• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.77-86
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• 2004

본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금강저수지에서 1990년부터 200l년까지의 저수량 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에는 저수량 예측모형으로 ARIMA 모형과 자기회귀오차모형을 적용하였다. ARIMA 모형은 과거 저수량 자료만을 근거로 하여 저수량을 예측함으로서 예측정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 반면, 자기회귀오차모형은 저수량과 관련 있는 설명변수들을 이용함으로써 예측의 효과를 높일 수 있었다. 농업용 저수지의 저수량은 이전 저수량, 강수량, 평균온도, 최고온도, 관개면적, 풍속, 습도의 영향을 받으므로 자기회귀오차모형을 적용하여 저수량과 저수량에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하였다. 자기회귀오차모형에 의한 저수량 예측 관계식은 저수지의 연속방정식과 유사한 관계식으로 유도되어 실제 적용성이 높을 것으로 판단되며, 금광저수지에서 예측된 2002년도 저수량과 관측된 저수량을 비교한 결과, 양호한 예측결과를 보여 주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1125-1134
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• 2023

우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.

• 농촌계획
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• 제30권3호
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• pp.75-84
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• 2024

This study developed the procedure and method for the accuracy assessment of unmanned boat survey data, based on the reservoir water depth data of Misan Reservoir, measured by the manned and unmanned boats in 2009 by Korea Rural Community Corporation. In the first step, this study devised the method to extract the contour map of NGIS data in AutoCAD to generate easily the reservoir boundary map used to set the survey range of reservoir water depth and to test the survey accuracy. The surveyed data coordinate systems of the manned and the unmanned boat were also unified by using ArcGIS for the standards of accuracy assessment. In the accuracy assessment, the spatial correlation coefficient of the grid maps of the two measurement results was 0.95, showing high pattern similarity, although the average error was high at 78cm. To analyze in more detail assessment, this study generated randomly the 3,250m transverse profile route (PR), and then extracted grid values of water depth on the PR. In the results of analysis to the extracted depth data on PR, the error average difference of the unmanned boat measurements was 73.18cm and the standard deviation of the error was 55cm compared to the manned boat. This study set these values as the standard for the correction value by average shift and noise removal of the unmanned boat measurement data. By correcting the unmanned boat measurements with these values, this study has high accuracy results, the reservoir water depth and surface area curve with R² = 0.97 and the water depth and storage volume curve with R² = 0.999.

• 한국환경과학회지
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• 제18권3호
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• pp.309-314
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• 2009

A accurate reservoir inflow is very important as providing information for decision making about the water balance and the flood control, as well as for dam safety. The methods to calculate the inflow were divided by the directed method to measure streamflow from upstream reservoirs and the indirected method to estimate using the correlation of reservoir water level and release. Currently, the inflow of multi-purpose dam is being calculated by the indirect method and the reservoir water level to calculate the storage capacity is being used by centimeters(cm) units. Corresponding to the storage volume of 1cm according to scale and water level of multi-purpose dam comes up to from several 10 thousand tons to several million tons. If it converts to inflow during 1 hour, and it comes to several hundred $m^3/sec$(CMS). Therefore, the inflow calculated on the hourly is largely deviated along the water level changes and is occurred minus value as the case. In this research, the water level gage has been developed so that it can measure a accurate water level for the improvement for the error and derivation of inflow, even though there might be various hydrology and meteorologic considerations to analyse the water balance of reservoir. Also, it is confirmed that the error and the standard derivation of data observed by the new gage is decreased by 89,6% and 1/3 & 87% and 2/3 compared to that observed by the existing gage of Daecheong and Juam multi-purpose dam.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.61-68
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• 2010

Jangchan reservoir is located in Okcheon county, Chungbuk province, of which watershed area is $29.4\;km^2$ from outside, and $5.1\;km^2$ from inside watershed, effective storage capacity is $392{\times}10^4\;m^3$, paddy area to be irrigated is 474 ha. To determine inflows from Keumcheon weir located in outside watershed on an optimum level, a repeated procedure which is composed of simulation of inflows to Keumcheon weir, setting of range of water taking at Keumcheon weir, simulation of inflows to Jangchan reservoir, estimation of paddy water from Jangchan reservoir, and simulation of water storages in Jangchan reservoir was selected. Parameters of DAWAST model for simulating inflows to Jangchan reservoir were determined to UMAX of 315 mm, LMAX of 21 mm, FC of 130 mm, CP of 0.018, and CE of 0.007 with absolute sum of errors in reservoir water storages minimized using unconstrained Simplex method because of no inflows data. Inflows to Keumcheon weir were simulated to $2,132{\times}10^4\;m^3$ on an annual average. Optimal range of water taking at Keumcheon weir to transfer to Jangchan reservoir were $0.81{\sim}50\;mm/km^2/d$, which were summed up to $1,397{\times}10^4\;m^3$ in 66% of total on an annual average. Inflows to Jangchan reservoir were simulated to $1,739{\times}10^4\;m^3$ on an annual average of which were 80 % from Keumcheon weir of outside watershed. Requirements to paddy water from Jangchan reservoir were estimated to $543{\times}10^4\;m^3$ on an annual average.

• 센서학회지
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• 제27권5호
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• pp.352-356
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• 2018

This paper relates to a technology for monitoring a liquefied gas storage tank in the special gas field where demand is increasing owing to the continuous growth of related fields such as the semiconductor, display, and ICT convergence electronics industries. We have proposed a system for real - time monitoring using wireless sensor network technology, and implemented a system consisting of a sensor unit, transmitter module, and receiver module to be attached to a liquefied gas storage tank. The system was applied to LCO2 tanks among various liquefied gas storage tanks to verify the feasibility. The storage tanks employed in the experiments has capacities of 16,179 l and was 1,920 mm in inner diameter. Furthermore, the density was 1.03 g/l. The measured data were compared with reference data on the remaining gas level versus the $CO_2$ height of the surface, expressed using a conventional water meter, provided by an existing storage tank supplier. The experimental results show that the data is similar to the standard data provided by the tank supplier, and has a high accuracy and reliability within an error range of 0.03%.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.731-736
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• 2005

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.

• 한국농공학회지
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• 제39권2호
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• pp.134-142
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• 1997

This study was performed to evaluate the drain runoff characteristics from one paddy field, and to provide the basic data required for the determination of flood discharge and unit drainage water for drainage improvement and farmland consolidation. For this purpose, under the assumption that drain discharge from paddy field was similar to outflow of reservoir, runoff model based on storage equation was applied to the experimental field, and simulated results were compared to the measured discharge at weir point. To estimate effective storage volume of paddy field with water depth, 4 regression formula were examined such as linear, exponential, power, and combined. From the observed runoff characteristics, it was shown to be 3.3~16.3${\ell}$/sec in weir discharge, 57.2~98% in runoff ratio, and relative error of simulated result was 3.0~39.4%, 8.5 ~56.0 % for peak flow and runoff ratio, respectively. Curve number by SCS method was calculated as mean value of 96.4 using measured rainfall and runoff data, it was considered relatively high because paddy field has generally flooding depth contrary to the upland watershed area.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.535-544
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• 2021

농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.805-814
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• 2012

대부분의 수문자료는 지상관측을 통해 얻어진다. 그러나 어떤 지역은 접근이 어렵거나 장기적인 관측에 어려움이 있기 때문에 지상관측을 대체하거나 보완할 새로운 방법이 요구된다. 시 공간적 한계를 극복할 수 있는 대안으로 미항공우주국 NASA에서 2002년 지구 중력장을 측정하는 GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성 자료가 존재한다. 본 연구에서는 GRACE Level-2 중력자료를 이용하여 공간평활화 반경별(0 km, 300 km, 500 km)로 한반도의 수자원변화량(GRACE-based TWSC)을 산정하였다. 산정된 결과의 타당성을 검증하기 위해, 지상 수문 관측자료를 이용한 수자원 변화량(land-based TWSC)과의 비교를 시도하였다. Land-based TWSC는 WAMIS의 강우량, 증발 산량 및 GLDAS의 유출량 자료를 이용해 계산하였다. GRACE-based TWSC와 land-based TWSC의 RMSE 검정 결과, 공간평활화 반경 500 km의 위성자료가 한반도에 가장 적합한 것으로 나타났다. 한반도의 월별 평균 TWSC는 0.986 cm/month로 나타났고, 이러한 큰 변화폭 때문에 안정적수자원 확보를 위한 대처 방안의 마련이 필요한 것으로 평가된다.