• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.39-39
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• 2018

우리나라는 전체 국토의 약 70%가 산악지형으로 이루어져 있고 연중 강우가 6월에서 9월에 집중되는 기후적 특성을 가지고 있다. 최근 기후변화의 영향까지 더해지면서 시간당 300mm 이상의 집중호우를 보이는 이상강우가 빈번하게 발생하고 있다. 대부분의 도시지역은 하천을 중심으로 발달되어 있어 인구 및 사회기반시설의 집약정도가 매우 높고 하천변 저지대 지역에 주거 및 상업시설이 밀집되어 있다. 기후적 지역적 특성으로 인한 홍수피해를 미연에 방지하고 피해를 최소화하기 위하여 치수 중심의 수자원 관리를 위해 노력하고 있다. 하지만 우리나라의 하천관리는 시기별 하천 수량의 급격한 변동으로 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하고 효율적인 수자원 관리 및 홍수피해 저감을 위해 수계를 중심으로 20개의 다목적댐을 건설하여 운영 관리 중에 있다. 특히, 홍수기 시 댐 운영은 예상 강우에 따라 적절한 예비방류와 강우 시 효율적인 댐 운영계획이 필수적이다. 본 연구에서는 강우가 집중되는 홍수기 댐 운영 시에 예상 강우량에 따라 댐 유역 내 유량 증가에 기여하는 정도를 예측할 수 있는 유출율 예측 회귀식을 개발하였다. 유출율은 강우와 유출량의 비로 지역특성, 강우특성, 관개여부, 선행강우량, 강우이동 방향 등 다양한 요인에 의해 복잡한 메케니즘을 갖는다. 단순히 예상되는 총강우량에 따른 유출율 만으로 상호관계를 정의하기가 쉽지 않기 때문에 한국수자원공사에서 개발한 댐군 홍수조절 연계운영시스템(COSFIM)인 수문학적 연계운영모형을 활용하였다. 최근 10년간 홍수기에 발생한 강우사상별 시간단위의 수문자료(총강우량, 기저유량, 유출율, 무강우일수, 강우지속시간 등) 분석을 실시하였다. COSFIM 모형을 통한 결과를 토대로 고려항목 간 교차검증을 통해 사분위수범위의 이상치 경계를 설정하고 상관분석 결과에 따라 0.5 이상의 상관성이 높은 항목을 활용하여 예측 강우량에 따른 유출율 예측 회귀식을 도출하였다. 본 연구에서 개발한 예측 강우에 따른 유출율 예측 산정식은 댐 유역에 예상되는 강우량에 대하여 하천의 유량 증가 예측 정도를 정량적으로 제시할 수 있으며, 실제 홍수기 댐 운영 시 예상 강우량에 따라 신속하고 적절한 수문 방류 계획 수립에서 용이하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.361-361
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• 2018

강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 분석하는 것은 수문연구에서 중요한 주제 중 하나이며 댐유역에 대해 기상 및 유출자료를 사용하여 이를 상세히 분석함으로써 이수기에 필요한 수자원을 예측 및 확보하는 것은 중요하다. 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 상세히 분석하기 위해서는 댐유역의 상류부터 하류까지 많은 유출관측지점의 자료를 사용해야 하지만 상류의 소유역들은 대부분 미계측유역이라는 문제점이 있다. 본 연구에서는 자료공간확장 방법을 사용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하고 이 자료들을 분석함으로써 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 자세히 분석하였다. 먼저 안동댐유역내 관측유역인 안동댐, 도산, 소천유역을 대상으로 1989년부터 2009년까지의 기간 중 20개의 사상에 대하여 분포형 모형인 GRM 모형의 적용성을 조사하였으며 전반적으로 0.5 Nash-Sutcliffe 계수 이상의 타당한 모형효율성 결과를 얻었다. 그 후 자료공간확장 방법을 사용하여 안동댐 상류에 위치한 47개의 미계측 소유역들의 유출자료를 생성하였으며 세 관측유역을 포함한 총 50개 유역의 유출자료를 연구에 사용하였다. 그리고 총 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료를 생성하고 이동평균방법을 사용하여 이 평균강우량 자료를 강우강도-지속시간 곡선으로 변환하였다. 강우패턴과 유출반응간의 관계를 분석하기 위해 합리식의 유출계수와 강우강도비율을 사용하였으며 유출계수와 강우강도비율을 계산하기 위해 유역별 도달시간을 사용하였다. 여기서 강우강도비율은 강우강도지속시간 곡선을 사용하여 첨두강우강도를 도달시간에 해당하는 평균강우강도로 나눠준 값이다. 그리고 이 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 그 결과 20개 사상은 유출계수, 강우강도비율과 유역면적을 사용하여 물리적으로 타당한 네 가지의 타입으로 분류될 수 있었다. 이 네 가지 타입은 강우의 이동 및 분포와 상관이 있었는데 첫번째 타입은 안동댐 유역전체에 강우가 거의 등분포하는 경우, 두 번째는 강우가 유역의 상류방향으로 이동하는 경우, 세 번째는 강우가 유역의 하류방향으로 이동하는 경우, 그리고 네 번째는 강우가 유역에 무작위로 분포하는 경우였다. 이것은 어떠한 사상에 대해서도 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 강우패턴과 유출간의 관계를 분석할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 이 네 가지 타입에 대한 강우사상들의 비율은 각각 65%, 20%, 10%, 그리고 5% 였다. 이 타입별 강우사상의 비율은 향후 강우-유출관계에 의한 수자원 예측 및 확보에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.214-214
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• 2019

가뭄이 '심함' 단계 이상 도달 시에는 매주 수문분석을 수행하여 가뭄전망을 수행하여야 한다. 이를 위해서는 기상청의 강수량과 기온 등의 기상예측 자료가 필요하다. 현재 기상청에서는 3개월 기상전망으로 월단위 강수량과 평균기온을 매월 제공하고 있다. 1개월 전망에서 4주의 강수량합과 평균기온을 제공하고 있다. 하지만, 향후 4주간을 전망하는 1개월 전망에서는 1주단위의 강수량과 평균기온이 아닌, 4주간의 강수량합과 평균기온을 1주일 단위로 업데이트해 WINS에 제공하고 있다. 1주단위의 강수량과 평균기온을 취득하기 어려워, 평년 일단위 강수량과 평균기온 자료를 사용하여 4주간의 자료를 1주 단위로 분할하는 방법을 사용하였다. 주간단위 수문자료의 처리를 위해 국제표준기구(ISO)에서 제시하는 기준(ISO 8601)에 따랐다. ISO 8601은 월요일부터 일요일까지를 1주로 정의하며 현재 사용하고 있는 날짜체계와 1대1로 대응되도록 하였다. 예를 들면 1981년 2월 22일은 '1981-W07-7' 또는 '1981W077'로 표시한다. 표시된 형식은 1981년 7번째 주 일요일을 뜻한다. 이 기준에 따라 수문자료를 정리할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 주간 단위 잠재증발산량 계산은 월잠재증발산량 프로그램을 1주단위로 계산할 수 있도록 수정 및 보완하여 개발하였다. 수정 및 보완한 부분은 외기복사(外氣輻射)량 계산부분이다. 외기복사량은 지구가 태양을 1년 주기로 공전하므로 특정 위도에서 특정날짜에 따라 복사량이 달라지므로 주간단위의 월요일부터 일요일에 해당하는 날짜의 외기복사량을 각각 계산하고 이를 평균하여 주간단위 대푯값으로 사용하도록 하였다. 계산된 주간단위 외기복사량과 최고 최저기온을 입력하여 Hargreaves식에 의해 잠재증발산량을 계산한다. 융적설을 포함한 주단위 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하기 위해 전국 24개 지점의 수문자료를 사용하였다. abcd 모형과 융적설모듈의 초기값 포함 11개 매개변수를 SCE-UA 전역최적화 알고리즘으로 추정하였다. 추정된 유역의 매개변수는 토양배수, 토양심도, 수문지질, 유역특성인자를 사용한 군집분석 결과에 의해 113개 중권역에 할당하였다. 개발된 주간단위 강우-유출 모형은 비교적 단기 가뭄전망을 위해 사용된다. 계산된 유량은 자연유량이며, 전국 취수장 수량, 하수처리장 방류수, 회귀수를 반영하여 지점별 유량을 계산하여 가뭄전망에 사용되고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.294-294
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• 2019

The system for predicting flood of river at Flood Control Office is made up of a rainfall-runoff model and FLDWAV model. This system is mainly operating to predict the excess of the flood watch or warning level at flood forecast points. As the demand for information of the management and operation of riverside, which is being used as a waterfront area such as parks, camping sites, and bike paths, high-level forecasts of watch and warning at certain points are required as well as production of lowland flood forecast information that is used as a waterfront within the river. In this study, a technology to produce flood forecast information in lowland areas of the river used as a waterfront was developed. Based on the results of the 1D hydraulic analysis, a model for performing spatial operations based on high resolution grid was constructed. A model was constructed for Andong district, and the inundation conditions and level were analyzed through a virtual outflow scenarios of Andong and Imha Dam.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.40 no.1
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• pp.12-17
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• 2007

This study was conducted to evaluate the characteristics of nonpoint source pollutants discharge from a small rural watershed. A typical rural area in Gongju City, Korea, was selected as the research site. Water quality and quantity in streams and rainfall samples were analyzed periodically from May to October 2005. Pollutant loads were estimated from a nonpoint source pollution model (AvSWAT, Arcview Soil and Water Assessment Tool). During the rainy season, from June 26 to 30 September 2005 and the dry season, before 26 June and after 30 September 2005, biological oxygen demands and chemical oxygen demands accounted for 91.3% and 93.7% of annual load, respectively, while total-N and total-P were 97.1% and 91.1% of annual load, respectively. The observed stream flow was $66.5m^3sec^{-1}$, while simulation stream flow was $66.2m^3sec^{-1}$. That can be assumed that simulation can be used to estimate the stream flow without practical measurement. However, the runoff trend following the occurrence of a storm event was not recorded properly.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1131-1141
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• 2021

In this study, the artificial neural network model is applied for real-time dam inflow prediction and then evaluated for the prediction lead times (1, 3, 6 hr) in dam basins in Korea. For the training and testing the model, hourly precipitation and inflow are used as input data according to average annual inflow. The results show that the model performance for up to 6 hour is acceptable because the NSE is 0.57 to 0.79 or higher. Totally, the predictive performance of the model in dry seasons is weaker than the performance in wet seasons, and this difference in performance increases in the larger basin. For the 6 hour prediction lead time, the model performance changes as the sequence length increases. These changes are significant for the dry season with increasing sequence length compared to the wet season. Also, with increasing the sequence length, the prediction performance of the model improved during the dry season. Comparison of observed and predicted hydrographs for flood events showed that although the shape of the prediction hydrograph is similar to the observed hydrograph, the peak flow tends to be underestimated and the peak time is delayed depending on the prediction lead time.

• Journal of Wetlands Research
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• v.23 no.4
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• pp.277-286
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• 2021

This study compares the long-term hydrological cycles of the Seolmacheon and Cheongmicheon basin by applying the structural equation model (SEM). These two basins are found different especially in their land-use pattern. Both basins have the actual evapotranspiration data measured by the eddy-covariance method as well as the rainfall and runoff data. The length of the data considered in this study is nine years from 2010 to 2018. The structure of the SEM is determined by considering the correlations among the data as well as the general knowledge on the hydrological cycle. As a result, a total of three SEMs are applied sequentially to analyze their fittings. As irony would have it, two basins are found to be similar in the application of one SEM, but different in the application of another. Especially, when considering the feedback process between precipitation and evapotranspiration, two basins are found to be very different. That is, the feedback process between precipitation and evapotranspiration is found to be significant in the Cheongmicheon basin where the portion of agricultural area (i.e., paddy) is more than 40%.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.14 no.2
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• pp.13-23
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• 2021

This study intended to assess the reliability of topographic data using satellite imaging data. The topographical data using actual instrumentation data and satellite image data were established and applied to the rainfall-leak model, S-RAT, and the topographical data and outflow data were compared and analyzed. The actual measurement data were collected from the Water Resources Management Information System (WAMIS), and satellite image data were collected from MODIS observation sensors mounted on Terra satellites. The areas subject to analysis were selected for two rivers with more than 80% mountainous areas in the Han River basin and one river basin with more than 7% urban areas. According to the analysis, the difference between instrumentation data and satellite image data was up to 50% for peak floods and up to 17% for flood totals in rivers with high mountains, but up to 13% for peak floods and up to 4% for flood totals. The biggest difference in the video data is Landuse, which shows that MODIS satellite images tend to be recognized as cities up to 60% or more in urban streams compared to WAMIS instrumentation data, but MODIS satellite images are found to be less than 5% error in forest areas.

• Journal of Climate Change Research
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• v.1 no.1
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• pp.59-73
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• 2010

One of the most important issues for projecting future water resources and establishing climate change adaptation strategies is 'uncertainty'. In Korea, climate change research results were very heterogeneous even in a same basin, but there have been few climate change studies dealt with the uncertainty reduction. This is because emission scenarios, GCMs, downscaling, and rainfall-runoff models that were used in the previous studies were almost all different. In this research, fifty one GCM scenarios based A and B emission scenarios were downloaded and then compared with the observed values for a period from January 2001 to December 2008. The downloaded GCM scenarios in general simulated well the observed but did not simulated well the observed precipitation especially for the flood season in Korea. The accuracy of each GCM scenario was measured with the model efficiency, PDF-based, and Relative Entropy methodology. Among the selected GCM scenarios with three methodologies, the four common GCM scenarios(CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B) were finally selected. Results of the four selected GCMs were heterogeneity and projected increases of precipitation for the Korean Peninsula by from 27.36% to 12.49%, respectively. It seems very risky to rely a water planning or a management policy on use of a single climate change scenario and from this research results. Therefore, the four selected GCM scenarios proposed quantitatively were considered firstly for the water supply in the dry season and the drought management strategy in the Korean Peninsula for the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.1
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• pp.71-82
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the Mekong River streamflow alteration due to climate change. The future climate change scenarios were produced by bias corrections of the data from East Asia RCP 4.5 and 8.5 scenarios, given by HadGEM3-RA. Then, SWAT model was used for discharge simulation of the Kratie, the main point of the Mekong River (watershed area: $646,000km^2$, 88% of the annual average flow rate of the Mekong River). As a result of the climate change analysis, the annual precipitation of the Kratie upper-watershed increase in both scenarios compared to the baseline yearly average precipitation. The monthly precipitation increase is relatively large from June to November. In particular, precipitation fluctuated greatly in the RCP 8.5 rather than RCP 4.5. Monthly average maximum and minimum temperature are predicted to be increased in both scenarios. As well as precipitation, the temperature increase in RCP 8.5 scenarios was found to be more significant than RCP 4.5. In addition, as a result of the duration curve comparison, the streamflow variation will become larger in low and high flow rate and the drought will be further intensified in the future.