• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-360
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• 2023

최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.5
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• pp.347-358
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• 2017

This study examined characteristic differences by the rainfall direction on the runoff responses. The directional characteristics of hydrological components in a basin were quantified by von Mises distribution. The runoff hydrograph was derived using the result of convolution integration of each distribution and this hydrograph was compared with GIUH model and observed data. As a result, it was found that runoff response by rainfall direction was more similar the observed rainfall-runoff data than the runoff result using GIUH model. These results implies that runoff modeling could be improved by considering directional components in hydrologic analysis. This study would be helpful to reduce uncertainties of hydrologic analysis considering a non-linearity of rainfall-runoff process by the rainfall direction.

• Journal of Wetlands Research
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• v.23 no.2
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• pp.173-182
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• 2021

It is important to extract and assess low-flow recession characteristics for water resources management in the upper reaches of a stream. It is difficult to express the groundwater flow recession characteristics for streamflow synthetically. The linear recession model has been widely used by baseflow recession analysis for reason of simplicity and convenience, but recent studies show that nonlinear recession models fit well, and the relationship between the reservoir storage of shallow unconfined aquifers and the groundwater discharge was to be identified as nonlinear in the literature based on the analysis of numerous streamflow recession curves. The objective of the study is to decode these nonlinear characteristics, including evaporation loss, storage, and recharge of groundwater using streamflow. By analyzing the observed time series of streamflow from the study area, which is the Pyeongchang River basin in Korea, the main components of the underlying groundwater balance, namely, discharge, evaporation loss, storage, and recharge, can be identified and quantified. As a result of the study, depletion of groundwater by evapotranspiration losses through the water uptake of tree roots was found to bias the recession curves and the estimated reservoir parameters. The seasonality of both rainfall and potential evaporation, analysis of the recession curves, stratified according to time of the year, allowed the quantification of evapotranspiration loss as a function of a calendar month and stored groundwater storage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.623-627
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• 2005

유역의 유출특성을 정확히 분석하기 위해서는 모형에 내재된 매개변수의 적정한 추정이 필수적이나 정확한 측정이 불가능한 변수들의 최적해를 결정하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 괴산댐유역을 적용대상 유역으로 PRMS 모형의 최적 매개변수를 평가하고, 추정난해 매개변수 9개에 대한 민감도 분석을 수행함으로서 각 매개변수에 따른 결과의 불확실성과 유출특성에 미치는 영향을 분석하여 향후 정도 높은 매개변수 추정에 활용하고자 하였다. 연구결과 지표면유출 관련인자는 지표면-지표하유출량을 변화시키므로 유출특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지표하유출 관련 매개변수들은 비선형계수가 작아져 유출이 선형적으로 고려될 때 수문곡선에 영향을 주는 것으로 판명되었다. 한편 지하수유출 관련 계수는 지하수유출이 발생하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 지표하저수지에서 지하수유출을 발생시키는 매개변수는 크게 민감하지 않은 것으로 판명되었다. 그리고 토양대에서 지하수저수지로의 유입 관련 매개변수는 유출을 지연시키는 효과를 보였고 증발산을 조절하는 매개변수는 유출용적에만 영향을 미치는 것으로 판명되었다.

• Water for future
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• v.17 no.4
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• pp.269-272
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• 1984

우선 홍수유량은 강우가 수문유출계를 통하여 변환된 것이므로, 원리적으로는 유량데이터만으로, 즉 강우데이터 없이도 홍수예측이 가능함을 기술한다. 다음에는 강우유출계의 강한 비선형성은 유량을 수치휠터에 의해 2~3의 성분으로 분리할 때 각성분계부터는 제거되는 것(단, 강우의 분리법칙이 비선형이 된다. "휠터 분리 AR법")에 대하여 기술한다. 제삼으로, 실측유량과 예측유량의 오차가 가장 신뢰도가 높은 정보임을 지적하고, 이 오차를 이요하는 휠터링의 방법으로서 세가지의 고찰법이 있음을 제시한다. 마지막으로 역산강우에 칼만.휠터를 적용하는 방법을 제안하고, 그 방법을 효과적으로 하는 여러 가지 기법을 기술한다. 기법을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1178-1182
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• 2004

시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2061-2065
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• 2008

본 연구는 강우-유출 및 TOC의 패턴 분류를 위하여 광주 광산 강우관측소의 강우량자료와 나주지점의 유출량 그리고 기존의 BOD 및 COD 수질농도 측정값에 비하여 적은 오차요인과 빠른 시간에 결과 값을 얻을 수 있으며 유출량과 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC자료를 사용하였다. SOM을 적용하기 위해 먼저 Map의 크기는 Garcia가 제시한 $M=5{\sqrt{N}}$을 이용하여 결정한다. 이러한 비선형적인 다변량 자료를 분석하기 위해서 Map에 의해 구분된 자료 위치를 추출하여 원자료를 재구축하고 이를 통해 원자료를 패턴별로 분류 할 수 있었다. 이러한 패턴별 분류를 통해 유출량에 따른 TOC자료를 2차원의 Map 상에 시각적으로 가시화하여 비선형적인 경향이 강한자료의 분포적 양상을 이해하는데 큰 도움이 되며, 향후 이를 통해 예측을 위한 모형화 과정에도 크게 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 강우자료 또는 유출량 자료만을 이용한 단일변량의 패턴분류를 위해 SOM의 적용이 가능할 것으로 판단되며, 이는 각 변량의 본질적인 특성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.5
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• pp.407-416
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• 2011

This study expressed the reservoir's storage-discharge relation as a non-linear reservoir model and theoretically quantified the reservoir storage effect. Among those non-linear functions like exponential function, logarithmic function and power function considered, the exponential function of the storage-discharge relation was found to be the most valid. The non-linear reservoir model proposed was applied to the Chungju Dam and the Soyang River Dam, whose storage effects during flood were estimated to be about 23 hours and 43 hours, respectively. This result indicates that the Choongju Dam, even though its size and total storage volume are similar to those of the Soyang River Dam, does not achieve enough storage effect as its basin size and the inflow amount are much larger.