• 한국수자원학회논문집
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• 제44권6호
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• pp.439-447
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• 2011

This study aims to test the feasibility of combined use of EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) hydrodynamic model and WASP7.3 (Water Quality Analysis Program) model to improve accuracy of water quality predictions of the Yongdam Lake, Korea. The orthogonal curvilinear grid system was used for EFDC model to represent riverine shape of the study area. Relationship between volume, surface and elevation results were checked to verify if the grid system represents morphology of the lake properly. Monthly average boundary water quality conditions were estimated using the monthly monitored water quality data from Korean Ministry of Environment DB system. Monthly tributary flow rates were back-routed using dam discharge data and allocated in proportion to each basin area as direct measurements were not available. The optimum number of grid system was determined to be 372 horizontal cells and 10 vertical layers of the site for 1 year simulation of hydrodynamics and water quality out of iterative trials. Monthly observed BOD, TN, TP and Chl-a concentrations inside the lake were used for calibration of WASP7.3 model. This study shows that EFDC and WASP can be used in series successfully to improve accuracy in water quality modeling. However, it was observed that the amount of data to develop inflow water quality and flow rate boundary conditions and water quality data inside lake for calibration were not enough for accurate modeling. It is suggested that object-oriented data collection systems would be necessary to ensure accuracy of EFDC-WASP model application and thus for efficient lake water quality management strategy development.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.139-150
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• 2024

본 연구에서는 물리 기반 증발량 경험식인 Penman 혼합식(Penman combination equation, PCE)과 경험적인 바람 함수(Penman wind function, PWF)를 이용한 저수지 증발량 추정 방법을 제시하였다. 용담댐 시험유역에서 2016-2018년 기간의 실측 증발량 자료를 이용하여 두 가지 경험식에 매개변수를 추정하고 적용성을 검토하였다. 용담댐 시험유역 중 덕유산 플럭스 타워에서 PWF와 PCE에 대해 증발량을 평가한 결과, PWF 방법이 상관성 측면에서 더욱 개선된 결과를 보여주었지만, 두 가지 방법 모두 과대 추정 현상을 나타내었다. 용담호 수면 위에서 관측된 기상자료를 활용하여 PWF 방법을 통한 증발량을 평가하였으며, 관측 수면증발량과 통계적 지표 및 시각적 평가에서 우수한 성능을 확인하였다. 향후 본 연구를 통해 산정된 매개변수를 이용하여 저수지 수면 증발량을 간접적으로 추정할 수 있을 것으로 판단되나, 정확한 저수지 수면증발량 추정을 위해서는 타 댐들에 수면 증발량을 종합적으로 연계한 지역화 연구도 필요할 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.856-864
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• 2006

For estimating the minimum discharge to maintain a river, low flow analysis is required and long term runoff records are needed for the analysis. However, runoff data should be estimated to run a hydrologic model for ungaged river basin. For the reason, parameter estimation is crucial to simulate rainfall-runoff events for those basins using Tank model. In this study, only runoff data recorded for dry season are used for parameter estimation, which is different to other methods based on runoff data recorded for wet and dry seasons. The Harmony Search algorithm is used to determine the optimum parameters for Tank model. The coefficient of determination ($R^2$) is served as the objective function in the Harmony Search. In cases that recorded data are insufficient, the recording interval is changed and Empirical CDF is adopted to analyze the estimated parameters. The suggested method is applied to Yongdam dam, Soyanggang dam, Chungju dam and Seomjingang dam basins. As results, the higher $R^2s$ are obtained when the shorter recording interval, the better recorded data quality, and the more rainfall events recorded along with certain rainfall amount is. Moreover, when the total rainfall is higher than the certain amount, $R^2$ is high. Considering the facts found from this study for the low flow analysis, it is possible to estimate the parameters for Tank model properly with the desired confidence level.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.287-294
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• 2019

대형댐 하류의 수용생태계에서는 상류로부터 공급되는 유기물과 토사 이동의 양적 단절과 질적 변환에 따라 서식처의 물리화학적 교란이 발생하게 된다. 본 연구는 금강 중상류역을 대상으로 대형댐에 의한 하상재료와 토양의 종적변화, 그리고 대형댐 건설 이후 하류 하천의 하도지형 변화를 정량적으로 파악하였다. 댐 상·하류 하상재료 입도분석 결과, 용담댐 구간은 상·하류 모두 호박돌, 굵은자갈로 조립화되어 있었으며, 대청댐 구간은 댐하류에서 중간입경이 가는자갈로 급격히 감소하고 모래비율이 급격히 증가하였다. 토양유기물은 두 개의 댐 모두 하류에서 뚜렷하게 증가하였다. 고지도와 항공사진을 이용하여 대청댐 하류의 하도지형을 분석한 결과, 사주면적의 감소와 사주 내 식생비율의 급격한 증가, 사행도와 저수로폭의 감소 경향을 정량적으로 파악할 수 있었다. 이러한 결과들은 댐 건설에 따른 서식처 변화의 인과관계를 파악하여 댐 하류 조절하천의 자연성을 회복하기 위한 복원관리 방안을 도출하는데 적용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.289-300
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• 2024

본 연구의 목적은 물리적 분포형 유출 모형인 GRM (Grid based rainfall-Runoff Model)을 이용하여 댐 유입량을 모의함으로써 연속형 모의에 대한 GRM 모형의 적용성을 평가하는 것이다. GRM 모형은 기존에 강우-유출 사상의 모의를 위해서 개발되었으나, 최근에 연속형 모의가 가능하도록 개선되었다. 대상 유역은 충주댐 유역, 안동댐 유역, 용담댐 유역, 섬진강댐 유역이며, 500 m × 500 m의 공간 해상도로 유출 모형을 구축하였다. 모의 기간은 21년(2001년~2021년)이다. 모의결과의 평가는 17년 기간(2005년~2021년)에 대해서 수행하였으며, 17년 전체 자료(total duration), 풍수기(6월~9월, wet season), 갈수기(10월~5월, dry season)의 3개 자료 기간으로 구분하고, 각 댐의 관측된 일유입량과 비교하였다. 모의결과의 적합도 평가는 Nash-Sutcliffe efficiency 계수(NSE), Kling-Gupta efficiency 계수(KGE), 상관계수(CC), 총용적 오차(VE)를 사용하였다. 모의된 댐 유입량의 평가결과 total duration과 wet season에서 관측자료를 잘 재현할 수 있었으며, dry season에서도 저유량 자료의 불확실성을 고려할 때 양호한 모의결과를 나타내었다. 연구결과 GRM 모형의 연속형 모의기법은 적절히 구현된 것으로 판단되었으며, 본 연구의 댐 유입량 모의에 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.389-389
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• 2011

과거의 무분별한 수자원 개발에 따른 자연환경파괴로 인해 점차 대규모 다목적댐의 건설과 같은 신규 수자원 개발이 쉽지 않은 상황이지만, 여전히 댐은 유한의 수자원을 적극적으로 확보하기 위한 가장 대표적인 방법으로서, 안정적인 용수 확보를 통한 물부족의 해소와 효율적인 운영을 통한 홍수와 가뭄 피해 예방을 위해 중요한 역할을 해오고 있다. 댐의 건설로 인해 하류측 본류에서는 과거와 같은 유량의 극심한 계절적인 편차는 감소되었으며, 가뭄이나 홍수에 대한 피해 규모도 저감되었다고 볼 수 있다. 댐 건설에 따른 수문학적 변화에 대한 분석은 실제 댐 건설 전후의 장기적인 관측자료를 비교하는 것이 가장 정확한 방법이나, 대부분 관측자료가 전무하거나 충분하지 못하기 때문에 일반적으로 모델링을 통해 장기간의 유출자료를 추정한 후 이를 기반으로 그 영향을 평가하고 있다. 모델링 방법으로는 과거부터 오랫동안 국내 수자원 해석 및 계획에 폭넓게 활용되고 있는 TANK 모형을 비롯하여, SSARR, NWS-PC, TOPMODEL, HSPF, PRMS, SLURP, SWAT, MIKE-SHE 등 다양한 모형들이 적용되고 있다. 이 중에서 SWAT은 유역의 수문 수질의 시공간적인 해석 및 관리, 그리고 미래 유역환경변화에 따른 영향 평가 등을 위해 국내는 물론 국제적으로도 많이 적용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 국내 유역 특성에 적합하도록 개선한 SWAT-K 모형을 이용하여, 금강유역에서의 대청댐 및 용담댐의 운영과 인위적인 용수 이용에 따른 유출량, 증발산량 및 지하수 함양량 등의 수문성분의 변화를 분석하였다. 대청댐의 건설과 유역내 용수 이용으로 인해 하류측 공주지점에서의 유출량은 자연상태에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, 지하수 함양량과 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권1호
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• pp.109-128
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• 2020

A climate-impact projection usually consists of several stages, and the uncertainty of the projection is known to be quite large. It is necessary to assess how much each stage contributed to the uncertainty. We call an uncertainty quantification method in which relative contribution of each stage can be evaluated as uncertainty decomposition. We propose a new Bayesian model for uncertainty decomposition in climate change impact assessments. The proposed Bayesian model can incorporate uncertainty of natural variability and utilize data in control period. We provide a simple and efficient Gibbs sampling algorithm using the auxiliary variable technique. We compare the proposed method with other existing uncertainty decomposition methods by analyzing streamflow data for Yongdam Dam basin located at Geum River in South Korea.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.335-339
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• 2001

The Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Satellite was launched in November 1997, carrying into orbit the first space-borne Precipitation Radar(PR). The purpose of this study is to identify the relationship between TRMM/PR and AWS raingage data, and test the possibility to apply storm runoff prediction. Four TRMM/PR data in 1999 for Yongdam watershed was adopted and made a simple linear regression equation using AWS data. By using the equation, the storm runoff was estimated with the adjusted rainfall. TRMM/PR rainfall and runoff was overall underestimated by the carry-over effect of rainfall error and SCS-CN value selection.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.401-408
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• 2013

Soil moisture is a very important variable in various area of hydrological processes. We predict the soil moisture using a support vector regression. The model is trained and tested using the soil moisture data observed in five sites in the Yongdam dam basin. With respect to soil moisture data of of four sites-Jucheon, Bugui, Sangieon and Ahncheon which are used to train the model, the correlation coefficient between the esimtates and the observed values is about 0.976. As the result of the application to Cheoncheon2 for validating the model, the correlation coefficient between the estimates and the observed values of soil moisture is about 0.835. We compare those results with those of artificial neural network models.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.378-382
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• 2011

지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.