Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.30-30
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2011
현재 우리나라는 수자원의 안정적인 확보와 효율적인 관리를 위하여 20년 단위의 수자원장기 종합계획을 수립하고 있으며, 향후 발생가능한 물의 과부족을 평가하는 물수급 분석을 통해 최적의 수자원관리 계획을 수립하고 있다. 하지만, 현재의 수자원장기종합계획에서는 미래 물수급 전망을 단일 값으로 제시하는 확정론적 기법을 적용하고 있으며, 과거 유출패턴이 미래에도 똑같이 재현된다는 가정 하에 물수급 분석을 수행한다. 이는 기후변화의 불확실성에 따른 물공급 시나리오의 다양성을 고려하지 않는 것을 뜻하며, 현재 다양한 GCM(Global Circulation Model)을 통해 제시되고 있는 미래 수자원 변동 전망을 물수급 분석에 반영하지 않고 있음을 말해 주는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래 자연유출량의 불확실성을 반영할 수 있는 물수급 전망 기법을 제안코자 한다. 먼저 국내유역에 적합한 GCM 시나리오들을 선정하였으며, 스케일상세화(downscaling) 기법을 통해 한강유역 중권역별 강우량, 증발산량 등의 일 단위 미래 수문기상 자료를 구축하였다. 다음으로, 앞서 구축한 기상자료를 개념적 강우-유출 모형인 TANK 모형에 입력하여 중권역별 미래 유출량을 산정하여 각 시나리오별 미래 유출량 변화를 전망하였다. 물수급 분석 모형으로는 한국건설기술연구원에서 미국 SEI-B와 제휴하여 개발한 통합수자원평가계획모형인 K-WEAP을 사용하였으며, 물수급 분석 결과를 바탕으로 중권역별 물공급 지수를 산정하여 제시하였다. 현재 대부분의 기후변화 연구에서는 GCM 시나리오를 직접 적용한 결과를 바탕으로 미래 수자원 전망 결과를 제시하고 있는데, 여기에는 GCM 자체의 불확실성은 물론 과거 관측 자료를 입력자료로 하는 기존 연구 방법론으로 부터의 급진적인 변화에 따른 연구 연속성의 문제 또한 존재한다. 따라서 본 연구에서는 GCM 유출량 시나리오의 직접 적용 대신 과거 유출 시나리오별 가중값을 산정하여 반영함으로서 GCM 모의 결과의 불확실성을 저감하는 방안을 제안하였다.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.37
no.1
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pp.14-22
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2015
In order to analyze the flow and pollutant runoff characteristics of industrial area, SWMM (Storm Water Management Model) was applied. The model was calibrated based on the measured data in the waterway of Sihwa industrial complex during six events, 2008-2009. The build-up process of pollutants is expressed as Power-linear form and washoff as Power-Exponential form. The validated model was used to analyze the change of the runoff characteristics in the industrial area. In the study area, runoff flow is decreased with an increase in impervious area, but there is no significant change in peak time. The results of this study will be used as basic information of impervious area reduction and watershed management in industrial areas.
In this study, average rainfall of basin was estimated and compared with that obtained from Biseulsan dual polarization RADAR. And the runoffs are estimated using Vflo distribution model for Habcheon reservoir basin and Huicheon basin. In the rainfall estimation using dual polarization RADAR, the rainfall was estimated by using the specific phase difference and differential reflectivity of dual polarization RADAR variables. As a result, for all events rainfall estimation using dual polarization RADAR has the closest value to the gauge rainfall in terms of the peak rainfall and total rainfall. Also, runoff simulation results from dual polarization RADAR show the better results. It is concluded that the method using dual polarization radar can improve the accuracy more than a single polarization radar using only horizontal reflectivity.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.48-48
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2012
유역 내 고농도의 탁수문제는 수자원의 효용 가치 하락, 댐 기능의 저하 및 관광 자원으로써의 가치 하락으로 인한 경제적 손실을 발생시킨다. 또한 자원으로서의 토양손실을 야기시켜 토양 재조성을 위한 시간적, 비용적 문제를 발생시킨다. 하천의 탁수저감, 자원으로써의 토양 보전 관리를 위해서는 토양유실 저감 대책을 세우는 것이 필요하며, 이를 위해서는 정확한 토양유실량 및 유사량을 평가하여야 한다. 토양유실량 및 유사량을 평가하기 위해 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC)이 널리 사용되어 오고 있으며, SATEEC System은 다양한 모듈 보완을 통하여 현재 SATEEC System ver. 2.2까지 개발되었다. SATEEC System ver. 2.2는 시공간변화를 고려한 일단위 R factor산정이 가능하며, 이 R factor산정 모듈은 단일강우를 고려할 수 있는 Williams, Foster, Cooley, CREAMS의 R factor산정 공식을 기반으로 하고 있다. 그리고 SATEEC System ver. 2.2에서는 같은 속성의 셀에 대해서는 함께 연산이 이루어지기 때문에, 유역의 크기나 셀크기에 상관없이 최대 연산시간은 비슷하다. 본 연구에서는 이렇게 개발된 SATEEC System ver. 2.2룰 이용하여 낙동강 수계에 위치한 임하댐유역의 유사량을 평가하였으며, 유사량 평가를 위한 유달률 산정을 위하여 유전자 알고니즘 기반의 SATEEC SDR모듈을 사용하였다. 유사량 평가 결과 보정기간동안 $R^2$ = 0.591, NSE = 0.573, 검정기간 동안 $R^2$ = 0.927, NSE = 0.911로 높은 적용성을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 SATEEC System ver. 2.2는 표토 보전 및 관리를 위한 예비 단계 평가 툴로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.264-264
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2016
홍수위험의 정도를 표시하기 위한 연구는 다양한 방법으로 진행되어 왔으나, 많은 지역에 수리 및 수문모형을 적용하여 홍수위험을 평가하기에는 매개변수 보정이나 모형의 검정에 한계가 있을 수밖에 없다. 특히, 많은 지역에 대하여 행정구역별로 홍수위험을 평가한다던지, 기후변화에 따른 홍수위험 변화양상을 평가하기 위하여는 더욱 그러하다. 이에 본 연구에서는 기존의 수위관측소에서 관측되어진 유량 자료를 적극 활용하여 시강우량과의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식을 구축하고 홍수위험을 평가할 수 있도록 시도하였다. 홍수피해는 하천의 유량 증가가 가장 직접적인 원인이 될 수 있으며, 비교적 하천정비가 잘 이루어진 우리나라의 경우는 하천정비 시 설정한 계획홍수량과 호우에 따라 발생되는 첨두유량을 비교하여 홍수피해 발생여부를 판단할 수 있을 것이다. 하천의 첨두유량 값은 복잡한 유역특성이나 수문특성에 의하여 결정되지만, 결국은 시간별 순간 최대강우량의 조합에 의하여 크게 좌우 되는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 일부 행정구역별 대표 수위관측소를 정하고, 각 지점의 최근 10년 동안의 하천유량 관측자료를 이용하여 단일 호우사상의 1시간, 2시간, 3시간, 5시간, 10시간, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 순간최대강우량과 첨두유량 사이의 다중회귀분석을 실시하여 유의한 통계값을 보이는 자료끼리 회귀방정식을 구성하도록 하였다. 다중회귀분석은 각 하천 지점별로 해당 하천의 수리특성이 일정하게 유지되어진 기간 동안만을 선정하여 분석하였으며, 유량자료 가운데 각 지점에서 관심수위 이상으로 유량이 크게 증가하였던 호우사상만을 사용하였다. 회귀분석 결과, 매우 의미 있는 회귀방정식의 도출이 가능하였는데, 의정부시 신곡교의 경우는 1시간, 10시간, 1일 강우량으로부터, 광주시 경안교 지점의 경우는 3시간, 1일, 10일 강우량으로부터, 양평군 흑천교 지점의 경우는 10시간, 3일 강우량으로부터 각각 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식이 높은 유의성을 보이는 것으로 나타나, 유역면적이나 도달시간 등의 유역특성을 어느 정도 반영하고 있는 회귀방정식이 도출된 것으로 판단되었다. 이와 같은 회귀방정식에 의하여 예상되어지는 시간별 강우량 자료를 적용하면 첨두유량을 예측할 수 있으며, 이를 기존 계획홍수량과 비교하여 홍수위험 정도를 적절하게 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
Various modeling approaches to study along term behavior of streamflow or groundwater storagge have been conducted. In this study, a Multivariate AR (1) Model has been applied to generate monthly flows of the one key station which has historical flows using monthly flows of the three subordinate stations. The Model performance was examined using statistical comparisons between the historical and generated monthly series such as mean, various, skewness. Also, the correlation coefficients(lag-zero, and lag-one)between the two monthly flows were compared. The results showed that the modeled generated flows were statistically similar to the historical flows.
This study aims to develop a multivariate daily rainfall simulation model considering spatial coherence across watershed. The existing Hidden Markov Model (HMM) has been mainly applied to single site case so that the spatial coherences are not properly addressed. In this regard, HMM coupled with Chow-Liu Tree (CLT) that is designed to consider inter-dependences across rainfall networks was proposed. The proposed approach is applied to Han-River watershed where long-term and reliable hydrologic data is available, and a rigorous validation is finally conducted to verify the model's capability. It was found that the proposed model showed better performance in terms of reproducing daily rainfall statistics as well as seasonal rainfall statistics. Also, correlation matrix across stations for observation and simulation was compared and examined. It was confirmed that the spatial coherence was well reproduced via CLT-HMM model.
Park, Myung Ky;Yoon, Yung Suk;Lee, Hyun Ho;Kim, Ju Hwan
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.12
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pp.1217-1227
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2018
This paper aims to evaluate the applicability of dam inflow prediction model using recurrent neural network theory. To achieve this goal, the Artificial Neural Network (ANN) model and the Elman Recurrent Neural Network(RNN) model were applied to hydro-meteorological data sets for the Soyanggang dam and the Chungju dam basin during dam operation period. For the model training, inflow, rainfall, temperature, sunshine duration, wind speed were used as input data and daily inflow of dam for 10 days were used for output data. The verification was carried out through dam inflow prediction between July, 2016 and June, 2018. The results showed that there was no significant difference in prediction performance between ANN model and the Elman RNN model in the Soyanggang dam basin but the prediction results of the Elman RNN model are comparatively superior to those of the ANN model in the Chungju dam basin. Consequently, the Elman RNN prediction performance is expected to be similar to or better than the ANN model. The prediction performance of Elman RNN was notable during the low dam inflow period. The performance of the multiple hidden layer structure of Elman RNN looks more effective in prediction than that of a single hidden layer structure.
Son, Ho Jun;Lee, Jin-Young;Yoo, Jiyoung;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.11
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pp.925-932
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2021
A drought-flood abrupt alternation event is an overlapping extreme event that is harder to cope with than a single event of drought and flood. It is also expected to have a significant adverse impact on ecosystems as well as industries and agriculture. However, there has not yet been a comprehensive study that characterizes the drought-flood abrupt alternation events in Korea. Therefore, this study employed a standard weighted average precipitation (SWAP) index, which is efficient to analyze not only individual events of drought and flood but also the drought-flood abrupt alternation events considering various time scales. The SWAP standardized the weighted average precipitation (WAP) by adding temporal weights to the precipitation. The SWAP indices were calculated for middle-sized watersheds of the Han River basin using the area average precipitation during 1966 and 2018. The severity K was calculated to represent the relative regional severity considering normal rainfalls, and used to characterize the drought-flood abrupt alternation in the study areas. The results indicated that 20 of the 30 middle-sized watersheds in the Han River basin were confirmed to increase the severity of drought-flood abrupt alternation over time. Considering the frequency and severity of drought-flood abrupt alternation events in each watershed, vulnerable areas and dangerous areas due to drought-flood abrupt alternation were identified, for example, the Upstream Namhan River (#1001).
Kim, Tae-Hyung;Kim, Pan-Gu;Kim, Byung-Hyun;Han, Kun-Yeun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.147-147
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2012
댐 및 제방 등의 수공구조물 붕괴에 의한 극한홍수 전파를 해석하기 위한 2차원 홍수 해석기법에는 현재까지 다양한 기법들이 개발되어 왔고 다양한 모형들이 상용화 또는 범용화 되고 있다. 그 중 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov형태의 유한체적기법은 충격파와 같은 불연속적인 해를 가지는 문제를 정확히 해석할 수 있고, 비구조적 격자 사용의 용이성 등의 장점 때문에 2차원 홍수파 전파 해석에 있어서 최근 십수년간 가장 활발하게 연구되어왔다. 하지만 이러한 기법은 양해법을 근간으로 하는 해석 기법으로써, 계산거리의 간격이나 계산시간의 간격, 격자망의 구성 등 엄격한 제한이 필요하다. 특히 방대한 계산시간을 요구하는 기법의 약점은 홍수예 경보 등을 위한 실시간 모형의 구동에 있어서 큰 제약이 되어 왔다. CPU의 성능이 지속적으로 발전하면서 이러한 문제는 점차 극복되어 왔으나, 발열 등의 문제와 이를 극복하기 위한 멀티코어의 등장으로 인해 단일 코어의 성능개발은 매우 더딘 것이 사실이다. 현재까지 연구되고 개발되어 온 모형들은 특별한 처리 없이는 단일 코어만을 사용하여 계산할 수 밖에 없기 때문에 멀티코어의 장점을 전혀 이용할 수 없다. 이러한 점을 극복하기 위해 프로그램을 병렬화하여 단일 문제에 대해 멀티코어를 사용할 수 있다면 계산시간 단축에 큰 효과를 거둘 수 있을 것이다. 현재까지 IT분야에서 다양한 병렬프로그래밍 기법들이 개발되고 소개되어 왔다. 본 연구에서는 병렬프로그래밍 기법중 가장 널리 사용되고 있는 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용함으로써 기 개발된 고정확도 유한체적모형을 병렬화 하여 계산시간을 단축하고자 하였다. 개발된 모형을 장애물이 존재하는 실험하도의 댐 붕괴 문제와 2002년 태풍 루사 시 큰 피해를 입은 강릉시 일원의 섬석천 유역에 위치한 장현저수지와 동막저수지의 붕괴사례에 대해 적용하였다. 모형을 코어 개수별로 다양하게 모의함으로써 기존모형과의 결과에 대한 일치성을 확인하였고, 기존 모형 대비 계산시간 단축의 효과를 입증할 수 있었다. 개발된 본 모형을 실시간 홍수범람해석을 위한 시스템으로 구축할 수 있다면, 실시간 홍수예 경보에 있어 주요지점에서의 수위해석 뿐만이 아닌 제내지 범람 예보 분야까지 확대 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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