• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1053-1067
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• 2013

본 논문에서 소개되는 분포형 생태수문모형은 현실적으로 확보 가능한 입력자료와 최소한의 매개변수를 이용하여 유역의 수문, 식생, 지표온도를 모의하는 모형이다. 개발된 모형은 내성천 유역에 대해 적용하여 모형의 활용가능성을 살펴보았다. 우선적으로 매개변수에 대해 민감도 분석을 실시하여 모의결과에 많은 영향을 주는 매개변수를 선별해보았으며 이후 최적화 기법을 통해 모형의 매개변수를 추정하여 내성천 유역의 최근 10년간(2001~2010)의 수문, 식생, 지표온도 그리고 추적(routing)을 통한 하천유량 및 하천수온을 모의하였다. 최적화 기법을 통해 추정자료를 이용하여 매개변수를 추정하였으며 일부 격자를 제외한 대다수의 격자에서 적절히 모의된 것을 확인하였다. 하천유량 및 하천수온의 경우 단위 유역 말단 두 지점에 대해 검증을 실시하였으며 하천유량 및 하천수온 적절히 모의된 것을 확인할 수 있었다. 실제 유역인 내성천 유역을 대상으로 분포형 생태수문모형이 최소한(현실적으로 확보 가능한)의 입력자료와 매개변수를 이용함에도 불구하고 유역 수문순환 및 식생을 적절히 설명하고 있음을 살펴볼 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.191-200
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• 2009

기상 이변과 해수 온도 상승으로 인한 국지성 집중 호우 및 돌발홍수, 대형급 태풍 빈발 등에 대비하기 위하여 홍수예보와 방재 대책에 가장 기본이 되는 각 유역 특성별 수문 기초자료의 축적 및 분석이 더욱 필요하게 되었다. 특히 홍수시 큰 피해를 가져오는 도시지역의 수문 모니터링이 부족한 실정을 고려한다면 도시하천별, 소배수구역별 수문 관측 및 제공이 필요하다. "도시홍수재해관리기술연구사업단"에서는 도시하천 유역의 수문현상 규명을 위한 기초정보 축적을 위해 중랑천 유역에 시험배수구역(신내1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)을 운영하여 수문 관측 및 자료 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 실시간으로 관측되고 있는 도시하천 시험배수구역 중 주로 상가지역 및 주택지역으로 구성되어 있는 군자 배수구역에서 합류식 하수관거를 통해 유출되는 유량자료를 주간별, 요일별로 분석하여 일일하수량과 강우 발생시 직접유출량을 산정하였다. 이를 통해 도시하수 유출의 특성 분석이 가능하며 하수관거 관리 대책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 판단된다. 또한 산정된 직접유출량은 강우-유출 모형(SWMM) 모의를 통해 모의값과 비교, 분석되었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.37-44
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• 2005

본 연구의 대상유역인 동의대 시험유역은 공간적으로 주위가 산의 능선으로 둘러싸여 유역내의 유출은 거의 대부분 단일 유출구로만 유출이 이루어지며, 부산지방의 도시유역의 특징인 경사지형의 특성을 잘 반영하고 있다. 유역기초자료 및 기상관측장비(EMS)와 자동수위관측장비(AWS)를 통해 수집된 각종 수문자료들과 유역상세자료들을 조사하여 ILLUDAS 모형과 SWMM 모형, HEC-HMS 모형의 기본입력자료로 사용하여 시험유역 유출특성을 검토하고, HEC-HMS 모형에 대한 검정 및 검증을 통해 시험유역 저류지설계에 사용한다. HEC-HMS 모형에 소하천 설계기준인 30년 설계강우를 설정하고 불투수율의 변화양상에 따라 설계홍수량을 산정하고, 유출누가곡선상에서 저류지의 용량을 결정하였다. 시험유역의 최종 유출부 상류에 $54,000m^3$의 가상 저류지를 설계하였고, 저류지 설계 후 유출양상을 검토해본 결과 유출의 첨두량이 감소함을 확인할 수 있었다. 이는 저류지설계로 도시지역의 유출이 감소됨으로서 도시홍수방재에 있어서 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.657-669
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• 2019

수공구조물의 설계 시 빈도해석을 통해 수문자료의 통계적 특성을 고려하여 설계빈도에 대한 정확한 확률수문량을 산정하는 것은 매우 중요한 절차이다. 지역빈도해석은 대상 지점의 자료만을 이용하여 확률수문량을 산정하는 지점빈도해석과 달리 수문학적으로 동질한 것으로 판단되는 주변지점들의 자료를 모두 포함하여 빈도해석을 수행하므로 미계측 지점 또는 자료 보유년수가 짧은 지점에서 보다 정확한 확률수문량 산정이 가능하다. 본 총설논문에서는 이러한 지역빈도해석 기법을 수문자료의 특성에 따라 정상성 지역빈도해석과 비정상성 지역빈도해석으로 구분하고, 각 방법의 기본이론과 절차 및 관련 연구를 홍수지수법을 중심으로 상세히 설명하였으며 최신 연구동향을 정리하였다. "홍수량 산정 표준지침"의 개정을 통해 포함되는 정상성 지역빈도해석에 대해 언급하고, 비정상성 지역빈도해석과 관련한 향후 연구주제를 기술하며 논문을 마무리 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2021

Deep learning models, especially those based on long short-term memory (LSTM), have presented their superiority in addressing time series data issues recently. This study aims to comprehensively evaluate the performance of deep learning models that belong to the supervised learning category in streamflow prediction. Therefore, six deep learning models-standard LSTM, standard gated recurrent unit (GRU), stacked LSTM, bidirectional LSTM (BiLSTM), feed-forward neural network (FFNN), and convolutional neural network (CNN) models-were of interest in this study. The Red River system, one of the largest river basins in Vietnam, was adopted as a case study. In addition, deep learning models were designed to forecast flowrate for one- and two-day ahead at Son Tay hydrological station on the Red River using a series of observed flowrate data at seven hydrological stations on three major river branches of the Red River system-Thao River, Da River, and Lo River-as the input data for training, validation, and testing. The comparison results have indicated that the four LSTM-based models exhibit significantly better performance and maintain stability than the FFNN and CNN models. Moreover, LSTM-based models may reach impressive predictions even in the presence of upstream reservoirs and dams. In the case of the stacked LSTM and BiLSTM models, the complexity of these models is not accompanied by performance improvement because their respective performance is not higher than the two standard models (LSTM and GRU). As a result, we realized that in the context of hydrological forecasting problems, simple architectural models such as LSTM and GRU (with one hidden layer) are sufficient to produce highly reliable forecasts while minimizing computation time because of the sequential data nature.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.431-436
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• 2008

최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문 자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시 공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형유출 모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 장기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 지표 및 하도흐름해석에 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 이용하였다. Hydro-BEAM모형을 근간으로 융설 적설과정 모듈을 추가로 개발하였고, 각종 수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 본 모형의 입력 자료로 사용하였다. 본 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 신뢰할만한 기상자료와 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역(532)을 대상으로 구축하였고, 수문곡선 비교 결과 비교적 재현성 높은 유출 결과를 모의할 수 있었다.

• 물과 미래
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• 제29권5호
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• pp.203-214
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• 1996

물수지향의 정량적 평가는 수문학의 기본이 되는 중요한 개념이다. 물수지는 수자원의 실태 파악과 기후 변화를 포함한 환경 변화를 이해하기 위하여 그 중요성이 인식되고 있다. 본 논문은 인공위성 자료로부터 얻을 수 있는 식생자료를 근거로 하여 물수지향을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 본 연구에서는 NOAA/AVHRR 자료로부터 얻어지는 식생지표 NDVI를 이용하여 직접 실제증발산량을 구하는 방법을 개발하여 그 결과로서 한반도 전역에 대한 물수지해석을 수행한다. 증발산량, 유출률, 과잉수분량과 부족수분량의 공간적 분포를 NDVI와 간략한 물수지모형으로 이용하여 얻고 있다. 이 방법을 이용함으로서 충분한 지상자료를 얻을 수 없는 북한지역을 포함한 한반도 전역에 대한 수문학적 문제의 논의가 가능하게 된다.

• 기술사
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• 제18권2호
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• pp.1-5
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• 1985

In the flood prediction research, it is pointed out that the difficulty of flood prediction is the frequently experienced overestimation of flood peak. That is caused by the rainfall prediction difficulty and the nonlinearity of hydrological phenomena. Even though the former reason will remain still unsolved, but the latter one can be possibly resolved the method of the AMRA (Auto Regressive Moving Average) model for each runoff component as developed by Dr. Hino and Dr. Hasebe. The principle of the method consists of separating though the numerical filters the total runoff time series into long-term, intermediate and short-term components, or ground water flow, interflow, and surface flow components. As a total system, a hydrological system is a non-linear one. However, once it is separated into two or three subsystems, each subsystem may be treated as a linear system. Also the rainfall components into each subsystem a estimated inversely from the runoff component which is separated from the observed flood. That is why flood prediction can be done without rainfall data. In the prediction of surface flow, the Kalman filter will be applicable but this paper shows only impulse function method.

• 한국농공학회지
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• 제42권6호
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• pp.56-62
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• 2000

The NRCS curve number (CN) method has been widely adopted in practice to synthesize runoff hydrographs from small watersheds with complex land use. It may not be valid to apply this model for irrigated paddies, since hydrological characteristics of irrigated rice paddies are not sufficiently considered in CN method. This paper attempts to extend the capability of the well-known SCS TR-20 model to local conditions by formulating a submodel for the runoff-processes in paddies. The modified model was tested with field data from the Baran watershed. The results were in good agreement with field data. It was also applicable to simulate runoff changes resulting from land use changes within the watershed.

• 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.