• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제19권3호
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• pp.229-236
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• 2001

수문학적 분석에서 기본연구과제 중의 하나는 유역설정과 하도망을 추출하는 것이다. 유역면적과 하도망 변수특성은 수문계산과 모델링에 많이 이용되고 있으며, 하도망의 자동추출과 유역설정방식은 일반적으로 수치표고모델이 많이 이용된다. 본 연구는 수치표고모델의 격자크기에 따른 유역특성인자의 분석에 관한 연구이다. 수문지형학에서의 정량적인 하도망 해석은 하천을 차수에 의해 분류하는 Horton의 방법을 이용한다. 위성영상에서 추출된 수치표고모델을 이용하여 수문지형정보추출이 가능하지만 일반 수문학자와 측량 및 지형공간정보공학자들이 쉽게 접근할 수 있는 방법은 아니며 실제로는 수치지도의 등고선으로부터 수치표고모델을 만들어 지형공간정보를 이용하여 수문지형정보를 추출하는 방식을 많이 사용한다. 본 논문에서는 1:25,000수치지도를 이용하여 수치표고모델의 격자크기에 따른 Horton 차수, 폭함수, 유역면적, 하도길이, 총하도길이, 유역폭함수, 유역고도값, 유역평균경사값 등을 분석하여 가장 적절한 해상도를 가지는 수치표고모델의 격자값을 제시하였다.

• 물과 미래
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• 제37권2호
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• pp.90-97
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• 2004

하천에 대한 수문학적 모델링은 사용하는 자료의 질에 따라 그 결과가 크게 영향을 받는다는 것은 이미 알고 있는 사실이다. 여러 수문관련 연구에서 문제시되고 있는 것은 적절한 정확도로서 수문과정을 양적으로 표현하기에 충분한 자료가 없다는 것이다. 대유역에서 토지이용 및 기후변화에 따른 수문학적인 영향을 규명하기 위해서는 지형, 지질, 토양, 식생, 기상에 대한 자세한 정보가 없이는 불가능하다. 원격탐사기법이 발전되면서 다양한 센서로부터 대유역에 관련된 수문정보들을 획득할 수 있게 되었다. 원격탐사 자료를 최대한 활용하기 위해서는 수문관련 연구 및 모델에 이러한 자료들을 효과적으로 접합시키는 방법을 강구해야 한다(Peck 등, 1981; Rango, 1987; Schultz, 1988; Engman과 Gurney, 199k).(중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.177-177
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• 2018

유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.24-24
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• 2017

홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.215-226
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• 2006

본 연구에서는 경안천 유역에 대해 초단시간 강수예보모델인 VSRF(Very Short Range Forecast of precipitation) 모델에서 생산되는 예측강우량의 검증을 실시하고, 이를 NWSPC(National Weather Service PC) 강우-유출 모형에 적용하였다. 강수는 기상학적 검증과 수문학적 검증으로 구분하여 검증하였다. 기상학적 검증은 유역 내에 존재하는 AWS 강수량과 VSRF모델 강수량의 정성적 관계를 객관적으로 제시하였고, 수문학적 검증은 AWS 면적 가중치를 고려한 유역평균 강우량과 VSRF유역평균 강우량과의 정량적 검증결과를 제시하였다. 또한 예보모델에서 생산된 6시간 예측강수량을 NWSPC 모형에 적용해 강수예보모델의 수문연계 가능성을 검토해 본 결과 0.6 이상의 높은 상관관계를 보여 예보모델의 수자원 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1317-1321
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• 2007

대표적인 하천수질모형으로는 정상상태 모형인 QUAL2E와 비정상상태 모형인 CE-QUAL-RIV1이 있다. 정상 및 비정상상태 수질모형의 용도는 QUAL2E가 월별 및 순별 장기수질예측에 매우 활용도가 높다고 하면 CE-QUAL-RIV1는 갑작스런 수질사고와 같은 단기수질모의 즉, 댐방류 플러싱효과를 분석하는 효과에 매우 최적화된 모형이라 할 수 있다. 대부분의 하천 수질 예측모델이 비정상상태 흐름이 아닌 정상상태 흐름만을 고려하여 개발되었기 때문에 댐이나 수문에 의해 차단된 조절하천에서 부정류 흐름상태를 고려한 수질예측 모델이 필요하다. 본 연구의 대상 유역인 서낙동강은 상류에는 대저수문, 하류에는 녹산수문이 위치하고 있으며, 이와 같은 수문들에 의하여 하천의 유량이 조절되는 호소형 하천으로 자연적인 하천흐름이 원활하지 않은 정체수역이다. 따라서 장기간 오염물질이 퇴적되고 있으며, 이로 말미암아 수질오염이 매우 심한 곳이기도 하다. 서낙동강은 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량에 따른 하천수질의 영향이 크며, 개발욕구가 강한 경상남도 김해시와 부산광역시 강서구가 위치한 수계로서 현재 발생부하량 뿐만 아니라 장래에 예상되는 발생부하량도 매우 큰 하천이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 가장 근원적인 방안은 적절한 수문운영을 통하여 수역 내의 유속을 적절히 조절하고, 이를 통하여 수질개선 효과를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 정체수역인 서낙동강의 대저수문 유입량과 녹산수문 방류량을 수문운영에 따라 하천유량을 통하여 실측하고, 이로 인한 수질 변화를 체계적으로 조사함으로써 다수의 수문운영 조건에 따른 비정상상태에서의 서낙동강 본류의 수질을 실측하여, 수질이 좋은 낙동강 본류 원수의 유입에 따른 수질개선 효과와 녹산수문 방류에 의한 플러싱 효과를 정량적으로 평가해보고자 하였다. 본 연구에서 실측된 수문 유입량 및 방류량 증가에 따른 하천수질변화 결과를 비정상 하천수질모형을 통해 검증하고, 이를 활용하여 서낙동강의 수질 개선을 위한 적절한 유량 및 운영방안을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제23권4호
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• pp.421-434
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• 1990

Horton의 차수법칙을 이용한 지형학적 수문응답모델로서 하천유역 상호간의 수문학정 상사성 문제를 해석하였다. 지형학적 응답함수의 구성은 Nash 모델을 이용하였으며, 응답함수의 최적화는 불완전 감미함수와 Rosso가 유도한 회귀방정식을 이용하였다. 본 방법의 적용성을 검토하기 위해 평창강 유역, 위천유역 그리고 보청천 유역에 대한 실측치를 이용하였으며, 수문응답에 대한 재현성을 모멘트법과 비교하였다. 분석결과 응답모델과 무차원 순간단위도는 미계측 유역의 유출해석이나 유역의 상사상 해석에 대해 적용할 수 있다고 판단되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.