• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1239-1248
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• 2021

본 논문은 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 수행하기 위해 FDNN(: Flood drought index neural network) 알고리즘을 제시한다. 데이터에 의존한 예측이 아닌 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 딥러닝에 적용하기 위해, 알고리즘을 수리, 수문학을 기반으로 구성하였다. 강수량의 입력으로 하천의 유량을 예측하는 모델을 구성하여 K-교차검증을 통해 모델의 성능을 측정한다. 제시한 알고리즘의 성능을 증명하기 위해 시계열 예측에서 가장 많이 사용되는 LSTM(: Long short term memory) 알고리즘의 예측 성능과 비교하여 제시한 알고리즘의 우수성을 나타낸다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.599-606
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• 2010

우리나라의 경우 짧은 강우 관측 기간으로 인해 지점빈도해석에 의한 가뭄분석은 불확실성이 크다는 문제가 있어 가뭄에 대한 지역빈도해석의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 경향이나 크기를 고려하기 위해 단기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 3개월 이동평균강우량과 장기가뭄을 나타내어 줄 수 있는 12개월 이동평균강우량을 산정한 후, 가뭄분석을 수행하기 위한 가뭄특성변수를 추출하였다. 가뭄특성변수를 이용하여 주성분분석과 군집분석을 수행하여 가뭄의 동질성을 갖는 관측지점들을 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 지역별 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호 관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 이변량 핵밀도함수의 적용을 통해 가뭄 발생의 분포 및 경향성을 가장 근접하게 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정하고, 군집지역별 2개월, 5개월, 10개월, 20개월의 가뭄지속기간과 5년, 10년, 20년, 50년, 100년의 재현기간에 따른 지역적 가뭄특성을 분석하였다. 그 결과 금강하류, 영산강의 일부 권역 및 남해안 일대에서 상대적으로 큰 가뭄심도가 발생하는 것으로 나타났다.

• 상하수도학회지
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• 제34권5호
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• pp.335-344
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• 2020

Due to global climate change, mega-droughts have occurred frequently. Since long-term droughts make it difficult to secure the water resources, water supply needs to be restricted in a reasonable manner. In the event of limited water supply, the waterworks need to develop a restricted water supply strategy. This study showed that analyzing daily water supply could be used to respond to the first stage of a drought. According to an analysis of Korea's major water authorities, there was about 7~21% of room for daily minimum water supply in case of a drought. Restricting the water supply by lowering pressure is a good strategy for local water authorities with high water leakage rate since leakage is inversely dependent with pressure. For this method, it is necessary to quantify water deficiency and pressure at each node using a simulation. Since DDA-based software is not possible to predict changes in demand at nodes with pressure reduction, WaterGEMS, a PDA software, was used to quantitatively predict water shortages and pressures at each node. Locations where water is deficient need to install booster pumps or to be dispatched with water tank truck and bottled water. Without these support, lowering pressure could not be an option for water works. This paper suggests a method for waterworks to plan a drought by lowering pressure to restrict water supply using daily water supply analysis and PDA based simulation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권7호
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• pp.607-614
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• 2016

가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무엇보다 중요하다. 특히 생 공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.155-163
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• 1997

본 연구에서는 낙동강유역 진동, 현풍, 왜관 지점의 연평균 유량자료에 대하여 다변량 추계학적 모형올 적용하여 가뭄특성을 해석하였다. 추계학적 모형으로는 다변량 자기회귀 (MAR) 모형과 다변량 contemporaneous 자기회귀 (MCAR) 모형올 사용하였으며, 잔차계열의 왜곡도 검사, 계열상관도(correlogram) 등의 적합도 검정을 통하여 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형올 적정 모형으로 선정하였다. 또한 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형에 의해 모의발생된 자료 모두 실제자료의 기본적인 통계값과 매우 비슷하게 나타났다. 따라서 모의발생된 다양한 크기의 자료를 통하여 산정된 3개 지점의 재현기간별 가뭄특성치, 예를 들변 가뭄기간, 가뭄부족량, 가뭄강도 둥은 비교적 잘 재현된 것으로 판단된다. 위와 같이 산정된 가뭄특성치는 중.장기간 수자원 공급체계를 위한 계획과 설계에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.981-987
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• 2017

투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다. 농업용 지하수위에 대한 적정 지하수 이용을 위해서는 보다 장기적인 예측을 통해 사전에 대비하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 모형을 이용한 지하수위의 월단위예측기법을 개발하였고, 대표적인 관측공에 대해 적용하였다. 월단위 지하수위를 예측한 결과 학습 및 검증기간 모두 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 또한 장기예측을 위해서 입력인자로 월단위 지하수위 예측치를 순차적으로 이용하는 연속지하수위예측 모형을 구축하고 수개월 동안 무강수의 극한조건에 대한 지하수위 저하 양상을 분석하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제42권4호
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• pp.276-282
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• 2017

Purpose: This paper presents the effects of soil drought stress during the growing season and pre-harvest period on tree growth and fruit quality of "Yumi" peach, an early season cultivar. Methods: Soil drought stresses were treated with four levels of -30, -50, -60, and -70 kPa during long term (LT) and short term (ST). For LT treatments, soil water was controlled for nine weeks from May 1 to July 5, which was assumed as the full growing season. For ST treatments, soil water was controlled for four weeks from June 10 to July 5, which was assumed as the pre-harvest season. Tree growth and leaf photosynthesis were measured, and fruit characteristics such as fruit weight and diameter, soluble solid and tannin contents, and harvest date were investigated. Results: Soil water deficit treatments caused a significant reduction in tree growth, leaf photosynthesis, and fruit enlargement. LT water stress over -60 kPa during the full growing season caused significant reduction in tree growth, including shoot length, trunk girth, leaf photosynthesis, and fruit enlargement. ST water stress over -60 kPa during the pre-harvest period also induced significant reduction in leaf photosynthesis and fruit enlargement, while tree growth was not reduced. In terms of fruit quality, water stress over -50 kPa significantly reduced fruit weight, increased soluble solid and tannin contents, and delayed harvest time in both LT and ST treatments. Conclusions: As a result, it is assumed that LT water stress over -60 kPa can reduce both tree growth and fruit enlargement, whereas ST water stress over -50 kPa can reduce fruit enlargement without reducing tree growth. From an agricultural perspective, moderate water deficit like -50 kPa treatments could have positive effects, such increased fruit soluble solid contents along with minimal reduction in fruit size.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2023

This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.1-8
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• 2019

Developing reliable soil moisture prediction techniques at agricultural regions is a pivotal issue for sustaining stable crop productions. In this study, a physically-based SWAP(Soil-Water-Atmosphere-Plant) model was suggested to estimate soil moisture dynamics at the study sites. ROSETTA was also integrated to derive the soil hydraulic properties(${\alpha}$, n, ${\Theta}_r$, ${\Theta}_s$, $K_s$) as the input variables to SWAP based on the soil information(Sand, Silt and Clay-SSC, %). In order to predict the soil moisture dynamics in future, the mid-term TIGGIE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble) and long-term S2S(Subseasonal to Seasonal) weather forecasts were used, respectively. Our proposed approach was tested at the six study sites of RDA(Rural Development Administration). The estimated soil moisture values based on the SWAP model matched the measured data with the statistics of Root Mean Square Error(RMSE: 0.034~0.069) and Temporal Correlation Coefficient(TCC: 0.735~0.869) for validation. When we predicted the mid-/long-term soil moisture values using the TIGGE(0~15 days)/S2S(16~46 days) weather forecasts, the soil moisture estimates showed less variations during the TIGGE period while uncertainties were increased for the S2S period. Although uncertainties were relatively increased based on the increased leading time of S2S compared to those of TIGGE, these results supported the potential use of TIGGE/S2S forecasts in evaluating agricultural drought. Our proposed approach can be useful for efficient water resources management plans in hydrology, agriculture, etc.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권8호
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• pp.545-554
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• 2019

가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.