• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1192-1196
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• 2008

본 연구는 설마천 시험유역의 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 수집하여 정확한 물순환 과정을 규명하는데 있다. 2007년에도 지속적인 수문조사로 자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료를 이용하여 산지 소유역의 강우-유출 특성 분석을 수행하였다. 시험유역에서 생성된 자료는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량 측정성과, 부유사량, 수질 자료, 1개 기상관측소의 기상자료 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 조사자료와 가공자료는 10분, 1시간, 1일 자료로 구성하여 데이터베이스화하여 일반 사용자가 손쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 실시간 전송장비와 설마천 시험유역 홈페이지로 구성된 자료제공시스템을 통해 실시간으로 자료를 제공하고 있으며, 확정된 자료는 신청을 통해 일반에게 제공하고 있다. 조사된 강우-유출 자료를 이용하여 강우 시.공간 분포 특성, 유출률 분석 등 기본적인 강우 및 유출 특성을 분석하였다. 또한, 유량측정성과의 불확실도를 분석하여 측정한 유량자료의 정확도를 검토하였으며, 유량자료의 정확도를 개선하기 위하여 유량정보시스템을 구축하였다. 설마천 시험유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 시험유역의 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용될 수 있도록 안정적인 자료확보와 수문조사 기술개발을 위한 기반 구축이 지속적으로 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1556-1560
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• 2006

유역 전체의 토양침식량에 대한 토사유출량의 비로 정의되는 토사유출률은 유역의 크기가 커지면 토사가 유출되는 과정에서 퇴적되거나, 저류될 수 있는 지형적인 요인이 많아지게 되어 상대적으로 감소한다. 우리나라 산불지역의 유역에 대량의 토사유출을 제어하기 위해 설치된 여러개의 사방댐을 활용하여 강우사상별 댐 저류지에 퇴적되는 토사량 측정하였다. 실측된 토사유출량과 산지사면을 대상으로 개발된 토양침식 모형인 SEMMA에 의해 예측된 토양침식량과를 비교하여 유역크기에 따른 토사유출률의 관계를 분석하였다. SEMMA는 강우에 의한 토양입자의 분리현상과 지표유출에 의한 세류와 세류간 침식에 의해 발생하는 토양침식량을 산정하지만, 구곡이나, 유역의 수로에서의 침식은 고려하지 않는다. 보편적으로 토사유출률은 1.0을 넘지 않으나, 본 연구에서는 토사유출률이 대부분 1.0을 넘는 결과를 보여 산불 지역의 유역에서는 수로발달과 수로확장에 의한 침식이 심각했다. 토사유출률이 산지 유역이 커짐에 따라 감소하는 경향은 세계의 다른 유역에서의 조사된 결과와 비슷한 결과를 보였으나, 수치적인 차이가 큼을 알 수 있었다. 또한 토사유출률은 강우사상의 크기에도 상관성이 있음이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.256-256
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• 2023

집중호우는 전 세계적으로 큰 기후변화 문제 중 하나다. 극심한 집중호우의 빈도수는 지구 온난화로 인해 지난 세기 중반 이후부터 점차 증가하고 있으며 그로인한 인적 및 물적인 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 손상을 방지하기 위해서는 적절한 설계 홍수량을 계산하는 것이 중요하다. 최근에는 미계측지역의 유출량 추정 시 분포형 강우-유출 모델을 이용한다. 분포형 모델의 가장 큰 장점은 소유역의 분할 과정을 거칠 필요 없이 유역에서 무작위 점의 유출을 시뮬레이션 할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 2000년 11월 니스에 발생했던 강우를 기반으로 Var 유역의 소유역이자 미계측 지역인 프랑스 니스의 Ubac Vallone의 유출량 및 유출계수를 지형 데이터 등의 물리적 인자와 분포형 강우-유출모델인 MIKE SHE를 이용하여 추정하였다. 또한, 입력되는 인자의 상대적 중요성을 파악하기 위해 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 각 인자에 대한 상대민감도 분석을 바탕으로, 유출량에 상대적으로 큰 영향을 미치는 인자를 제안하였다. 연구 결과, 50년, 100년 및 162년 빈도별 확률강우량에 따른 유출량을 추정하였으며, 162년의경우 총 유출량은 124,384.8m³, 최대 유출량 1.512m³/s, 유출계수 0.53으로 나타났다. 총 유출량과 첨두유량에 대한 상대 민감감도 분석 결과, 수리전도도가 1.5로 첨두유량과의 민감도가 높게 나타났으며, 대수층의 수평방향 수리전도도는 0.48로 총 유출량과의 민감도가 높게 나타났다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1905-1909
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• 2007

최근 도시발달과 인구증가로 인하여 수자원의 중요성이 더욱 커지고 있으며 이를 효율적으로 이용하고자하는 노력은 계속되고 있다. 또한 전 세계가 가뭄과 홍수 등 물과 관련된 재해를 예방하기 위하여 지속적인 수자원계획관리가 이루어지고 있으며, 특히 댐은 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 용수공급을 위하여 건설된 것으로서 유역의 수문특성에 따른 변동성이 고려되어야 한다. 따라서 댐의 최적운영을 위해서는 정확한 강우 예측과 이에 따른 유입량 예측이 선행되어야 하며, 유입량 예측을 위한 강우-유출과정을 모형화 하여야 한다. 그러나 모형화에 따르는 복잡한 과정과 수문자료의 비선형성과 비정규성으로 인하여 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임하댐 유역에 신경망 이론을 강우-유출모형에 수학적으로 모형화 하였으며, 이를 통하여 효율적인 댐 운영을 위한 유입량 예측기법에 관한 기초연구를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1154-1158
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• 2010

최근 전 세계적으로 GIS (Geographic Information Science) 및 RS (Remote Sensing) 데이터 등 디지털정보의 구축이 급속도로 진행되고 있고, 이들의 발달로 유역에 대한 정확하고 상세한 각종 수문매개변수 수집이 가능하여 유역을 부분유역으로 분할한 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형 수문모형의 활용도가 높아지고 있다. 유역의 수문특성 및 지형특성을 동일한 매개변수로 적용하기 때문에 유역의 공간적인 수문 및 지형특성을 표현하기 어려운 집중형 모형과 달리 강우-유출해석에 있어서 분포형 모형은 실제 복잡한 유역에서의 유출과정 또는 물질의 수문순환과정을 잘 이해할 수 있고, 어떤 유역의 토지이용형태의 변화가 초래하는 영향과 효과를 사전에 예측할 수 있으며, 신뢰성 있는 과거의 수문자료가 없거나 부족한 유역에서의 유출 계산이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 Fortran 90을 개발언어로 사용하여 GIS Data와 위성영상을 활용해 유출량을 모의하는 분포형 물수지 유출 모형을 개발하여 금강 상류유역인 용담댐 유역($930km^2$)을 대항으로 2000~2008년의 일 유출량을 모의하였다. 모형은 크게 3개의 모듈(유출량, 증발산량, 토양수분) 형태로 구성되었으며, 유출량은 강우 전 토양의 저류능을 추적하여 산정하였다. 모형의 결과는 셀별 값을 가지는 분포형으로 출력되며, 유역의 평균 수문자료가 Text file로 출력된다. 민감도 분석을 통하여 최적의 유출 관련 매개 변수를 선정하고 하류의 댐 유입량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2001-2004) 및 검증(2005-2008)을 실시하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우량을 매우 잘 반영하였으며, 같은 강우조건하에서 토양의 배수조건에 따라 유출이 확연히 다르게 표현되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.338-338
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• 2020

강우-유출 모형에 의한 유출해석은 하천의 기후변화 및 재난대응, 수자원확보, 유역개발 등의 정책수립을 위한 가장 기본적인 과정이다. 이를 위해 다양한 물리적 강우-유출모형이 개발되었으며 많은 연구들에 의해 유용성이 증명되었다. 그러나 메콩강 유역과 같이 물리적 데이터의 양적, 질적 신뢰도가 부족한 지역을 대상으로 하는 경우 모형의 기본적인 불확실성 외에 다양한 기초자료 및 매개변수의 결정 또는 추정에 의한 추가적인 불확실성이 포함된다. 본 연구에서는 물리적 강우-유출모형에 대한 대안으로 데이터 기반의 black-box 모형인 LSTM 모형을 이용하여 메콩강 본류 Kratie지점을 대상으로 강우-유출해석시스템을 구축하였다. 이후 기후변화시나리오를 적용하여 미래유출변화를 모의를 수행하였다. 도출된 결과는 물리적 강우-유출모형인 SWAT 모형의 유출해석결과의 비교를 수행하고 이를 통해 LSTM 모형의 적용성을 판단하였다. 관측유량 및 기온자료를 제외한 모형에서 요구되는 기초자료는 범용 입력자료를 이용하고 미래기간의 예측을 위해 편의보정 된 RCP 4.5 및 8.5 기후변화시나리오가 적용되었다. 두 모형의 Kratie 지점에 대한 미래 유출예측결과는 경향성 분석결과 두 모형 모두 시나리오 별 통계적으로 유의한 수준의 경향은 도출되지 않았으나 RCP 4.5 시나리오에 대비 RCP 8.5 시나리오에서 연평균 유량의 변동성이 크게 나타나는 것으로 분석되는 등 결과의 유사성을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해 LSTM 모형에 의한 유출예측결과가 단순 시계열 변화에 따른 유출변화 모의에 있어서 SWAT의 결과에 비해 높은 재현성을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구와 같이 유출량의 시 계열 변화만을 필요로 하는 경우 적은 데이터만으로 비교적 정확한 결과를 도출하는 LSTM 모형은 매우 효과적으로 사용될 수 있다고 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.41-54
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• 2015

시간-면적 기법을 이용해 유역의 수문과정을 묘사하는 분산형 (distributed) 연속 (continuous) 강우유출모형인 HYSTAR의 거동특성과 주요 매개변수에 대한 민감도를 분석하였다. 유역의 수문조건에 따른 모형거동의 변화를 분석하기 위해 연속되는 4개의 개별 강우사상에 대한 민감도를 조사하고 비교하였다. 또한, 매개변수의 상호작용이 민감도 분석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 두 가지 서로 다른 기법 (one-factor-at-a-time 과 all-factor-at-a-time 방법)을 이용하여 산정된 민감도를 비교하였다. 분석결과, 모형의 직접유출량, 첨두유량 및 도달시간 모의결과는 유출곡선번호 (curve number)에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났으며, 토양의 깊이, van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수에 큰 영향을 받았다. 한편, 모의된 기저유출량은 토양의 깊이를 비롯하여 van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수 (crop coefficient), 이방성계수 (anisotropic coefficient), 유출곡선번호의 변화에 민감하였다. 매개변수에 대한 민감도는 분석에 이용된 강우사상에 따라 다르게 나타났으며, 유역의 토양수분조건에 따라 다르게 거동하는 모형의 중요한 특성을 잘 반영하였다. 두 가지 서로 다른 기법을 이용한 민감도 분석결과는 모의된 직접유출량 및 기저유출량의 변화가 매개변수의 상호작용에 의해 제한될 수 있음을 보여 주었다. 본 연구는 HYSTAR 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석을 통해서 해당 모형의 거동을 정량적으로 보여주었고, 이를 통해 모형의 건전성 (soundness)을 입증할 수 있는 하나의 근거를 제시하였다. 본 연구결과는 향후 HYSTAR 모형을 이용한 수문분석 시 보정을 위한 매개변수 선정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구결과에서 나타난 민감도의 수문조건 (또는 선정된 강우사상)에 대한 의존성은 연속유출 모형의 민감도 분석을 위한 강우 사상 선정 및 민감도 분석결과의 해석에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.36-36
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• 2022

2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.699-703
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• 2008

현재 홍수유출량을 산정하기 위해서 실무에선 각 하천마다 유출량에 대한 자료들이 부족한 실정으로 Clark 및 Snyder 등의 여러 가지 합성단위도법을 이용하여 홍수유출량을 추정하고 있는 실정이다. 이와 같이 합성단위도법을 이용하여 유출량 추정시 가장 중요시 되는 도달시간 및 저류상수 등의 매개변수를 산정하기 위하여 수자원분야에서도 GIS의 기법을 도입하여 대상유역의 수문학적 지형인자들을 추출하는 방법을 채택하고 있다. 이는 과거의 방법에 비하여 손쉽고 정확하며 신뢰성 있는 자료들을 제공하고 있지만 하천망 생성 및 유역분할 등을 생성하는 과정에서 각 적용시킨 모형마다 약간의 차이를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 각 방법들에 의해 추출되어지고 있는 지형인자들을 보다 정확하고 신뢰성 있는 수문학적 지형인자를 추출하고 이를 강우-유출모형에 적용시켜 자연하천유역의 홍수유출량을 추정하기 위하여 적절한 지형인자 추출 방법을 제시하고자 한다. 강우-유출 모의시 중요시되는 매개변수 산정을 위해 수자원종합관리시스템을 구현하기 위해 국내기술로 개발된 HyGIS 모형과 기존의 지형인자 추출 방법 중에 하나인 Arcview GIS 모형을 적용하여 분할된 소유역 및 격자크기별로 지형인자들을 추출하여 두 모형의 차이를 비교 분석하였으며 이를 토대로 매개변수 및 홍수유출량 추정에 미치는 영향을 분석 하였다. 추정된 유출량을 검증하기 위하여 실측된 유량자료로 개발된 수위-유량관계곡선식을 이용한 홍수량과 비교 검토하였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.102-103
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• 2003

지형은 지표물질의 변위 혹은 변형, 물질의 화학적 구조가 변함에 따라 변화한다(좌등구 외, 1990 ). 이러한 지형 프로세스(geomorphological processes)는 물순환계와 밀접한 관계가 있으며, 지표공간을 이루는 대부분의 지형은 지상에 공급된 강우의 유출과정에서 형성된 것이라고 해도 과언이 아니다. 특히 곡저 또는 곡두는 유수의 배출통로인 동시에 유출특성에 기인한 각 종 지형프로세스에 의해서 형성되므로(은전 외, 1996). 사면에서 일어나는 지형 프로세스를 이해하기 위해서는 사면에서의 물의 유출과정에 대한 명확한 규명이 전제가 되어야 한다. (중략)