• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제32권3호
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• pp.135-143
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• 2014

The variability and temporal trends of the annual and seasonal minimum and maximum temperature, rainfall, relative humidity, wind speed, sunshine hours, and runoff were analyzed for 5 major rivers in Korea from 1960 to 2010. A simple regression and non-parametric methods (Mann-Kendall test and Sen's estimator) were used in this study. The analysis results show that the minimum temperature ($T_{min}$) had a higher increasing trend than the maximum temperature ($T_{max}$), and the average temperature increased by about $0.03^{\circ}C\;yr.^{-1}$. The relative humidity and wind speed decreased by $0.02%\;yr^{-1}$ and $0.01m\;s^{-1}yr^{-1}$, respectively. With the exception of the Han River basin, the regression analysis and Mann-Kendall and Sen results failed to detect trends for the runoff and rainfall over the study period. Rapid land use changes were linked to the increase in the runoff in the Han River basin. The sensitivity of the evapotranspiration and ultimately the runoff to the meteorological variables was in the order of relative humidity > sunshine duration > wind speed > $T_{max}$ > $T_{min}$. Future studies should investigate the interaction of the variables analyzed herein, and their relative contributions to the runoff trends.

• 상하수도학회지
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• 제26권6호
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• pp.851-860
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• 2012

In this study, to evaluate the abatement of runoff pollution loads by the road sweeping(cleaning), various investigations are implemented at the sample area of the highway. As the results of evaluating the removal efficiency of pollutants along road cleaning, TSS showed about 78 % of the removal efficiency and COD showed 49 % of removal efficiency through the operation of cleaning vehicle of vacuum suction method. In case of TN and TP, they showed the relatively-lower removal efficiency by 30~35 %. TSS removal efficiency along the number of cleaning appeared about 60 % in case of one time of cleaning and the additional removal effect did not appear though the number of cleaning increased to two times. With running speed of cleaning vehicle, TSS removal ratio is lessened from 60 % to 20 % when cleaning vehicle speed up to 20 km/hr from 6 km/hr. It seems that the reasons why the removal efficiencies are inversely proportional to its speed are related to the lower vacuum efficiencies and the disturbed particles on the road. In the pollutant build-up analysis, it is showed that it takes more time to the critical pollutant build-up in the shoulder than the center of the road. It is also showed that the proper cleaning cycle is recommended as 4~6 dry weather days without rainfall events.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.65-71
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• 2012

The objective of this study was to estimate surface runoff from rice paddy plots using an artificial neural network (ANN). A field experiment with three treatment levels was conducted in the NICS saemangum experimental field located in Iksan, Korea. The ANN model with the optimal network architectures, named Paddy1901 with 19 input nodes, 1 hidden layer with 16 neurons nodes, and 1 output node, was adopted to predict surface runoff from the plots. The model consisted of 7 parameters of precipitation, irrigation rate, ponding depth, average temperature, relative humidity, wind speed, and solar radiation on the daily basis. Daily runoff, as the target simulation value, was computed using a water balance equation. The field data collected in 2011 were used for training and validation of the model. The model was trained based on the error back propagation algorithm with sigmoid activation function. Simulation results for the independent training and testing data series showed that the model can perform well in simulating surface runoff from the study plots. The developed model has a main advantage that there is no requirement for any prior assumptions regarding the processes involved. ANN model thus can be a good tool to predict surface runoff from rice paddy fields.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.15-25
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• 2006

유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정사각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.121-129
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• 2018

도시 지역의 불투수층에 내린 강우는 지표면을 따라 흐르다가 대부분 우수관으로 유입되어 유역에서 배출된다. 그러므로 도시 우수관의 설계빈도를 결정하고 설계홍수량을 결정하는 일은 도시 홍수 저감을 위한 구조적인 대책 중 가장 우선적으로 고려되어야 하고, 또 가장 중요한 대책이기도 하다. 그러나 최근 들어 기후변화 등으로 인해 짧은 시간에 큰 강우강도의 호우가 발생하는 일이 잦아지고 있다. 이런 형태의 호우는 불투수면이 많은 도시 지역에서 갑작스럽게 유출량을 증가시켜 증가된 유출량이 일시에 우수관으로 유입되지 못하고 일시적이고 국부적인 홍수를 야기하기도 한다. 그러므로 도심지의 홍수 저감을 위해 우수관망의 적절한 설계가 매우 중요하다. 그러나 무한정 큰 관경의 우수관을 건설하는 것은 경제적으로 타당한 방법이 될 수 없으므로, 적절한 크기의 우수관을 설계하고 유출해석의 신뢰도를 높이기 위한 노력이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 과거 홍수피해가 빈번히 발생했던 도시유역들 중 유역면적과 우수관망의 구조가 다른 4개의 도시를 서울과 부산지역에 선정하여 다양한 강우에 따른 유출해석을 실시하였다. 서울과 부산 기상관측소의 과거 호우 자료에 대한 EPA-SWMM 모형에서의 유출해석 결과, 첨두강우량의 변화에 따른 첨두유출량의 변화를 선형회귀모형으로 분석하였다. 회귀모형의 결정계수와 95% 신뢰구간 및 변동계수를 비교하고, 수계밀도 개념을 적용하여 첨두유출량의 변화를 해석한 결과, 우수관망이 조밀하게 건설되어 수계밀도가 높을수록 증가된 첨두강우량에 따라 함께 증가하는 첨두유출량의 예측이 상대적으로 정확하게 가능함을 확인하였다. 이는 수계밀도가 높을수록 유출응답이 빨라지고 국부적인 우수관의 통수능 부족으로 발생하는 침수의 발생 가능성이 낮아지기 때문인 것으로 보이며, 갑작스러운 강우에 대한 대응이 수월함을 의미한다. 이러한 우수관의 구조적인 특성에 따른 유출 응답 속도를 고려하여 우수관을 설계한다면, 보다 효율적인 우수관 설계가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농공학회지
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• 제18권3호
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• pp.4184-4194
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• 1976

Located in the southwestern part of Korea, the Yong San Gang river flows generally northeast to southwest, and because of the specific location, topography and climate, the basin area is subject to recurrent drought and flood damages. To eliminate the cause of such damages and ensure an increase in the farm income by means of effective irrigation supply and increased cropping intensity, efforts are being made to speed up implementation of an integrated agricultural development project which would include construction. of an estuary dam and irrigation facilities as well as land development and tidal reclarnation. In formulating a basin development project plan, it is necessary to study a series of long-term runoff data. The catchment area at the proposed estuary damsite is 3,471$\textrm{km}^2$ with the total length of the river channel up to this point reaching 138km. An analysis of runoff in this area was carried out. Rainfall was estimated by the Thiessen Network based on records available from 15 of the rainfall observation stations within the area. Out of the 15 stations, Kwang Ju and Mok Po stations were keeping long-term precipitation records exceeding some 60 years while the others were in possession of only 5-10 years records. The long-term records kept by those stations located in the center of the basin were used as base records and records kept by the remaining stations were supplemented using the coefficient of correlation between the records kept by the base stations and the remainder. The analyses indicate that the average annual rainfall measured at Kwang Ju during 1940-1972 (33 years) amounts to 1,262mm and the areal rainfall amounts to 1,236mm. For the purpose of runoff analysis, 7 observatories, were set up in the middle and lower reaches of the river and periodic measurements made by these stations permitted analysis of water levels and river flows. In particular, the long-term data available from Na Ju station significantly contributed to the analysis. The analysis, made by 4-stage Tank method, shows that the average annual runoff during 1940-1972 amounts to 2,189 million ㎥ at the runoff rate of 51%. As for the amount of monthly runoff, the maximum is 484.2 million ㎥ in July while the minimum is 48.3 million ㎥ in January.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.887-894
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• 2019

분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시키기 위해 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 가속 운동파모형을 개발하고 정확성과 연산속도에 대한 성능을 검토하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 운동파모형 개발을 위해 CUDA fortran을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 이상적인 유역에서 발생하는 강우유출현상을 모의 하였고, 다른 모형 및 실험결과와의 비교를 통하여 개발된 GPU 가속 운동파모형이 비교적 정확하게 유출량을 계산할 수 있음을 확인하였다. 동일한 유한체적법을 이용한 CPU(Central Processing Unit) 기반의 강우유출모형과 비교할 경우, GPU 가속모형의 연산시간 단축비율은 격자의 수가 증가할수록 높아졌으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 450배 정도 단축됨을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권2호
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• pp.107-113
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• 2019

한국에서 현재 사용되고 있는 홍수예보모형은 집중형 강우-유출모형을 적용하여 유역의 유출을 계산하고 하도 및 저수지 추적모형 등을 활용하여 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정한다. 따라서 유역내의 다양한 공간적 특성을 고려하지 못한다는 단점이 있다. 또한, 사용되는 강우자료도 지점강우를 활용하기 때문에 공간적인 분포를 자세히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 홍수예보모형에 분포형 모형을 적용하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 GRM모형을 한국 홍수예보시스템에 적용하기 위해 모형의 다양한 해상도에 따른 유역유출의 결과의 차이를 분석하여 최적의 해상도를 결정하고자 한다. 모형의 격자가 너무 조밀한 경우 계산시간이 과다하게 되어 홍수예보모형에 적용하기에는 적합하지 않다. 너무 성길 경우에도 분포형 모형을 적용하여 공간적인 분포를 파악하고자 하는 목적에 맞지 않게 된다. 본 연구의 결과로 유역유출 예측의 정확성을 만족시키고 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였다. 유출량 예측의 정확도는 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) 값의 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서 도출된 최적해상도 산정 결과는 분포형 유역유출모형을 홍수예보모형에 적용하기 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.11-25
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• 2021

The objective of this study was to analyze the impact of activation functions on flood forecasting model based on Artificial neural networks (ANNs). The traditional activation functions, the sigmoid and tanh functions, were compared with the functions which have been recently recommended for deep neural networks; the ReLU, leaky ReLU, and ELU functions. The flood forecasting model based on ANNs was designed to predict real-time runoff for 1 to 6-h lead time using the rainfall and runoff data of the past nine hours. The statistical measures such as R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), the error of peak time (ETp), and the error of peak discharge (EQp) were used to evaluate the model accuracy. The tanh and ELU functions were most accurate with R2=0.97 and RMSE=30.1 (㎥/s) for 1-h lead time and R2=0.56 and RMSE=124.6~124.8 (㎥/s) for 6-h lead time. We also evaluated the learning speed by using the number of epochs that minimizes errors. The sigmoid function had the slowest learning speed due to the 'vanishing gradient problem' and the limited direction of weight update. The learning speed of the ELU function was 1.2 times faster than the tanh function. As a result, the ELU function most effectively improved the accuracy and speed of the ANNs model, so it was determined to be the best activation function for ANNs-based flood forecasting.

• 한국농공학회지
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• 제43권2호
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• pp.69-77
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• 2001

An artificial neural network model was developed to analyze and forecast daily steamflow flow a small watershed. Error Back propagation neural networks (EBPN) of daily rainfall and runoff data were found to have a high performance in simulating stremflow. The model adopts a gradient descent method where the momentum and adaptive learning rate concepts were employed to minimize local minima value problems and speed up the convergence of EBP method. The number of hidden nodes was optimized using Bayesian information criterion. The resulting optimal EBPN model for forecasting daily streamflow consists of three rainfall and four runoff data (Model34), and the best number of the hidden nodes were found to be 13. The proposed model simulates the daily streamflow satisfactorily by comparison compared to the observed data at the HS#3 watershed of the Baran watershed project, which is 391.8 ha and has relatively steep topography and complex land use.