• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.631-631
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• 2015

최근 데이터가 전략적 의사결정의 핵심요소로 대두됨에 따라 데이터 통합 및 데이터 품질에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터 표준화가 필수적으로 수반되어야 한다. 그러나 데이터 활용에 있어 (1)데이터의 중복 및 불일치 발생, (2)데이터에 대한 의미 파악 지연으로 정보 제공의 적시성 결여, (3)데이터 통합의 어려움, (4)정보시스템 변경 및 유지 보수 곤란 등과 같은 현실적인 문제점들이 정확한 정보를 적시에 사용자에게 전달하는데 장애 요인으로 발생하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 '국토관측센서 기반 수문 및 수재해 정보포털시스템 개발'에 앞서 보다 정확한 데이터 통합관리 및 제공서비스가 가능하도록 국내외 사례연구를 통한 기반을 마련하고자 한다. 데이터 표준화는 시스템별로 산재해 있는 데이터 정보요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 적용하는 것을 의미하며, 이러한 데이터 표준화 작업은 데이터의 정확한 의미 파악뿐만 아니라 데이터에 대한 상반된 시각을 조정하는 역할을 수행한다. 기본적으로 데이터 모델 및 데이터베이스에서 정의할 수 있는 모든 오브젝트를 대상으로 하는 것이 이상적이나, 주로 관리해야 될 필요성이 있는 오브젝트만을 대상으로 데이터 표준화를 하는 것이 더욱 효율적으로 작용한다. 본 연구는 국내외 데이터 통합관리 표준화 동향을 제시하였으며, 현업 사용자로부터 데이터 표준과 관련된 요구사항을 수요조사를 통하여 조사함으로써 데이터 표준 대상 후보를 식별하고 개선점을 도출하는데 사용할 기반을 마련하였다. 데이터 표준화가 수행되면 현업 사용자는 정확한 데이터를 사용할 수 있고, 올바른 의사결정을 내릴 수 있을 것으로 판단된다. 앞으로 데이터 표준, 데이터 표준 준수 체크, 데이터 표준 조회 및 활용 등 데이터 표준 관리에서 수작업으로 인해 발생하는 애로사항을 배제하기 위해 자동화에 관한 연구가 지속적으로 추진되어야 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.307-307
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• 2016

도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.462-462
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• 2021

최근 도시화 및 불투수면의 증가와 지하수의 과다한 사용으로 직접유출이 증가하고, 침투량이 감소하며, 하천의 건천화가 발생하고 있다. 이에 환경부에서는 이러한 물순환의 왜곡을 막기위해 물환경보전법상의 물순환율을 정의하고 물순환 관리목표를 설정하였다. 하지만 지역 별 물순환 특성을 반영한 관리계획이 부족하고, 현재 제한된 재원의 효율적 활용을 위해서는 물순환 관리지역에 대한 우선순위 결정도 필요하다. 본 연구에서는 PSR framework를 통해 유역 물순환 평가방법론을 만들고 이를 활용한 지역별 관리계획 및 우선순위를 결정하고자하였다. PSR framework는 지속가능성을 위해 OECD가 개발한 개념 모형이며, Pressure, State, Response 세 가지 요소로 구분해 평가하게된다. PSR framework의 기본 개념은 인간의 활동들이 환경에 압력 (P)를 주고, 이로 인해 자연의 질과 영향 (S)을 미치며, 이에대한 회복을 위해 인식과 행동을 통해 정책과 제도 등을 통해 반응 (R)한다는 것이다. 유역 물순환을 4가지 그룹 (기후, 수문학적, 사회경제학적, 환경적)으로 구분하고 각 그룹 별 평가요소에 대하여 도출하였다. 기후그룹은 강우, 수문학적 그룹은 증발산, 토지이용, 유출특성을, 사회경제학적 그룹은 재정, 사회구조, 기반시설, 정책을, 환경적 그룹은 수질, 수생태계를 선정하였다. 이후 각 요소 별 평가를 위해 다양한 지표를 고려하여 선정하였으며, 각 지표를 PSR framework에 맞춰 재분류하였다. 각 지표를 하나의 점수로 통합하기 위해 지표 별 가중치를 산정하였으며, 이때 연구자의 주관이 반영되지않는 엔트로피 기법을 이용하여 산정하였다. 구한 식을 통해 우리나라 소유역구분을 기준으로 모든 지표를 계산하였으며, 각 지표에 가중치를 적용해 유역 종합점수를 산정하고 유역 별 취약지역 및 취약요소를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.470-470
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상 기반의 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형과 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 수문모형을 용담댐 유역($922.3km^2$)에 적용하여 증발산량을 산정하고 모형 간 공간 증발산량의 비교를 통해 각 모형의 적용성을 평가하는데 있다. 이를 위해 SEBAL모형의 입력자료로 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer) Product 중 Normalized Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo 영상을 2012년부터 2013년까지 월단위로 구축하고, 일단위의 Land Surface Temperature(LST) 영상을 구축하였다. 지형자료로는 Digital Elevation Model(DEM)과 Land use를 구축하였으며 SEBAL 모형의 구동을 위한 위성영상 및 지형자료는 500 m의 공간해상도로 재구축하였다. SWAT 모형의 모의를 위해 기상 및 유량 자료를 2000년부터 2013년까지 일단위로 구축하였고, DEM, Land use, 토양도의 지형자료를 30 m의 공간해상도로 구축하였다. SWAT 모형의 유출 검보정 후 수위관측소 지점에서 평균 $R^2$를 산정한 결과 도치(0.80), 동향(0.72), 석정(0.64), 주천(0.80), 천천(0.80), 용담댐(0.72)로 높은 상관성을 나타냈으며, 유출 검보정 후 SWAT 모형의 증발산량 모의 결과를 바탕으로 SEBAL 모형과의 공간 증발산량을 비교하였다. 두 모형의 증발산량은 SEBAL 모형의 경우 지형에 따라 SWAT 모형은 토양 특성에 따라 분포하는 경향이 다르게 나타났다. SEBAL 모형은 주로 저지대에서 증발산량이 높게 산정되며 고지대로 갈수록 감소하여 증발산량이 지형의 고저차에 따라 분포하는 모습을 보였다. SWAT 모형은 토양 특성에 따라 증발산량이 분포하며 유역 내에서 뚜렷한 차이를 나타내지는 않았다. 월별 총 증발산량은 SWAT 모형의 경우 7~8월에 약 90 mm/mon로 가장 높게 나타나고 1~2월은 0 mm/mon로 계절별 변화폭이 컸으나, SEBAL 모형의 경우 5~6월에 증발산량이 약 60 mm/mon로 가장 높게 나타났고 계절별 변화 폭이 SWAT 모형에 비해 적은 모습을 보였다. 이는 위성영상을 기반으로 하는 SEBAL 모형의 특성상 장마 기간에 해당하는 7~8월은 구름으로 인해 일사량이 적게 계산되고, 그 결과 5~6월에 비해 증발산량이 작게 산정되는 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.745-755
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• 2000

The dam operation system of KOWACO for flood control doesn't have capability to account for the downstream hydrologic conditions and any feasible index to decide the pre-release from the forecasted rainfall and inflow. In this study, a dam operation model for flood control was developed to account for the flood flow condition of its downstream to give users the dam release schedules. Application test of EV ROM to Keum River showed that EV ROM is superior to the Rigid ROM and Technical ROM which are currently used by KOWACO. EV ROM developed in this study provides a release schedule accounting for the cumulative lateral flow hydrograph at the downstream control points where the discharge does not depend only on the dam operation. but also on lateral inflow from the tributaries. In order to reduce the peak discharge at the control points, it suggests the preliminary release during the early rising phase of the predicted hydrograph, holding the flood flow inside the dam during a peak phase, and afterward resuming the release. Three case studies of flood control by the operation of Daechung Multipurpose Dam in Geum River Basin show that the EV ROM is superior to the Rigid ROM and Technical ROM. This must be due to its nature to account for the downstream flow condition as well as the inflow and water level of the dam. It was also conceived that further case studies of EV ROM and more accurate rainfall prediction would improve the dam operation for flood control.ontrol.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.134-138
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• 2009

물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량은 용수 공급과 가뭄재해에 대한 이수, 홍수 대비 및 관리는 물론, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치게 된다. 특히, 유출량의 규모(quantity)와 시간(timing)은 용수공급, 수질과 하천 시스템의 생태학적 교류에 중요한 요소로(Poff 등, 1997) 하천 유황의 5가지 요소(규모, 빈도, 지속시간, 시간과 변화율)는 수중 생태계에 직 간접적인 영향을 미친다(Karr, 1991; Poff 등, 1997). 최근 기후변화 현실화로 강우 발생 시기와 패턴이 변화하면서 유역에 따라 유황이 변화하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 기후변화가 향후 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위하여 한강 유역을 대상유역으로 선정하고 기상청(Korea Meterological Administration, KMA)에서 제공하는 A2 기반의 고해상도 RCM 모형($27km{\times}27km$)으로부터 일(daily)단위의 기후변화시나리오를 작성하였다. 그리고 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 유출 변화를 모의한 후 수문변화지표(indicator of Hydrologic Alteration, IHA)를 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.