• 한국수자원학회논문집
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• 제46권3호
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• pp.315-326
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• 2013

저수지 내 퇴적과정으로 의한 저수용량 감소에 대한 효율적 관리의 중요성에도 불구하고, 불확실성을 포함하는 확률론적 관점의 신뢰도 분석이론을 활용한 저수용량 감소에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 신뢰도 분석모형의 하나인 추계학적 감마 과정(stochastic gamma process)을 이용하고 개발된 모형을 소양강댐에서 적용하여 향후 발생될 수 있는 저수용량의 감소를 불확실성 측면에서 분석하였다. 특히 불확실성을 분석하기 위하여 정보적 사전분포(informative prior distribution)를 이용한 Bayesian MCMC 기법을 사용하여 추계학적 감마 과정의 모수(parameter)를 추정하였다. 구축된 정보적 사전분포를 적용한 결과사전분포의 불확실성에 비해 사후분포의 불확실성이 상당히 감소되어져 정보적 사전분포의 효과를 확인할 수 있었으며, 소양강댐 퇴사용량의 기대수명은(expected life time)은 5%유의수준에서 119.3년부터 183.5년의 불확실성을 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구는 저수용량의 감소에 관한 불확실성 측면의 정보를 신뢰도 분석결과와 함께 제공할 수 있으므로, 향후 퇴적과정으로 인한 저수지의 유지관리계획을 수립함에 있어 댐관리자 등에게 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권5호
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• pp.449-463
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• 2013

본 연구에서는 선형시스템 가정에 근거하여 하도구간에 대한 Muskingum 하도추적모형의 매개변수 결정방법을 제안하였다. 제안된 모형은 충주댐 유역에 적용되어 검토되었다. 추가적으로 영춘-충주댐 유역에 대해 총 7개의 호우사상을 대상으로 유출해석을 실시하고 그 결과를 검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 유역분할에 의해 발생하는 하도의 집중시간 및 저류상수는 상류 분할유역과 상류 분할유역을 포함한 하류 유역의 집중시간 및 저류상수의 차로써 표현가능하다. 이와 같은 방법으로 산정된 하도구간에서의 저류상수는 Muskingum 하도추적모형의 저류상수와 동일하며, 가중인자 역시 집중시간과 저류상수와의 비를 이용하여 간단히 산정할 수 있다. 둘째, Russel 계수와 Muskingum 모형의 가중인자는 서로 반비례 관계에 있으며 일반적으로 적용되고 있는 Russel 계수의 범위에 해당하는 가중인자의 범위는 0.4166-0.625이다. 마지막으로, 영춘-충주댐 구간을 대상으로 한 적용에서는 관측자료의 불확실성과 같은 한계에도 불구하고 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권9호
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• pp.765-776
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• 2011

댐이 건설된 이후 댐직하류 하천구간은 하천구역내 사유지 경작과 하상주차장 등의 입지, 사주가 발달하여 하폭감소에 의한 문제가 발생하였다. 특히 하천정비의 미흡으로 홍수시 하천통수능력이 감소하여 유역전반에 영향을 미치고 있다. 댐 운영조건도 일부 제약을 받고 있는데 이의 해소를 통한 댐 기능의 회복과 운영의 효율성 제고가 하천의 치수 안정성 확보와 함께 개선대책이 필요하였다. 따라서 댐 운영관리개선과 연계된 댐직하류 하천정비사업이 시행되고 있는데 사업의 타당성, 경제적 편익, 비용배분 및 투자비 회수방안 등과 같은 문제점이 제기되었다. 아울러 댐사업자가 하천사업을 주관한 사례가 없어 이들 사업에 대한 경제성 평가의 객관적 해석과 편익에 대한 정량화 방법의 개발이 요구되었다. 본 연구는 댐직하류 하천정비사업의 사업주체(국가와 용수 및 발전사업자 등)간의 합리적인 건설비용 배분방법을 제시하고 그 적정성을 평가하고자 하였다. 평가결과, 시범 적용 3개 댐의 경제적 편익은 14,405.8백만원/년으로 추정되었고, 편익 중 사업시행자인 K-water의 재무적 가치는 40%, 정부의 공공성 편익은 60%로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.164-175
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• 2019

The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.1039-1049
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• 2015

대규모 다목적댐 지점의 유입량 산정은 수위-저수용량곡선에 댐 축에서 측정된 수위를 적용하여 시간당 저수량변화를 계산한 후 방류량을 감안하여 산정하고 있으나, 이 방법은 태풍 등 대규모 홍수 시에는 급격한 유입량 증가로 인한 배수위 및 강한 바람 등의 영향으로 저수지내의 수위가 균일하지 않아 유입량 산정 시 오차 원인이 되고 있다. 이 외에 기존 수위-저수용량 곡선 방법에 의한 유입량 계산 시 문제점인 댐건설 이후 유입 퇴사로 인한 저수용량의 변화, 댐 지점에서의 수위관측의 불균일성 등 다양한 불확실성이 존재하므로 이에 대한 오차 규명이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 저수지 유입량 분석시 분포형 강우유출모형을 이용한 UBC-3P 기법을 적용하여 모형의 모의능력을 평가하였다. 최종적으로 기존 유역내 유입량 관측치와 비교한 결과 Peak유량과 Total유량에서 결정계수가 0.82~0.99 사이값을 나타내므로 댐 지점에서의 모형의 적합성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.24-27
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• 1996

The storage function method(SFM) is one of hydrologic flood routings which has been used most widely in Korea and Japan. This paper presents a storage function method using multiple model adaptive estimation(MMAE), in which a model set is generated by partitioning storage parameters over feasible range, and each storage function model is estimated, and then the weighted average of them is calculated. Finally, the future runoff is predicted in real time by means of observed data of water level at dam and rainfall. Simulation results applied to actual data show that the proposed method has much better performance than that of conventional SFM.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.260-265
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• 2005

The purpose of this study is to established a storage management method and operation standard for irrigation dams occupying the largest portion of small dams using storage management system. The system can be applied to seongju dam for effective management. The storage management method was established considering hydrology simulation and statistical analysis using the system. This method and operation standard are capable of analyzing additional available water, considering the water demand and supply of basin actually. It can improve the flood control capacity and water utilization efficiency by the flexible operation of storage space.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.97-110
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• 2005

본 연구에서는 기존댐 재개발에 따른 댐 재개발 최적 규모 선택을 위한 방법론을 제시하고자 한다. 최적규모의 분석을 위한 과정은 다음과 같다. 강우량은 비동질성 Markov 모형으로 모의 발생하여 비교적 실제 구조에 가깝도록 설계된 토양함수 모형(Sacramento Soil Moisture Accounting Model, SAC-SMA)과 HEC-1의 Kinematic wave 하도추적 모형을 결합하여 만든 미 기상국의 NWS-PC 모형을 이용하여 유입량으로 변환하였다. 유입량은 저수지 모의운영을 통하여 저수지의규모를 결정하였다. 괴산댐을 대상으로 Hashimoto등 (1982)이 제시한 신뢰성 기준을 바탕으로 재개발 적정규모에 대한 신뢰성 분석을 실시하였으며 대략 155EL.M가 최적 수위로 판단되었으며 댐규모를 판단하기 위한 보조수단으로 이용이 가능하리라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권6호
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• pp.523-536
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• 2014

댐의 이수안전도는 물 수요량, 저수량, 가뭄에 의한 유입량에 의해서 주로 영향을 받는다. 그러나 댐 운영방식에 따라 댐의 이수안전도는 차이가 발생할 수 있다. 우리나라의 수자원장기종합계획은 K-WEAP모형을 이용하여 댐 하류의 물부족이 발생하면 물 부족량만큼 공급하는 부족량공급(Deficit supply) 방식을 이용하고 있으나 일정방류(Prime flow) 방식을 적용하면 이수안전도가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 댐 운영방식에 따른 댐의 이수안전도의 변화를 분석하는 것이다. 이들 결과는 하류의 유지유량공급, 수력 발전을 위하여 일정방류가 고려되는 환경에서 댐의 이수안전도를 재평가하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5B호
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• pp.439-447
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• 2011

변화할 것으로 예측되고 있는 기후환경에서 현재 수공구조물의 적응능력을 평가하고 지속가능한 시스템을 만들고자 하는 것은 최근의 수자원 관리의 핵심이다. 본 연구에서는 한강수계 5개의 댐을 대상으로 다양한 유입량에 따른 방류량 및 저류량의 변화를 퍼지 추론 시스템을 이용하여 분석하였다. 유입량의 변화에 대한 최대 저류량 및 최소 저류량의 변화를 저수지의 적응능력이라 정의하여 분석한 결과, 저류용량이 상대적으로 작은 광동댐은 유입량의 급격한 증가를 감당하기 어려우며, 소양강댐은 강우량 변화에 대한 적응능력이 가장 뛰어난 것으로 판단되었다. 그러나 퍼지 추론 시스템은 소속함수를 임의로 지정하고, 과거 자료를 이용하여 검증하기가 용이하지 않으므로, 보다 정확하고 효율적인 모의를 위해 소양강댐을 대상으로 적응 신경망-퍼지추론 시스템을 구축하여 적응능력을 평가하였다. 과거 자료의 빈도분석 결과와 기후변화 시나리오를 바탕으로 구축된 9개의 강우 시나리오에 대해 소양강댐의 방류량 및 저류량을 모의한 결과, 유입 시나리오에 따라 매우 상이한 저수지 운영결과를 나타냄을 알 수 있으며, 적응 신경망-퍼지 추론 시스템이 변화하는 강우량과 패턴에도 불구하고 안정적으로 저수지를 운영함을 알 수 있었다.