• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1536-1540
• /
• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.359-359
• /
• 2011

기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.29-29
• /
• 2015

수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1012-1016
• /
• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.32-32
• /
• 2019

본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1972-1976
• /
• 2007

정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.282-282
• /
• 2016

지표수문해석모형이란 전 지구를 대상으로 수문해석 및 예측이 가능한 분포형 수문모형이다. 본 연구에서는 CSEOF(Cyclostationary Empirical Orthogonal Functions) 분석 방법을 이용하여 지표수문해석 모형 중 하나인 VIC(Variable Infiltration Capacity)모형의 토양수분 모의 성능을 평가해보고자 한다. 이를 위하여 먼저 남한에 대한 VIC 모형으로 모의한 토양수분 예측 결과와 관측자료를 수집하였다. 모의 성능 평가 기간은 1976년부터 2006년까지이다. 이후 본 연구에서는 수집된 VIC 모형의 예측 결과와 관측 자료에 대한 CSEOF 분석을 수행하여 각 자료의 월별 주된 변동 특성을 추출하였다. VIC 모형의 예측 결과와 관측자료의 상관관계는 CSEOF 분석 결과에 대한 Pattern Correlation으로 정량화되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 모형의 모의 성능 평가에 주로 사용되는 NRMSE(Nomalized Root Mean Square Error)를 산정하여 예측 결과의 오차를 평가하였다. Pattern Correlation과 NRMSE를 모두 고려하여 VIC 모형의 성능을 평가해본 결과, 건기에 해당하는 기간과 우기에 해당하는 기간의 모의 성능이 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 추후에 지표수문해석 모형의 예측 결과를 이용하는 기후변화 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.85-89
• /
• 2005

도시발달과 인구증가로 인해 오늘날의 수자원 관리와 계획은 복잡하고 그 중요성은 더욱더 커지고 있으며, 인구와 재산의 집중현상으로 인하여 사소한 수문재해로 인해 막대한 인명과 재산피해를 초래될 수 있다. 이런 이유들로 인해 정확한 수문예측과 이를 통한 적절한 수자원 관리는 그 어느 때보다 중요한 인자로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수문예측을 통한 소규모 댐으로의 정확한 월유입량 예측을 실시하여 실측유입량과 비교$\cdot$분석함으로서 수자원관리의 효율성을 향상시키고자 하였다. 수문예측을 위해서 확률론적 예측이 가능한 앙상블 예측기법(Ensemble Prediction Method)을 적용하였으며 과거 1968-1997년까지의 강우데이터와 수정 TANK모형을 이용하여 1998부터 2002년까지의 성주댐의 월유입량 앙상블을 생성하였다. 수문예측뿐만 아니라 유입량예측의 정확성을 향상시키기 위해 수정 TANK모형의 매개변수를 최적화기법 중의 하나인 유전자알고리즘을 이용하여 매개변수를 최적화하였으며 평창강유역과 보청천유역의 실측데이터를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 또한 강우발생시 과소하게 유출량이 산정되는 것을 보완하기 위해 매개변수를 평수기와 홍수기의 구분하여 모형을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 앙상블 예측기법과 최적화된 수정 TANK모형을 이용하여 댐의 수자원을 관리한다면 효율적인 관리가 이루어 질 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.288-288
• /
• 2021

수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.233-233
• /
• 2023

효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.