• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2018

최근 기후변화와 도시화로 인해 국지성 집중호우 및 불투수면적이 증가하고 있는 실정이며, 도시 지역 내의 첨두유량, 도달시간, 지체시간 등과 같은 수문학적 인자가 변화함에 따라 재산피해, 인명피해가 발생하고 있다. 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법은 수리수문학적 및 환경생태학적 문제를 저감하는 방안 중 하나로써 도시지역에서 수환경을 자연상태로 복원하는 대안으로 제시되고 있다. LID 기법 중 하나인 옥상녹화는 도시 내의 불투수면 증가로 인한 초과 지표면유출을 저감시켜 물관리를 하는 기술이다. 본 연구는 경남 양산시 부산대학교 제 2 캠퍼스에 조성된 옥상녹화 장치를 이용하여 정량적으로 유출량을 분석하였다. 비식생구와 식생구를 설치하고 실험의 시나리오는 강우강도를 25, 50, 75, 100 mm/hr로 설정하여 측정된 데이터 값을 바탕으로 SWMM(Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 유출량 값은 SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템인 SWMM-SCE를 이용하여 모형을 자동보정하였다. 보정된 모의유량은 실측유량과 0.28~3.81% 만큼의 오차를 보였고 각 시나리오에 따라 검증한 결과 상관계수가 0.82 이상으로서 실측값과 높은 상관성을 나타내었다. 옥상녹화 실험의 경우, 강우강도 75mm/hr일 때 첨두유출저감율과 지연시간은 각각 15.45% 감소, 15초 지연으로 최적의 효율이 나타났으며 강우강도 25mm/hr일 때 첨두유출저감율과 지연시간은 각각 1.36% 감소, 4초 지연으로 최저의 효율이 나타났다. SWMM 모의 결과는 강우강도 75mm/hr일 때 첨두유출저감율과 지연시간은 각각 15.45% 감소, 16초 지연으로 최적의 효율이 나타났으며 강우강도 25mm/hr일 때 첨두유출저감율과 지연시간은 각각 2.73% 감소, 4초 지연으로 최저의 효율이 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.364-364
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• 2021

최근 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 재해의 피해는 심각해졌다. 그러므로 미래 재해로 인한 피해를 완화시키기 위한 수자원 계획 수립 및 관리의 중요성이 높아지고 있다. 전지구모형(General Circulation Model, GCM)은 기후 변화 연구에서 기후 요인의 변동을 조사하는데 널리 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 기후 변화 시나리오를 고려하여 도시유역의 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위를 산정했다. 기후 변화 시나리오에는Representative Concentration Pathway(RCP)와 Shared Socioeconomic Pathway(SSP) 시나리오가 사용되었으며 CMIP5와 CMIP6의 GCM을 고려하였다. GCM을 이용하여 산정된 미래 월 강수량은 분위사상(Quantile Mapping)법의 비모수변환(Non-Parametirc Transformation)법 중 하나인 스플라인 평활(Smoothing Spline) 방법을 사용하여 편이보정 되었다. 연구대상지는 목감천 유역이 선정되었으며, 27개의 소유역에 대해 투수성포장 시설의 우선순위를 산정되었다. 우선순위 산정을 위한 평가 기준들은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response(DPSIR) 모형을 기반으로 산정 되었다. 평가기준에 따른 27개의 소유역에 대한 값들은 통계청 및 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS), 편이보정 된 미래 강수량과 Storm Water Management Model(SWMM)을 이용한 유출분석 결과를 통해 도출했다. 평가기준들의 객관적 가중치 산정을 위해 엔트로피 방법을 이용했다. 최종적으로 목감천 소유역 별 투수성포장 시설의 우선순위 산정에는 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS방법을 사용했다. 산정 결과 DPSIR 모형을 기반으로 수문학적 요소에 큰 가중치를 부여한 경우 하류보다는 상류 유역에서 높은 우선순위를 확인했으며, 각 요소별 동일한 가중치를 주었을 때 하류 유역에 높은 우선순위가 집중되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제25권3호
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• pp.441-451
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• 2009

To evaluate the soil erosion best management practices, many computer models has been utilized over the years. Among those, the USLE and SWAT models have been widely used. These models estimate the soil erosion from the field using empirically-based USLE/MULSE in it. However, these models are not good enough to estimate soil erosion from highland agricultural watershed where severe storm events are causing soil erosion and muddy water issues at the receiving watersheds. Thus, physically-based WEPP watershed version was applied to a watershed, located at Jawoon-ri, Gangwon with very detailed rainfall data, rather than daily rainfall data. Then it was validated with measured sediment data collected at the sediment settling ponds and through overland flow. In this study, very detailed rainfall data, crop management data, soil data reflecting soil reconditioned for higher crop production were used in the WEPP runs. The $R^2$ and the EI for runoff comparisons were 0.88 and 0.91, respectively. For sediment comparisons, the $R^2$ and the EI values were 0.95 and 0.91. Since the WEPP provides higher accuracies in predicting runoff and sediment yield from the study watershed, various slope scenarios (2%, 3%, 5.5%, 8%, 10%, 13%, 15%, 18%, 20%, 23%, 25%, 28%, 30%) were made and simulated sediment yield values were analyzed to develop appropriate soil erosion management practices. It was found that soil erosion increase linearly with increase in slope of the field in the watershed. However, the soil erosion increases dramatically with the slope of 20% or greater. Therefore special care should be taken for the agricultural field with slope greater than 20%. As shown in this study, the WEPP watershed version is suitable model to predict soil erosion where torrential rainfall events are causing significant amount of soil loss from the field and it can also be used to develop site-specific best management practices.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권1호
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• pp.15-27
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• 2012

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2020

최근 인구 증가, 도시화 및 산업의 발달로 인해 생활·공업용수의 수요가 증가하면서, 상대적으로 농업용수의 비율은 감소하고 있는 추세이다. 하지만 수자원이용 현황 중 농업용수는 전체 물 사용량의 48%로 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 환경부 중심의 물관리 일원화 관련법 시행으로 국가 통합물관리 정책이 본격 추진됨에 따라 농업용수 가치의 재평가가 요구되고 있으며, 현재 수원공 확대의 경우 환경보호와 같은 이유로 농업용수 확보에 대한 많은 제약이 발생하고 있다. 공급된 농업용수 중 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀되는 회귀수량은 하천 건천화 방지, 용수공급계획, 하천 유황예측 등 기여하는 바가 크다. 하지만 관개량과 회귀수량의 비로 나타내는 회귀율의 경우 지역에 따라 38.1%에서 70.5%로 큰 차이를 보이고 있으며, 지역별 회귀율 정량화에도 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 안성에 위치한 관개면적 429ha인 마둔 저수지를 대상으로 회귀율을 산정하고 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수지 수위 자료를 활용하여 마둔 저수지의 4월부터 9월 관개기 강수량, 저수율, 증발산량을 구축하였다. 물수지 분석 기반 회귀수량 산정모형으로부터 회귀율을 추정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model)과 비교를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율 자료가 구축된다면, 농업용수의 재이용, 환경용수 및 하천유지용수, 용수공급계획 등 효율적인 농업 수자원관리에 기초자로로써 활용 가능할 것이라 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.129-135
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• 2008

하천으로 유입되는 합류식월류수(Combined Sewer Overflows, CSOs)는 하천의 수질 오염에 영향을 끼치게 되며 월류량은 차집관거의 설계용량에 따라서 결정되어진다. 따라서 차집관거의 기준 용량은 강우 유출의 특성 및 수질을 고려하여 합리적으로 결정되어야한다. 그러나 국내의 차집관거 기준 용량은 일괄적으로 시간최대오수량의 3배로 책정되어있으며, 강우-유출의 특성을 고려하지 않은 채 모든 지역에 대하여 균일하게 적용되어왔다. 따라서 본 연구에서는 강우유출 특성을 고려하여 강우 데이터에 대한 통계적 분석을 통하여 차집관거의 기준 용량을 결정하기 위한 기준 강우를 산정하였다. 서울지역의 평균개념의 확률강우량을 통하여 산정된 기준강우의 지속시간은 4hr이며 강우량은 재현기간 1.5년에 해당하는 6.76mm로 산정되었다. 또한 산정된 기준 강우를 적용하여 강우유출 특성 분석은 SWMM을 이용하였으며 이를 통하여 CSOs를 계산하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.273-283
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.215-226
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• 2018

본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.