• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.233-252
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• 1994

토지이용수문학을 위한 하나의 대안으로, 모형의 단순성, 모형변형의 용이성, 그리 고 모의된 모형으로부터 지속적인 유량 예측 능력을 지닌 Lumped모형을 이용해 토지이용 변화에 따른 수문특성의 변화를 추적하였다. Blackie(1972)의 모형을 근간으로, R1131(11-parameter, 3-storage, l-input option) 모형을 구축하였다. 연구 대상 유역분지는 케냐에 있는 Kimakia Catchement K11이며, 이곳의 토지이용은 3번 변화하였다. 3단계의 토 지이용 기간에 대해 모형을 보정한 결과, 모형유효도는 96.78%, 97.20%, 94.62%이며, 전체유 량오차는 각각 -1.78%, -3.36%, 5.32% 였다. 보정된 모형을 이용해 각 토지이용 단계별로 확장유출량을 발생시키고, 빈도해석을 시도했다. 홍수 규모가 작은 경우 식생변화에 따라 31.3%와 32.1% 정도로 홍수량이 줄어들었으나, 홍수 규모가 커짐에 따라 홍수량의 감소 정 도는 점차 작아지고 있다. 이와 같은 현상은 갈수량의 변화에서도 발견된다. 또한 식생이 어 느 정도까지 성장한 이후에는 계속된 식생 성장에도 불구하고 홍수량과 갈수량은 큰 변화가 없다.

• 한국습지학회지
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• 제22권3호
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• pp.194-199
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• 2020

현재 전 세계적으로 과거와는 달리 기후양상으로 인한 물 부족문제와 함께 홍수로 인한 재해의 위험을 동시에 관리해야 하는 어려움에 직면한 상황이다. 수자원의 관리와 물 산업 육성을 통한 물 강국 실현을 목적으로 4대강 사업이 시행되었으며 유례없는 공사 규모에 비하여 상대적으로 단기간의 공사기간을 두고 진행되었다. 이에 4대강 사업 이후 하천환경이 어떻게 달라지는가에 대한 예측 및 분석이 미흡한 상태이다. 현재 4대강 사업 공사구간 일부에서는 대규모 준설과 홍수 시보로 인한 사류화의 영향으로 인해 침식 및 퇴적이 반복되어 발생하며 지류부의 두부침식이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 하상유지공이 설치되었으나 오히려 하천 양안을 침식시키는 결과를 초래하였으며 침식과 과도한 퇴적 등 하상을 안정하게 유지시킬 수 있는 새로운 접근방법 및 기법의 개발이 요구된다. 수제는 하천에서 흐름을 하도 중앙으로 집중시켜 주운을 위한 일정수심을 확보하는 역할을 하며 흐름방향과 유속을 제어함으로써 흐름에 의한 제방 침식작용을 방지하는 호안 역할을 한다. 또한, 수제는 하안 및 제방의 보호 기능 외에 국부적인 침식과 퇴적을 유도함으로써 자연스러운 형태의 하안을 형성하여 다양한 생태환경을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 이동한계유속과 한계소류력을 활용하여 현재 사용되고 있는 수제형상결정 방법을 검토한 후 실제 국내하천에 적용 가능한 수리학적 인자를 고려한 새로운 한계유속(${\bar{U}}_d$) 및 새로운 저항계수 식을 개발하여 수제 설치 시 적용 가능한 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.833-842
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• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.919-928
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 여름철 홍수기에 집중되어있다. 특히 이상강우 및 기상이변에 의한 집중강우의 증가 추세로 다량의 탁수가 댐 내에 유입될 시 전도현상으로 인해 탁수 장기화 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 탁수 예측을 통한 선제적 조치 방안 또는 댐 운영방안 마련에 많은 연구가 진행되고 있다. 탁수 예측을 위해서는 상류 유입부의 탁수 자료를 필요로 하지만 현재 시·공간적인 데이터 해상도는 부족한 실정이다. 시간적 해상도 개선을 위해서는 탁도-SS 관계식에 대한 개발을 필요로 하며 공간적 해상도 개선을 위해 다항목수질측정기(YSI), 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST), 초분광 센서 등의 센서 기반 측정을 통해 선, 면 단위 데이터 측정을 통해 탁수에 대한 공간적 해상도를 개선할 수 있다. 또한 LISST-200X의 경우 입경 크기 등에 대한 자료 수집이 가능함에 따라 분율(Clay : Silt : Sand)에 대한 탁도-SS 관계식에 활용될 수 있다. 또한 최근 원격탐사 방안 중 다른 탑재체에 비해 공간해상도 및 시간해상도가 높은 UAV와 분광·방사 해상도가 높은 초분광 센서를 활용 시 탁수 발생에 대한 공간적인 분포를 제시할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 LISST-200X 및 YSI-EXO를 활용하여 실험실 분석을 통해 분율(Clay : Silt : Sand)에 따라 탁도-SS 관계식을 산정하였으며 UAV (Matrice 600), 초분광센서(microHSI 410 SHARK)를 포함한 센서 기반 현장 측정을 통해 탁도와 부유사 농도, 측정된 부유사농도 기반 탁도-SS 관계식을 이용하여 산정한 탁도에 대하여 공간적 분포를 제시하였다. 이를 통해 탁도-SS 관계식에 대한 적용성 검토 및 탁수 발생 현황에 대하여 파악하고자 하였다.