• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.361-361
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• 2023

본 연구에서는 기후변화가 다목적 댐의 수자원 관리에 미치는 영향을 분석하기 위해, 기후변화 시나리오를 기반으로 강우-유출과 저수지 운영 모형을 연계 모의하고, 갈수 시 물 공급과 홍수라는 두가지 상반된 위험 요소를 동시에 분석하는 방법론을 제안하고, 국내 댐 유역에 대해 적용성을 평가한다. 기후변화 시나리오로는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway; SSP) 중 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 선택하고, 편이보정 후 2015-2100년의 미래 기후 자료를 구축한다. 수문과정의 불확실성을 고려하기 위해, GR4J, IHACRES, TAU 등 세가지 집중형 수문 모형으로 댐 유입량을 모의하고, 저수지의 물 공급 및 홍수 조절을 고려한 저수지 운영 모의를 수행하고, 기간별 이수안전도와 홍수위험도를 산정한다. 적용 유역으로는 다목적 댐인 합천댐과 섬진강댐의 상류유역을 선택하여, 제안된 방법론의 적정성을 평가한다. 초기 분석 결과, 먼 미래(2081-2100년) 기간에 대해 이수안전도 보다 홍수위험도의 변화가 컸으며, 근 미래의 변화는 먼 미래 보다 상대적으로 적고 뚜렷한 경향을 찾기 어려웠다. 본 연구에서는 다중 수문모형을 활용한 댐 유입량 모의불확실성 개선 방안과 미래 기후에 대한 이수안전도 및 홍수위험도 분석 결과의 함의에 대해 중점적으로 토의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.140-140
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• 2020

도암호 유역 위치한 강원도 평창군 대관령면 일대는 고랭지 농업이 주로 이루어지는 곳으로 강우시 토양 유실로 인한 하천의 수질오염이 빈번하게 발생하고 있다. 비점오염원은 강우시 호수와 하천으로 유입되는 특징을 가지고 있으며 불특정 발생원에서 불특정 기상조건과 경로에 의해 발생하여 지속적인 모니터링에는 어려움이 따른다. 이러한 비점오염원 중에서도 농촌지역에서 발생되는 비점오염원은 정확한 기작이 분석되지 않고 있어 수질오염에 큰 문제가 되고 있다. 본 연구는 도암호 유역 송천에서 2019년 7월부터 10월까지 6회 모니터링을 실시하였다. 이후 각 강우사상에서 비점오염물질의 유출에 미치는 강우요인(선행무강우일수, 강우지속시간, 총 강우량, 최대강우량, 평균강우량)을 분석하였다. 또한 강우유출수 분석을 통해 유량가중평균농도(EMC, Event Mean Concentration)을 산정하여 각 강우사상에서 유출된 오염원의 농도를 정량화하였으며, 초기세척비율(MFFn, Mass First Flush ratio)를 산정하여 강우초기에 유출된 오염원의 농도를 알아보았다. 분석결과 강우의 특성과 모니터링 시기별 영농단계에 의해 강우사상별 오염원의 농도와 초기세척비율의 차이를 보인 것으로 판단된다. 추후 지속적인 모니터링과 분석을 통한 강우강도에 따른 효율적인 비점오염원 저감대책과 관리 방안이 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.107-107
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• 2020

본 연구의 목적은 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 강우-유출 과정을 해석하고, 초고층 건물이 강우-유출 과정에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 초고층 건물을 고려하기 위해 건물의 지붕과 벽면을 각각 독립적인 소유역이라 가정하여 분석을 수행하였다. 특히, 건물의 벽면 소유역에는 바람의 영향을 받아 비스듬하게 내리는 강우를 입력자료로 적용하였다. 각 소유역에서 발생하는 유출은 shot noise process 기반 강우 유출-모형으로 모의되었다. Shot noise process 기반 강우-유출 모형을 이용하여 초고층 건물의 벽면과 지붕에서 발생하는 유출을 독립적으로 모의할 수 있었다. 실험실 환경에서 건물 모형이 존재할 때의 강우-유출 과정을 관측하였으며, shot noise process 모형으로 모의한 유출수문곡선과 관측 유출수문곡선이 유사한 특성을 보이는 것을 알 수 있었다. 서울시 강남구에 위치한 실제 규모의 초고층 건물을 고려하여 유출수문곡선을 유도해본 결과, 첨두유출량이 기존 유출수문곡선과 최소 6.5%에서 최대 67.5%까지 차이나는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 초고층 건물이 다수 존재하는 도시유역의 강우-유출 해석 결과의 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.502-502
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• 2022

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Journal of recreation and landscape
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• v.11 no.2
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• pp.1-11
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• 2017

Recently, growing emphasis has been placed on the installation of rain gardens. However, previous rain garden studies have mainly focused on physicochemical effects such as rainfall runoff management and water quality improvement. Therefore, this study aims to investigate general perceptions of rain gardens and landscape aesthetics among rain garden visitors. To achieve this goal, a survey of 100 rain garden visitors was conducted, gathering information about their general perceptions of rain gardens and landscape aesthetics at three pre-selected rain garden locations. Results showed that rain garden recognition was limited to 34% of the respondents, indicating that most people were not aware of rain gardens and were unable to notice differences between rain gardens and traditional gardens. However, stronger support for rain gardens was observed among those who were aware of the concept, those who recognized that rain garden planting types are differentiated from traditional gardens, and those who rated positively the landscape aesthetic value of rain gardens. The main findings are expected to encourage further studies of quantitative indicators by conducting a correlation analysis between aesthetics and functionality of rain gardens.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.30 no.2
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• pp.69-77
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• 2024

As impervious area increases due to urbanization, rainfall on the impervious area does not infiltrate into the ground, and stormwater drains quickly. Low impact development (LID) practices have been suggested as alternatives to infiltrate and store water in soil layers. The practices in South Korea is applied to urban development projects, urban renewal projects, urban regeneration projects, etc., it is required to perform literature research, watershed survey, soil quality, etc. for the LID practices implementation. Prior to the LID implementation at fields, there is a need to simulate its' effect on watershed hydrology, and Storm Water Management Model (SWMM) provides an opportunity to simulate LID practices. The LIDs applied in South Korea are infiltration-based practices, vegetation-based practices, rainwater-harvesting practices, etc. Vegetation-based practices includes bio-retention cell and rain garden, bio-retention cells are mostly employed in the model, adjusting the model parameters to simulate various practices. The bio-retention cell requires inputs regarding surface layer, soil layer, and drain layer, but the inputs for the drain layer are applied without sufficient examination, while the model parameters or inputs are somewhat influential to the practice effects. Thus, the approach to simulate vegetation-based LID practices in SWMM uses was explored and suggested for better LID simulation in South Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.4 s.165
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• pp.299-311
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• 2006

In this paper it is outlined the methodology of estimating the parameters of water balance analysis method for calculating recharge, using ground water level rises in monitoring well when values of specific yield of aquifer are not available. This methodology is applied for two monitoring wells of the case study area in northern area of the Jeiu Island. A water balance of soil layer of plant rooting zone is computed on a daily basis in the following manner. Diect runoff is estimated by using SCS method. Potential evapotranspiration calculated with Penman-Monteith equation is multiplied by crop coefficients($K_c$) and water stress coefficient to compute actual evapotranspiration(AET). Daily runoff and AET is subtracted from the rainfall plus the soil water storage of the previous day. Soil water remaining above soil water retention capacity(SWRC) is assumed to be recharge. Parameters such as the SCS curve number, SWRC and Kc are estimated from a linear relationship between water level rise and recharge for rainfall events. The upper threshold value of specific yield($n_m$) at the monitoring well location is derived from the relationship between rainfall and the resulting water level rise. The specific yield($n_c$) and the coefficient of determination ($R^2$) are calculated from a linear relationship between observed water level rise and calculated recharge for the different simulations. A set of parameter values with maximum value of $R^2$ is selected among parameter values with calculated specific yield($n_c$) less than the upper threshold value of specific yield($n_m$). Results applied for two monitoring wells show that the 81% of variance of the observed water level rises are explained by calculated recharge with the estimated parameters. It is shown that the data of groundwater level is useful in estimating the parameter of water balance analysis method for calculating recharge.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.1
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• pp.15-23
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• 2020

The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

• Water for future
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• v.19 no.1
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• pp.65-74
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• 1986

The purpose of this study was to investigate the applicability of Single Linear Reservoir (SLR) model for runoff computations of small river basins in Korea. In the existing watershed flood routing methods the storage coefficient(K), which is the dominant parameter in the model, has been proposed to be computed in terms of the wqtershed characteristics. However, in the prsent study, the rainfall characteristics in addition to the watershed characteristics were taken into account in the multiple regression analysis for more accurate estimation of storage coefficient. The parameters finally adopted for the regressions were the drainge are, mean stream slope of the watershed, and the duration and total dffective amount of rainfalls. To verify the applicability of SLR model the computed results by SLR model with K determined by the regression equation were compared with the observed gydrographs, and also with those by other runoff computation methods; namely, the Clark method, nakayasu's synthetic unit hydrograph method and Nash model. The results showed that the present zSLR model gave the best results among these methods in the case of small river basins, but for the whatersheds with significant draingage area the Clark method gave the best results. However, it was speculated that the SLR model could also be accurately applied for flood compuatation in large wagersheds provided that the regression for storage coefficients were made with the actual data obtained in the large river basins.