• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.94-98
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• 2006

미계측 유역에 대한 정확한 수문반응을 예측하기 위해 수문반응 모의할 때 발생하는 불확실성을 예측하고 감소시킬 필요가 있다. 이러한 불확실성은 사용가능한 자료의 질과 양에 따라 달라지므로, 자료의 해상도는 수문반응 예측에서 중요한 요소가 된다. 그러므로 본 연구에서는 격자크기가 수문모형의 강우-유출응답모의에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 격자크기가 입력데이터의 정보 손실을 발생시키지 않는 경우의 모형의 불확실성을 조사하기 위하여, 2차 및 3차 하천차수와 유역면적의 증가를 고려한 4가지 가상유역을 구성 하였다. 50m, 100m, 250m, 500m, 1000m의 격자를 사용하여 강우-유출모의를 수행하고, 격자에 따른 모의결과를 비교하기 위해 유출구의 수문곡선을 작성하였다. 또한, 소유역에서 하천으로 유입되는 단위길이당 유량과 하천의 합류점 전..후 및 유출구의 하천유량에 대한 Nash 계수를 산정하고 비교하였다. 기준이 된 격자크기와의 차가 큰 격자가 사용된 경우 모의된 수문반응의 차이는 증가하였고, 대상 유역의 면적이 커질수록, 하천차수가 작을수록 그 차이는 감소하였다. 소유역에서 하천으로 유입되는 단위폭당 유량의 오차는 흐름길이가 증가할수록 감소하였다. 흐름길이가 일정한 소유역으로만 구성된 가상유역 I, II에 대한 수문모의에서 하천유량의 오차는 하천을 따라 증가한 반면, 각기 다른 흐름길이의 소유역으로 구성된 가상유역 III, IV의 경우, 오차는 하천의 흐름에 따라 일정한 경향을 갖지 않고, 하천의 합류를 통해 증가되거나 감소하였다. 이 경우, 유역 유출구의 총체적 수문반응의 오차는 1차 하천의 합류후 발생한 최대오차보다 작았다.량을 산출하여 하천환경정비를 위한 기초자료로서 활용 될 수 있도록 하였다.구에 맞는 작물 생산 및 농촌관광단지 조성을 통해 부가가치증대 및 소득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1076-1080
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• 2007

최근 국내에서는 하천변 생태계를 대상으로 생태구조 및 서식처 평가 등 많은 연구가 진행되었음에도 불구하고 생태적 변화를 예측하고 예측된 결과에 따라 생태복원 대책을 수립할 수 있는 연구는 현재까지 미흡하다고 볼 수 있으며, 이는 생태복원 연구에 있어 주요과제라고 할 수 있다. 이에 반해 유럽과 미국에서는 수문학적 서식처 조건에 따른 식생 반응 예측 등 수문생태 모형에 대한 연구가 꾸준히 이루어져 왔으며, 최근에는 습지, 홍수터 등을 대상으로 생태보전 복원분야에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 국외의 수문생태모형 적용사례를 분석하여 국내 적용가능성 및 문제점에 대한 타당성을 제시하고자 하였다. 그 대상으로는 유역 내에 홍수량 분담을 위한 천변저류지를 적용하였으며, 의미상으로 홍수터(범람원), 습지 역시 해당 범위에 포함할 수 있다. 천변저류지는 홍수기와 비홍수기에 따라 활용 측면을 구분할 수 있으며, 이런 맥락에서 천변저류지의 수위변화는 식생 변화의 중요한 요소(factor)가 될 수 있다. 그 외 범람시기, 범람일수, 건조기간 등을 포함한 수문요소 역시 수문생태 모델의 예측 변수인 식생 성장에 영향을 미치게 된다. 이러한 수문/생태시스템의 상호관계를 활용하고 모형의 형태를 국내 식생에 대한 생리학적 특성에 맞게 변화시킬 수 있다면 국내 천변저류지에도 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다. 또한 잠재적으로 식생 성장에 영향을 줄 수 있는 다양한 환경조건 예를 들면 영양물질, 토양구조, 토사 퇴적 등을 적용대상지 환경에 맞게 포함하거나 고려할 수 있다면 모형의 재현성을 더욱 높일 수 있을 것이다.의 기대효과를 가져올 수 있으리라 생각되며 분석된 인자들은 수달 서식지를 위한 하천정비의 기초자료에 유용할 것으로 보인다.따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.281-281
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• 2023

최근 급격한 기후변화와 하천수 사용량의 증가로 수문학적 변동성이 증가하면서 지표수와 지하수의 통합 관리 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 SWAT-MODFLOW 모델은 지표수와 지하수 간의 수문학적 상호작용을 고려한 시공간적 지하수함양량의 분포와 하천과 대수층 간의 물 교환량, 장기 유출 및 수질 거동 해석 등에 널리 사용되고 있다. 그러나 이 모델은 국내 농업 유역 내 담수 논에서의 영농활동을 고려한 시단위 유출 및 수질 예측과 지표수-지하수 통합 해석에 어려움이 있다. 우리나라의 경우 전국 농지 면적 중 논이 약 50%를 차지하고 있음에도 불구하고 아직까지 국내 담수 논 특성을 고려하여 지표수-지하수 통합 해석이 가능한 수문 모델이 개발 된 바 없다. 이에 본 연구에서는 고해상도 시강우량에 따른 담수 논에서의 증발, 침투, 관개, 배수 등 모의가 가능한 Hourly SWAT-PADDY 모듈을 개발하고, SWAT-MODFLOW 모델의 수문 프로세스와의 연계를 통해 지표수-지하수 통합 해석이 가능한 Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델을 개발하였다. Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델은 사용자가 구축한 담수 논의 입력자료(담수, 관개, 낙수 일정 등)를 기준으로 논의 담수 및 비담수 시기에 따른 시단위 물수지 해석과 이를 고려한 유출량, 수질, 지하수함양량, 하천과 대수층 간의 물 교환량 산정이 가능하다. 본 연구에서 개발 된 Hourly SWAT-MODFLOW-PADDY 모델은 국내 농업 유역에서의 지표수-지하수 통합 관리 대책 수립 방향을 제시하기 위한 도구로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 향후 논의 관개 용수 공급원 연계를 통한 모델의 고도화 방안과 최적의 논 영농 데이터베이스가 마련된다면 보다 정량적인 물수지 해석 기반의 지표수-지하수 통합 모델링이 가능할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1-5
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• 2009

하천의 수위와 유량에 대한 정확한 정보는 이수, 치수와 같은 수자원 관리에 있어서 가장 기본 물리량이며, 각종 물이용 분쟁 해결, 수공구조물의 설계, 하천의 유사량 산정 및 수리 수문모형의 개발, 검증을 위한 기초자료로 이용된다. 그러나 유량의 직접 계측은 많은 비용이 소요되며, 홍수시에는 계측이 불가능하다. 지속적인 유량자료의 실측은 얻는 것은 매우 어렵다. 따라서 최근 수치 모형을 이용하여 수위-유량 곡선을 예측하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 복단면 및 불규칙한 하상을 갖는 개수로의 수위-유량 곡선 및 단위유량 예측모형을 개발하고자 한다. 수심 적분된 2차원 운동량 방정식으로부터 정상류와 등류 조건을 가정하여 지배방정식을 구성하였으며, Manning 조도계수를 사용하여 자갈 및 모래와 같은 하상재료에 의한 전단력을 산정한다. 또한 식생항력을 이용하여 홍수터 및 제방의 식생이 수위-유량에 미치는 영향을 분석하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.1
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• pp.67-75
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• 2004

In this study, real-time forecasting model(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM) based on neural network to predict the dam inflow which is occurred by flood runoff is developed and applied to check its availability for the operation of multi-purpose reservoir Developed model Is applied to predict the flood Inflow on dam Nam-Gang in Nak-dong river basin where the rate of flood control dependent on reservoir operation is high. The input data for this model are average rainfall data composed of mean areal rainfall of upstream basin from dam location, observed inflow data, and predicted inflow data. As a result of the simulation for flood inflow forecasting, it is found that NDIFM-I is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NDIFM-II and NDIFM-III are not bad and these models showed wide range of applicability for real-time forecasting. Consequently, if the quality of observed hydrological data is improved, it is expected that the neural network model which is black-box model can be utilized for real-time flood forecasting rather than conceptual models of which physical parameter is complex.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.48-48
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• 2018

하천생태계가 호수나 습지생태계와 비교하여 갖는 가장 큰 특징은 '흐름'이 강하게 존재한다는 점이다. 댐과 보 등의 인공물은 하천 내 흐름을 변화시키고, 유량을 조절함으로써 하류에서의 퇴적물 축적, 입자크기, 강의 경사 등의 환경적인 요인이 변화하게 된다. 낙동강 하류는 상류부에 설치되어 있는 안동, 임하, 합천, 밀양 및 남강댐 등 다목적댐과 그 사이에 설치된 보에 의해 지속적으로 하천 유량이 조절되고 있다. 댐/보와 하구둑이 연계된 정체성 조절하천 시스템인 낙동강의 경우, 기후변화와 그에 따른 강우패턴의 변화에 직접적인 영향을 미친다. 특히, 다기능보는 하천을 횡단하는 수공구조물로써 보의 수문운영 방식에 따라 유량이 변화하여 하상변동 및 유사이동 형태의 변화 가능성이 있다. 그러나 기후변화에 따른 유출량 변화와 하상변동을 연계하여 분석한 연구는 매우 드물기 때문에 본 연구가 충분히 가치가 있다고 판단된다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 구미보 하류와 칠곡보 구간에서 미래기후시나리오를 예측하여 SWAT 모형에 적용하여 수문모의를 통한 유출량 분석을 수행하였다. 미래 유출량 분석결과를 하상변동 모델인 GSTARS의 입력자료로 적용하여 유출량 변화에 따른 하상변동 양상을 분석하고자 하였다. GSTARS 모델의 수류튜브와 유사량 공식을 적용하여 연구구간에서의 최심하상고 분석과 주요지점에서의 횡단면 사행분석을 수행하여 유출량 변화에 따른 하상의 변화와 그에 따른 수리계수들의 변화를 분석하였다.

• Journal of the Korean Society of Urban Environment
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• v.18 no.4
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• pp.419-428
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• 2018

This study is aimed at estimating and mitigating the impact of urban development on watershed hydrology for new town experienced with dramatical change of land use from rural to urban. The climate change scenario, representative concentration pathway (RCP), revealed direct response of runoff depth to precipitation, which increased until year 2100. The types of areas for urban use in addition to climate change affected the efficiencies of bioretention, applied as a low impact development (LID). Combining different areas for urban use suggested that a possible approach to mitigate the urban development impact on watershed hydrology by supplementing captured rainfall potential from area to area and attenuating peak discharge and retarding its time of concentration.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.3
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• pp.157-166
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• 2021

Forecasting dam inflow based on high reliability is required for efficient dam operation. In this study, deep learning technique, which is one of the data-driven methods and has been used in many fields of research, was manipulated to predict the dam inflow. The Long Short-Term Memory deep learning with Sequence-to-Sequence model (LSTM-s2s), which provides high performance in predicting time-series data, was applied for forecasting inflow of Soyang River dam. Various statistical metrics or evaluation indicators, including correlation coefficient (CC), Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE), percent bias (PBIAS), and error in peak value (PE), were used to evaluate the predictive performance of the model. The result of this study presented that the LSTM-s2s model showed high accuracy in the prediction of dam inflow and also provided good performance for runoff event based runoff prediction. It was found that the deep learning based approach could be used for efficient dam operation for water resource management during wet and dry seasons.

• Water for future
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• v.28 no.1
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• pp.81-90
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• 1995

This study attempts to develop a stochastic system model for extension and prediction of monthly runoff series in river basins where the observed runoff data are insufficient although there are long-term hydrometeorological records. For this purpose, univariate models of a seasonal ARIMA type are derived from the time series analysis of monthly runoff, monthly precipitation and monthly evaporation data with trend and periodicity. Also, a causual model of multiple input-single output relationship that take monthly precipitation and monthly evaporation as input variables-monthly runoff as output variable is built by the cross-correlation analysis of each series. The performance of the univariate model and the multiple input-output model were examined through comparisons between the historical and the generated monthly runoff series. The results reveals that the multiple input-output model leads to the improved accuracy and wide range of applicability when extension and prediction of monthly runoff series is required.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.3
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• pp.275-285
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• 2001

Since the majority of streamflow during dry periods is provided by groundwater storage, the streamflow depends on a basin moisture state recharged from rainfall during wet periods. This hydrologic characteristics dives good condition to predict long-term streamflow if the basin state like groundwater recharge is known in advance. The objective of this study is to examine groundwater recharge effect to monthly streamflow, and to attempt monthly streamflow prediction using estimated groundwater recharge. The ground water recharge is used as an independent variable with streamflow and precipitation to construct multiple regression models for the prediction. Correlation analysis was performed to assess the effect of groundwater carry-over to streamflow and to establish the associations among independent variables. The predicted streamflow shows that the multiple regression model involved groundwater recharge gives improved results comparing to the model only using streamflow and precipitation as independent variables. In addition, this paper shows that the prediction model with the effect of groundwater carry-over taken into account can be developed using only precipitation.