• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.689-693
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• 2005

본 연구의 목적은 경기도 파주시 적성면 설마리에 위치한 설마천 시험유역을 대상으로 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 수집하여 정화한 물 순환과정을 규명하는데 있다. 2004년 설마천 시험유역의 수문관측은 2003년보다 더욱 향상된 결과를 보였으며, 관측기기의 추가 설치, 실시간 전송장비의 보완 및 운영, 각 관측소당 2종 이상의 동시 관측자료 확보 등을 통해 자료의 결측을 최소화하였고 정화도를 개선하여 양질의 자료를 생성할 수 있었다. 관측된 우량과 수위 자료에 대해 일상적인 자료 검토 및 처리 과정을 보다 구체적으로 체계화하여 자료의 질적 향상을 꾀하였다. 특히 유량 측정 및 산정 방법을 국제 기준에 준하여 수행하고, 현장에서 실시간으로 관측자료의 분석 및 검증이 가능한 유량측정용 PDA 시스템을 활용함으로써 보다 정도높은 유량측정성과를 확보할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2731-2738
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• 2015

막대한 인명과 재산피해를 발생시키는 홍수재해를 사전 예측하고 예방하기 위한 재해 관측설비 및 시스템의 중요성이 전 세계적으로 부각되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 수문관측설비에 대한 장비성능, 호환성, 적용성, 신뢰성 등의 안정성 검증 및 S/W, 백신 등 신규 프로그램 적용 안정화 시험 등을 목적으로 수문관측 성능시험센터를 구축하였으며, 이를 통하여 시험항목, 시험절차서, 시험 기준값의 정립 등 성능시험 표준가이드라인을 개발하여 설비의 표준검증체계를 구축하고자 하였다. 또한 설비의 특성 분석 및 유지보수 이력관리, 성능시험 데이터에 대한 데이터베이스화, 시험 후의 성적서를 발행할 수 있도록 프로그램을 개발하였으며, 이를 통하여 수문관측설비에 대한 과학적인 관리 및 운영의 효율성을 높이고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2021

수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.714-718
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• 2008

최근 다양한 기상 이변과 해수 온도 상승으로 인해 더욱 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중 호우 및 돌발홍수는 각 유역 특성별 수문 기초자료의 축적 및 분석을 더욱 요구하고 있다. 또한, 수문현상은 시간과 공간에 따른 큰 변동성을 가지고 있어 규명하기 복잡한 특성을 가지고 있다. 특히 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 최근의 집중 호우 특성 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있다. 집중 호우시 인명과 재산의 피해가 더 가중되는 도시 지역은 더욱더 중요하다. 도시지역의 수문 모니터링이 부족한 실정을 고려한다면 도시하천별, 소배수구역별 수문 관측 및 자료 분석이 절실하다. 우리나라 주거지역의 토지이용 형태를 반영하는 과학적이고 체계적인 도시하천 수문 모니터링시스템 운영 및 자료 축적, 제공이 필요하다. "도시홍수재해관리기술연구사업단"에서는 도시하천 유역의 수문현상 규명을 위한 기초 정보 축적을 위해 중랑천 유역에 시험배수구역(신내1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)을 운영하여 수문 관측 및 자료 분석을 수행하고 있다. 본 연구에서는 도시하천 시험유역의 운영 결과와 미흡한 부분을 개선하기 위해 보완한 내용을 소개하고자 한다. 또한, 도시하천 시험유역 운영시 인식해야할 중요한 사항에 대해 조사하였다. 이러한 결과는 향후 도시하천 시험유역 선정 및 운영, 수문자료 분석에 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.547-547
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• 2016

최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있다. 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 받아들여지고 있다. 기후변화에 따른 위험요소를 전망하기 위한 최우선 사항은 수문상황을 명확하게 진단하는 것이고 그 다음은 현재기후를 대비 미래의 변화를 전망하는 것이다. 그러나 우리나라는 수문관측의 역사가 짧고 관측 자료의 불확실성으로 인하여 수문상황의 진단을 위해 수문모형의 모의에 의존하는 경우가 많다. 일반적으로 수문모형은 입력 자료와 지형자료를 구축하고 주요 매개변수를 선택하여, 매개변수를 변화시켜가며 관측에 가장 가까운 결과를 가져오는 상태를 구성한다. 이와 같은 과정은 수문모형의 매개변수 보정이라 불리우며, 사용자의 직관에 따른 시행착오법에 따른 수동보정 방법이 사용될 수도 있고 특정 목적함수를 채택하여 수학적 알고리즘에 의해 매개변수를 보정하는 자동보정 방법이 사용될 수도 있다. 그러나 미래 수문변화 전망은 특정 유역을 대상으로 장기간의 수문자료를 모의하는 것이므로 수동보정보다는 자동보정이 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 청미천 유역의 기후변화로 인한 미래 수문상황의 변화를 모의함에 있어 강우 유출모형 중 하나인 SWAT 모형을 이용하였으며, 신뢰도 있는 매개변수의 추정을 위하여 SWAT-CUP을 이용하여 매개변수를 객관적으로 최적화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.889-893
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• 2007

본 연구에서는 도시화로 인하여 대규모 토지이용 변화가 예상되는 신도시 개발예정지구인 판교 운중천유역을 시험유역으로 선정하고, 2004년 8월부터 수문관측망을 구성하여 장기적인 수문모니터링을 수행하고 있으며, 2007년 현재 시험유역내 4개의 하천수위관측소 (판교교, 삼평교, 매송2교, 내동교), 3개의 우량관측소(매송2교, 내동교, 운중저수지), 그리고 저수지 및 용수로 수위관측소 (운중저수지) 등 총 8개 지점에 대하여 초음파 수위계 5개, 압력식 수위계 5개, 전도형 강우계 3개가 설치되어 운영중이다. 모든 자료는 10분 단위로 관측되고 있으며, 무선인터넷시스템을 통하여 모니터링 서버에 주기적으로 전송되어, 현장의 계측상황 및 장비에 대한 제어, 자료 분석 및 저장이 가능하도록 되어 있다. 관측된 모든 자료는 홈페이지(http://218.148.68.59/kict)를 통해 실시간으로 제공되고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.527-527
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• 2015

최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있으며, 특히 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 여겨지고 있다. 기후변화에 따른 수문변화를 전망하기 위한 최우선은 수문상황을 명확하게 이해 진단하는 것이고, 그 다음은 현재기후에 대비하여 미래 변화를 전망하는 것이다. 우리나라는 관측의 역사가 짧기 때문에 수문상황의 이해, 진단과 전망을 위해서는 수문모형이 필수적이고, 모형의 관측 재생 능력은 매개변수의 최적화 문제와 직결되어 있다. 따라서 이 연구에서는 SWAT 모형과 매개변수 최적화를 위한 SWAT-CUP를 이용하여 현재기후에서의 수문량(유량 및 수질)을 추정하였고, 대표농도경로에 근거한 미래기후에서의 수문량을 전망하였다. 연구결과, 연 최대 일유량은 현재기후에 비하여 21세기 후반에 약 27%(RCP4.5), 50%(RCP8.5) 증가하겠고, 총질소와 총인 역시 미래로 갈수록 부하량이 증가하리라 전망되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.7-7
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• 2015

가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.