• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.1 s.174
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• pp.73-88
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• 2007

The goal of this research is to develop and apply the generalized regression neural networks model(GRNNM) embedding genetic algorithm(GA) for the estimation and calculation of the pan evaporation(PE), which is missed or ungaged and of the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$), which is not measured in South Korea. Since the observed data of the alfalfa 37. using Iysimeter have not been measured for a long time in South Korea, the Penman-Monteith(PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. In this research, we develop the COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model for the calculation of the optimal PE and the alfalfa $ET_r$. The suggested COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model is evaluated through training, testing, and reproduction processes. The COMBINE-GRNNM-GA(Type-1) model can evaluate the suggested climatic variables and also construct the reliable data for the PE and the alfalfa $ET_r$. We think that the constructive data could be used as the reference data for irrigation and drainage networks system in South Korea.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.1
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• pp.15-24
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• 2015

$CH_4$ is a trace gas and one of the key greenhouse gases, which requires continuous and systematic monitoring. The application of eddy covariance technique for $CH_4$ flux measurement requires a fast-response, laser-based spectroscopy. The eddy covariance measurements have been used to monitor $CO_2$ fluxes and their data processing procedures have been standardized and well documented. However, such processes for $CH_4$ fluxes are still lacking. In this note, we report the first measurement of $CH_4$ flux in a rice paddy by employing the eddy covariance technique with a recently commercialized wavelength modulation spectroscopy. $CH_4$ fluxes were measured for five consecutive days before and after the rice transplanting at the Gimje flux monitoring site in 2012. The commercially available $EddyPro^{TM}$ program was used to process these data, following the KoFlux protocol for data-processing. In this process, we quantified and documented the effects of three key corrections: (1) frequency response correction, (2) air density correction, and (3) spectroscopic correction. The effects of these corrections were different between daytime and nighttime, and their magnitudes were greater with larger $CH_4$ fluxes. Overall, the magnitude of $CH_4$ flux increased on average by 20-25% after the corrections. The National Center for AgroMeteorology (www.ncam.kr) will soon release an updated KoFlux program to public users, which includes the spectroscopic correction and the gap-filling of $CH_4$ flux.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.126-126
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• 2011

우리나라에서 본격적인 수문조사와 하천조사가 실시되기 시작한 것은 1910년대 일제 강점기라고 할 수 있다. 이 시기에는 근대적인 기술에 의해 전국적인 수문관측망이 구축되었고, 외국에서 개발된 각종 계측장비가 설치되었다. 또한 유속계가 도입되어 하천에서 유량측정이 시작된 것도 이 시기이다. 본격적인 하천개수공사도 이 시기에 시작된다. 오랫동안 자연상태로 유지되어 온 하천에 직강화 공사가 대대적으로 실시되고, 홍수피해 방지를 위한 대규모 제방 사업이 시작된 것이다. 이에 따라 일제 강점기에 하천에 관련된 많은 변화가 발생하였고, 지금까지도 그 영향이 지속 되고 있다. 일제 강점기에 이루어진 우리나라 수문조사 및 하천공사의 역사에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 불과 몇 권의 문헌만이 알려져 있고, 이마저도 일본어로 작성되어 있음으로 인해 자료의 분석이나 활용이 이루어지지 못했다. 또한 일제 강점기라는 특수성으로 인해서 이 시기에 이루어진 하천관련 사업은 관심의 대상이 되지 못하였다. 그러나 비록 일제 강점기에 일본인들의 주도로 이루어진 하천사업이지만 우리나라 땅에서 이루어진 우리의 역사라는 점에서 이 시기에 이루어진 하천 관련 사업에 대한 자료의 발굴, 분석 등은 매우 중요하다고 판단된다. 본 연구에서는 일제 강점기에 발간된 수문조사, 홍수피해 조사, 하천조사, 공사연보, 조사연보, 논문 등을 발굴하여 분석하였다. 이 시기에는 조사에 대한 방대한 사업이 이루어져서 조선하천조사서, 수력조사서 등의 문헌이 발간되었다. 또한 1925년, 1934년 등 이 시기에 발생한 대홍수에 대해서 다양한 형태의 조사보고서가 발간되었고, 매년 하천공사나 수문조사 결과를 담은 연보가 발간되었다. 한강, 낙동강, 대동강에 대한 홍수예보를 위한 논문도 이 시기에 작성된 바 있다. 본 연구에서 발굴한 이와 같은 문헌은 모두 100여건에 이른다. 이 시기에 작성된 문헌들은 수문조사나 하천과 관련해서 중요한 정보를 담고 있다. 1911년부터 시작된 수위 및 유량측정에 대한 상세한 방법과 결과, 연도별 수문조사 결과, 하천 직강화 이전의 하천형태, 연도별 하상변화 내역, 대홍수시의 범람상황, 하천별 개수공사 내역, 하천공사와 관련된 각종 통계 등이 사진, 그림, 도표 등의 형태로 작성되어 있어 있다. 본 연구에서는 이와 같은 자료를 분석하여 정리하였다. 본 연구에서 분석한 일제 강점기의 수문조사와 하천에 대한 내용은 향후 하천복원, 수문통계 작성, 하천공사 등에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1378-1382
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• 2005

여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.6
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• pp.503-514
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• 2018

In recent, the hydrological regime of the Mekong river is changing drastically due to climate change and haphazard watershed development including dam construction. Information of hydrologic feature like streamflow of the Mekong river are required for water disaster prevention and sustainable water resources development in the river sharing countries. In this study, runoff simulations at the Kratie station of the lower Mekong river are performed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool), a physics-based hydrologic model, and LSTM (Long Short-Term Memory), a data-driven deep learning algorithm. The SWAT model was set up based on globally-available database (topography: HydroSHED, landuse: GLCF-MODIS, soil: FAO-Soil map, rainfall: APHRODITE, etc) and then simulated daily discharge from 2003 to 2007. The LSTM was built using deep learning open-source library TensorFlow and the deep-layer neural networks of the LSTM were trained based merely on daily water level data of 10 upper stations of the Kratie during two periods: 2000~2002 and 2008~2014. Then, LSTM simulated daily discharge for 2003~2007 as in SWAT model. The simulation results show that Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of each model were calculated at 0.9(SWAT) and 0.99(LSTM), respectively. In order to simply simulate hydrological time series of ungauged large watersheds, data-driven model like the LSTM method is more applicable than the physics-based hydrological model having complexity due to various database pressure because it is able to memorize the preceding time series sequences and reflect them to prediction.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.4
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• pp.75-92
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• 2020

In most cases of the water balance analysis, the return flow ratio for each water supply was uniformly determined and applied, so it has been contained a problem that the volume of available water would be incorrectly calculated. Therefore, sewage and wastewater among the return water were focused in this study and the data-driven model was developed to forecast the outflow from the sewage treatment plant. The forecasting results of LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), and SVR (Support Vector Regression) models, which are mainly used for forecasting the time series data in most fields, were compared with the observed data to determine the optimal model parameters for forecasting outflow. As a result of applying the model, the root mean square error (RMSE) of the GRU model was smaller than those of the LSTM and SVR models, and the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) was higher than those of others. Thus, it was judged that the GRU model could be the optimal model for forecasting the outflow in sewage treatment plants. However, the forecasting outflow tends to be underestimated and overestimated in extreme sections. Therefore, the additional data for extreme events and reducing the minimum time unit of input data were necessary to enhance the accuracy of forecasting. If the water use of the target site was reviewed and the additional parameters that could reflect seasonal effects were considered, more accurate outflow could be forecasted to be ready for climate variability in near future. And it is expected to use as fundamental resources for establishing a reasonable river water management system based on the forecasting results.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.2
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• pp.97-105
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• 2020

Recently, Artificial Neural Network receives attention as a data prediction method. Among these, a Long Shot-term Memory (LSTM) model specialized for time-series data prediction was utilized as a prediction method of hydrological time series data. In this study, the LSTM model was constructed utilizing deep running open source library TensorFlow which provided by Google, to predict inflows of multipurpose dams. We predicted the inflow of the Yongdam Multipurpose Dam which is located in the upper stream of the Geumgang. The hourly flow data of Yongdam Dam from 2006 to 2018 provided by WAMIS was used as the analysis data. Predictive analysis was performed under various of variable condition in order to compare and analyze the prediction accuracy according to four learning parameters of the LSTM model. Root mean square error (RMSE), Mean absolute error (MAE) and Volume error (VE) were calculated and evaluated its accuracy through comparing the predicted and observed inflows. We found that all the models had lower accuracy at high inflow rate and hourly precipitation data (2006~2018) of Yongdam Dam utilized as additional input variables to solve this problem. When the data of rainfall and inflow were utilized together, it was found that the accuracy of the prediction for the high flow rate is improved.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.4
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• pp.639-648
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• 2009

Earth's environment issues are introduced recently and every year the social loss have been occurred by the impact of various disaster. This kind of disaster and weather problems are the increasing reason of electricity transmission network equipment's failures because of exposing by the natural environment. The emergency and abnormal status of electricity equipment make the power outage of manufacturing plant and discomfort of people's lives. So, to protect the electricity equipment from the natural disasters and to supply the power to customer as stable, the supporting systems are required. In this paper, the research results are described the development process and the outcomes of the real-time natural disaster failure analysis information system including the describing about the impact of disaster and weather change, making the natural weather information, and linking the realtime monitoring system. As of development process, according to application development methodology, techniques are enumerated including the real time interface with related systems, the analysing the geographic information on the digital map using GIS application technology to extract the malfunction equipment potentially and to manage the equipments efficiently. Through this system makes remarkable performance it minimize the failures of the equipments, the increasing the efficiency of the equipment operation, the support of scientific information related on the mid-term enhancement plan, the savings on equipment investment, the quality upgrading of electricity supply, and the various supports in the field.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.782-782
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• 2012

지금까지 우리나라에서는 도시하수, 공장폐수 등의 점오염원에 국한하여 중점적으로 수질관리를 실행하여 부분적으로 효과를 얻을 수 있었으나, 하천과 호소의 수질은 크게 향상되지 않고 있다. 이는 급속한 도시화와 산업발달로 토지개발이 가속화되고 대지, 도로, 주차장 등 불투수층 면적이 늘어남에 따라 비점오염원에 의한 하천, 호소의 수질영향도가 커지고 있기 때문이다. 인구증가로 인해 물 사용량 뿐만 아니라 이에 따라 배출되는 오염원의 종류 및 오염부하량 역시 함께 증가하고 있다. 장래의 수질관리 성공여부는 비점오염원의 효율적인 관리여부가 큰 변수로 작용할 것으로 본다. 따라서 공공수역의 수질관리를 위해서는 토지이용과 지역특성을 고려한 비점오염원 부하량의 합리적인 조사, 오염 부하량 절감을 위한 관리기술의 개발, 비점오염원 관리정책의 개발 및 수질모형을 이용한 정확한 수질예측 등이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공간정보를 바탕으로 한 낙동강 유역에서의 비점오염원 정량화 분석을 수행하고자 한다. 우선 대상유역으로 낙본 G유역을 선정하여 이에 대한 조사를 통해 점오염원의 실측자료를 구축하고 이를 HSPF의 입력하여 모의를 수행하여 대상유역에 대한 실측치를 이용해 모형의 보정과 검증을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출된 결과는 대상유역의 총 오염량을 의미한다. 따라서 위의 과정에서 도출된 매개변수를 이용하고, 점오염원을 제거한 뒤 모의를 재수행하여 나온 결과가 대상유역의 비점오염원의 양이라 판단하였다. 모의 결과 대상유역인 낙본 G유역에서 약 39% 정도의 비점오염원 비율을 보였다. 그러나 수질 및 유량 관측치를 지금까지는 국립환경과학원 낙동강물환경연구소 유량측정데이타를 사용하고 있는데 이 자료는 8일 이상 간헐적으로 측정이 수행되고 있다. 따라서 검 보정 대상이 되는 실측치의 자료의 부족과 부정확한 유역이 있음이 한계점으로 작용한다. 그러므로 추후의 신경망 모형이나 기타 실측치 보간에 있어서의 신뢰도를 높이는 기법 개발이나 측정제도의 보편적인 기술의 증대도 앞으로의 모델링에 있어서 중요할 것으로 판단된다. 또한 유역수질모형의 모델링 과정에서 좀 더 신뢰도 높은 측정자료와 그 측정자료를 활용하여 PEST 보정기법을 적용한다면 더욱 정확한 예측이 이루어질 수 있을 것이며, 본 연구에서의 평가방법을 바탕으로 유역수질모델링이 이루어진다면 보다 더 정확성 높은 비점오염원 정량화와 수질 예측이 수행될 수 있을 것이며 더 나아가 오염총량제의 수행에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.103-103
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• 2017

생태학 분야에서는 생물의 분포, 변동, 서식환경요인의 변화, 등의 여러 종류의 데이터들이 수집되고 있는데 데이터의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용형태도 다양하게 나타나고 있다. 근래에 들어 각 종 측정기기들이 개발되면서 생태조사 분야에서도 데이터의 양이 급증하는 시점에 있다. 수생태계 분야에서도 전통적인 생물상조사의 데이터는 크게 증가하지 않고 있지만 자동측정센서가 개발된 항목의 경우에는 데이터가 급증하는 단계에 있다. 수생태계에서 흔히 조사되는 플랑크톤의 군집구조 자료를 보면 하나의 조사대상 시료에서 출현하는 종의 수가 50 종정도에 이르며 각 개체의 종을 육안으로 확인하고 있으므로 종조성조사는 아직 자동화가 어렵다. 그러므로 플랑크톤 자료의 특성은 조사의 시료수(case)는 적고 측정항목(변수 variable)이 많은 특성을 가진다. 반면에 센서가 개발된 수질과 관련된 항목들은 자동측정설비가 확대되고 있어 변수는 적지만 장기간의 time series 들이 수집되고 있다. 녹조현상이 관심을 끌면서 여러 곳에 식물플랑크톤의 양을 측정하는 chlorophyll 센서가 설치되고 있는 것이 대표적인 사례이다. 그 외에 정량화되지 못하는 정성적 자료들도 수집되고 있으며 자료수집방법의 표준화도 미흡한 예가 많이 있고, 자료의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용을 어렵게 한다. 환경부는 전국의 주요 하천 지점에서 정기적으로 수질을 측정하여 공개하고 있으며, 일부 지점에는 자동수질측정시설을 설치하여 측정의 빈도를 높이고 있다. 하천이나 호수에서 센서를 이용한 고빈도 모니터링은 그 동안 인지하지 못하였던 단기적 생태계 변화에 대해 새로운 정보를 제공하여 연구의 장르를 넓혀 가고 있다. 도시하천에서 산소를 측정한 사례를 보면 강우 시에 일시적으로 산소가 고갈되는 현상이 관찰되며, 부영양한 호수와 하천에서는 주야간 산소의 급격한 변동이 생태계 스트레스 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 식물플랑크톤 센서의 연구에 의해 단기적인 변동이 크게 나타나고 있음이 새로이 밝혀지기도 하였다. 데이터의 수집과 활용도를 높이려는 노력도 이루어지고 있다. 과거에는 개인단위로 이루어지던 연구가 이제는 데이터를 수집하고 공유하는 플랫폼이 만들어 지면서 공동연구가 확대되고 있고, 국제적으로 지역을 초월하는 공동연구도 가능하게 되었다. 국제호수관측망학회(Global Lake Ecological Observatory Network, GLEON)이 그 사례이며 세계 여러 나라의 학자들이 참여하여 국제적으로 데이터를 공유하고 공동연구를 촉진하는 역할을 하고 있다. 생태계데이터의 증가는 생태학자들의 연구역량을 초과하는 데이터의 관리와 활용의 능력을 요구할 것이며 환경 생태 IT 분야의 융합연구의 필요성이 크게 대두되고 있다. 그간 데이터베이스의 구축에는 일부 성과가 있었으나 아직 수집된 데이터의 활용도를 높이고 타분야와의 협력연구 시너지를 확대하려는 노력은 부족하다. 이제는 데이터의 수집과 저장뿐 아니라 데이터의 활용도를 높일 수 있도록 학제적 협력연구를 촉진하는 off-line 모임도 확대할 때이다.