• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.397-397
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• 2020

가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.440-440
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• 2021

본 연구에서는 다양한 수문지수와 생태지수간의 상관성 분석을 통해 하천의 유량이 하천 생태계와 하천 건강성에 어떤 영향을 끼치는지 분석했다. 수문지수는 각 유역의 유량 자료를 이용하여 구하였다. 각 유역의 평균 일일 유량, 평균 월 유량, 일 중앙 유량, 월 중앙 유량, 유량의 왜곡, 유량의 변동계수, 유량 빈도 등을 구하였다. 생태지수는 Benthic Macroinvertebrates Index (BMI)를 이용하였다. 피어슨 상관계수 분석(Pearson's correlation coefficient analysis)을 통해 수문지수와 생태지수 간의 상관성을 분석했다. 또한 Gaussian Process Regression(GPR) Model을 이용하여 수문지수와 유역의 지형적 특성을 이용한 회귀모형을 통해 미래의 BMI를 예측할 수 있었다. 각 수문지수별로 생태지수와 높은 상관성을 보이는 것과 낮은 상관성을 보이는 것을 확인할 수 있었다. GPR 모형을 이용하여 미래의 BMI의 값을 예측해 하천 건강성 평가로 이용될 수 있는 수문지수를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 수문학적 지수와 생태지수를 이용해 정량적으로 건강성을 평가할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 GPR 모형을 통해 미래 생태지수의 값을 예측해보고 해당 연구 유역의 하천 건강을 위한 하나의 지표를 제안 할 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.502-502
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• 2022

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.194-194
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• 2022

정확한 강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요하며 밀도높은 관측망(raingauge network)으로 부터 수집된 강우 자료는 강우-유출 해석의 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천(6개국: 중국, 라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)은 기초 자료 수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 다양한 연구들이 수행된 바 있다. 이에 본 연구에서는 준 분포모형인 SWAT (Soil & Water Assessment Tool) 모형을 활용하여 격자형 위성 강수 자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 격자형 지점 강수 자료(APHRODITE, GPCC)의 메콩강 유역 강우-유출 모의에 대한 성능을 평가하였다. 유출량 산정을 위한 관측소로는 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Prek Kdam 관측소를 선정하였으며 지점강수량 정보가 비교적 충분한 2000-2007년을 대상으로 매개변수 보정(2000-2003) 및 유출모의 검증(2004-2007)을 수행하였다. 격자형 강우를 이용한 유출분석 결과, APHRODITE, GPCC 및 TRMM이 다른 격자형 강수 자료(GSMaP, PERSIANN-CDR)보다 우수한 성능을 보였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.1
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• pp.179-197
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• 1991

선도환의 가격을 결정하는 접근방법에는 2차자산(derivative assets)이라는 선도계약의 기본특성에 기초한 재정거래(arbitrage)에 의한 방법이 가장 많이 이용되고 있다. 재정거래방식에는 선도환과 현물외환가격간의 상호관련성에 의하여 선도환가격을 이자율평가설(covered interest rate parity : CIRP), 즉 현물가격과 양국간의 이자율차이의 합으로 표시하고 있다. 특히 현물가격과 이자율은 모두 현재시점에서 의사결정자에게 알려져 있기때문에 선도환가격은 확실성하에서 결정되어 미래에 대한 예측이나 투자자의 위험회피도와는 관계없이 결정된다는 것이 특징이다. 이자율평가설에 관한 많은 실증연구는 거래 비용을 고려한 경우 현실적으로 적절하다고 보고 있다(Frenkel and Levich ; 1975, 1977). 다른 방법으로는 선도환의 미래예측기능에만 촛점을 맞추어 가격결정을 하는 투기, 예측접근방법(speculative efficiency approach : 이하에서는 SEA라 함)이 있다. 이 방법 중에서 가장 단순한 형태로 표시된 가설, 즉 '선도환가격은 미래기대현물가격과 같다'는 가설은 대부분의 실증분석에서 기각되고 있다. 이에 따라 SEA에서는 선도환가격이 미래에 대한 기대치뿐만 아니라 위험프리미엄까지 함께 포함하고 있다는 새로운 가설을 설정하고 이에 대한 실증분석을 진행한다. 이 가설은 이론적 모형에서 출발한 것이 아니기 때문에, 특히 기대치와 위험프레미엄 모두가 측정 불가능하다는 점으로 인하여 실증분석상 많은 어려움을 겪게 된다. 이러한 어려움을 피하기 위하여 많은 연구에서는 이자율평가설을 이용하여 선도환가격에 포함된 위험프레미엄에 대해 추론 내지 그 행태를 설명하려고 한다. 이자율평가설을 이용하여 분석모형을 설정하고 실증분석을 하는 것은 몇가지 근본적인 문제점을 내포하고 있다. 먼저, 앞서 지적한 바와 같이 이자율평가설을 가정한다는 것은 SEA에서 주된 관심이 되는 미래예측이나 위험프레미엄과는 관계없이 선도가격이 결정 된다는 것을 의미한다. 따라서 이자율평가설을 가정하여 설정된 분석모형은 선도환시장의 효율성이나 균형가격결정에 대한 시사점을 제공할 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 가정한 시장효율성을 실증분석을 통하여 다시 검증하려는 것과 같다. 이러한 개념적 차원에서의 문제점 이외에도 실증분석에서의 추정상의 문제점 또한 존재한다. 대부분의 연구들이 현물자산의 균형가격결정모형에 이자율평가설을 추가로 결합하기 때문에 이러한 방법으로 설정한 분석모형은 그 기초가 되는 현물가격모형과는 달리 자의적 조작이 가능한 형태로 나타나며 이를 이용한 모수의 추정은 불필요한 편기(bias)를 가지게 된다. 본 연구에서는 이러한 실증분석상의 편기에 관한 문제점이 명확하고 구체적으로 나타나는 Mark(1985)의 실증연구를 재분석하고 실증자료를 통하여 위험회피도의 추정치에 편기가 발생하는 근본원인이 이자율평가설을 부적절하게 사용하는데 있다는 것을 확인 하고자 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (2) $U'(c_t)$와 $P_t$는 t시점에서의 소비에 대한 한계효용과 소비재의 가격을, $s_t$와 $f_t$는 외환의 현물과 선도가격을, $E_t$와 ${\beta}$는 조건부 기대치와 시간할인계수를 나타낸다. Mark는 위의 식 (2)를 이자율평가설과 결합한 다음의 모형 (4)를 사용한다. $$0=E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;(s_{t+1}-f_t)}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (4) (B) 실증분석의 결과 위험회피계수 ${\gamma}$의 추정치 : Mark의 경우에는 ${\gamma}$의 추정치의 값이 0에서 50.38까지 매우 큰 폭의 변화를 보이고 있다. 특히 비내구성제품의 소비량과 선도프레미엄을 사용한 경우 ${\gamma}$의 추정치의 값은 17.51로 비정상적으로 높게 나타난다. 반면에 본 연구에서는 추정치가 1.3으로 주식시장자료를 사용한 다른 연구결과와 비슷한 수준이다. ${\gamma}$추정치의 정확도 : Mark에서는 추정치의 표준오차가 최소 15.65에서 최대 42.43으로 매우 높은 반면 본 연구에서는 0.3에서 0.5수준으로 상대적으로 매우 정확한 추정 결과를 보여주고 있다. 모형의 정확도 : 모형 (4)에 대한 적합도 검증은 시용된 도구변수(instrumental variables)의 종류에 따라 크게 차이가 난다. 시차변수(lagged variables)를 사용하지 않고 현재소비와 선도프레미엄만을 사용할 경우 모형 (4)는 2.8% 또는 2.3% 유의수준에서 기각되는 반면 모형 (2)는 5% 유의수준에서 기각되지 않는다. 위와같은 실증분석의 결과는 앞서 논의한 바와 같이 이자율평가설을 사용하여 균형자산가격 결정모형을 변형시킴으로써 불필요한 편기를 발생시킨다는 것을 명확하게 보여주는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.2
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• pp.135-143
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• 2014

In this study, Chungju inflow was simulated for climate change considering the uncertainties of GCMs and a stochastic model. TFN (Transfer Function Noise) model and 4 different GCMs (CNRM, CSIRO, CONS, UKMO) based on IPCC AR4 A2 scenario were used. In order to evaluate uncertainty of TFN model, 100 cases of noises are applied to the TFN model. Thus, 400 cases of inflow results are simulated. Future inflows according to the GCMs show different rates of changes for the future 3 periods relative to the past 30-years reference period. As the results, the summer inflow shows increasing trend and the spring inflow shows decreasing trend based on AR4 A2 scenario.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.131-131
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• 2020

우리나라는 농산물시장개방이후 휴경면적의 증가, 농지전용, 도시화의 가속화, 시설작물 재배면적 변화 영향에 의한 논과 밭의 이용 패턴변화 등으로 농촌지역의 토지이용구조가 변화되어 왔다. 이는 곧 국내 토지이용패턴의 변화로 연결되고, 농업구조의 변화는 농촌경관, 농업용수 이용, 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴의 변화를 야기할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 금강권역을 연구지역으로 하여, 농업지역의 토지이용변화 중 논 내 시설작물 재배면적 변화에 주안점을 두고 토지이용변화 예측모형인 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하여 미래 농업지역의 토지이용변화를 예측하고자 하였다. CLUE-s 모형의 입력 자료로 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)의 1980~2010년까지 5년 간격 토지이용 통계자료 및 환경부 2008, 2013년 중분류 토지이용 자료에서 금강유역을 추출하여 구축하였다. 모형의 입력자료를 위해 토지이용 항목을 총 7개(수역, 시가지, 논, 밭, 시설재배지, 산림, 초지)로 분류하고 특별토지이용 정책 자료로 농업진흥구역도 및 국토환경성 평가도를 이용하였다. 관측자료의 경향을 이용하여 환경부 중분류 토지이용 변화를 기준으로 농업지역(논, 밭, 시설재배) 변화에 대한 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 농업지역 변화에 따른 수문 및 수질의 영향을 파악하고 미래 토지이용 변화에 따른 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴 등을 분석하기 위한 기초 자료로 활용할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.