• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.151-163
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• 2018

본 연구에서는 미계측 유역에서 오염부하량 모의를 위해 LOADEST (LOAD Estimator) 기반 회귀모형의 최적 매개변수를 추정하고, 다중회귀분석 기법을 이용하여 유역특성에 따른 회귀 모의 모형의 매개변수 추정 방법을 개발하였으며, 개발된 모형의 적용성을 평가하였다. 오염부하량 모의모형으로, T-N (Total-Nitrogen)은 LOADEST의 5번 회귀모형을, T-P (Total-Phosphorous)는 3번 회귀모형을 선택하였다. 모의결과, T-N, T-P 모두 선택된 회귀모형이 실측치를 잘 반영하였으나, 두 물질 모두 오염부하량이 과소 모의되어 실측치와 편의가 발생하는 것으로 나타나, 분위사상법을 이용하여 모의치의 편의보정을 실시하였다. 보정결과, 모형의 정확도는 크게 변하지 않았으나, 오염부하량이 과소 모의 되는 경향이 감소하는 것으로 나타났다. 다중회귀분석을 이용하여 회귀모형 매개변수와 유역특성간의 회귀식을 개발하였으며, 개발된 식을 평가한 결과, 실측치를 잘 반영하여 모의할 수 있는 것으로 나타났으며, 기존 매개변수에 의한 모의치와 유사한 모의능력을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 매개변수 추정방법은 실측자료가 확보되지 않은 소유역에 대한 오염부하량 모의와 정책결정을 위한 스크린 모델로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국물환경학회지
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• 제32권3호
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• pp.310-317
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• 2016

It has been a big problem to estimate rainfall for the studies of mud-debris flows because the estimated rainfall from the nearest AWS (Automatic Weather Station) can tend to be quite inaccurate at individual sites. This study attempts to improve this problem through accurate rainfall depth estimation by applying an artificial neural network with radar rainfall data. For this, three models were made according to utilizing methodologies of rainfall data. The first model uses the nearest rainfall, observing the site from an ungauged site. The second uses only radar rainfall data and the third model integrates the above two models using both radar and observed rainfall at the sites around the ungauged site. This methodology was applied to the metropolitan area in Korea. It appeared as though the third model improved rainfall estimations by the largest margin. Therefore, the proposed methodology can be applied to forecast mud-debris flows in ungageed sites.

• Water Engineering Research
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• 제1권3호
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• pp.223-231
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• 2000

The purpose of this study is the development of a system for estimating non-point sources pollutant loads from a watershed, which enables users to get insights of pollutant load distribution in the watershed during rain as well. Based on the Geographic Information System, this non-point source pollutant loading estimation system(NSPLES) consists of three distinct models such as a distributed rainfall-runoff model, a soil loss and delivery model, and a non-point source pollutant model. It also includes GIS modules for preprocessing the input data for the models and graphical postprocessing of the model outputs. The system output aren't only the hydrograph, sedimentograph, and pollutograph at the watershed outlet, but also various maps that show the distribution of soil loss over the watershed. The developed system was applied to the two upper stream areas of Sumjin river basin, Ssangchi and Gwanchon basins, and three rainfall events for respective subbasins during 1992 and 1998 were selected for the system application. The results of this showed relatively higher corelation between observed data and simulated data, and proved the applicability of the system.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2012

Most grid-based distributed hydrologic models are complex in terms of data requirements, parameter estimation and computational demand. To address these issues, a simple grid-based hydrologic model is developed in a geographic information system (GIS) environment using storage-release concept. The model is named GIS Storage Release Model (GIS-StoRM). The storage-release concept uses the travel time within each cell to compute howmuch water is stored or released to the watershed outlet at each time step. The travel time within each cell is computed by combining the kinematic wave equation with Manning's equation. The input to GIS-StoRM includes geospatial datasets such as radar rainfall data (NEXRAD), land use and digital elevation model (DEM). The structural framework for GIS-StoRM is developed by exploiting geographic features in GIS as hydrologic modeling objects, which store and process geospatial and temporal information for hydrologic modeling. Hydrologic modeling objects developed in this study handle time series, raster and vector data within GIS to: (i) exchange input-output between modeling objects, (ii) extract parameters from GIS data; and (iii) simulate hydrologic processes. Conceptual and structural framework of GIS StoRM including its application to Pleasant Creek watershed in Indiana will be presented.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.621-628
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• 1997

하상 굴착 공사는 골재 채취, 토사준설, 교량 건설 또는 하천을 횡단하여 매설하는 관로 공사 등 여러 가지 경우에 이루어지고 있다. 이러한 하상 굴착 공사 과정에서 발생하는 다량의 부유물질(SS)은 수질을 오염시키며 환경에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 현장 여건상 정교한 수치해석모형을 적용할 수 없는 경우에, 2차원 이송-확산 모형을 단순화하여 유도한 Fick 확산 모형에 의하여 부유물질의 농도를 산정하고 오탁 방지 시설 설치에 따른 부유물질 농도의 저감 효과를 평가하는 방법을 검토하였다. 강원도 동해시에 위치한 전천의 송유관로 매설공사를 대상으로, Fick 확산 모형이 하상 굴착으로부터 발생하는 부유물질의 농도 산정과 오탁방지막의 설치에 따른 오염 저감 효과를 사전에 예비적으로 평가하는 실무적인 방법이 될 수 있음을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.

• 상하수도학회지
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• 제28권3호
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• pp.287-297
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• 2014

It is important to predict chlorine decay with different water purification processes and distribution pipeline materials, especially because chlorine decay is in direct relationship with the stability of water quality. The degree of chlorine decay may affect the water quality at the end of the pipeline: it may produce disinfection by-products or cause unpleasant odor and taste. Sand filtrate and dual media filtrate were used as influents in this study, and cast iron (CI), polyvinyl chloride (PVC), and stainless steel (SS) were used as pipeline materials. The results were analyzed via chlorine decay models by comparing the experimental and model parameters. The models were then used to estimate rechlorination time and chlorine decay time. The results indicated that water quality (e.g. organic matter and alkalinity) and pipeline materials were important factors influencing bulk decay and sand filtrate exhibited greater chlorine decay than dual media filtrate. The two-component second-order model was more applicable than the first decay model, and it enabled the estimation of chlorine decay time. These results are expected to provide the basis for modeling chlorine decay of different water purification processes and pipeline materials.

• 한국토양비료학회지
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• 제50권5호
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• pp.336-344
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• 2017

The soil water characteristics curve (SWCC) represents the relation between soil water potential and soil water content. The shape and range of SWCC according to the relation could vary depending on soil characteristics. The objective of the study was to estimate SWCC depending on soil types and layers and to analyze the trend among them. To accomplish this goal, the unsaturated three soils were considered: silty clay loam, loam, and sandy loam soils. Weighable lysimeters were used for exactly measuring soil water content and soil water potential. Two fitting models, van Genuchten and Campbell, were applied. Two models entirely fitted well the measured SWCC, indicating low RMSE and high $R^2$ values. However, the large difference between the measured and the estimated was found at the 30 cm layer of the silty clay loam soil, and the gap was wider as soil water potential increased. In addition, the non-linear decrease of soil water content according to the increase of soil water potential tended to be more distinct in the sandy loam soil and at the 10 cm layer than in the silty clay loam soil and at the lower layers. These might be seen due to the various factors such as not only pore size distribution, but also cracks by high clay content and plow pan layers by compaction. This study clearly showed difficulty in the estimation of SWCC by such kind of factors.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1155-1163
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• 2014

본 연구에서는 잠재증발산량과 실제증발산량간의 보완관계 기반의 증발산량 산정 모형인 Brutsaert and Stricker (1979)의 AA 모형과 Morton (1983)의 CRAE 모형을 제주도내 두 개의 상시하천 유역에 처음으로 적용하고 이 지역에 적합한 모형의 매개변수를 제안하였다. AA 모형과 CRAE 모형의 매개변수 검정과 모형의 검증을 위한 대표유역으로 각각 북제주에 위치한 한천 유역과 남제주에 위치한 강정천 유역을 선정하였다. 한천 유역에 대해 AA 모형의 경험상수 ${\alpha}$와 이류에너지항 M, CRAE 모형의 경험상수 $b_1$과 $b_2$를 바꾸어가면서 실제증발 산량을 산정하고 이를 유역수문모델링 결과와의 비교를 통해 매개변수 검정을 수행하였다. 그 결과 AA 모형은 ${\alpha}=1.00$, $M=30.0Wm^{-2}$, CRAE 모형은 $b_1=33.0Wm^{-2}$, $b_2=1.02$이 최적의 값으로 산정되었다. 동일한 매개변수를 사용하여 AA 모형과 CRAE 모형의 검증 대상유역인 강정천 유역에 적용한 결과, 두 모형 모두 식생의 성장기 및 비성장기에 유역수문모델링 결과와 유사한 것으로 분석되었다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제7권
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• pp.125-137
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• 1996

The subject of the paper is the selection of the number and location of raingauge stations among existing ones for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow prediction models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP over the Boone River basin in Iowa with a 40 year daily data set. Two different searching methods were used to find local optimal solutions. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.