• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.35-35
• /
• 2019

본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.38-38
• /
• 2016

기후변화로 인한 기온과 강수량의 변화는 국지적이고 집중적인 강우를 유발하게 되었고 이로 인하여 외수범람에 의한 제내지 침수로 인한 피해가 증가하고 있다. 따라서 제내지의 침수로 인한 피해를 예측하기위한 기술이 필요하다. 본 연구에서는 하천제방의 파쇄로 인한 홍수량이 제내지에서 어떤 경로로 침수-확산되는지를 파악하기 위하여 홍수의 침수경로를 모의할 수 있는 분포형홍수범람모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel) 모형을 개발하였다. 침수경로를 모의하기 위하여 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)을 적용하였다. 모형의 평가를 위하여 가상시나리오를 설정하여 대상지역에서 시간에 따른 침수범위를 산정하였다. SIMOD 모형은 지형도(DEM)와 유입 홍수량의 간단한 입력자료를 이용하기 때문에 모의시간을 현저하게 단축시킬 수 있다. 강우-유출 모형 또는 제방붕괴 모형 등을 통해서 유입되는 홍수량만 파악을 할 수 있다면 수 분 내에 결과를 예측할 수 있다. 따라서 EAP(Emergency Action Plan)과 같은 도심지에서 침수로 인한 대피 계획을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.42-42
• /
• 2016

지난 135년(1880~2014년) 동안 지구온난화에 따른 기후변화로 지구의 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며, 이는 수문현상에 영향을 미쳐 강우량 및 강우강도가 증가하는 경향성을 보이고 있다. 이처럼 기후변화로 말미암아 수문 현상의 변화에 따른 불확실성이 커져 물 순환 과정의 정확한 파악이 더욱 어려워지고 있다. 따라서 미래 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립 및 관리를 위해 기후변화를 고려한 물 수요 예측이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 도시화에 따라 물수요가 변화하고 있는 안성천을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 미래 물 부족량을 산정하고자 하였다. 이를 위해, 기후변화 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 이용하여 미래 유출량을 분석하였다. 미래 유출량을 토대로 정확한 물 수요 예측을 위해 통합수자원평가계획 모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 소유역별 물수지 분석을 위한 네트워크 및 시나리오를 구성하였다. 또한 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)의 과거자료를 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인해 용수 이용량이 증가하고 있었으나 농업용수는 점차적으로 감소하고 있었다. 따라서 생활 및 공업 용수에 대한 수요를 충족하지 못해 미래 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었으며, 본 연구에서는 물부족 해소를 위한 방안으로 광역상수도 확충과 제한급수를 제시하여 분석을 수행하였다.

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

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1488-1491
• /
• 2006

본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권12호
• /
• pp.293-299
• /
• 2018

기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권7호
• /
• pp.697-706
• /
• 2013

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.416-416
• /
• 2015

기후변화는 미래 강수량 변동을 야기하여 하천유량 관리에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화에 따른 중장기 하천유량 관리를 위하여 금호강 유역을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 중장기 하천유량을 예측하였다. 임하댐 상류지역의 2008~2012년 유량자료에 대하여 보정 완료된 SWAT 모형을 기반으로, 지역기후모형(RCM)인 HadGEM3-RA모형을 활용한 IPCC 제5차 보고서 RCP 4.5, RCP 8.5 시나리오를 적용하였다. 금호강 표준유역별 기후변화에 의한 영향을 모의하기 위하여 편이보정(Bias Correction)방법을 적용하였으며, 금호강 유역 내 과거 30년(1975~2005년, Baseline) 기상자료와 비교하여 통계적인 유사성을 가지도록 보정을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용결과는 S1(2011~2040년), S2(2041~2070년), S3(2071~2099년)으로 분할하여 월별, 계절별, 연도별 미래 강수량과 기온을 분석하였다. 분석 결과, RCP 4.5 시나리오의 경우 봄철(3~5월)의 강수량은 기준년도에 비해 약 57%가 증가하였으나, 가을철(6~8월)에는 7.9% 감소하였으며, 첨두 강수시기는 8~9월에서 6~7월로 이동하였다. 평균기온은 각 구분 시기별 $0.2^{\circ}C$, $1.1^{\circ}C$, $1.8^{\circ}C$ 정도 상승할 것으로 예측되었다. RCP 8.5 시나리오에서는 기준년도 대비 강우량은 봄철에 61% 증가, 가을철에는 14.9% 감소하는 것으로 모의되었다. 평균기온은 약 $0.4^{\circ}C$, $2.1^{\circ}C$, $4.2^{\circ}C$ 정도 상승하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따른 유출량 결과 비교는 2001~2010년을 기준으로 하였으며, RCP 4.5 시나리오에서는 S1, S2, S3 시기별 각각 -10.9%, -7%, -3.6% 감소하였으며, RCP 8.5 시나리오에서는 약 -12.3%, 4.9%, -1.2% 변동하는 것으로 나타냈다. 금호강 유역 전반에 걸쳐 유출량이 감소하는 추세를 보였으며, 특히 본류에 비해 지류유역의 건천화가 심해지는 양상을 보였다. 또한 현재에 비해 여름철 유출패턴 시기가 앞당겨져 봄철 유량이 증가하고 겨울철에 감소하는 경향을 보이고 있다. 기후변화로 인한 수문패턴의 변화로 현재 하천유량관리의 변화가 필요할 것으로 판단되며, 향후 본 연구결과를 바탕으로 물수지 분석을 추가하여 유지유량 만족을 위한 해당유역의 이수기 유량관리 방안 연구를 수행할 예정이다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.136-149
• /
• 2011

본 연구의 목적은 IPCC A1B 온실가스 배출 시나리오에 따른 전지구 기후모형(global climate model, GCM)을 바탕으로 구축된 KMA-RCM(Korea meteorological administration-regional climate model)을 GIS를 활용하여 규모 상세화 기법을 개발하고 검증을 통하여 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이는 것이다. 연구지역은 남한 전역이며, 연구 대상 기간은 1971년부터 2100년까지이다. KMA-RCM의 규모 상세화 결과의 최적화를 위해 GIS 공간보간기법 중 기온에는 Co-Kriging, 강우에는 IDW을 활용하여 고도에 따른 기온 감율을 적용하였다. 최종 연구 결과로 총 1971년도부터 2100년의 월별 평균 기온 및 강우량이 도출되었다. 평균기온의 경우 130년 동안 $1.39^{\circ}C$ 상승하고, 강우량의 경우 271.23mm가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구결과의 검증을 위하여 2001년부터 2010년까지 75개 자동기상관측지점(automated weather station, AWS) 실측자료와 동기간의 미래 기후예측값과의 상관관계를 분석하였다. 평균기온의 경우 상관계수가 0.98로 매우 높게 나타났으며 강우량의 경우 0.56으로 기온에 비해 상관관계가 낮게 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 기후변화 시나리오 규모 상세화 연구에서 사용되던 GIS 방법론을 고도에 따른 기온감율을 적용하는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 보다 현실성 높은 지역적 규모의 미래 기후변화 시나리오를 구축하고 이의 불확실성을 줄이기 위하여 연구를 진행하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.287-313
• /
• 2018

본 연구는 전력수요의 냉방 및 난방 수요를 측정하고 분석한다. 이를 위해 냉난방기온효과를 추정하고 이를 Chang et al. (2014)의 전력수요함수 모형에 적용하여 전력수요를 기본수요, 냉방수요 그리고 난방수요로 분해하였다. 1999년 1월부터 2016년 12월의 한국의 일반용과 주택용 전력수요를 분석한 결과, 난방수요의 증가율이 기본수요와 냉방수요의 증가율을 월등히 상회하였으며 특히 일반용에서 난방수요 증가가 두드러졌다. 평년기온으로 통제한 기온보정된 난방수요는 실현된 난방수요보다 상대적으로 '더' 증가하였고, 냉방수요는 반대로 기온보정된 수요가 실현된 수요에 비해서 '덜' 증가하였다. 본 논문은 전력수요 내의 냉방 및 난방수요를 측정할 뿐 아니라 경제주체들의 전력수요 변화 패턴을 확인했다는 점에 의의가 있으며, 추정 결과들은 향후 전력수요예측과 에너지수요관리 정책 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.