• 한국수자원학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.83-93
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• 1997

본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출 및 수질 산정을 위한 주요인자들이 모의해석 결과치에 주는 영향을 분석하였다. 적용대상유역으로서 남가좌, 산본 배수구역과 미국의 Gray Haven, Kings Creek 배수구역 등의 4개 지역을 선택하였다. 실측치를 토대로 각 영향인자들의 최적치를 주요 유역영향인자들을 포괄적으로 수용하고 있는 SWMM모형으로 산정하고, 이를 기준값으로 하여 이들이 계산 결과치에 주는 민감도를 분석하였다. 유출영향 인자로서 불투수면적은 첨두유출량 및 유출용적에 가장 큰 영향을 줌을 알 수 있었다. 한편 지표면 저류 깊이는 완만한 경사의 유역에서 첨두유량 및 유출용적에 상당한 영향을 주었다. 한편, 오염농도 및 오탁부하량에 영향을 주는 주요매개변수로서는 단위면적, 오염축적의 정도를 나타내는 오염축적계수와 오염축적을 지속적으로 가능하게 하는 연속 무강우 일수 등이 큰 민감도를 보여주었다. 이는 비점원 오염물의 절대 축적량이 하천수질에 직접적인 영향을 주고 있음을 의미한다. 한편 강우초기의 수질에 영향을 주는 변수로서는 강우강도와 오염물질의 이송능력을 나타내는 이송계수 및 지수들의 영향이 상당하였다. 따라서 도시유역에서의 유출 및 수질 모의를 위하여서는 충분한 유역자료의 수집과 분석이 선행되어야 하며, 특히 불투수지역의 정확한 불리와 유역별 비점원 오염물의 축적량의 합리적 산정 과정에 많은 노력을 기울여야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.701-709
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• 2000

통합저류함수모형을 IHP 대표유역인 위천과 보청천유역 그리고 대유역인 남한강유역과 낙동강유역의 강우-유출사상에 적용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 제안된 모형에 의한 예측 결과와 관측치를 비교해 볼 때 전체적인 수문곡선의 재현성 및 첨두홍수량의 예측에 있어서 상당히 우수한 결과를 나타내었다. 그러나 첨두홍수 발생시간에서는 퍼지제어의 효과로 인해 다소 오차가 발생하였다. 또한 상류단 유입량이 잔유역 유입량에 비하여 상당히 큰 경우에는 충분한 예보선행시간을 확보하기 어려운 문제점이 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2011

본 연구의 목적은 실측된 강우자료와 하천수위자료를 이용하여, 강우와 수위의 관계를 유역권 단위로 분석하는 것이다. 2010년 9월 9~12일 발생한 강우를 대상으로, 강원도 전역에 설치되어있는 자동기상관측장비에서 관측된 강우자료와 강원도 내 주요하천에 설치되어 운영 중인 수위계로부터 측정된 수위자료를 활용하였다. 연구 결과 유역권별로 그리고 동일한 유역권 내에서도 지류별로 강우와 수위변화 사이에는 차이를 보였다. 이러한 결과는 향후 일정 규모 이상의 유역권을 대상으로 한 방재 계획과 강우-유출 모형을 수립하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.279-291
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• 1997

본 연구는 중소하천 유역에서 강우-유출과정의 모의절 위한 정도 높은 개념적 모형을 결정하기 위하여 기존의 개념적 선형 모형인 Clark 모형, Nash 모형과 개념적 비선형 모형인 Laurenson 모형과 WBN 모형을 위천 유역을 대상으로 적용 및 비교검토를 하였다. 선형 모형에서 산정된 매개변수들의 변동성은 비선형 모형의 매개변수의 변동성 보다 크게 나타났으며, 계측유역에서 4개 개념적 모형으로부터 합성한 수문곡선을 분석한 결과 첨두유량은 4개 모형간에 큰 차이가 없으나 첨두시간은 비선형 모형인 Laurenson 모형과 WBN 모형이 선형 모형보다 적합도가 높은 것으로 나타났다. 순위검정에 위한 Friedman의 이원분산분석결과 첨두유량을 예측하기 위한 4개 모형의 가능성간에는 모든 유역에서 어떤 유의한 차이도 나타내고 있지 않으나 유출수문곡선 전체의 재현성에서 비선형모형들이 선형 모형들 보다 다소 우월한 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.69-79
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• 2017

In this study, we developed real-time urban stream discharge forecasting model using short-term rainfall forecasts data simulated by a regional climate model (RCM). The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecasting System (CFS) data was used as a boundary condition for the RCM, namely the Global/Regional Integrated Model System(GRIMs)-Regional Model Program (RMP). In addition, we make ensemble (ESB) forecast with different lead time from 1-day to 3-day and its accuracy was validated through temporal correlation coefficient (TCC). The simulated rainfall is compared to observed data, which are automatic weather stations (AWS) data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA 3B43; 3 hourly rainfall with $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$ resolution) data over midland of Korea in July 26-29, 2011. Moreover, we evaluated urban rainfall-runoff relationship using Storm Water Management Model (SWMM). Several statistical measures (e.g., percent error of peak, precent error of volume, and time of peak) are used to validate the rainfall-runoff model's performance. The correlation coefficient (CC) and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) are evaluated. The result shows that the high correlation was lead time (LT) 33-hour, LT 27-hour, and ESB forecasts, and the NSE shows positive values in LT 33-hour, and ESB forecasts. Through this study, it can be expected to utilizing the real-time urban flood alert using short-term weather forecast.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2008

This study was conducted to know the characteristics of agricultural non-point source pollutants runoff by rainfall events at the upper catchment of Goseong reservoir in Gonjy city, Chungnam Province. For this study, the monitoring sites of the research catchment were set nineteen during the research period (between June 2005 and October 2006). Average runoff coefficient were observed 0.51 in 2005, 0.71 in 2006, respectively. The correlation coefficient (r) between the rainfall and peak-flow was investigated 0.787. By rainfall events, the water quality of the sites were shown like this : BOD 0.555~9.60 mg/L, T-N 0.01~13.50 mg/L, T-P 0.002~2.952 mg/L, and SS N.D~820.0 mg/L. The strong rainfall intensity was the most important factor of the soil erosion. The gabs of the arithmetic mean concentrations and the flow weighted mean concentrations were observed as the followings : BOD 0.0~29.2%, T-N 0.1~11.4%, T-P 0.4~95.2%, and SS 1.7~57.0% in 2005, and BOD 1.0~11.9%, T-N 0.7~7.3%, T-P 9.9~36.5%, and SS 6.6~36.5% in 2006, respectively. The BOD pollution load was 2,117 kg (36% of the total BOD loading of survey periods) while, T-N was 3,209.0 kg (27.9% of the total T-N loading of survey periods), T-P was 136.4 kg (37.4% of the total T-P loading of survey periods) and SS was 72,733.8 kg (51.8% of the total SS loading of survey periods) in the year 2005. In case of 2006, BOD load was 1,321.7, T-N was 2,845.8, T-P was 42.9, and SS was 16,275.8 kg, respectively.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.77-84
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• 2011

각종 수공구조물 설계를 위한 첨두홍수량을 추정시 합리식(rational formula) 및 가지야마(Kajiyama)공식 등을 사용하고 있으나, 이러한 방법들을 이용하여 가능최대홍수량(PMF)을 산정하기 위해서는 가능최대강수량(PMP)의 추정이 선행되어야 하므로 미계측지역에서는 적용에 상당한 제약이 따른다. Creager 등이 1945년에 제시한 Creager방법은 비홍수량산정기법의 일종으로 유역면적과 PMF사이의 비선형성을 직접 수식화하여 제공하므로 PMP값이 주어지지 않은 상황에서 PMF산정이 가능하며, 주로 중규모이상 다목적댐의 PMF 산정시 사용되어 왔는데, 국내에는 아직 적용된 사례가 많지 않다. 본 연구에서는 PMP도를 이용한 강우-유출 모델로 산정된 상수전용댐과 다목적댐의 PMF를 이용하여 유역규모와 강우지속시간에 따라 보편적으로 적용할 수 있는 Creager 공식의 매개변수와 Creager 계수값의 결정범위 및 기준 등을 산정하여 국내 유역에 적용가능한 방법을 제시하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.157-163
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• 2011

본 연구에서는 대상유역을 지표면과 하천 격자로 분할한 후, Manning 식을 기반으로 각 격자 중심에서 유역 출구점까지의 유하시간을 계산하여 등시간별 체적유량을 산정하였으며, 이로부터 유역의 동수역학적 특성인 특성유속을 고려한 직접유출수문 곡선을 도출하였다. 대상유역은 보청천유역의 산성유역을 선정하였다. 대상유역에 대한 매개변수 산정 결과 흐름누적값은 3800, K는 3.3으로 결정되었다. 보정된 매개변수를 실제사상에 대해 적용하여 검증한 결과 첨두유량과 첨두시간의 평균 절대오차는 각각 3.41%, 0.67 hr로 비교적 양호한 모의결과를 나타냈다. 또한 유효우량에 따른 유하시간별 기여면적 주상도를 분석한 결과 본 연구에서 적용된 모형은 강우강도에 따른 유역의 수리학적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.11-25
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• 2021

The objective of this study was to analyze the impact of activation functions on flood forecasting model based on Artificial neural networks (ANNs). The traditional activation functions, the sigmoid and tanh functions, were compared with the functions which have been recently recommended for deep neural networks; the ReLU, leaky ReLU, and ELU functions. The flood forecasting model based on ANNs was designed to predict real-time runoff for 1 to 6-h lead time using the rainfall and runoff data of the past nine hours. The statistical measures such as R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), the error of peak time (ETp), and the error of peak discharge (EQp) were used to evaluate the model accuracy. The tanh and ELU functions were most accurate with R2=0.97 and RMSE=30.1 (㎥/s) for 1-h lead time and R2=0.56 and RMSE=124.6~124.8 (㎥/s) for 6-h lead time. We also evaluated the learning speed by using the number of epochs that minimizes errors. The sigmoid function had the slowest learning speed due to the 'vanishing gradient problem' and the limited direction of weight update. The learning speed of the ELU function was 1.2 times faster than the tanh function. As a result, the ELU function most effectively improved the accuracy and speed of the ANNs model, so it was determined to be the best activation function for ANNs-based flood forecasting.