• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1107-1118
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• 2021

Climate change brought on by global warming increased the frequency of flood and drought on the Korean Peninsula, along with the casualties and physical damage resulting therefrom. Preparation and response to these water disasters requires national-level planning for water resource management. In addition, watershed-level management of water resources requires flow duration curves (FDC) derived from continuous data based on long-term observations. Traditionally, in water resource studies, physical rainfall-runoff models are widely used to generate duration curves. However, a number of recent studies explored the use of data-based deep learning techniques for runoff prediction. Physical models produce hydraulically and hydrologically reliable results. However, these models require a high level of understanding and may also take longer to operate. On the other hand, data-based deep-learning techniques offer the benefit if less input data requirement and shorter operation time. However, the relationship between input and output data is processed in a black box, making it impossible to consider hydraulic and hydrological characteristics. This study chose one from each category. For the physical model, this study calculated long-term data without missing data using parameter calibration of the Soil Water Assessment Tool (SWAT), a physical model tested for its applicability in Korea and other countries. The data was used as training data for the Long Short-Term Memory (LSTM) data-based deep learning technique. An anlysis of the time-series data fond that, during the calibration period (2017-18), the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and the determinanation coefficient for fit comparison were high at 0.04 and 0.03, respectively, indicating that the SWAT results are superior to the LSTM results. In addition, the annual time-series data from the models were sorted in the descending order, and the resulting flow duration curves were compared with the duration curves based on the observed flow, and the NSE for the SWAT and the LSTM models were 0.95 and 0.91, respectively, and the determination coefficients were 0.96 and 0.92, respectively. The findings indicate that both models yield good performance. Even though the LSTM requires improved simulation accuracy in the low flow sections, the LSTM appears to be widely applicable to calculating flow duration curves for large basins that require longer time for model development and operation due to vast data input, and non-measured basins with insufficient input data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2179-2183
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• 2008

지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.10
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• pp.903-915
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• 2020

Long-term high-resolution hydro-meteorological data has been recognized as an essential element in establishing the water resources plan. The increasing demand for spatial precipitation in various areas such as climate, hydrology, geography, ecology, and environment is apparent. However, potential limitations of the existing area-weighted and numerical interpolation methods for interpolating precipitation in high altitude areas remains less explored. The proposed PRISM (Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) model can produce gridded precipitation that can adequately consider topographic characteristics (e.g., slope and altitude), which are not substantially included in the existing interpolation techniques. In this study, the PRISM model was optimized with SCEM-UA (Shuffled Complex Evolution Metropolis-University of Arizona) to produce daily gridded precipitation. As a result, the minimum impact radius was calculated 9.10 km and the maximum 34.99 km. The altitude of coastal weighted was 681.03 m, the minimum and maximum distances from coastal were 9.85 km and 38.05 km. The distance weighting factor was calculated to be about 0.87, confirming that the PRISM result was very sensitive to distance. The results showed that the proposed PRISM model could reproduce the observed statistical properties reasonably well.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_1
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• pp.497-510
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• 2022

Agricultural reservoirs are essential structures for water supplies during dry period in the Korean peninsula, where water resources are temporally unequally distributed. For efficient water management, systematic and effective monitoring of medium-small reservoirs is required. Synthetic Aperture Radar (SAR) provides a way for continuous monitoring of those, with its capability of all-weather observation. This study aims to evaluate the applicability of SAR in monitoring medium-small reservoirs using Sentinel-1 (10 m resolution) and Capella X-SAR (1 m resolution), at Chari (CR), Galjeon (GJ), Dwitgol (DG) reservoirs located in Ulsan, Korea. Water detected results applying Z fuzzy function-based threshold (Z-thresh) and Chan-vese (CV), an object detection-based segmentation algorithm, are quantitatively evaluated using UAV-detected water boundary (UWB). Accuracy metrics from Z-thresh were 0.87, 0.89, 0.77 (at CR, GJ, DG, respectively) using Sentinel-1 and 0.78, 0.72, 0.81 using Capella, and improvements were observed when CV was applied (Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Boundaries of the waterbody detected from Capella agreed relatively well with UWB; however, false- and un-detections occurred from speckle noises, due to its high resolution. When masked with optical sensor-based supplementary images, improvements up to 13% were observed. More effective water resource management is expected to be possible with continuous monitoring of available water quantity, when more accurate and precise SAR-based water detection technique is developed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2058-2062
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• 2009

1992년 한강수계법이 제정되면서 우리나라에 도입된 오염총량관리제는 현재 2차총량관리 시행계획수립 단계에 이르렀다. 오염총량제에서 수질모델은 수계구간별로 설정된 기준유량과 목표수질 조건을 달성하는 지를 판단할 수 있는 도구로 사용되며, 다양한 모델들이 사용되고 있다. 그 중 하천수질모형으로는 주로 QUAL2E, QUALKO, QUALKO2 모형으로 압축할 수 있다. QUAL2E 모형은 1980년대에 개발되어 국내외로 널리 이용하고 있으나 SOD를 0차나 일정량으로 처리하였고, 부착조류에 의한 용존산소 변화와 부유 조류 사멸시 발생하는 유기물이 고려되지 않았다. 또한 용존산소가 부족한 상태에서 반응이 활발한 탈질화과정이 포함되지 않아 이들 반응에 의해 수질이 영향을 받는 하천에 적용하기에는 한계가 있었다. 그리고 QUAL2E 모델은 여러 개의 지류를 가진 대형 하천에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 국내에서는 1999년 QUAL2E 모델에 WASP5의 장점을 접목시켜 QUALKO 모델을 개발하였다. 이 모델은 QUAL2E에 부유성 조류의 사멸로 인한 유기물의 내부증가, 탈질화 반응 및 부착식물의 광합성 호흡 과정을 추가한 것이다. 또한 QUAL2E 모델에서 BOD는 CBOD로 입력되고 모의되므로 bottle BOD의 개념이 결여되어 있으므로 이러한 문제점을 보완하고, 조류의 생산 및 사멸에 의한 내부생산 유기물 증가와 탈질화 반응 과정을 추가한 것이다. 우리나라에서 진행되고 있는 총량관리 대상물질은 2010년까지는 $BOD_5$이며, 2011년부터는 일부 지역에 총인이 포함될 예정이다. 2007년에 실험실에서 측정하는 BOD5나 유기성 질소 또는 유기성 인을 그대로 입력하여 계산되고 출력할 수 있으며, 향후 오염총량제의 관리대상항목으로 논의되고 있는 TOC를 모의할 수 있는 QUALKO2가 개발되었다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형에 기존 QUAL2E-UNCAS 모형에 서 수행할 수 있는 불확실성 해석 기법인 Monte Carlo 모의를 가능하도록 모형을 수정하고자 한다. 실제 하천에서의 수질해석에 대한 단순한 표현인 수학적 모형은 불확실성을 내포하고 있으며, Monte Carlo 해석을 사용하여 모형의 불확실도 정량화와 매개변수의 불확실성을 통계학적으로 기술할 수 있다. 또한 각 지점에 대한 계산결과치들에 대해 빈도 및 누가빈도분포 값을 제시함으로서 모형 예측치들의 전반적인 분포경향을 평가할 수 있으며, 하천수질에 대해서 환경기준치를 위배할 가능성을 산정하는데 활용할 수 있다. 우리나라 실정에 맞는 QUALKO2 모형에 Monte Carlo 모의를 통해 신뢰도 기반의 수질해석을 수행하게 된다면 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.28 no.6
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• pp.375-382
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• 2016

In the present study, the wave hindcasting has been performed, and then the characteristics of storm waves at Gangnueng port was investigated, in which the high waves are observed. Comparing the numerical results with the wave measurements at Gangneung port, Niigata, and Hamada, there were good agreements between them. In particular, the Pearson correlation coefficients of significant wave heights and peak periods at Gangneung port were 0.92 and 0.72, respectively. Then the extreme wave analysis on the significant wave heights was carried out for the estimation of the frequency of storm waves. In this analysis, the storm waves over the threshold were fitted to GPD(Generalized Pareto Distribution). According to this analysis, the return period of the storm wave on February, 24, 2008, one of the large storm waves at Gangneung port, was 8.2 months. Among the computed significant wave heights larger than one-year wave, 58.3% of them were resulted from the storm, while the others were from the typhoon. Additionally, the regression analysis on the waves larger than one-month wave has been conducted, and then the relationship between the computed significant wave heights and the significant wave period, $T_{1/3}=7H_s^{0.25}$ was obtained.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.357-361
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• 2008

홍수는 인간이 지구상에 생존하기 전부터 발생하여왔다. 그러나 최근 들어 홍수 규모가 대형화되었고, 그 발생빈도도 증가하고 있다. 최근에는 지구온난화가 가속화 되면서 전 세계적으로 높은 강도의 기상이변들이 속출하고 있다. 우리나라도 예외는 아니어서 지난 100년 동안 기온이 약 $1.5^{\circ}C$ 가량 상승하였고, 집중호우나 태풍과 같은 극단적인 기상현상들로 인한 피해가 날이 갈수록 심해지고 있다. 이러한 이상기후에 따른 태풍, 집중호우 등의 대규모 호우로 인해 댐 및 제방 붕괴와 같은 비상상황이 초래될 수 있다. 잇따른 피해들을 통해 홍수침수 범위의 예측 분석을 통한 홍수위험 및 다양한 홍수위험지도 작성의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 종류의 홍수위험지도의 개발을 위해 금호강과 태화강을 대상유역으로 선정하고, 1차원 분석(하천흐름)에는 미국 기상청의 FLDWAV 모형을 적용하였고 2차원 분석(범람흐름)에는 2차원 비정형 격자기법 침수해석 모형을 적용하였다. 1차원 및 2차원 수치해석 모형을 대상유역에 적용한 모의를 통하여 실제 홍수에 대한 제방의 붕괴 및 월류에 따른 유량을 산정하였고, '침수심 지도'와 '홍수유속 지도'를 작성하였으며, 또한 홍수위험 강도를 표현하기 위해 유속과 수심을 이용하여 홍수위험에 대한 '홍수위험강도 지도'를 작성하였다. 다양한 홍수위험지도는 홍수방어대책에 대한 평가와 개발, 또한 개발지역에 대한 선택에 이용될 수 있으며, 실제 홍수시 홍수위험지도에 나타난 긴급대피지역의 모든 주민들에 대해서 피난경고를 미리 발령하는 등의 방법으로 이용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.8
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• pp.685-692
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• 2016

This study aimed to develop the indicator-based approach to assess water use vulnerability in watersheds and applied to the unit watershed within the Han River watershed. Vulnerability indices were comprised of three sub-components (exposure, sensitivity, adaptive capacity) with respect to water use. The indicators were made up of 16 water use indicators. Then we estimated vulnerability indices using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution approach (TOPSIS). We collected environmental and socio-economic data from national statistics database, and used them for simulated results by the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For estimating the weighted values for each indicator, expert surveys for subjective weight and data-based Shannon's entropy method for objective weight were utilized. With comparing the vulnerability ranks and analyzing rank correlation between two methods, we evaluated the vulnerabilities for the Han River watershed. For water use, vulnerable watersheds showed high water use and the water leakage ratio. The indices from both weighting methods showed similar spatial distribution in general. Such results suggests that the approach to consider different weighting methods would be important for reliably assessing the water use vulnerability in watersheds.