• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1729-1733
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• 2010

본 연구에서는 7개 지점(여주, 적성, 왜관, 진동, 공주, 구례2, 나주)에 대해 유사량 특성 분석을 수행하였다. 부유사량은 강우가 집중되는 홍수기와 이의 전 후시기인 저 평수기(2회)로 나누어 왕복수심적분법(D-74)으로 측정하였고, 하상토는 BM-54, Grab Sampler(60 L), 선격자 등을 이용하여 홍수기 전 후로 2회 채취하였다. 채취된 시료는 그 목적에 따라 여과법(부유사농도), BW관법(부유사입도분포), 체분석법(하상토입도분포)으로 분석하였고, 그 결과로 작성된 평균 부유사농도 및 Oden Curve와 입도분포곡선과 수리량(수위, 유속, 측정수심, 수면폭, 수면경사, 수온)등의 자료를 이용하여 총유사량(미측정구간의 유사량 포함)을 추정(실측+계산: Modified Einstein)하였다. 총유사량 추정시, 세류사량을 제외한 부유사량을 적용하였다. 유량-부유사농도와 부유사량 및 총유사량 관계에 대한 결과는 다음과 같다: 1) 하나의 강우사상의 수위 상승-첨두-하강에 대한 측정성과는 대체적으로 Loop 형태를 보였고 이로 인해 일부 지점에서 측정성과들 간의 산포도가 다소 크게 나타났으며 수위 하강 때보다 상승시 초기 탁도의 증가 현상으로 부유사농도가 더 높은 것을 볼 수 있었다. 2) 유량-부유사농도, 부유사량, 총유사량 관계에서 왜관과 공주 지점의 경우, 첨두 수위에서 값들의 최고치를 보였고 나머지 지점들은 첨두 수위의 앞선 측정 수위에서 최고치를 보였다. 이는 강우사상별, 강우강도, 댐 방류량, 수위 상승-하강부, 유량에 따른 부유사농도와 부유사량의 특성이 각각 다른 점과 총유사량 추정시, 추정방법에서 추천하는 범위에서 벗어나는 자료를 적용해서 나타나는 결과로 판단된다. 여기서 유량, 수심, 하상토의 입도크기 등 자료의 범위가 추정공식들이 추천하는 범위에서 벗어나면 그 분석 결과도 서로 다르게 나타난다는 것은 그만큼 총유사량 공식의 범용성이 적다는 것을 의미한다. 이러한 점에서 때로는 자료 전체에 대해 전반적으로 양호한 결과를 보이는 공식보다는 정확한 답을 원하는 자료의 범위 내에서 예측하는 공식을 선정하는 것이 필요하다. 즉, 공식을 적용하여 유사량을 추정하고자 하는 하천이나 수로의 특성에 맞는 유사량 공식을 선정하는 것이 중요하다는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1502-1506
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• 2005

하천 유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 유량자료의 정확도 향상을 위해서는 현장 유량측정의 정확도를 향상시키는 것이 일차적으로 필요하지만, 측정된 유량자료를 검증하고 수위-유량관계를 개발하여 유량으로 환산하는 것도 매우 중요하다. 본 연구는 현장에서 측정된 유량자료를 총체적으로 관리하고 분석하여 실시간으로 유량을 제공할 수 있는 운영시스템을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 사용자 요구사항을 분석하여 해당하는 사용 사례별로 구분하는 방법론을 적용하고 이를 바탕으로 실시간 하천 유량정보를 생산할 수 있도록 유량측정기술, 분석 기술, 수위-유량관계 개발 및 분석 기술, 실시간 유량생산 기술 등을 각 단계별 모듈로 구성하여 사용자 및 관리자가 신속하고 편리하게 관리 및 이용할 수 있는 웹 기반의 실시간 유량정보 생산 및 제공 기반을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.372-376
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• 2011

본 연구는 설마천 시험유역(경기도 파주시 적성면 소재)을 운영하면서 수문현상을 관측하여 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 획득하고 물순환 과정을 규명하는데 있다. 이를 위하여 2010년에도 지속적인 수문관측 및 측정을 하였으며, 수문자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료의 처리절차를 통하여 신뢰성 있는 수문자료를 생성하고, 이들 자료를 바탕으로 유역의 수문특성을 분석하였다. 시험유역에서 생성되는 자료에는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량측정성과, 수질 자료, 1개 하천수위관측소의 부유사량 자료, 1개 기상관측소의 기상자료 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 실시간 전송장비와 설마천 시험유역 홈페이지(http://seolmacheon.kict.re.kr)로 구성된 수문정보시스템을 통해 관측자료와 가공자료를 등록하였으며, 실시간 전송자료 제공은 물론 확정된 자료를 신청절차를 통해 일반에게 제공하고 있다. 확정된 강우-유출 자료를 이용하여 강우의 호우사상 분석(강우강도, 지속기간), 강우의 지속기간별 최대강우량, 각 지점간 강우량 비교, 강우의 시 공간분포 특성 분석, 월별 유출 및 주요 호우사상의 유출특성 분석 등 기본적인 강우-유출 특성을 분석하였다. 그리고, 유량측정성과의 불확실도 분석을 통하여 측정한 유량자료의 정확도 제고와 현장의 유량자료의 정확도를 개선하기 위하여 유량정보시스템(Parshall Flume, Argonaut-SW, Cableway System에 의한 유량정보 생성)을 운영 평가하였다. 또한, 수질, 부유사량의 특성 분석은 본 유역의 물질순환 해석을 위한 기초자료로 충분히 활용될 수 있다. 관측자료를 이용하여 유역의 유입량과 유출량에 대한 물수지 분석을 하였으며, 각 요소별 정량적인 값을 도출함으로써 물순환 과정을 해석 할 수 있는 기반을 구축하였다. 설마천 시험유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 시험유역의 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용되기 위해서는 지속적이고 안정적인 자료확보와 수문관측 기술개발을 위한 기반구축이 더욱더 필요한 상황이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.128-128
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• 2011

본 연구에서는 자동유량측정시설에 의하여 실시간으로 생산되는 자동유량측정 자료의 정상성 여부를 판단하는데 중요한 적정 측정 신뢰구간을 실시간으로 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 전세계적으로, 현대적인 유량측정이 시작된 이래 연속유량 산정을 위한 방법은 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법 외에 실무적으로 활용 가능한 방법은 거의 전무한 실정이다. 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법은 연속수위를 계측하여 이에 해당하는 연속유량을 산정하는 방법으로 수위와 유량간에 일정한 관계를 가지는 정상적인 흐름을 보이는 자연하천의 경우에 정확도가 매우 높다. 그러나 감조나 구조물 등에 의해 유량이 조절되는 경우에 유량산정의 정확도는 현저히 떨어지게 된다. 따라서 수위에서 유량을 환산하는 방법이 아닌 유량을 직접 연속으로 측정하는 방법이 꾸준히 연구되어 왔고, 이 중 가장 대표적인 방법이 자동유량측정 방법이다. 그러나 자동유량측정 방법은 유량을 연속으로 측정할 수 있다는 장점에 반해 측정된 유량의 정확도를 높이기가 매우 어렵다는 단점도 가지고 있다. 계측 자체의 기술적 한계는 주로 계측기기적인 문제로 이는 전자기, 통신 기술 등 첨단 기술의 발전과 함께 다양한 현장 시험을 통해 폭넓은 개선이 이루어지고 있다. 그러나 아직 기술적 완성도가 완전하지 못한 현실에서, 현재 설치되어 있는 자동유량측정 유량자료의 신뢰도를 높이기 위해서는 각각의 계측 시점에서 자료가 정상적으로 산정되고 있는지에 대한 검정이 필요하고, 이는 자동유량측정 자료의 정확도 확보에 매우 중요한 관건으로 작용할 수밖에 없다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 조석성분과 유출성분을 분리하여 예측하는 방법을 새롭게 개발 적용하였다. 자료는 자료의 시간해상도 증감에 따른 실제 예측의 정확도 증감을 고려하여 가장 적절하다고 판단되는 시자료를 사용하였으며, 자료간 상관을 분석하여 주 입력 자료로 팔당댐 방류량, 한강대교 지점 수위, 전류 수위를 이용하였다. 모형의 예측 능력을 극대화하기 위하여 조석 영향을 받는 자료의 경우는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 순수 유출성분과 조위성분을 분리하여 별도로 적용하였다. 그리고 예측을 위한 모형은 실시간 자료기반 모형으로 그 안정성이 인정된 서포트벡터머신(support vector machine)을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 한강대교 지점의 순수 유출성분과 조위성분의 유량을 각각 예측한 후 두 결과를 합성하여 최종 한강 대교 지점의 유량을 산정하였다. 조석성분을 분리하여 한강대교 지점의 유량을 예측한 결과 대부분의 예측치가 95% 예측구간에 포함되었다. 그리고 조석성분을 분리하지 않은 모형과 조석성분을 분리한 모형의 예측 능력을 비교한 결과, 조석성분을 분리한 모형이 예측이 정확도가 높았다. RMSE의 경우 분리하지 않은 모형대비 23%의 예측오차가 감소하였고, NSC의 경우 0.92에서 0.95로 예측의 정확도가 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.312-312
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• 2023

동진강 유역은 김제평야를 품고 있어 다른 지역에 비해 농지면적이 차지하는 비중이 크며, 이에 따라 전체 용수 사용량에서 농업용수의 비중이 절대적으로 높은 유역이다. 낙양 보는 동진강 중·상류에 위치한 이수시설로 상류에 위치한 섬진강댐과 같이 동진강 유역의 농업용수 공급에 중요한 역할을 하고 있다. 낙양 보는 현재 동진강 방수문 4문, 김제간선 취입수문 2문, 정읍간선 취입수문 1문이 설치되어 있다. 관개기에는 동진강 도수로의 수문을 폐쇄하여 동진강 본류로의 하천유지용수를 차단하고 김제 배수로의 수문을 운용하여 농업용수를 공급하고 있으며 수혜구역의 용수수요 변화 및 기상상황, 하천상황에 따라 탄력적으로 운영하고 있다. 이러한 가동 보 운영으로 인하여 다양한 수위-유량관계의 변동성이 발생한다. 본 연구에서는 가동 보 운영에 따른 수위-유량관계 곡선식의 변동성을 확인하기 위해 동진강 유역 낙양보 상류에 위치한 정읍시(거산교)관측소를 대상관측소로 선정하였다. 정읍시(거산교)관측소는 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선을 2021년까지 사용하였고, 2022년 수위-유량관계곡선식 검증과 재개발을 위하여 유량측정을 실시하였다. 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선은 검토 결과 강우에 의한 수위 상승시 보 완전 개방 상태의 측정성과를 확보하여 수위-유량관계 곡선식을 개발하였다. 그 결과 가동 보를 운영하는 3월~9월은 상류에 위치한 정읍시(행정교)관측소와 상하류 역전 현상이 발생하였고, 매년 비정상적인 유량이 산정되는 결과를 초래하였다. 2022년 신뢰도 높은 유량자료와 수위-유량관계곡선식 개발을 위해 낙양 보 완전개방 및 부분개방에 따른 다양한 유량측정성과와 낙양 보 수문 모니터링 결과를 확보하였다. 낙양 보는 2022년 1월~3월, 10월~12월은 수문 6문을 완전 개방하여 동진강에 하천유지용수를 공급하고, 4월부터 동진강 방수문을 폐쇄하여 농번기 농업용수를 확보한 후, 5월~9월에 확보된 농용수를 김제 배수문 2문을 부분개방하면서 공급하는 방식이다. 이 기간동안 낙양 보 수문에 대한 모니터링을 위해 정읍시(거산교)관측소 수위자료에 대한 검토를 실시하였으며, 유량측정시에는 정확한 유량측정성과와 곡선식 확인을 위하여 동일한 위치에서 측정을 수행하였다. 또한, 수위 또는 유량이 변하는 구간은 연속측정을 실시하였으며, 모니터링 결과와 유량측정성과를 바탕으로 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 그 결과 저수위1식은 수문 완전개방, 저수위2식은 수문 완전폐쇄, 저수위3~6식은 수문 부분개방 곡선식을 개발하였으며, 저수위 구간은 낙양보 운영에 따라 총 27차례 기간분리가 발생하였다. 결과적으로 본 연구에서는 낙양 보 운영에 따른 다수의 유량측정성과와 모니터링 자료를 확보하였으며, 확보한 유량측정성과의 분석을 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.2
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• pp.106-112
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• 2020

Wetlands play an important function and role in hydrological, environmental, and ecological, aspects of the watershed. Water level in wetlands is essential for various analysis such as for the determination of wetland function and its effects on the environment. Since several wetlands are ungauged, research on wetland water level prediction are uncommon. Therefore, this study developed a water level prediction model using multiple regression analysis, principal component regression analysis, artificial neural network, and DNN to predict wetland water level. Geumjeong-Mountain Wetland located in Yangsan-city, Gyeongsangnam-do province was selected as the target area, and the water level measurement data from April 2017 to July 2018 was used as the dependent variable. On the other hand, hydrological and meteorological data were used as independent variables in the study. As a result of evaluating the predictive power, the water level prediction model using DNN was selected as the final model as it showed an RMSE value of 6.359 and an NRMSE value of 18.91%. This research study is believed to be useful especially as a basic data for the development of wetland maintenance and management techniques using the water level of the existing unmeasured points.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.3B
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• pp.265-276
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• 2011

Precipitation data and groundwater level data were collected for Korean peninsular and Jeju island. The relationship between precipitation and groundwater level and the correlation between the moving average of precipitation and goundwater level were analyzed. Critical infiltration, which is the spatially averaged maximum daily infiltration depth over interested region, is considered when the precipitation data was modified for moving average process and correlation between the moving average of modified precipitation and groundwater level. High correlation regions, which have greater than 0.6 correlation coefficients, were selected after the analysis with ciritical infiltration. Twenty-six regions were selected for high correlation regions. If we divide the regions by administrative district, there are nine regions for Gyungsang-Do, five regions for Chunchung-Do, four regions for Gyunggi-Do and Gangwon-Do, three regions for Jolla-Do, and one region for Jeju island. The groundwater level data for high correlation regions shows obvious response after precipitation event and there are few cases with abrupt change in groundwater level without precipitation-related event.