• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.500-500
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• 2023

국내하천은 홍수기에 강수량이 집중되고 하상계수가 높으며 평균경사도도 비교적 큰 특징을 지닌다. 따라서 유량이 빠르게 집중될 수 있는 상황이 빈번하게 발생한다. 이러한 특징을 감안하여 하천의 수질을 관리하기 위해서는 유량과 수질의 상호적인 관계를 규명하는 것이 중요하다. 유량과 수질의 관계를 분석하고 예측하는 방법으로는 물리적 예측모형과 확률론적 예측모형을 이용하는 방법이 있다. 물리적 예측모형을 활용하여 하천의 유량 및 수질을 예측하는 방법은 주어진 지형과 시간의 변화에 따른 유량 및 수질 변화를 예측함으로써 특정 상황에서의 수질 변화를 규명하기에 적절하다. 한편, 풍수기, 갈수기 등 전반적인 유량의 변화에 따라 나타나는 수질변화의 특성을 규명하기 위해서는 수질과 유량 간의 상관관계 분석이 필요하다. 수질과 유량 간의 상관관계를 규명하는 목적일 경우, 물리적 예측모형은 효율성이 낮고, 충분한 데이터 확보가 전제된 상태에서의 확률론적 예측모형은 다각도 분석 및 신뢰성 확보가 가능한 장점이 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 확률론적 접근에 기반하여 국내하천에서 수질과 유량 간의 관계를 먼저 분석하고자 한다. 데이터 마이닝 결과, 수질변화에 가장 영향이 큰 인자 및 요인이 추출되며, 이는 효과적인 수질관리 방안을 모색하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1444-1449
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• 2006

우리나라는 전 국토의 70%가 산지로 되어 있고, 토지를 집약적으로 이용하므로 유역이 다양한 지형, 토양, 식생, 토지이용 등으로 구성되어 있다. 또한 이수 계획을 수립하기 위한 유출량의 계산을 위해서는 직접유출 뿐만 아니라 기저유출까지 재현할 수 있는 유역수문모형이 필요하다. 이에 따라 유역내 수문인자의 정량적.정성적 분석을 위해서는 유역출구에서 뿐만 아니라 유역전체에 대한 수문인자를 평가할 수 있는 분포형 모형이 요구되고 있으며, 효율적인 수자원관리 및 개발 계획수립을 위한 물리기반 수문모형의 개발 및 적용 요구가 증대되고 있다. 우리 공사도 유역조사에서 PRMS 모형에 의한 물수지 분석을 수행하고 있는 등 이수분야에 물리기반 모형의 적용이 증가하고 있는 실정이다. 기존 USGS WEASEL은 PC Arc/Info 기반에서 구동하는 방식으로 사용방법 및 사용자 인터페이스 제공 측면에 있어 불편함이 초래하고 있으며, 현재 GIS 기술의 발달과 함께 ESRI ArcGIS9.1이 개발되어 GIS를 이용한 분석에 있어 편리성을 제공하여 많은 분야에 적용되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 편리한 모델링 환경 제공을 신기술 적용 및 국내 자연환경에 적합한 유출매개변수 도출 시스템 개발을 위하여 선진 사례 벤치마킹을 통한 수자원 DB로부터 물리기반 수문모형 입력 자료를 효과적으로 추출하는 전 후처리기를 개발하고, 다양한 수문 수질모형에 적용할 수 있는 GIS 기반의 입출력 컴포넌트를 개발하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.183-188
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• 2005

레이더강우관측의 수문학적 적용성을 검토하고 개념적 유출모형과 분포형 유출모형에서 지점강수 및 레이더강수를 적용하여 매개변수의 민감도 및 수문곡선변화를 관찰하였다. 레이더강수의 계통적오차는 총강수량비를 이용하여 보정하였고, 이결과 레이더강수가 지점강수에 비하여 첨두강수를 더욱 양호하게 표현하고 있음을 확인할 수 있었다. 지점강수와 레이더강수를 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 개념적모형으로는 저류함수모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수 조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 $V\;flo^{TM}$모형을 이용하여 테스트하였다. 결과 개념적 모형과 분포형모형 모두에서 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문 곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천상류지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의 하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보여진다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.421-422
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• 2014

최근 네트웤의 발달로 웹기반 강의시스템과 문제풀이 학습법이 많이 도입되고 있다. 이 학습법은 물리적 폐쇄성을 극복하고 학습자의 편이성을 제공하고, 학습자와 교수자간 상호작용성을 높일 수 있으므로 학습효과를 최대로 고양시킬 수 있다. 현재 웹 기반용 학습시스템들은 많이 개발되어 있으나 온라인에서 학습할 수 있는 실습교과목에 대한 교수-학습 모형 개발은 미흡한 편이다. 본 논문에서는 사례로서 실습교과목을 위한 실습문제풀이학습시스템을 위한 교수설계모형을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.177-177
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• 2018

유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권4호
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• pp.355-360
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• 2009

USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.84-84
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• 2021

전 지구적 기후변화로 세계 곳곳은 이례적인 홍수와 가뭄 등으로 많은 재산 및 인명 피해가 발생하고 있다. 우리나라의 경우, 강우 강도가 크고 단기간 많은 양의 비가 내리는 집중호우의 빈도가 급격히 증가하고 있다. 또한, 우리나라의 국토는 약 70%가 산지로 이루어져 있고, 경사가 험준한 지형을 지니고 있어 강우 시 유출이 급격히 발생하는 것이 특징이다. 이러한 기후 패턴과 지형적 특성으로 인하여 토양침식이 가중되고 있으며, 그중 강원도의 경우 산지 곳곳에 위치한 고랭지 밭으로 인해 강우 시 많은 양의 토사가 유실되어 농경지가 감소하고 있으며, 유실된 토사의 하천 유입으로 인한 하천 통수능력의 저하와 수질 악화 등 다양한 문제를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 물리기반 모형인 SSEM (SSORii Erosion Model)을 이용하여 강원도 평창군에 위치한 도암댐 유역의 필지를 중심으로 침식과 퇴적의 양상을 분석해보고자 하였다. SSEM은 단기 강우 사상을 모의할 수 있고, 침식과 퇴적의 시·공간적 변동성을 반영할 수 있어 침식이 언제, 어디서, 얼마나 발생하였는지 식별이 가능한 모형이다. 연구분석 결과, 대부분의 필지에서 침식과 퇴적이 발생하였으며, 그중 도심지 주변에 위치한 필지에서 많은 토양침식이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 본 유역의 현장 조사 당시 육안으로 확인한 침식의 실태와 상당 부분 일치하고 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.337-337
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• 2020

기후, 지형, 토지이용 등 다양한 환경요인들의 조건에 따라 동일한 강수량에도 표토침식량이 다르게 발생한다. 지형과 토지이용은 인위적인 개발에 의해 크게 변화될 수 있지만 인위적인 요소를 제외한다면, 지형변화는 매우 느리게 발생하며 토지이용은 계절적으로 변화하게 된다. 우리나라 대부분의 토양침식은 강우-유출에 의한 침식(water erosion)으로 지표를 흘러가는 유체에 함께 표토를 구성하는 토양 입자들이 이동하면서 발생하게 되는데 지표면을 덮고 있는 피복과 사면경사에 큰 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 강우와 지표흐름을 고려할 수 있는 물리적 기반 토양침식모형을 이용하여 토지이용과 경사에 따라 토양침식량과 공간적 침식분포가 어떻게 변화되는지 분석하고자 하였다.

• 한국습지학회지
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• 제14권3호
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• pp.385-397
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• 2012

격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.