• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.759-763
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• 2010

본 연구는 격자기반의 지표면 유출 및 도시 유역 우수관거 유출해석모형으로서 유역을 관거 유입구를 기준으로 다수의 소유역들로 구분하고 각 소유역내 지표면 흐름을 비선형저류방정식으로 표현하여 유출량을 산정하는 방법 및 유역을 일정한 크기의 격자로 분할한 상태에서 각 격자의 유입 유출을 계산함으로써 주어진 시간 간격별로 유역 전체에 대한 물수지를 파악하는 격자 물수지식을 이용하는 방법을 결합하여 도시유역의 지표면 유출량을 산정하기 위한 격자기반의 분포형 지표면 유출해석 모형을 개발하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 즉, 본 연구에서 개발한 유출모형은 지표면 유출의 메카니즘을 비선형저류방정식으로 표현한다는 점에서 SWMM의 방법을, 격자기반으로 유출량을 계산 추적한다는 것이다. 또한 도시지역의 침수형태 및 원인을 파악함과 동시에 기존의 도시유출 해석모형을 일부 수정 및 보완하여 집중호우발생시의 지표이동류 흐름, 폐합형 우수관거, 하류부의 배수영향 등을 고려한 우수관거 유출모델을 개발하였다. 본 모형을 이용하여 가상 및 실제 유역에 대한 유출모의를 수행함으로써 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시하는 격자기반 도시유출해석모형은 대상유역을 일정한 크기의 격자로 구성하고 개개의 격자마다 유출해석을 위한 지형정보와 수문정보를 입력하여 격자별 유출량을 계산 추적함으로써 유역의 임의의 위치에서의 유출량, 유출심의 시간적 변화와 공간적인 분포를 모의할 수 있다. 가상 및 실제 유역에 대한 유출해석을 통하여 본 연구에서 개발한 모형은 이동강우나 국지적인 집중호우 등 시공간적으로 변하는 수문 특성을 반영할 수 있고, 폐합형 우수관망 해석 및 하류부 배수효과를 검토하여 도시유역의 홍수방재관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.537-543
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• 2006

There have been many recent studies on the nonlinear rainfall-runoff modeling, where the use of neural networks is shown to be quite successful. Due to fundamental limitation of linear structures, employing linear models has often been considered inferior to the neural network approaches in this area. However, we believe that with an appropriate extension, the concept of linear impulse responses can be a viable tool since it enables us to understand underlying dynamics principles better. In this paper, we propose the use of multiple impulse responses for the problem of rainfall-runoff analysis. The proposed method is based on a simple and fixed strategy for switching among multiple linear impulse-response models, each of which satisfies the constraints of non-negativity and uni-modality. The computational analysis performed for a certain Korean hydrometeorologic data set showed that the proposed method can yield very meaningful results.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.5
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• pp.779-789
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• 2016

The effective rainfall is calculated considering the soil moisture. It utilizes observed data directly in order to incorporate the soil moisture into the rainfall-runoff model, or it calculates indirectly within the model. The rainfall-runoff model, IHACRES, used in this study computes the catchment wetness index (CWI) first varying with temperature and utilize it for estimating precipitation loss. The nonlinear relationship between the CWI and the effective rainfall in the Hapcheondam watershed was derived and utilized for the long-term runoff calculation. The effects of variable and constant CWI during calibration and validation were suggested by flow regime. The results show the variable CWI is generally more effective than the constant CWI. The $R^2$ during high flow period shows relatively higher than the ones during normal or low flow period, but the difference between cases of the variable and constant CWI was insignificant. The results indicates that the high flow is relatively less sensitive to the evaporation and soil moisture associated with temperature. On the other hand, the variable CWI gives more desirable results during normal and low flow periods which means that it is crucial to incorporate evaporation and soil moisture depending on temperature into long-term continuous runoff simulation. The NSE tends to decrease during high flow period with high variability which could be natural because NSE index is largely influenced by outliers of underlying variable. Nevertheless overall NSE shows satisfactory range higher than 0.9. The utilization of variable CWI during normal and low flow period would improve the computation of long-term rainfall-runoff simulation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1988.07a
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• pp.148-157
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• 1988

A generalized hydrograph equation was derived by using the well known concepts of superimposition and nonlinear multiple recessions. Application of the equation showed that characteristics of delay and attenuation of the runoff process were effectively accounted for.

• Water for future
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• v.25 no.3
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• pp.105-113
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• 1992

The purpose of this paper is to introduce and to apply the artificial neural network theory to real hydrologic system for forecasting daily streamflows during flood periods. The hydrologic dynamic process of rainfall-runoff is identified by the iterated estimation of system parameters that are determined by adjusting the weights of the network according to the non-linear response characteristics which is formed the model. Back propagation algorithm of neural network model is applied for the estimation of system parameters with past daily rainfall and runoff series data, and streamflows are forecasted using the parameters. The forecasted results are analyzed by statistical methods for the comparison with the observed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.98-98
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• 2021

동역학파 기반 순간단위도 (Dynamic wave-based Instantaneous Unit Hydrograph)를 이용하여 유역에서의 강우에 의한 유출을 예측하는 기법을 개발하였으며, 국내 실제 자연 유역에 적용하여 기법의 타당성과 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 '동역학파 기반 순간단위도 방법'은 물리기반 수치모형인 동역학파 강우유출모형과 개념적 순간단위도 방법을 결합하여 사용함으로써 물리적으로 정확하면서도 빠르고 안정적으로 강우-유출을 예측하는 것을 목적으로 한다. 유역의 순간단위도는 유역의 지형, 조도계수와 동역학파 강우유출모형인 tRIBS-OFM을 이용하여 계산된 S-수문곡선을 수치적으로 미분함으로써 유도되며, 유도된 순간단위도는 강우강도에 따라 변화하므로 회선적분을 통한 유출수문곡선 예측 시 강우-유출 관계의 비선형성을 고려할 수 있다. 본 연구에서 유도된 순간단위도의 첨두 값과 첨두 발생시간은 강우강도 값과 각각 양과 음의 상관관계를 가졌으며 강우강도 값과 멱 함수 (power function)의 관계를 가졌다. 이는 Paik and Kumar (2004) 등 기존 연구들에서 밝힌 순간단위도의 특성과 일치하였으며, 본 연구에서는 더 나아가 멱함수의 지수를 산정한 후 임의의 강우강도 값에 대응하는 순간단위도를 멱함수 관계를 이용하여 보간할 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 유역에 대한 적용은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 수행하였다. 유역을 여러 개의 소유역으로 분할하여 강우의 공간적 분포를 고려하였으며, 각 소유역에서의 유출량을 동역학파 기반 순간단위도를 이용해 계산한 뒤 물리기반의 하도추적모형을 이용하여 전체 유역에서의 유출수문곡선을 예측했다. 예측된 유출수문곡선을 관측 유출 자료와 비교해본 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)가 0.6 이상으로 측정되어 적절히 유출을 예측한 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.1 s.174
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• pp.25-38
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• 2007

A grid-based urban surface runoff model for simulating the temporal variation and spatial distribution of overland flow in a drainage area was developed. The process of routing of overland flow is modeled by the nonlinear storage equation which is composed of the continuity equation and the Manning's equation. For model operation, the drainage area is divided into grid areas, and spatially distributed topographical and hydrological information for model inputs is provided. Then overland flow is routed for each of the discretized cells of the area. In order to test the applicability of this model, temporal variations and spatial distributions of flow depth and overland flow was simulated in a fictitious and a real urbanized Kunja drainage area. Results indicate that the model can simulate reasonably well the urban runoff hydrograph.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.4
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• pp.297-307
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• 2009

For reliable water quality simulation by semi distributed model, accurate daily runoff simulation should have preceded. In this study, newly developed channel routing method which is nonlinear storage method is combination of Muskingum routing method and variable storage routing method and temporally weighted average curve number method were applied for effect analysis of water quality simulation. Developed modules, which are added in SWAT models and simulation, were conducted for the Chungju dam watershed. The simulation result by each module applied effect. As a result of analysis contribute water quality modeling, nonlinear storage method is more effective than temporally weighted average curve number method. Nutrient loading discharge was affected by development of runoff delaying from improvement of channel routing, because of characteristics of nonpoint source pollution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1553-1557
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• 2007

본 연구의 목적은 SWAT 모형에서 적용되는 하도유출추적 방법인 변동저류추적법과 Muskingum 방법에 대한 문제점 및 한계점을 제시하고 이를 개선하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 충주댐 상류유역에 SWAT 모형을 적용하였으며 기존 두 가지 방법에 대한 한계점을 제시하였다. 또한 새로운 하도추적 방법으로 연속방정식과 Manning 식으로부터 비선형 저류방정식을 구성하여 적용하였으며 주하도 유입량에 대한 세가지 방법을 비교한 결과 기존 방법보다 본 연구에서 제시한 방법이 일 단위 장기유출모의에서 합리적인 유출량 결과를 제시하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 SWAT 모형의 적용성을 향상시킬 뿐만 아니라 유출 및 수질모의에도 상당한 영향일 미칠 것으로 판단된다.