• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 미생물학회지
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• 제50권2호
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• pp.137-151
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• 2014

댐의 존재가 하천 생태계에 미치는 영향을 연구하기 위해 다양한 연구가 지금까지 수행되어 왔지만, 댐이 하류의 탈질화에 미치는 영향은 잘 알려져 있지 않다. 대한민국 낙동강의 댐 원류에서 탈질화 효소 활성도(잠재 탈질율)와 탈질균 분포(nirS, nirK, nosZ 유전자를 표지유전자로 사용)를 조사하였다. 자갈 혹은 모래로 채워진 하천의, 갈대가 우거진 하변지역과 강바닥의 침전물을 채취하여 조사하였다. 이 실험의 가설은 다음과 같다. (i) 하천 침전물의 N과 C의 사용유효량이 높을수록 대조군에 비해 미생물 군집의 탈질화 작용이 더욱 증진한다, (ii) 하천생태계마다 상이하게 나타나는 잠재 탈질율 간의 차이는 탈질 미생물의 양에 비례한다. 30여 년간 댐에 의해 수문학적으로 큰 차이가 있었고 또한 댐 하류의 저서에 무기질소와 용존유기탄소 농도가 대조군에 비해 매우 높았음에도 불구하고, 탈질균 군집의 양과 잠재 탈질율은 하천 간에 큰 차이가 없었다. 하지만 nirS 유전자와 nosZ 유전자의 양과 잠재 탈질율은 댐 하류에 존재하는 자갈이 많은 하변과 모래가 많은 하천 바닥에서 홍수빈도와 계절별 온도변동에 관련하여 크게 증가함을 알 수 있었다. nirK 유전자는 모든 시료에서 발견되지 않았다. Canonical correspondence analysis (CCA) 분석결과는 탈질균 군집 양과 영양염류 가용도와 잠재 탈질율 사이에는 약한 상관관계가 있음을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권5호
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• pp.505-516
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• 2012

본 연구에서는 국내외에서 범용되고 있는 단일강우사상 모형인 미육군공병단의 HEC-1 모형을 이용하여 대청댐 유역의 실측 강우-유출 사상을 중심으로 강우-유출 모의를 수행하였으며, 매개변수 검정에는 실제 대청댐의 시간당 유입량을 기준으로 검정을 실시하였다. HEC-1 모형에는 매개변수를 자동으로 최적화시키는 프로그램이 내장되어 있으나 본 연구의 대상유역과 같이 다수의 소유역이 있는 경우, 매개변수 추정시 매개변수 중 일부는 수렴되지 못하고 발산하는 문제가 있었으며, 첨두유량의 추정능력 역시 저하되는 문제를 보였다. 따라서 이러한 HEC-1 모형의 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 방안으로 Bayesian 모형을 HEC-1모형에 연동시켜 활용하였으며, 기존 HEC-1 강우-유출 모형에 적용할 수 있는 매개변수 최적화 및 불확실성 정량화를 위해 HEC-1 강우-유출 모형 매개변수는 SCS 1개, Clark 단위도 2개를 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수간 조건부확률로 모의발생을 한 후, Bayesian 모형으로부터 각 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 추정하여 사후분포의 추정이 매개변수의 불확실성 정량화를 수행하였다. 본 연구를 통해 제안된 BHEC-1 모형을 대상으로 대청댐 유역에 실측 강우-유출사상에 대해서 모형의 적합성을 평가한 결과, 7개 유역의 21개의 매개변수가 해의 발산 없이 안정된 매개변수 추정이 가능하였다. 한편, Bayesian 모형을 근간으로 하기 때문에 최종결과로서 매개변수들의 사후분포(posterior)의 추정이 가능하여 향후 홍수빈도곡선 유도, 댐 위험도분석과 기후변화 문제와 같은 다양한 수문학적 문제의 연구에 적용 가능할 것으로 전망된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.85-96
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• 2011

연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권12호
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• pp.1075-1086
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• 2019

최근 기후 온난화의 발생과 이상기후의 발생빈도가 증가함에 따라 강수량, 하천유량과 같은 수문학적 요소의 예측이 복잡해지고 있으며 물부족 발생 위험도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중단기 하천 취수량을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 입력인자를 선정하기 위해 취수량과 기상인자들 간의 상관성분석을 수행한 결과 온도가 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 취수량은 시계열에 따른 증가 경향과 계절적 특성이 뚜렷하게 나타나므로 시계열분해기법을 이용하여 전처리를 수행하고 잔차에 대해 서포트 벡터 머신(SVM)을 적용하여 취수량 예측 모델을 개발하였다. 이 모델은 평균적으로 4.1%의 오차율을 나타내며, 전처리를 하지 않은 SVM 모델에 비해 높은 정확도를 나타냈다. 특히, 1~2달에 대해 중단기 예측을 수행하였을 때 더 유리한 결과를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 취수량 예측모델은 수자원의 지속가능하고 효율적인 관리를 위해 하천수 사용허가, 수질관리, 가뭄 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 예상된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권4호
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• pp.274-283
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• 2015

저수지 호안은 생물 침입에 취약하다고 생각된다. 본 연구의 목적은 우리나라 저수지 호안에서 침입식물의 종조성의 현황과 외래식물상과 환경요인 사이의 관계를 파악하는 것이다. 다양한 수위 관리를 하고 있는 35 개 저수지 호안에서 외래식물 식물상과 지형, 수문, 수질 및 토양 환경 요인을 조사하였다. 조사 대상 저수지 호안에서 외래식물은 56 종이 발견되어 출현식물 총종수의 15%를 차지하였다. 이들 외래식물을 도입시기별로 분류하면 1876 - 1921 년인 개항 직후에 도입된 것이 57%로서 많았다. 또한 이들의 원산지는 아메리카와 유럽이 80% 이상으로 많았다. 특이한 분포를 나타내는 외래종은 단풍잎돼지풀 (Ambrosia trifida)이 중부 지역에, 물참새피 (Paspalum distichum)가 남부 지역에 제한적으로 분포하였다. 저수지 호안에서 외래식물 식물상에 영향을 미치는 주요한 환경 요인은 연간 수위변동폭, 중앙수위 범람빈도, 수질오염 지수, 암석노출도 및 평균 사면 경사도이었다. 결론적으로 수위 관리와 기타 인간 교란이 가해지는 저수지 호안은 외래식물의 침입에 취약하였다. 저수지 호안의 효과적인 보전을 위하여 외래식물의 초기 도입을 탐지할 수 있는 주기적 모니터링 체계가 필요할 것으로 생각된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 1982

본(本) 연구(硏究)는 우리 나라 전역(全城)에 걸쳐 자연상태(自然狀態) 혹은 농촌지역(農村地城)에 있어서의 소규모(小規模) 지역(地城) 배수(排水)를 위한 수문(水門)의 설계(設計) 배수량(排水量)을 결정(決定)하는 실용적(實用的) 방법(方法) 개발(開發)하기 위한 기초연구(基礎硏究)로서 장기간(長期間)의 비교적 정확한 단시간(短時間) 호우자료(豪雨資料)를 보유(保有)하고 있는 지표지점(指標地點)을 서울로 선택하여 단시간(短時間) 호우(豪雨) 최대우량(最大雨量)-지속기간(持續期間)-재현기간관계(再現期間關係)를 수립하고 전국(全國)에 산재해 있는 우량관측소(雨量觀測所)의 일우량(日雨量) 자료(資料)의 빈도분석(頻度分析)에 의해 전국(全國)을 몇 개의 유이(類以) 강우특성(降雨特性) 지역(地城)으로 구분(區分)하여 구분(區分)된 강우특성(降雨特性) 지역(地城)과 지표지점(指標地點)의 50년(年) 확률일우량(確率日雨量)에 의해 각(各) 지역(地域)의 강우능(降雨能) 계수(係數) 결정(決定)하였다. 또한 토지이용상태(土地利用狀態)와 토양형(土壤型)에 따라 그 유역(流域)을 대표(代表)하는 유출수(流出數)를 결정(決定)하고 재현기간별(再現期間別)로 유출수(流出數) 및 강우지속기간(降雨持續期間)에 따른 유출능계수(流出能係數)를 결정(決定)할 수 있는 노모그램을 작성(作成)하였다. 유역(流域)의 잠재유출량(潛在流出量)은 단위유량도(單位流量圖)의 기본이론(基本理論)에 의거 대상지역(對象地域)의 강우능계수(降雨能係數)와 유출능계수(流出能係數) 및 유역면적(流域面積)의 적(積)으로 표시하였으며 최대잠재유출량(最大潛在流出量)의 결정절차(決定節次)도 제시(提示)하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1413-1424
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• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.