• Title/Summary/Keyword: 대청댐유역

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Analysis of hydrological effect by the Daecheong Dam and the Yongdam Dam of the Geum River Basin (금강유역의 대청댐과 용담댐에 의한 수문학적 영향 분석)

  • Kim, Chul-Gyum;Kim, Nam-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.389-389
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    • 2011
  • 과거의 무분별한 수자원 개발에 따른 자연환경파괴로 인해 점차 대규모 다목적댐의 건설과 같은 신규 수자원 개발이 쉽지 않은 상황이지만, 여전히 댐은 유한의 수자원을 적극적으로 확보하기 위한 가장 대표적인 방법으로서, 안정적인 용수 확보를 통한 물부족의 해소와 효율적인 운영을 통한 홍수와 가뭄 피해 예방을 위해 중요한 역할을 해오고 있다. 댐의 건설로 인해 하류측 본류에서는 과거와 같은 유량의 극심한 계절적인 편차는 감소되었으며, 가뭄이나 홍수에 대한 피해 규모도 저감되었다고 볼 수 있다. 댐 건설에 따른 수문학적 변화에 대한 분석은 실제 댐 건설 전후의 장기적인 관측자료를 비교하는 것이 가장 정확한 방법이나, 대부분 관측자료가 전무하거나 충분하지 못하기 때문에 일반적으로 모델링을 통해 장기간의 유출자료를 추정한 후 이를 기반으로 그 영향을 평가하고 있다. 모델링 방법으로는 과거부터 오랫동안 국내 수자원 해석 및 계획에 폭넓게 활용되고 있는 TANK 모형을 비롯하여, SSARR, NWS-PC, TOPMODEL, HSPF, PRMS, SLURP, SWAT, MIKE-SHE 등 다양한 모형들이 적용되고 있다. 이 중에서 SWAT은 유역의 수문 수질의 시공간적인 해석 및 관리, 그리고 미래 유역환경변화에 따른 영향 평가 등을 위해 국내는 물론 국제적으로도 많이 적용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 국내 유역 특성에 적합하도록 개선한 SWAT-K 모형을 이용하여, 금강유역에서의 대청댐 및 용담댐의 운영과 인위적인 용수 이용에 따른 유출량, 증발산량 및 지하수 함양량 등의 수문성분의 변화를 분석하였다. 대청댐의 건설과 유역내 용수 이용으로 인해 하류측 공주지점에서의 유출량은 자연상태에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, 지하수 함양량과 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다.

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Storage Reallocation for Daechung Multipurpose Reservoir (대청댐 용량 재할당에 대한 연구)

  • Yi, Jae-Eung;Kwon, Dong-Seok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.304-308
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    • 2005
  • 본 연구에서는 금강유역의 대청다목적댐을 대상으로 대청댐의 제한수위를 변화시켜 가며 대청댐의 홍수조절과 용수공급능력을 판단하였다. 이를 위하여 홍수기 저수지 모의운영 방법 중 Rigid ROM 기법을 수정$\cdot$보완하여 개발한 모의기법을 이용하여 빈도별 홍수유입량에 대해 홍수기 저수지 운영을 실시하였다. 모의운영에 의해 얻은 방류량을 대청댐으로부터 공주지점까지 홍수추적함으로써 공주지점의 최대홍수량을 산정하였다. 산출된 공주지점 최대홍수량을 토대로 대청댐 제한수위의 변화와 빈도별 유입 홍수량의 함수로써 공주지점의 최대홍수량 관계식을 유도하고, 이 관계식을 이용하여 합리적인 대청댐 재할당 수위 및 대청댐 홍수조절 능력을 산정하였다. 또한 대청댐의 상시만수위를 변화시키면서 신뢰도 $95\%$를 만족시키는 용수공급량을 산정하였다. 본 연구의 결과, 홍수조절 측면에서 대청댐의 상시만수위를 78m로 재할당시에 24시간 지속기간을 갖는 300년 빈도 홍수에도 홍수조절이 가능하므로 대청댐의 용량 재할당량은 78m가 적합한 것으로 판단된다. 78m로 재할당 했을 시 이수측면에서 신뢰도 $95\%$를 만족시키는 용수공급량은 기존의 상시만수위 76.5m로 운영했을 시와 비교하여 약 $3\% 증가하는 효과를 얻을 수 있었다.

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Hydrosphere Change Monitoring of the Daecheong-Dam Basin using Multi-temporal Landsat Images (시계열 Landsat영상을 이용한 대청댐 유역의 수계변화 모니터링)

  • Um, dae-yong;Park, joon-kyu;Lee, jin-duk
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.932-936
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    • 2007
  • In this study, it analyzed the hydrosphere change up to recently since the construction of Daecheong dam using Landsat satellite images and qualitatively the hydrosphere change of the Daecheong dam basin. These study detected the hydrosphere change with applying supervised classification about Landsat satellite image corresponding to 4 periods of 1981, 1987, 1993, and 2002. For this, it designated the class of hydrosphere, vegetation, etc and achieved overlay analysis with extracting only the hydrosphere, and though this, These study monitored the change about hydrosphere of Daecheong dam basin efficiently.

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Rainfall-Runoff Character Using Rainfall-Runoff Forecasting Model (RRFS) on Daecheong Dam Basin (RRFS에 의한 대청댐 유역의 강우-유출 특성)

  • Maeng, Seung-Jin;Hwang, Man-Ha;Ko, Ick-Hwan;Lee, Hyeon-Gyu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1782-1786
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    • 2006
  • 본 연구에서는 1983년부터 2004년까지의 대청댐 유입량과 RRFS에 의한 모의 유출량 분석을 실시하여 해당 월의 강우 특성에 대응하는 유출분석을 실시하였다. 본 연구에서는 대청댐의 강수량대비 유출율의 변화를 살펴보았으며 그 결과 대청댐 유입량의 유출률은 약 $20%{\sim}80%$의 큰 편차를 보이고 있었다. 이러한 원인은 연강수량의 편차가 크기 때문이다. 연강수량과 유출율 관계에 대한 상관분석결과 결정계수가 0.7261로서 5% 수준의 유의차가 인정되었다. 강우량 대비 분기별/월별 유출률 변화를 살펴보면 대청댐 유입량의 경우 홍수기인 3/4분기에 강우량이 증가함에 따라 유출률이 증가하여 나타났으나 이외의 시기에서는 커다란 산포도를 보이며 뚜렷한 상관관계를 나타내지는 않았다. 이와 같은 특성은 월별 유출률 변화에서도 확인할 수 있었다. 본 연구의 후속으로는 유역유출의 주요인자인 강우량뿐만 아니라 용수이용량, 회귀량 등과 같은 여러 유출인자에 대해 유출량과의 물리적/통계학적인 분석을 실시함으로써 소유역 및 주요지점별로 유출지표를 개발하고자 한다. 이와 같이 개발된 유출 지표는 RRFS 모의 운영상의 중요 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

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Application of data preprocessing to improve the performance of the metaheuristic optimization algorithm-deep learning combination model (메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 성능 개량을 위한 데이터 전처리의 적용)

  • Ryu, Yong Min;Lee, Eui Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.114-114
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    • 2022
  • 딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

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An Analysis of River-Bed Changes in the Daecheong Dam Downstream (대청댐 하류구간에 대한 하상변동 분석)

  • Jeong, Sang-Man;Choi, Kyu-Ho;Kim, Do-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1596-1600
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    • 2006
  • 자연적인 하천은 하도 상황의 변경, 유역 토지이용의 변화, 댐과 저수지, 하천 골재채취의 영향 등 여러가지 요인에 의해 하상변동이 발생하게 된다. 본 연구에서는 금강 대청댐 하류구간의 실측자료를 토대로 장기하상변동 모의를 하여 예측된 결과와 실측단면을 비교하였으며, 실측단면이 장기하상변동 모의결과보다 상당히 저하된 것으로 분석되었다. 또한 금강의 측량자료를 수집하여 비교분석한 결과 시간이 경과함에 따라 금강의 하상이 지속적으로 저하되는 것으로 나타났으며, 대청댐 하류의 하상고는 대청댐 상류보다 저하폭이 상당히 큰 것으로 나타났다. 원인분석 결과 대청댐 건설로 인한 유사차단으로 인하여 대청댐 하류의 하상고는 지속적으로 저하되는 것으로 판단되었으며, 주요원인으로 금강의 골재채취가 금강하류 하상변동에서 상당히 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

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A study for the Mitigation of Impact to Daecheong Dam Management due to the Water Transfer by Yongdam Dam (용담댐에 의한 유역변경이 하류 대청댐 저수량 관리에 미치는 영향 경감 방안 연구)

  • Kim Tai Cheol;Park Jung Nam
    • KCID journal
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    • v.7 no.2
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    • pp.75-86
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    • 2000
  • As more water becomes necessary for agricultural, industrial and other purposes, certain regions are facing the water shortage. Accordingly, it is needed to transfer water over long distances from surplus to deficit areas. But, this inter-regional water t

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Hydrosphere Change Detection of the Basin using Multi-temporal Landsat Satellite Imagery (다시기 Landsat영상을 이용한 유역의 수계 변화 탐지)

  • Kang, Joon-Mook;Park, Joon-Kyu;Um, Dae-Yong;Lee, Yong-Ho
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.10 no.3
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    • pp.31-39
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    • 2007
  • In this study, the hydrosphere change of the Daecheong dam basin was detected qualitatively and quantitatively using Landsat satellite images until recentness since the construction of Daecheong dam. The hydrosphere change of the basin was analyzed by applying supervised classification about Landsat satellite images which were classified according to the hydrosphere, vegetation, road and etc. for four distinct years which are 1981, 1987, 1993, and 2002 year. Landsat satellite images of each year were achieved overlay analysis with extracting only the hydrosphere, and though these results, the hydrosphere change of the Daecheong dam basin was monitored efficiently.

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A Study on the Real Time Forecasting for Monthly Inflow of Daecheong Dam using Seasonal ARIMA Model (계절 ARIMA모형을 이용한 대청댐 유역 실시간 유입량 예측에 관한 연구)

  • Kim, Keun-Soon;Ahn, Jae-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1395-1399
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    • 2010
  • 최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

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The Comparison of Water Quality of Daecheong-Dam basin According to the Data Sources of Land Cover Map (토지피복도 자료원에 따른 대청댐유역 수질특성 비교)

  • Lee, Geun Sang;Park, Jin Hyeog;Choi, Yun Woong
    • Spatial Information Research
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    • v.20 no.5
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    • pp.25-35
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    • 2012
  • This study compared the influence of water quality according to the data sources of spatial information. Firstly, land cover map was constructed through image classification of Daecheong-dam basin and the accuracy of image classification from satellite image showed high as 88.76% in comparison with the large-scaled land cover map in Ministry of Environment, to calculate Event Mean Concentration (EMC) by land cover that impact on the evaluation of nonpoint source pollutant loads. Also curve number and direct runoff were calculated by spatial overlay with soil map and land cover map from image classification. And Seokcheon and Daecheong-Dam basin showed high in the analysis of curve number and direct runoff. Samgacheon-Joint and Sokcheon-Downstream basin showed high in the nonpoint source pollutant loads of BOD from direct runoff and EMC. And Samgacheon-Joint and Bonghwangcheon- Downstream basin showed high in the nonpoint source pollutant loads of TN and TP. Nonpoint source pollutant loads from image classification were compared with those by the land cover map from Ministry of Environment to present the effectivity of nonpoint source pollutant loads from satellite image. And Daecheong-Dam Upstream basin showed high as 10.64%, 11.70% and 20.00% respectively in the errors of nonpoint source pollutant loads of BOD, TN, and TP. Therefore, it is desirable that spatial information including with paddy and dry field is applied to the evaluation of nonpoint source pollutant loads in order to simulate water quality of basin effectively.