-214
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• 2007

본 연구의 목적은 IPCC SRES A2 기후변화 시나리오를 이용하여 지역 스케일의 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가할 수 있는 유출시나리오를 생산하는 것이다. 장기유출분석을 위해 PRMS 모형을 선정하였다. 유역별 PRMS 모형의 매개변수를 결정하기 위해 6개 댐유역에서 매개변수를 보정하고 지역화방법을 이용하여 미계측유역으로 전이하였다. 3개 댐유역을 미계측유역으로 가정하고 지역화방법으로 전이된 매개변수를 이용하여 모의능력을 분석하였다. 관측치와 모의치의 통계치를 분석한 결과 지역화방법을 통한 미계측유역의 유출분석은 유용한 것으로 나타났다. 생산된 시나리오의 신뢰성을 분석하기 위해 4개의 상류댐지점의 관측치와 비교하였다. 분석결과 기후시나리오 생산을 위한 기상관측소의 선정이 유역별 기후시나리오의 신뢰성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유출시나리오를 이용하여 기준기간 30년($1971{\sim}2001$년)과 미래 90년($2001{\sim}2030$년， $2031{\sim}2060$년， $2061{\sim}2090$년)에 대해 수자원의 변동성을 분석한 결과 연평균유출량은 기준기간에 비해 대체적으로 한강유역에서는 증가하고， 나머지 유역에서는 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.19-29
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• 2014

The objectives of this study were to monitor and analyse water quality and soil property in paddy fields where untreated wastewater is irrigated. Three paddy fields where streamflow mixed with untreated wastewater has been irrigated (untreated wastewater district, UWD) were selected for monitoring, and five paddy fields in Yongin area (Yongin district, YID) where water from Idong agricultural reservoir (well-managed) has been irrigated were selected for comparative evaluation. Electronic conductivity (EC), suspended solids (SS), total nitrogen (T-N), total phosphorous (T-P), $NO_3-N$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $Na^+$, total coliform (TC), fecal coliform (FC), and E. coli of the irrigation water in the UWD were significantly higher than those in the YID. Relatively high concentrations of EC, T-N, T-P, TC, FC, E. coli, copper (Cu), lead (Pb), zinc (Zn), and aluminium (Al) were shown in the irrigation water of the UWD especially during May to June. In general, the paddy soil in the UWD contained more Pb, Zn, and Cu than in the YID although the soil heavy metal contents in the UWD still meet the Korean soil contamination warning standards. No temporal trends in the heavy metal concentrations were found in paddy soils of the UWD. This study showed that the use of untreated wastewater to paddy fields has the possibility of negative impacts on water quality and soil, although long-term monitoring is needed to fully evaluate its effects.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.963-972
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• 2009

본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터 기법과 연속형 저류함수모형을 연계하여 개발한 추계학적 연속형 저류함수모형의 적용성을 평가하고자 하는데 있다. 대상유역은 안동댐과 임하댐을 포함하는 지보 수위관측소 상류유역을 선정하였으며 2006년과 2007년 홍수기에 대해 분석을 수행하였다. 확정론적 모형을 적용한 결과 장기간의 모의기간에 대해 유출해석이 가능한 것을 확인하였다. 앙상블 칼만필터 기법을 적용하기 위해 Monte Carlo 모의기법을 적용하여 모형입력자료와 매개변수들에 대해 앙상블 멤버를 생성하였다. 추계학적 모형과 확정론적 모형의 누적절대오차를 비교한 결과 안동댐과 임하댐의 2007년 사상에서 각각 17.5 %와 18.3 %의 정확도가 향상되고 지보수위관측소에서는 40 % 이상의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 관측유량과의 오차가 큰 모의결과에 있어서는 추계학적 모형이 보다 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2017

본 연구에서는 합천댐 방류량에 영향을 받는 황강을 대상으로 하천의 수리기하학적 분석을 통해 장기하상변동 모의를 위한 모의유량을 생성하였다. 낙동강 합류부로부터 상류로 3.5 km 구간을 대상으로 실측된 20개 횡단면에 대한 만제지표를 분석하였으며, 각 횡단면의 만제지표를 이용하여 대상구간의 평균 만제유량을 산정하였다. 대상구간의 평균 만제유량은 $177.37m^3/s$로 나타났다. 산정된 만제유량을 이용하여 황강의 연간 총 유출량을 추정하였으며, 추정된 연간 총 유출량은 $8,513.76m^3/s$로 나타났다. 추정된 황강의 연간 총 유출량은 합천댐의 월별 방류량 비를 통해 월별 유출량으로 배분/생성하였다. 생성된 황강의 월별 유출량 비율과 인근의 실측 하천인 낙동강의 월별 유출량 비율을 비교한 결과 국내하천의 일반적인 특성인 몬순강우 사상에 따른 하천의 월별 유출량과 갈수기와 홍수기 전반에 걸쳐 차이가 있음을 확인하였다. 아울러 댐하류 하천의 장기하상변동 모의를 위한 모의유량의 사용성 확인을 위해 2013-2014년에 실측된 1년간의 하상변동 양상과 비교 분석하였다. Case 1 (추정된 연간 총 유출량을 합천댐 방류량 비를 통해 생성한 모의유량)과 case 2 (인근 하천인 낙동강의 유출량 비를 통해 배분된 모의유량)을 이용하여 장기하상변동 모의를 수행한 결과 case 1에서 실측 하상과 유사한 결과가 나타남을 확인하였다. 따라서 댐하류 하천의 장기하상변동 모의는 일반적인 국내의 강우사상에 따른 하상변동 분석과 차이가 있음을 확인하였으며, 상류에 위치한 댐 방류량을 고려한 하상변동 분석이 필요함을 확인하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권3호
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• pp.264-272
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• 2011

The objective of this study was to develop a model for predicting long-term runoff in a basin using the ensemble streamflow prediction (ESP) technique and review its reliability. To achieve the objective, this study improved not only the ESP technique based on the ensemble scenario analysis of historical rainfall data but also conventional ESP techniques used in conjunction with qualitative climate forecasting information, and analyzed and assessed their improvement effects. The model was applied to the Geum River basin. To undertake runoff forecasting, this study tried three cases (case 1: Climate Outlook + ESP, case 2: ESP probability through monthly measured discharge, case 3: Season ESP probability of case 2) according to techniques used to calculate ESP probabilities. As a result, the mean absolute error of runoff forecasts for case 1 proposed by this study was calculated as 295.8 MCM. This suggests that case 1 showed higher reliability in runoff forecasting than case 2 (324 MCM) and case 3 (473.1 MCM). In a discrepancy-ratio accuracy analysis, the Climate Outlook + ESP technique displayed 50.0%. This suggests that runoff forecasting using the Climate Outlook +ESP technique with the lowest absolute error was more reliable than other two cases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.