• Spatial Information Research
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• 제8권2호
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• pp.257-274
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• 2000

최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권6호
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• pp.609-619
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• 2009

SWAT-K model is a modified version of the original SWAT, and is known to more accurately estimate the streamflows and pollutant loadings in Korean watersheds. In this study, its hydrological components were compared with those of HSPF in order to analyse the differences in total runoff including evapotranspiration(ET), surface flow, lateral flow and groundwater flow from the Chungju Dam watershed during $2000{\sim}2006$. Averaged annual runoff with SWAT-K overestimated by 1%, and HSPF underestimated it by 3% than observed runoff. Determination coefficients($R^2$) for observed and simulated daily streamflows by both the models were relatively good(0.80 by SWAT-K and 0.82 by HSPF). Potential ET and actual ET by HSPF were lower in winter, but similar or higher than those by SWAT-K. And though there were some differences in lateral and groundwater flows by two models because of the differences in hydrological algorithms, the results were to be reasonable. From the results, it was suggested that we should utilize a proper model considering the characteristic of study area and purposes of the model application because the simulated results from same input data could be different with models used. Also we should develop a novel model appropriate to Korean watersheds by enhancing limitations of the existing models in the future.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.997-1005
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• 2014

본 연구에서는 연 최저 유입량과 연 최대 부족량 자료를 이용하여 수문학적 가뭄을 평가하였고, 수자원 시설의 계획 및 관리에 이용할 수 있도록 물 부족량-지속기간-빈도 곡선을 제안하였다. 연 최저 유입량 분석결과, 대부분의 지속기간에서 1989년, 1996년 수문학적 가뭄의 재현기간이 가장 길었다. 연 최대 부족량 분석결과, 비교적 짧은 지속기간인 60일, 90일 부족량의 재현기간은 1982년에서 약 35년으로 가장 길게 나타났으며, 길게 지속되었던 수문학적 가뭄은 1995년으로 재현기간은 약 20년이었다. 가뭄은 크기와 함께 지속기간도 주요한 변수이지만 연 최저 유입량을 이용한 방법은 지속기간을 구분하지 못한다는 단점이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1285-1289
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• 2004

Elman Discrete Recurrent Neural Networks Model(EDRNNM) was used to be a suitable short-term hydrological forecasting tool yielding a very high degree of flood stage forecasting accuracy at Musung station of Wi-stream one of IHP representative basins in South Korea. A relative new approach method has recurrent feedback nodes and virtual small memory in the structure. EDRNNM was trained by using two algorithms, namely, LMBP and RBP The model parameters, optimal connection weights and biases, were estimated during training procedure. They were applied to evaluate model validation. Sensitivity analysis test was also performed to account for the uncertainty of input nodes information. The sensitivity analysis approach could suggest a reduction of one from five initially chosen input nodes. Because the uncertainty of input nodes information always result in uncertainty in model results, it can help to reduce the uncertainty of EDRNNM application and management in small catchment.

• 한국농공학회지
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• 제42권4호
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• pp.67-75
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• 2000

A simulation model for reservoir sizing was developed to be applied in a region with insufficient hydrological data. Reservoir storage balance equation was formulated on a monthly basis. Gajiyama equation was generalized to estimate monthly reservoir inflow more accurately. Monthly evaporation equation on a reservoir water surface was introduced , which was functioned with monthly mean temperature. Generalized Gajiyama equation was applied to estmate reservoir inflow of the Sayeon dam. Nash-Sutcliffe's model efficiency was 0.793. Using developed model for reservoir sizing, water supply capacity was analyzed with 118.000㎥/day on the Sayeon dam. This showed a reasonable result as compared with 110000㎥/day in other technical report. For general application of developed model, a virtual reservoir was considered and its dta of surface area and volume by elevation was prepared using DEM. Using the model, size of reservoir was determined and water supply capacity was anlayzed on a virtual reservoir.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.165-165
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• 2023

Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.

• 한국습지학회지
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• 제16권2호
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• pp.235-243
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• 2014

현재 국내 일정규모 이상 댐들에 대해서는 "안전점검 및 정밀안전진단 세부지침(댐)" 기준에 따라 정밀안전진단을 수행하고 있다. 하지만 여러 평가 기준 중 수문학적 안전성 평가는 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)에 대한 기존 댐 안전성을 평가하는 것으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 적용성이 많이 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 계수화 모델과 AHP 기법을 통해 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성을 재평가하고자 한다. 이를 위하여 농업용저수지의 다양한 인자를 반영하기 위한 수문학적 안전성 상 하위 평가항목을 선정하여 계수화 모델을 개발하였다. 평가항목 별 지표 점수의 총합을 산출한 후 전문가 집단의 응답에 대한 검증절차를 실시하였고, 평가항목의 가중치를 산정하여 최종적으로 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성 평가를 위한 실용계수를 산정하였다. 본 연구 결과 기존 평가기준은 댐의 가능최대홍수량에 대한 수문학적 안전성을 평가하는 기준으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 홍수방어능 부족에 따른 제체의 월류로 저수지의 파괴위험성이 큰 것으로 분류되었다. 그리고 가능최대홍수량에 대한 여유고 기준을 만족하는 저수지에 대해서는 댐의 형식 및 상태별 여유고에 대한 평가만으로 필댐을 평가하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.583-587
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• 2005

At present, various methods are available to analyze storm runoff data. Among these, application of Z-transform is comparatively simple and new, and the technique can be used to identify rainfall and unit hydrograph from analysis of a single storm runoff. The technique has been developed under the premise that the rainfall-runoff process behaves as a linear system for which the Z-transform of the direct runoff equals the product of the Z-transforms of the transfer function and the rainfall. In the hydrologic literatures, application aspects of this method to the rainfall-runoff process are lacking and some of the results are questionable. Thus, the present study provides the estimation of Z-transform technique by analyzing the application process and the results using hourly runoff data observed at the research basin of International Hydrological Program (IHP), the Pyeongchanggang River basin. This study also provides the backgrounds for the problems that can be included in the application processes of the Z-transform technique.

• 한국습지학회지
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• 제23권4호
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• pp.277-286
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• 2021

본 연구는 구조방정식모형을 사용하여 설마천 유역과 청미천 유역의 장기 수문순환을 비교하였다. 이 두 유역은 특히 토지이용에서 다른 특성을 보인다. 두 유역은 강우, 유출 자료뿐만 아니라 에디공분산방법으로 측정한 실제증발산량 자료를 보유하고 있다. 분석에 사용된 강수량, 유출고, 실제증발산량은 2010년부터 2018년까지의 총 9개년 자료이다. 구조방정식모형의 구조는 기존 수문지식과 자료들 사이의 상관분석을 기반으로 결정하였다. 결과적으로 총 세 개의 구조방정식모형을 순차적으로 적용해 가며 그 적합성을 분석하였다. 공교롭게도 적용된 모형에 따라 두 유역의 수문순환 특성이 유사한 것으로도, 상이한 것으로도 판단될 수 있음을 확인하였다. 특히, 강수-증발산 사이의 되먹임 과정을 고려하는 경우에는 두 유역이 상이하다는 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 농지(논)의 비율이 40% 이상인 청미천 유역에서는 강우와 증발산 사이의 되먹임 과정이 유의한 것으로 나타났다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-313
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• 2020

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.