• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-519
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• 2015

2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.337-337
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• 2017

가뭄은 일반적으로 강수량의 부족에 기인하며, 수자원의 이용 및 관리에 큰 영향을 미치는 자연재해이다. 2013년부터 2015년까지 우리나라의 연 평균 강수량은 각각 1,162mm, 1,173mm, 948mm로 평년대비 89.0%, 89.8%, 72.1%의 적은 강수를 보였다. 이는 마른장마, 평년보다 적게 발생한 태풍 등의 영향 인 것으로 판단되며 이러한 강수의 부족으로 인해 전국적으로 가뭄이 빈번하게 발생하였다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대되었고, 가뭄을 정량적으로 표현하고자 하는 연구들이 진행되었다. 가뭄은 크게 수문학적, 기상학적, 농업적 가뭄으로 구분되며 각각의 기준에 따라 다양한 변수들을 이용한 지표들이 개발되었다. 개발된 가뭄 지표는 가뭄을 평가하고 대비하기 위한 의사결정에 유용한 자료로 사용되고 있다. 농업적 가뭄은 강우부족, 실제와 잠재증발산량의 차이, 토양수분 부족, 저수지 또는 지하수위의 저하 등 농작물의 생육과 수확량에 직접적인 영향을 미치는 특성들을 고려하여 평가해야 하며, 이러한 특성들을 고려한 가뭄 지수로는 저수지 가뭄지수(RDI), 토양수분지수(SMI), 통합농업가뭄지수(IADI) 등이 개발되었다. 저수지 가뭄지수는 가뭄발생의 위험과 크기를 순별 가용저수량의 빈도를 이용하여 나타낸 가뭄 지표이다. 따라서 가뭄 지표를 산정하는데 사용된 자료의 기간에 따라 그 값의 차이가 존재한다. 본 연구에서는 각각 10개년, 20개년, 30개년 기간의 백산저수지 농업지구 저수량 자료를 사용하여 2011년부터 2015년까지의 저수지 가뭄지수를 산정하였으며 이를 각각 비교하였다. 2006년부터 2015년까지 10개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012년 ~ 2015년에 가뭄을 나타내고 있었고 특히, 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수가 -4.1으로 가장 심한 가뭄을 나타내었다. 1996년부터 2015년까지 20개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012 ~ 2015년에 가뭄을 나타내며 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수는 각각 -0.9, -1.0으로 10개년의 기간을 사용하였을 때보다 완화된 모습을 보였다. 1986년부터 2015년까지 30개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2011년부터 2015년까지 가뭄을 나타내고 있었으며, 2015년 6월 상순과 중순의 경우 각각 -1.7, -1.0으로 20개년 자료를 사용하였을 때보다 심한 가뭄을 나타내지만, 10개년 자료를 사용하였을 때보다 완화된 가뭄을 나타내었다. 백산저수지의 경우 2011년부터 2015년까지 가뭄이 발생하였으나, 용수공급이 불가능 할 정도의 가뭄이 발생하지는 않은 것으로 조사되었으며, 30개년 자료를 사용한 가뭄지수가 이와 가장 근사한 가뭄정도를 나타내고 있다. 이는 저수량자료의 기간이 크면 빈도값의 신뢰성이 높아지기 때문인 것으로 판단되며 저수지 가뭄지수의 경우 저수량 자료가 누적될수록 좀 더 정확한 가뭄상황을 표현할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.497-497
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• 2016

페루의 Rimac강은 수도인 Rima시를 관통하는 강으로 각종 용수공급 등의 기능을 담당하는 중요한 강이지만 광산, 공장 및 도시 등 점?비점오염원으로 인해 오염이 심각해지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 Rimac강의 하천복원을 위하여 3단계 수질개선 목표를 설정하고 각 단계별 BOD, TP 및 중금속(Al, As, Cd, Fe) 예측을 수행함으로써 목표달성 가능 평가를 수행하였다. Rimac강 지류인 Rio Santa Eulalia 하천 유입후부터 하구까지 총 57 km를 대상으로 4개의 대구간(Reach), 57개의 소구간(Element)으로 구분하여 QUAL2E 모델을 구축하였다. 2013년을 대상으로 저유량시기(건기)인 12월과 고유량시기(우기)인 1월을 대상으로 BOD, TP, Al, As, Cd, Fe의 모델 재현성을 검토한 결과, Rimac강 하류의 Huaycoloro강 유입이후 BOD, TP가 증가하는 현상을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 중금속은 Romac강 상류와 하류 Huaycoloro강 유입 수질 농도차이가 크지 않아 거리별로 일정한 농도를 나타내는 것으로 모의되었으나 실측정값은 하구로 갈수록 낮아지는 경향이 다소 나타났지만 대체적으로 실측값의 경향을 따르는 것으로 모의되었다. 수질개선 시나리오는 1단계(2016-2018년), 2단계(2019-2021년) 및 최종 3단계(2022-2024년)로 구분하여 저유량시기와 고유량시기의 수질개선 대책에 따른 수질변화를 예측하여 Rimac강 하류의 대표 지점인 La Atargea 취수장 지점에서 목표수질 달성여부를 평가하였다. 저유량시기의 경우, BOD는 1단계 이후 5.9 mg/L에서 목표수질 5.0 mg/L 이하로 농도가 감소되었으며 최종 3단계에 2.2 mg/L로 63.3% 개선하는 것으로 예측되었다. TP는 1단계 25.8% 개선, 3단계는 51.6% 개선되어 목표수질인 0.15 mg/L를 만족하는 것으로 예측되었다. 중금속의 경우 Cd는 당초 수질목표를 만족시키는 상황이었으며 그 외 항목은 Al>As>Fe 순으로 개선효과가 나타났고, 3단계 이후 모두 목표수질을 달성할 것으로 예측되었다. 고유량시기 수질예측 결과, 1단계 BOD, TP는 약 49, 19% 저감효과가 나타났으며 3단계 이후 57, 25%까지 개선되는 것으로 예측되어 목표수질을 만족시키는 것으로 분석되었다. 중금속은 Al이 가장 큰 개선 효과가 나타났으며 3단계에서 77.5%의 개선 효과가 분석되었다. 페루 리막강 유역 수질개선 대책 수립에 따른 수질개선효과 분석 결과, 3단계까지 모든 수질항목의 목표수질 달성이 가능한 것으로 분석되었으나 TP, Al 및 As의 경우에 2단계까지 목표수질 달성이 어려워 더욱 체계적인 관리가 필요할 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1083-1093
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• 2021

It is an essential to predict water usage for establishing an optimal supply operation plan and reducing power consumption. However, the water usage by consumer has a non-linear characteristics due to various factors such as user type, usage pattern, and weather condition. Therefore, in order to predict the water consumption, we proposed the methodology linking various techniques that can consider non-linear characteristics of water use and we called it as KWD framework. Say, K-means (K) cluster analysis was performed to classify similar patterns according to usage of each individual consumer; then Wavelet (W) transform was applied to derive main periodic pattern of the usage by removing noise components; also, Deep (D) learning algorithm was used for trying to do learning of non-linear characteristics of water usage. The performance of a proposed framework or model was analyzed by comparing with the ARMA model, which is a linear time series model. As a result, the proposed model showed the correlation of 92% and ARMA model showed about 39%. Therefore, we had known that the performance of the proposed model was better than a linear time series model and KWD framework could be used for other nonlinear time series which has similar pattern with water usage. Therefore, if the KWD framework is used, it will be possible to accurately predict water usage and establish an optimal supply plan every the various event.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.12
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• pp.1171-1180
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• 2018

Korea's water transmission system is operated by the nonpressure flow method that flows from highlands to lowlands due to the nature of Korea with many mountainous areas. In order to store water in the highlands, the water pumps are installed and operated. However, In this process, a lot of electrical energy is consumed. therefore, it is necessary to minimize the energy consumption by optimizing the size and operation schedule of the water pumps. The optimal capacity and operation method of the water pump are affected by the size of the tank (distributing reservoir). Therefore, in order to economically design and operate the water transmission system, it is reasonable to consider both the construction cost of the water pump and the tank and the long-term operation cost of the water pump at the step of determining the scale of the initial facilities. In this study, the optimum design model was developed that can optimize both the optimal size of the water pump and the tank and the operation scheduling of the water pump by using the genetic algorithm (GA). The developed model was verified by applying it to the water transmission systems operated in Korea. It is expected that this study will help to estimate the optimal size of the water pump and the tank in the initial design of the water transmission system.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.505-514
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• 2019

Our country is making efforts to manage water resources efficiently. In the future, It is necessary to develop a plan after subdividing the basin considering regional problems and water use, topographical and climatic characteristics. This study constructed water supply and demand system based on the standard watershed unit for water shortage evaluation considering spatial resolution. In addition, water shortage were calculated and compared using the MODSIM model in the Han-river basin. As a result, the average water shortage occurring during the 49 years (1967-2015) was 129.98 million $m^3$ for the middle watershed unit and 222.24 million $m^3$ for the standard watershed unit, resulting in a difference of about 2.1 billion m3. However, the trends and distribution of water shortage occurrence were very similar. The reason for this is that, in the case of the Middle watershed unit analysis, water shortages are calculated for the demand for living, industrial, and agricultural water for the representative natural flow value, assuming that all the water can be used in basin. The standard basin unit analysis showed that the difference between the fractionated supply and demand resulted in a large water shortage due to the relatively small amount of available water, and that the main stream did not show water shortage due to the ripple effect of the return flow. If the actual water use system is considered in the model as well as the subdivision of the spatial unit, it will be possible to evaluate the water supply and demand reflecting the regional characteristics.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.7
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• pp.451-461
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• 2019

The dam reservoir inflow prediction is utilized to ensure for water supply and prevent future droughts. In this study, we predicted the dam reservoir inflow and analyzed how seasonal weather forecasting affected the accuracy of the inflow for even multi-purpose dams. The hindcast and forecast of GloSea5 from KMA were used as input for rainfall-runoff models. TANK, ABCD, K-DRUM and PRMS models which have individual characteristics were applied to simulate inflow prediction. The dam reservoir inflow prediction was assessed for the periods of 1996~2009 and 2015~2016 for the hindcast and forecast respectively. The results of assessment showed that the inflow prediction was underestimated by comparing with the observed inflow. If rainfall-runoff models were calibrated appropriately, the characteristics of the models were not vital for accuracy of the inflow prediction. However the accuracy of seasonal weather forecasting, especially precipitation data is highly connected to the accuracy of the dam inflow prediction. It is recommended to consider underestimation of the inflow prediction when it is used for operations. Futhermore, for accuracy enhancement of the predicted dam inflow, it is more effective to focus on improving a seasonal weather forecasting rather than a rainfall-runoff model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.851-857
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• 2018

In this research, LCA analysis of the manufacturing process of pot bearing for fixed, movable in all directions, movable in one direction was carried out to analyze the environmental load using the LCA methodology. Especially, the water footprint that has been and issue in recent years was analyzed. As a result of LCA, it was analyzed that the contribution of the plate was more than 64.2% in all of the six impact categories in the case of fixed pot bearing base, and more than 94% in the category of resource depletion and photochemical oxidant creation. In the case of all direction pot bearing and one direction pot bearing, the contribution of PTFE was the highest in the global warming and stratospheric ozone depletion, and the contribution by the plate was higher in the other impact categories. The water footprint of each type of pot bearing was analyzed as $22.4m^3\;H_2O\;eq/kg$ for one direction pot bearing, $17.1m^3\;H_2O\;eq/kg$ for fixed pot bearing, and $14.1m^3\;H_2O\;eq/kg$ for all direction pot bearing. As a result of life cycle analysis, the contribution of water use in manufacturing was more than 65% in all three types. The results of this study can be used as basic data for decision making in construction method and material selection of bridges in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.3
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• pp.245-255
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• 2022

Evaluating the qualitative the qualitative process of water resources by using various indicators, as one of the most prevalent methods for optimal managing of water bodies, is necessary for having one regular plan for protection of water quality. In this study, zoning maps were developed on a yearly basis by collecting and reviewing the process, validating, and performing statistical tests on qualitative parameters҆ data of the Iranian aquifers from 1995 to 2020 using Geographic Information System (GIS), and based on Inverse Distance Weighting (IDW), Radial Basic Function (RBF), and Global Polynomial Interpolation (GPI) methods and Kriging and Co-Kriging techniques in three types including simple, ordinary, and universal. Then, minimum uncertainty and zoning error in addition to proximity for ASE and RMSE amount, was selected as the optimum model. Afterwards, the selected model was zoned by using Scholar and Wilcox. General evaluation of groundwater situation of Iran, revealed that 59.70 and 39.86% of the resources are classified into the class of unsuitable for agricultural and drinking purposes, respectively indicating the crisis of groundwater quality in Iran. Finally, for validating the extracted results, spatial changes in water quality were evaluated using the Groundwater Quality Index (GWQI), indicating high sensitivity of aquifers to small quantitative changes in water level in addition to severe shortage of groundwater reserves in Iran.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1183-1193
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• 2021

Low flow affects various fields such as river water supply management and planning, and irrigation water. A sufficient period of flow data is required to calculate the Flow Duration Curve. However, in order to calculate the Flow Duration Curve, it is essential to secure flow data for more than 30 years. However, in the case of rivers below the national river unit, there is no long-term flow data or there are observed data missing for a certain period in the middle, so there is a limit to calculating the Flow Duration Curve for each river. In the past, statistical-based methods such as Multiple Regression Analysis and ARIMA models were used to predict sulfur in the unmeasured watershed, but recently, the demand for machine learning and deep learning models is increasing. Therefore, in this study, we present the DNN technique, which is a machine learning technique that fits the latest paradigm. The DNN technique is a method that compensates for the shortcomings of the ANN technique, such as difficult to find optimal parameter values in the learning process and slow learning time. Therefore, in this study, the Flow Duration Curve applicable to the unmeasured watershed is calculated using the DNN model. First, the factors affecting the Flow Duration Curve were collected and statistically significant variables were selected through multicollinearity analysis between the factors, and input data were built into the machine learning model. The effectiveness of machine learning techniques was reviewed through statistical verification.