• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2023

Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권9호
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• pp.627-635
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• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 홍수빈도해석법과 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정되는 확률홍수량의 차이를 분석하였다. 우리나라의 경우 관측유량 자료가 부족하여 설계홍수량을 결정할 때 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 이용하고 있다. 관측 유량 자료를 활용한 홍수빈도해석법의 결과를 참값으로 가정하여 분석한 결과, 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량은 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량에 비해 약 79% 과대 산정되는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 회귀곡선식을 개발하였다. 이를 위해 우리나라 8개 댐유역의 강우와 유량자료를 획득한 후, 비선형 회귀분석을 통하여 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 보정식을 적용할 경우, 설계강우-유출관계 분석법으로 산정된 확률홍수량보다 평균적으로 정확도가 약 65.0% 향상되었다. 또한, 유역의 크기를 고려하면, 유역의 크기를 고려하지 않았을 때보다 평균적으로 정확도가 약 2.1%p 증가하였다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제16권4
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• pp.196-205
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• 2004

강릉 주문진항 입구로 유입되는 신리천 유역의 수질을 2003년 4월 2일부터 10월 29일까지 2주 간격으로 관측하였으며, 미계측 유역의 유량추정에 이용되는 TANK 모형을 이용하여 신리천의 하천수량을 일별로 산정하였다. 관측된 수질자료의 지점별$.$시기별 변화양상을 분석하였으며, 유역의 강수량과 하천수량과의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 신리하교 지점의 BOD 농도와 강우량과는 상관계수 0.75로 높은 상관성을 보였으며, SS농도와 2일 선행강우량과는 상관계수 0.36으로 약한 상관성을 보였다. COD, TN, TP 항목의 농도는 강수량, 하천유량과는 전혀 상관성이 없는 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 BOD 항목의 유역 오염부하량은 신뢰할 만한 수준이며, SS 항목의 오염부하량도 정확도가 다소 감소하지만 전체적인 오염부하량 변화양상은 반영하는 것으로 평가되었다. 반면, COD, TN, TP 항목의 유역 오염부하량 추정결과는 평균 오염부하량 수치정도로 활용 할 수 있으나, 시기적인 변화양상을 파악하기 위해서는 인위적인 요소 및 토지이용 양상 등을 고려한 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.793-806
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• 2015

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.

• 상하수도학회지
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• 제34권6호
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• pp.503-512
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• 2020

Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제21권6호
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• pp.36-45
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• 2016

Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.117-128
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• 2003

본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.47-55
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• 2011

본 연구에서는 유역의 동수역학적 특성을 고려할 수 있는 합성단위도 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 폭함수 GIUH 이론을 기반으로 하였으며 적용절차는 다음과 같다. 1) GIS에 의해 유역 각 격자 중심에서 유역출구점까지의 유하거리 분포도(폭함수) 산정, 2) 유역의 동수역학적 매개변수에 의한 유하시간 유하시간 분포도(재조정된 폭함수) 작성, 3) 재조정된 폭함수로 부터 순간단위도 및 지속시간 단위도 유도, 4) 기존 합성단위도와의 비교, 대상유역은 보청천 유역의 이평 및 탄부 유역을 선정하였다. 두 유역은 유사한 유역규모(유역면적)를 가지나, 배수구조(배수밀도 등)는 상이한 형태를 나타낸다. 따라서 두 유역은 동수역학적 특성에 따라 상이한 수문학적 응답함수를 나타낼 것으로 예상된다. 단위도 유도결과 기존 합성 단위도법은 두 유역에서 비슷한 형태의 형상을 나타낸 반면 제시된 방법은 상이한 형상의 수문학적 응답을 보였다. 실제사상의 적용결과 제시된 기법의 첨두유량은 기존 합성단위도법과 유사한 모의 양상을 나타냈으나, 첨두시간은 본 연구방법이 우수하게 모의되었다. 따라서 본 연구에서 제시된 방법과 합리적인 유속산정 방법이 결합된다면 미계측 유역의 단위도 합성에 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.