• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.123-123
• /
• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.150-150
• /
• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.279-279
• /
• 2017

토양유실로 인해 발생된 토사는 강우 유출수와 함께 하류로 흘러들어 하천 및 호소의 탁수문제를 야기시킨다. 토양유실에 관한 현황을 파악하기 위해서는 유역 내 토지이용현황과 피복되어 있는 작물 등의 현황조사와 더불어 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행할 필요가 있다. 하지만 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행하기에는 많은 시간과 인력이 필요하므로 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 국내외 많은 연구자들에 의해 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 가장 많이 사용되고 있는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 식생피복인자는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 국내에서 사용하는 USLE 모형의 구성인자인 식생피복인자의 한계점을 인식하고 이를 유역별 월단위 인자값으로 산정하는 방법을 제시하기 위해 국내의 4대상 유역 중 대청호 유역, 소양호 유역, 주암호 유역, 임하호 유역을 선정하여 각 유역의 기후 및 지역특성을 고려한 식생피복인자를 제안하였다. 월단위 식생피복인자를 제안하기 위해 SWAT모형을 사용하여 일단위 식생피복인자를 출력하도록 모형을 구성하였으며, 구축된 인자의 지역적 한계를 보완하기 위해 4대강 유역에 대한 작물 재배일정을 조사하여 모형에 반영하여 모의하였다. 모의 결과 산정된 월단위 식생피복 인자는 모든 작물에 대해 작물이 파종되는 시점에서 수확되기까지 점차 감소하는 경향을 보였으며, 작물에 따라서 그리고 동일한 작물일지라도 유역에 따라 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 월단위 식생피복인자는 토양유실에 직접적인 영향을 주는 지표피복변화를 고려한 식생피복인자로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of Engineering Education Research
• /
• v.13 no.6
• /
• pp.111-121
• /
• 2010

The purpose of this study is to develop customized technological leadership camp programs in order that engineering students can be techno-leaders in the future. The camp programs were developed by systemic instructional design methodology. A framework of technological leadership was developed through literature reviews and cases analysis, and key competencies on technological leadership were drawn through needs analysis using importance-performance analysis. The participants for needs analysis were 202 engineering students in A university and 22 managers and directors in the companies cooperated with A university. Camp programs focused on key competencies on technological leadership were developed: basic course and advanced course. The programs modified through twice experts committee.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.351-351
• /
• 2017

2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.226-226
• /
• 2023

하천유량, 댐유입량 등을 예측하기 위해 다양한 Long Short-Term Memory (LSTM) 방법들이 활발하게 적용 및 개발되고 있다. 최근 연구들은 s2s (sequence-to-sequence), Attention 기법 등을 통해 LSTM의 성능을 개선할 수 있음을 제시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 LSTM-s2s와 LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델을 구축하고, 시간 단위 자료를 사용하여 유입량 예측을 수행하여, 이의 실제 댐 운영에 모델들의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 소양강댐 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 데이터를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 최적 시퀀스 길이를 결정하기 위해 R², RRMSE, CC, NSE, 그리고 PBIAS을 사용하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 전반적으로 성능이 우수했으며, attention 첨가 모델이 첨두값 예측에서도 높은 정확도를 보였다. 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량 패턴 모의에는 한계가 있었다. 시간 단위 예측의 한계에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 추가한 모델은 향후 댐유입량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.453-461
• /
• 2000

Aquatic humic substance (AHS) was extracted from Soyang lake water using XAD-8 resin. and its concentration distribution in the lake from May to October. 1997 was determined. Ozonation characteristics of the AHS were studied as factors of pH, carbonate ion concentration. and the biodegradability and structural changes of the AHS were also investigated after ozonaticn. DOC distribution in Soyang Lake water was 1~3 mg/L. and the concentrations of AHS ranged between 0.2~0.8 mg/L. which was corresponding to 20~30% of DOC. AHS was composed of around 20% of HA and 80% of FA. The optimum pH value for AHS ozonation was in range of pH 7~9. When carbonate ions were added for AHS ozonation as a ladical scavenger. it was found that DOC removals were decreased. and the absorbance decreases were increased slightly. Biodegradability of the ozonized AHS was 50% higher than that of unozonated AHS. $^{13}C-NMR$ analysis showed that the aromatic compounds of AHS, after ozonation, were decreased from 49% to 17%. and the aliphatic and carboxylic compounds were increased from 34% to 51% and from 17% to 32%. respectively.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.1-16
• /
• 1995

This study is conducted to eveluate the potential of a GIS to assist an application problem. GIS has been applied to rainfall-runoff modeling over Soyang area. Various rainfall-runoff models have been developed over the years. A distributed rainfall-runoff model is selected because it considers the topographic characteristics over the basin. GIS can handle the spatial data to enhance the modeling. GRASS-a public domain GIS S/W-is used for GIS tools. Digital database is generated, including soil map, vegetation map, digital elevation model, basin and subbasin map, and water stream. The inpu data for the model has been generated and manupulated using GIS. The database, model and GIS are integrated for on-line operation. The inflow hydrographs are tested for the flood of Sept., 1990. This shows the promising results even without the calibration.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.149-157
• /
• 2019

The fourth industrial revolution era calls for the ability to solve problems creatively based on basic literacy for technology. These capabilities can be enhanced through the maker education linked to SW education STEM convergence education. Meanwhile, one of the tasks that must be set prior to the maker education is to take an educational approach rather than a tech-centric approach and consider ways to stimulate interest and motivation of the participants. For this purpose, this study developed and applied an engineering-oriented Reading & Maker education program to prospective teachers so that they could participate in active making activities on their own with interest and sympathy rather than simply guiding maker activities. As a result of the study, the results of the maker education recognition survey after the application of the program showed a statistically significant improvement(p<.000).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.399-399
• /
• 2023

한강상류 비점오염원관리지역은 장기간 나지로 방치되고 있는 고랭지밭이 집중 분포하고 있어, 강우시 다량의 흙탕물 발생으로 인해 하천 환경오염 및 상·하류 지역사회간 갈등 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 강우시 흙탕물로 인해 하류지역 주민들은 심각한 피해를 호소하므로 상·하류 지역간 갈등을 해소하기 위해서라도 상류지역에서 발생한 흙탕물이 어디까지 도달하는지에 대한 과학적 평가가 요구된다. 하지만, 상류부터 하류 사이에는 많은 유입 지류하천이 존재하고 있어, 실측을 통해 흙탕물의 거동을 파악하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하고 유사거동을 파악하기 위해서는 강우시 실측 모니터링과 수질 모델링을 통한 흙탕물 거동 특성 평가가 필요하다. 현재, 자운지구에서 발생한 흙탕물은 내린천을 거쳐 소양호까지 영향을 미치고 있으나, 실제 상류유역에서 발생한 흙탕물이 하류 유역에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 흙탕물의 거동특성을 파악한 연구는 전무하다. 이에 본 연구에서는 자운지구를 포함한 내린천유역을 대상으로 강우시 실측 모니터링을 수행하고 수질 모델링을 통해 흙탕물의 거동특성을 평가하였다. 강우시 실측 모니터링 자료와 SWAT 모형을 활용하여 흙탕물 거동특성을 분석한 결과, 상류유역에 해당하는 자운지구에서 발생한 유사가 하류지역인 내린천까지 이동하고 있는 것으로 모의가 되었으며, 내린천의 유사 이동량은 448,986 ton으로 이중 자운지구에서 발생한 유사량은 9.7%의 기여도를 가지는 것으로 분석되었다.