• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.254-254
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• 2020

우리나라의 주요 식량은 쌀이기 때문에 논 경작이 매우 활발한 국가이며 국토전체면적의 약 8.27%가 논으로 구성되어 있다. 그렇기 때문에 우리나라 유역을 대상으로 수문 모델을 모의함에 있어서 유역 내 논에서의 수문학적 반응을 살펴보는 것은 정확한 유출분석을 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment Hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 충청남도 보령시에 위치한 보령댐 유역을 대상으로 일 자료기반의 유출모의를 수행하였다. CAT은 논에서의 담수심과 물꼬높이 등을 고려한 모듈을 포함하고 있기 때문에 우리나라 논에서의 유출특성을 반영한 유역 유출 모의가 가능하다. 연구기간은 2000년부터 2017년으로 총 18년의 강우, 유출 및 기상자료를 수집하여 전체 기간에 대해 모의하였다. 전체 기간 모의 결과에 대한 유출률과 토양수분을 분석하여 연속된 평년기간(2003년 - 2005년)과 연속된 가뭄년 기간(2015년 - 2017년)으로 시나리오를 구분하였으며, 각 3년 기간으로 구분된 두 가지 시나리오에 대한 논에서의 수문학적 거동 변화를 토양수분과 지하수수위를 중심으로 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.121-121
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• 2011

도시유역 물순환 해석 모형(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool, CAT)은 기존의 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전/후의 장/단기적 물순환 변화특성을 정량적으로 평가하고 물순환 개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. 이 모형은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 링크-노드 방식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용/관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한, 모든 입/출력 자료를 엑셀이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. 특히 본 모형에서는 사용자의 목적에 맞는 다양한 물순환 개선시설(침투시설, 저류지, 습지, 빗물저장시설, 리사이클 및 외부급수 등)의 구현 및 모의가 가능하도록 개발하였다. CAT은 수자원의지속적확보기술개발사업(2008 ~ 2011)의 연구 성과로서 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 2008년 말에 모형의 기본구조가 개발되었고, 2009년에는 세부 알고리즘인 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈과 사용자 편의시스템이 개발되었다. 2010년에는 우리나라 논의 특성을 반영한 논 유출 해석 모듈 및 저류지, 침투시설, 습지, 빗물이용시설 및 하천에서의 취수와 도수 등과 같은 물순환 개선시설을 평가할 수 있는 모듈을 추가하여 개발하였으며 2010년 3월에 도시유역 물순환 해석 모형 1.0 베타 버전을 출시하였다. 2010년 12월 에는 1.0 베타 버전에 침투해석모듈(Green&Ampt, Horton), 논에서의 개량물꼬 배수, 침투녹지(Bioretention) 및 차집관거 기능을 추가하였고, 기타 GUI의 업그레이드 및 추가를 통하여 1.5 베타 버전을 출시하였다. 현재까지 여러 자연유역과 신도시 개발지역에 대한 적용을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서는 기존의 자연유역과 신도시 개발지역 외에 농업용 저수지와 논 관개지구가 위치한 유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 하였다. 대상유역은 농업용수 지구이며 농업수리시설의 종류와 규모가 다양할 뿐만 아니라 농촌유역으로써의 대표성을 가지고 기존의 관측자료가 풍부한 점 등을 고려하여 경기도 평택의 이동유역을 선정하였다. 이동유역은 행정구역으로는 경기도 용인시 이동면, 남사면 일원이며 서쪽은 경기도 오산시, 남쪽은 평택시, 안성시 그리고, 북쪽은 용인시와 인접하고 있다. 이동유역 내 주요시설로서 유역면적 $94.4km^2$의 이동저수지와 상류에 용덕저수지($12.41km^2$)와 미산저수지($4.39km^2$), 노곡저수지($2.00km^2$)의 3개 저수지가 위치하며 2개의 유입하천(진위천, 송전천)에 의해 이동저수지로 유입된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.6
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• pp.513-522
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• 2014

Climate change and urbanization have affected a increase of peak discharge and water pollution etc. In a view of these aspects, the LID(Low Impact Development) technology has been highlighted as one of adjustable control measures to mimic predevelopment hydrologic condition. Many LID technologies have developed, but there is a lack of studies with verification of LID technology efficiency. Therefore this study developed a rainfall-runoff simulator could be possible to verify LID technology efficiency. Using this simulator, this study has experimented the rainfall verification through the rainfall distribution experiment and the experiment to show the relation between inflow and effective rainfall in order to sprinkle the equal rainfall in each unit bed. As a result, the study defined the relation between allowable discharge range and RPM by nozzle types and verified the hydrologic cycle such as the relation between infiltration rate, surface runoff and subsurface runoff at pervious area and impervious area through the rainfall-runoff experiment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.311-316
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• 2017

기후변화는 물 관리 측면에서 많은 변화를 일으키는 것으로 보고되고 있다. 주로 강우의 패턴을 변화시키며, 가용수자원의 지역적 편중을 심화시킨다. 기후변화에 적응하며 안정적이고 균등한 용수확보를 위해서는 홍수와 가뭄을 고려한 연속적인 물 순환 해석기술이 필요하다. 강우유출분석은 강우사상에 대한 수문순환과정을 통해 유출량을 산출하는 것으로, 주로 직접유출과 중간유출이 이에 해당된다. 강우발생 이후 무강우기간에 대해서는 기저시간 이후에 발생되는 유출량의 정량적 산출이 필요하다. 기저유출은 강우 발생 시점에 급격히 발생하기보다는 선행강우에 따른 유역 내 지하수위 분포와 대수층의 특성, 하천수위에 따라 다양한 패턴으로 나타나기 때문에 지하수대의 수리학적 성분들을 반영할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 강우유출모의 시 지표유출량 산정과 지하수유동해석을 통한 기저유출량 산정이 동시에 이루어져야 한다. 최근 국내외에서는 다양한 형태의 수문모형과 MODFLOW를 연계한 장기유출분석에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 활용한 K-DRUM(K-water Distribution Runoff Model)은 K-water에서 자체 개발한 물리적 기반의 분포형 강우유출모형으로 강우유출, 유사, 기초수질항목에 대한 3차원 분석이 가능하다. 본 모형의 A층(표층)은 지표유출을 고려한 운동파법이 적용되었고, B층과 C층(중간층), D층(지하수층)은 선형저류법이 적용되었다. MODFLOW(A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground Water Flow Model)는 1980년대 USGS(United State Geolog ical Survey)에서 개발된 가장 범용적으로 사용되는 지하수유동모형이며, 모듈화 된 구조를 갖고 있어 다양한 패키지 중 필요로 하는 기능을 독립적으로 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 향후 기후변화에 따른 강우의 불확실성에 대비한 유역의 장기 물순환 해석을 위해 강우유출모형인 K-DRUM과 지하수유동모형인 MODFLOW를 연계하고자한다. 연계방법은 K-DRUM에서 계산된 D층으로 침루되는 양을 MODFLOW의 함양량으로 적용하고, MODFLOW에서 산출된 기저유량을 K-DRUM의 하천유출에 적용하는 것이다. 본 연구의 성과를 갈수기 유출해석에 적용하면 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.356-356
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• 2018

기후변화는 자연적 요인보다는 인간의 활동으로부터 기인하는 것으로 알려진다. 지구 온난화의 영향으로 우리나라의 평균 기온은 상승하고 있으며, 강수량 또한 증가추세에 있다. 이러한 미래 기온의 상승과 강수량의 변화는 나아가 수문 순환에 영향을 미치며, 수자원의 효과적인 이용을 위하여 기후변화에 따른 수문 순환 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 국제 수문 프로그램의 대상 유역 중 하나로 장기간의 강우-유출 자료가 구축되어있는 청미천 유역을 대상으로, 기후변화에 따른 지표 유출량 변화를 살펴본다. 기후변화를 전망하기 위한 방법으로 인간 활동이 대기에 미치는 복사량으로 온실 가스 농도를 정의하는 시나리오인 대표농도경로(Reperentative Concentration Pathway, RCP)를 적용하였다. 기상청에서 제공되는 여러 RCP 시나리오 중 기후변화가 현재의 추세를 쫓아 상승 형태를 나타내는 RCP 8.5 시나리오와 저감 정책이 어느 정도 실현되어 형태가 안정된 RCP 4.5 시나리오 두 개를 선정하였다. 기후변화 시나리오는 근본적으로 불확실성을 포함하기 때문에, 특정 기후변화를 가정하기 보다는 특성이 대비되는 두 개 시나리오를 적용하여 기후변화의 발달 정도에 따른 유출량 변화를 살펴보고자 한다. 장기간의 수문 순환 특성을 모의하기 위하여 준 분포형 장기유출 모형인 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)을 이용하며, SWAT에서 요구되는 방대한 양의 매개변수들은 매개변수의 최적값 산정 프로그램인 SWAT Calibration and Uncerntianty Programs (SWAT-CUP)을 통해 얻는다. 과거의 강우-유출 자료로부터 구축된 SWAT 모형에 기후변화 시나리오를 적용함으로써 기후변화 시나리오에 따른 지표유출량 변화를 살펴볼 수 있다. 구축된 SWAT 모형을 이용하여 모의를 한 결과, 두 개 시나리오 모두에서 청미천 유역의 지표유출량이 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 발생할 것으로 전망된다. 유출량의 증가와 함께 총 부유사량 또한 증가 추세에 있으며, RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 계산된다. 이러한 유출량의 증가는 강수량, 기온, 일사량, 풍속, 습도와 같은 기후 특성의 변화가 고려된 결과로 판단된다. 기후변화에 따른 총 유사량의 증가는 범용토양 유실공식에서 강우 에너지의 증가로 인해 유출량과 동일한 양상을 띠는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.270-270
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• 2023

습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.52-52
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• 2018

목초지에서 비점오염원 유출특성은 가축밀도(stocking rate)와 방목형태(grazing management practice)에 기인하여 다르게 나타난다. 전통적인 방목형태는 한 대상지역에서 높은 가축밀도의 연속적인 방목(continuous grazing)을 취하는 것인데, 이 경우 토양압밀에 따른 강우의 침투량 감소, 가축의 배설물 축적 등으로 비점오염 유출량이 증가할 수 있으며, 식물의 재성장기간 부족으로 지속적인 방목지 운영이 어려울 수 있다. 순환방목(rotational grazing)은 이러한 연속적 방목 형태의 부정적인 영향을 개선하고자 대안으로 제시되었다. 방법은 구역을 나누고 초본식물의 생육상태를 고려하여 일정기간이 지나면 다른 구역으로 이동 시키며 방목하는 형태이다. 기존의 연구들은 단위 면적당 적정 가축밀도, 필드규모에서 방목형태에 따른 비점오염 유출특성에 초점을 두고 있으며, 결과들은 가축밀도의 영향보다는 방목형태에 의한 수문, 수질 영향이 더 크다고 지적하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 가축밀도(Heavy vs Light) 및 방목형태(Continuous vs Rotational)가 유역의 비점오염 유출특성에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자, 미국 북텍사스 지역에 위치한 Clear Creek 유역을 대상으로 4개의 방목시나리오(heavy continuous[HC], light continuous[LC], multi-paddock[MP], no grazing)를 구성하고 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형에 적용하였다. SWAT 모형은 대상유역 내 4개의 방목지에서 측정한 토양수분 및 식물 바이오매스 자료, 유역 출구점에서 관측된 장기간의 수문 수질 자료를 이용하여 검증되었다. 연구결과는 순환방목(MP) 시나리오가 수질보호 및 토양침식 방지, 식생의 영양염류 흡수능력이 커지는 것과 같이 생태계서비스 기능의 개선 측면에서 최적의 방목형태(best grazing management)인 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 가축밀도 보다는 방목형태에 기인한 것으로 필드와 유역스케일에서 동일한 결과를 보여주었다. 그러나 유역 내 목초지의 차지비율에 따라 순환방목 채택에 따른 비점오염 유출량의 감소효과는 다르게 나타나게 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.84-87
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• 2012

수자원 분야에서 지표와 대기 사이의 물과 에너지 교환에 대한 해석을 위하여 다양한 수문 모형이 이용되고 있다. 이 과정은 물 순환 과정을 이해하기 위한 한 방법으로 본 연구에서는 Common Land Model (CLM)을 이용해 수문 기상학적 인자를 모의하였다. CLM은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) 모형 중 하나이며, 본 모형을 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 한반도를 포함한 영역에서의 참고할만한 결과가 부족한 실정이며, 국내에서의 사용 가능한 기초자료도 부족하여 모형 구동을 위해 본 연구에서는 1 km의 높은 해상도의 강제입력자료를 Weather Research Forecast (WRF) 모형을 통하여 생산하여 사용하였다. 이 자료는 관측자료 및 위성 자료 등을 이용한 자료동화방법을 통하여 산출하였으며, 이를 이용하여 낙동강 유역에 대하여 CLM의 수문 기상학적 인자들을 산정하였다. 향후 보다 넓은 범위의 연구 지역을 설정하여 국내 관측 자료와의 비교를 통해 본 자료에 대한 사용 가능성을 검증할 계획이다. 또한 이를 바탕으로 수문 모형을 이용한 아시아 지역의 높은 해상도의 수문 기상학적 인자에 대한 연구를 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.149-153
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• 2006

Precipitation is the most important component and critical to the study of water and energy cycle. This study investigates the propagation of precipitation retrieval uncertainty in the simulation of hydrologic variables for varying spatial resolution on two different vegetation cover. We explore two remotely sensed rain retrievals (space-borne IR-only and radar rainfall) and three spatial grid resolutions. An offline Community Land Model (CLM) was forced with in situ meteorological data In turn, radar rainfall is replaced by the satellite rain estimates at coarser resolution $(0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1^{\circ})$ to determine their probable impact on model predictions. Results show how uncertainty of precipitation measurement affects the spatial variability of model output in various modelling scales. The study provides some intuition on the uncertainty of hydrologic prediction via interaction between the land surface and near atmosphere fluxes in the modelling approach.