• 한국수자원학회논문집
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• 제45권10호
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• pp.1023-1034
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• 2012

선형회귀분석기법은 오랫동안 수공학분야뿐만 아니라 경제학, 통계학 등 여러 분야에서 널리 이용되어 왔다. Fuzzy 회귀분석기법은 자료의 불확실성이 높을 때 이를 정량화하여 회귀분석 모형에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 평창강 유역의 임의 지점에서 설계 홍수량을 산정하기 위해 fuzzy 회귀분석모형을 개발하였다. 평창강 유역과 같은 산지하천 유역은 관측소의 부재로 홍수유출해석에 필요한 자료의 습득이 어려운 경우가 많이 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 유역특성인자를 공간적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 미계측 산지유역에서 설계홍수량을 산정할 수 있는 기법을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석기법을 산지하천 유역의 특성을 가지고 있으며 IHP 시험유역 운영을 통하여 비교적 강우와 유량자료가 잘 수집되어 있는 평창강 유역에 적용하였다. 평창강 유역에 대해서 유역특성인자를 이용하여 fuzzy 설계홍수량 산정식을 개발하였고, 유역의 본류를 따라 위치하고 있는 9개의 지점에서 산정된 빈도홍수량과 비교하여 개발된 산정식의 적합성을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석을 사용하여 지역회귀분석을 수행한다면 자료 관측에서 발생하는 빈도홍수량의 불확실성을 정량화하고, 불확실성의 전파를 파악할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.15-22
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• 2006

지형학적순간단위유량도 및 지형기후학적단위유량도를 이용하여 미계측 소유역의 특성을 분석하였다. 경북 감포지역 $5km^2$ 미만의 소유역을 중심으로 GIS 기법으로 수문특성인자를 도출하고, 지형학적순간단위유량도의 동역학적 매개변수인 특성속도를 호우사상별로 추정하여 지형기후학적 순간단위유량도 및 기타 집중시간 경험식과 비교한 결과 Kerby 및 Brasby-Williams공식이 소유역의 특성속도 산정공식으로 제시될 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 확률 강우량으로부터 지형기후학적순간단위유량도의 첨두유량과 확률홍수량을 비교하는 방법과 여러 단위유량도 및 지형기후학적순간단위유량도에서 산정된 첨두유량을 실측자료와 비교한 결과 미계측 소유역의 적용 타당성이 확인되어 향후 돌발홍수 등 방재계획 수립 시 기준우량을 산정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국관개배수논문집
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• 제9권2호
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• pp.59-67
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• 2002

Considering complexity of industry and environmental surroundings of Geum river basin, factors of environmental pollution are very complicated and multi-changed. It is very needed to survey the discharge, water quality change and pollutant loading from up

• 물과 미래
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• 제24권3호
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• pp.95-104
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• 1991

본 연구에서는 장기 수자원계획시 유역내 가용 수자원을 파악하는데 이용할 수 있는 새로운 연유출량 추정모형의 개발을 시도하였다. 연구범위는 우리나라 전역으로 1945년부터 1988년 까지의 육수량, 유출량 자료를 이용하였다. 모형개발을 위한 표준유역은 유출의 인공조작이 없고 수위자료가 양호하며, 수위-유량 관계곡선이 작성되어 있는 46개 지점을 택하였으며, 표본 유역별로 일수위 자료를 수집, 정리하여 일유출량을 산정하고 합산하여 연유출량을 산정하였다. 또한, 연평균강수량을 산정하여 지점별로 연유출율을 계산하고 이것을 기초로 우리나라 연평균 유출율을 추정하였다. 그리고, 연유출량과 역특성인자들을 이용하여 연유출량 추정모형을 개발하였으며, 실제유역에 적용하여 모형의 합리성을 검토하였다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제4권
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• pp.21-32
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• 1993

The estimates of both runoff depth and peak runoff by the basin runoff curve numbers, which are CN-II for antecedent moisture condition- II and CN -III for antecedent moisture condition-III, obtained from hydrological soil-cover complexes of 26 watersheds are investigated by making use of the observed curve numbers, which are median curve number and optimum curve number, computed from 250 rainfall-runoff records. For gaged basins the median curve numbers are recommended for the estimation of both runoff depth and peak runoff. For ungaged basin, found is that for the estimate of runoff depth CN-II is adequate and for peak runoff CN-II is suitable. Also investigated is the variation of the runoff curves during storms. By the variable runoff curve numbers, the prediction of runoff depth and peak runoff can be improved slightly.

• 물과 미래
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• 제23권1호
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• pp.79-87
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• 1990

본 연구에서는 회귀모형의 오차분석을 모형오차분석과 표본오차분산으로 분리하므로써 오차분산에 대한 합리적이고도 편의되지 않은 추정량을 제공해 줄 수 있는 일반화 최소자승법을 이용하여 한강 및 낙동강유역의 유량관측점에서 수집된 연최대홍수량 자료를 유역특성 및 강우량 자료와 연관시키는 지역화회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 계측지점으로부터 미계측지점으로 수문정보를 전달해주기 위한 수단으로 사용될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제7권3호
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• pp.41-48
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• 2005

우리나라에서 유효우량의 산정방법으로 NRCS(Natural Resources Conservation Service)의 유효우량 산정방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 NRCS 방법은 미국내 유역의 특성을 반영하여 개발된 것으로 미국과 우리나라 유역간의 차이에 대한 별도의 검증 없이 이를 그대로 사용하는 데에는 문제가 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 우리나라 유역에서 NRCS 방법을 적용할 때에 적합한 선행강수일에 대하여 검토해보고자 한다. 이를 위하여 본 연구는 선행강수일수를 1일부터 7일까지 변화시켜 가면서 HEC-HMS 모형을 사용해 강우-유출 모의를 수행하여 탄부 소유역에 대해 가장 적절한 선행강우일수를 추정하였다. 그 결과, 선행2일강수량이 가장 적합한 것으로 나타났으며, 결론적으로, 본 연구의 결과에 의하면 NRCS 방법을 우리나라 유역에 적용할 때에는 세심한 주의가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.99-108
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• 1990

지형화적 순간단위도 이론을 이용하여 강우-유출 수문곡선을 재현할 수 있는 합성단위도법을 연구하였다. 지형학적 순간단위도는 Gupta등이 제한한 이론을 이용하였고, 응답함수는 2변수 감마분포를 사용하였다. 응답함수의 매개변수결정은 Rosso가 유도한 Horton의 지형법칙에 대한 회귀방정식과 유역지체시간의 저유계수에 대한 상관식을 이용하였다. 유도된 합성단위도의 적용성을 검토하기 위해 한강수계의 평창강과 낙동강수계의 위천유역에 대한 실측치와 비교하였다. 그리고 모멘트법과 불안전 감마함수를 사용한 최소자승법을 이용하여 수문응답의 재현정도를 비교 검토함으로서 본 연구에서 확립된 방법의 적용 타당성을 입증하였다. 분석결과 유도된 합성단위도는 첨두유량, 도달시간 그리고 수분곡선의 실측치에 대한 재현성이 비교적 높았으며, 미계측 유역의 유출해석에 중요한 수단을 제공할 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.321-330
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• 2002

본 연구는 미 계측유역이나 자료가 결핍된 유역에서 지리정보시스템을 이용하여 지형학적 순간단위도(GIS-GIUH)를 해석하는데 목적이 있으며, IHP 위천대표시험유역의 6개지점(동곡, 고로, 미성, 병천, 효령, 무성)에 대하여 강우-유출해석을 실시하였다. 지형학적 순간단위도의 분석에는 본 연구에서 제안한 GIS-GIUH 모형과 Rosso-GIUH 모형을 이용하여 계산된 결과를 실측유출수문곡선과 비교하였다. 분석결과 GIS-GIUH 모형이 Rosso-GIUH 모형보다 실측수문곡선에 더욱 접근하여 우수한 결과를 보이고 있었으며, GIS-GIUH 모형의 매개변수인 N=3.25( $R_{B}$/ $R_{A}$)$^{0.126}$ $R_{L}$$^{-0.055}$과 K=1.50( $R_{A}$/( $R_{B}$. $R_{L}$))/$^{0.10}$.(( $L_{{\Omega}}$+ $L_{{\Omega}-1}$)/V)$^{0.37}$을 지형특성의 관계식으로 제시하였다. 본 연구에서 개발한 GIS-GIUH 모형이 미계측 유역에서 적용 가능성이 높은 것으로 판단되었다.되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.176-176
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• 2018

This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.