• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.368-368
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• 2016

점착성 유사는 응집현상을 통해 크기와 밀도를 바꾸고 이에 따라 부유 및 이동에 큰 영향을 미치는 침강속도가 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 거동을 이해하기 위해서는 응집현상에 대한 고려가 필수적으로 이루어져야 한다. 현재까지 이루어진 응집현상 모형은 크게 Population balance equation type 모형(PBE)과 Floc growth type 모형(FGM)으로 나뉜다. PBE 모형은 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점이 있는 반면에 닫힌 계에서 질량보존을 만족시키지 못하는 단점을 가진다. FGM 모형은 간단한 식을 통해 질량보존을 만족시키고 수치적으로 효율적인 모의를 할 수 있는 반면 입도분포를 모의할 수 없는 단점을 가진다. 이러한 장단점으로 인해 PBE 모형은 유사이동모형과 결합되어 이용된 사례가 없으며 FGM 모형은 유사이동모형과 결합되어 평균적인 점착성 유사의 거동만을 모의하는 연구에 이용되었다. 본 연구에서는 Stochastic floc growth type 모형(SFGM)의 개발에 따라 이해할 수 있는 점착성 유사이동의 특성과 이를 유사이동 모형과 결합시키는 방향에 대해 검토한다. 현재까지 진행된 연구 결과를 분석하면 SFGM은 질량보존을 만족시키면서도 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점을 가지는 것으로 판단된다. 특히 난수발생의 단계에서 적절한 확률분포형을 선정하고 확률매개변수의 보정이 이루어지는 경우에는 높은 정확도를 가지는 입도분포 모의가 가능하다. 가는 모래를 대상으로 하는 비점착성 유사의 경우에는 추계학적인 유사이동 모형의 개발이 활발히 이루어져 왔다. 개발된 모형은 실제 측정값에 적용되어 다양한 학술적 가능성을 보여왔다. 따라서 SFGM의 개발이 점착성 유사의 이동모형과 결합되는 경우에는 점착성 유사가 지배적인 다양한 환경에서의 거동 특성을 이해할 때 매우 유용할 것으로 판단된다. 응집모형은 난류의 강도에 지배적인 영향을 받으며 유사의 입경 및 밀도 변화를 계산한다는 점을 고려할 때 유사이동 모형 역시 난류 강도에 대한 정보를 계산할 수 있는 지배방정식을 필요로 한다. 향후 개발될 추계학적 점착성 유사의 이동모형은 난류에 대한 정보, SFGM의 결합 등을 필요조건으로 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2020

하천에서 하상과의 접촉 없이 부유 상태로 이동하는 유사는 부유사로 정의된다. 부유사의 이동은 유사 입자의 침강 속도와 난류의 섭동 성분에 따라 결정된다. 실제 하천에서 부유사는 단일 크기가 아닌 여러 크기의 유사 입자가 혼재된 상태로 존재하는데, 유사의 이동을 보다 정확히 이해하기 위해서는 침강 속도를 결정하는 유사 입자 크기의 분포에 대한 이해가 요구된다. 진흙과 같은 점착성 유사의 경우에는 모래와 같은 비점착성 유사와는 달리 입도 분포를 구성하는 유사 입자의 크기가 끊임없이 변화한다. 이러한 유사의 특성 변화는 유사 알갱이 표면의 전자기적 점착력으로 인한 응집 현상(Flocculation Process)에서 기인한다. 응집 현상으로 인해 점착성 유사는 물과 유사 입자의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하며, 플럭의 특성은 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 이동을 이해하기 위해서는 흐름 특성 및 입도 분포뿐만 아니라 플럭의 응집 현상에 관한 이해가 함께 이루어져야함을 알 수 있다. 본 연구에서는 플럭의 응집 현상으로 인한 크기 변화와 입도 분포를 이해하기 위한 모형 개발의 방법론을 제시하고자 한다. 입도 분포 모형의 개발을 위해 추계학적 접근법이 이용되며, 추계학적 접근법을 이용하여 수치 실험을 수행하기 위해 몬테-카를로 방법이 적용되었다. 입도 분포 모형과 유사 이동 모형의 결합을 통해 흐름 내 부유 상태로 이동하는 점착성 유사 입도 분포에 관한 수치 모형 개발이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.342-342
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• 2019

수자원 분야에서 장기적인 수문현상을 모의하기 위해 장기유출모형이 적용되어 오고 있다. 이러한 수문모형의 가장 주요한 기상입력자료는 강수량이며, 일단위의 시간스케일을 요구하는 것이 대부분이다. 또한, 장기적인 기후 시나리오 기반의 강수자료 생성을 위해 추계학적 기상모형이 널리 이용되고 있으며, 유역단위의 수문모형 적용을 위해 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려한 기상모의모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이다. 이러한 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려하여 발생된 강우자료는 합리적인 유출해석을 위한 유역수문모형에서의 주요한 고려사항이다. 따라서, 본 연구에서는 공간적인 강우의 분포특성을 고려하기 위해 Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형 내에 개발된 Spatial Rainfall Generator(SRGEN)를 중심으로, 충주댐 상류유역을 대상으로 국내 적용성 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.125-125
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• 2012

최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

• Water for future
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• 제22권3호
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• pp.331-339
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• 1989

The monthly flows with periodicity and trend were forecasted by multiplicative ARIMA model and then the applicability of the model was tested based on 23 years of the historical monthly flow data at Jindong river stage gauging station in the Nakdong River Basin. The parameter estimation was made with 21 years of data and the remaining two years of monthly data were used to compare the forecasted flows by ARIMA (2,0,0)$\times$$(0,1,1)_{12}$ with the observed. The results of forecast showed a good agreement with the observed, implying the applicability of multiplicative ARIMA model for forecasting monthly river flows at the Jindong site.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.719-723
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• 2004

본 연구에서는 일 최고, 최소치 유출량 계열을 확충하기 위해 ARIMA(p,d,q) 모형을 이용하였으며, 분석 자료의 경향성 유무를 파악하기 위해 Mann-Kendal 비모수적 검정을 실시하였다. 분석 결과, 최고 최소 유출량 자료 모두 경향성이 없는 것으로 분석되었다. ARIMA(p,d,q) 모형의 최적 차수를 결정하기 위해 ACF, PACF, AIC, 그리고 SBC(Schwarz Bayesian Criterion) 검사를 실시하였으며 이를 통해 최적의 ARMA 모형을 결정하였다. 일 최대치 자료의 경우 추계학적 경향 보다는 무작위적 특성을 보였으며, 일 최소치 자료계열 경우, ARMA(1,0) 모형이 최적 모형으로 선정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제30권2호
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• pp.155-163
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• 1997

In this study, drought analysis of annual flows of Jindong, Hyunpoong, and Waekwan stations located at Nakdong River Basins was performed based on multivariate stochastic models. The stochastic models used were multivariate autoregressive model (MAR) and multivariate contemporaneous (MCAR) model. MCAR(1) and MAR(1) models were selected to be a appropriate models for these stations based on skewness test of normality, test of uncorrelated residuals, and correlograms of the residual series of each model. The statistics generated by MCAR(1) model and MAR(1) model resembled very closely those computed from historical series. The drought characteristics such as run len호, run sum, and run intensity were fairly well reproduced for the various lengths of generated annual flows based on the MCAR(1) and MAR(1) models. Thus, these drought characteristics may give the important informations in planning mid or long term water supplying systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2018

점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.

• Water for future
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• 제40권3호
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• pp.41-51
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• 2007