• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2184-2188
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• 2008

최근 도시의 발달은 하상공간에 대한 이용도를 높이는 방향으로 개발이 진행되어가는 추세이며, 하상도로 및 하상주차장의 이용은 이제 도시 내에서 이용 가능한 마지막 여유 공간으로 인식될 정도로 그 의존도가 높아져가고 있다. 그러나 하상공간의 활용도가 높아져갈 수록 도시홍수의 발생으로 인한 대피문제가 발생하게 되고 돌발홍수로 인하여 하상도로의 차단 혹은 하상 주차장에 주차된 차량의 소거가 늦어지는 경우 고스란히 피해를 보게 되는 등 그 부작용도 계속 증가되고 있다. 도시홍수의 특성을 살펴보면 국지성 돌발 강우에 의한 유량의 급격한 증가와 짧은 유하시간, 작은 유역면적 등에 의하여 주요 예보지점까지의 도달시간이 매우 짧아 수문학적 홍수예측 모형을 이용하여 홍수예측 업무를 수행하는데 선행시간을 충분히 확보할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 하천시스템에 대한 모의모형을 통하여 홍수 예경보를 발령하기에는 선행시간의 확보(대피시간의 확보)라는 측면에서 상당한 어려움을 지닐 수 있으므로 시시각각으로 측정되는 실시간 수위측정 자료 및 실시간 강우자료를 이용하여 모형의 수행과정을 생략하고, 하천의 수위변동을 직접 예측하여 대피할 수 있는 통계학적 모형 (회귀분석 기법) 기반의 수문모형을 개발하였다. 이를 위하여 각 관측 자료로부터 대상 지점(홍수 예보지점)의 수위를 간단한 입력 자료만으로도 직접 구할 수 있는 통계학적 기법을 활용하여 홍수예보 업무를 실시할 수 있도록 하였다. 이에 따라 강우강도 등의 강우정보, 하천 수위정보 등을 이용하여 간단한 홍수예보가 가능한 규칙을 제시하였고, 홍수예보 업무에 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 구축하기 위하여 Visual Basic 6.0을 사용한 GUI 기반의 홍수예측 수문모형을 구성하였으며, 제어변수(control variable)로는 강우 관측자료, 수위 등 유출관측 자료로 구분하여 수문모형을 구성함으로써 실무자들이 쉽게 활용할 수 있는 홍수 예경보 시스템의 기본모형을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2018

효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2020

하천이용을 위한 다양한 개발사업이 이루어지고 있고 대규모 보가 설치되면서 과거와는 다른 변화된 수리조건에서 기존의 방법으로는 유량자료 생산이 더욱 어려워졌기 때문에 자동유량측정시설의 필요성이 증대되어 조위나 배수 영향을 받는 지점에서 기존 방식을 대체하거나 보완할 수 있는 새로운 유량측정방법으로 자리매김하게 되었다. 자동유량측정시설은 2020년 4월 현재 기준으로 한강 19개소, 낙동강 23개소, 금강 10개소, 영산간 10개소 총 62개소가 운영 중이다. 하지만 4대강 사업 이후, 수질 문제 등의 이유로 2017년 6월부터 순차적으로 4대강 보를 개방하여 보 운영수위에 따라 유속측정이 곤란한 관측소가 증가하고 있으며 이로 인해 환경부 수자원정보센터에서는 보 운영 별 최저수위에서도 자동유량측정시설 운영이 가능하도록 시설물을 개선하는 사업을 실시하고 있다. 개선사업 기간 동안 자료생산의 공백이 발생하지 않도록 인력에 의한 유량측정성과를 확보하여 관측소별 대안유량 산정방법을 개발하였다. 개발된 대안유량은 관측소 개선공사 기간뿐만 아니라 보 운영에 따른 수위저하로 인한 미계측 기간에도 적용하여 유량자료의 손실을 최소화 하도록 하였다. 2019년 운영현황을 범위로 전체 관측소 62개 중 4대강 보 구간에서 관측소 개선공사 8개소와 수위 저하로 유속측정이 불가능한 12개소 중 수위-유량관계곡선식 적용이 가능한 2개소를 제외한 10개소를 대상으로 평균 76일 결측이 발생한 것에 대해 대안유량 산정방법을 적용하여 전 기간 유량자료를 보완하였다. 그 결과 전체 2019년 자동유량측정시설 유량산정률은 99.8%로 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있었으며 향후, 보 구간 자동유량측정시설 개선이 완료된 후에도 장비 이상 또는 이상치 발생 시에도 대안유량 산정방법을 활용하여 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1845-1849
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• 2009

하천 유량자료의 중요성이 커짐에 따라 기존 유량측정 기법의 정확도를 향상시키는 기술개발이 필요하다. 자동유량측정은 기존 유량측정방법의 한계를 극복하기 위해 많은 개발이 이루어 졌다. 최근 초음파 유량계와 더불어 자동 유량 측정 방법으로 널리 사용되고 있는 기법이 유속지수법(index velocity method)이다. 유속지수법은 기존의 수위-유량관계식이 수위만을 변수로 이용하여 발생되는 한계를 극복하기 위해 유속을 추가적인 지수로 이용하여 유량을 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 유속지수법의 적용을 위해 연속적인 유속, 수위 측정이 가능한 측방형 (side-looking) Acoustic Doppler Velocity Meter(ADVM)을 괴산댐 하류에 설치·운영하고 그 결과를 이용하여 유량을 산정하는 방법을 개발하였다. 2005년부터 2008년까지 유속지수법에 의해 산정된 유량 자료의 상대오차는 댐방류량에 비해 각각 평균 5.2%, 6.7%, 6.5%, 6.5%로 나타났다. 기존의 수위-유량 관계식에 의해 산정된 유량 자료가 댐 방류량에 비해 각각 평균 9.9%, 28.6%,34.0%, 54.2%로 나타난 것과 비교한다면 상당히 높은 정확도를 보였으며, 시간에 따른 오차 발생이 적어 운영에 효율적인 것으로 판단된다. 이와 같은 유속지수법을 하천 유량 측정에 적용한다면 보다 정확한 유량을 연속적으로 자동화하여 측정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.80-84
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• 2005

가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.423-427
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• 2012

지하수 관측이란 지하수위 하강, 수질오염 등 지하수 장해로부터 지하수를 보전 관리하고 대책을 수립하기 위하여 정기적 및 장기적으로 지하수위, 수질 등 부존된 지하수 특성의 상태와 변화하는 추이를 관찰하여 측정하는 행위를 말한다. 지하수는 지하의 보이지 않는 지층구조에서 매우 천천히 유동하므로 수위하강 및 수질오염 발생을 늦게 인지할 경우 원상회복이 불가능할 수 있고, 지하수 장해를 인지한 이후의 대처과정에서도 기존의 관측자료가 없거나 부족할 경우에는 원인분석과 대책수립이 지연되거나 불가능할 수 있으므로 지하수관리에 있어 관측정호를 설치하고 정기적으로 지하수의 부존 및 유동특성, 배경수질 등의 지하수 관측은 기본적이며 필수적인 요소이다. 따라서 지하수 관측망을 설치하고 운영하기 위해서는 관측 목적을 명확히 정의하고 관측 프로그램이 이를 만족시키도록 구성되어야하며 시간적, 공간적으로 지하수가 변동되는 것을 고려하여 관측 지역 대수층의 유형과 특성 등이 완전히 파악되어야 한다. 필요시 기존 관정을 활용하여 관측하며 관측 항목, 관측 유형, 위치측량 및 관측 주기 등은 관측의 목적에 부합되도록 한다. 관측 데이터의 생성, 전송 및 분석 진행과정 등이 완벽하게 정립되어 데이터의 생성에서부터 활용까지 체계화되어야 하고 지하수와 지표수는 연계된 단일 수자원으로서 지하수 관측은 지표수 관측과 연계되어 설계되고 분석되어야 한다. 또한 취득된 데이터의 정확성은 지속적으로 검토 확인되어야 하며 전문가의 능력을 활용하여 관련 자료의 분석이 이루어지고 데이터의 정도를 높이기 위한 후속조치들이 병행되어야 한다. 그리고 지하수위, 수질 등 관측 자료가 자연적인 지하수 유동 체계에 의하여 변화되는 것이라고 인식될 경우에는 관측 시스템 전반을 재평가하여 보다 효율적인 관측 시스템으로 발전시켜야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.135-139
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• 2012

하천에서의 정확한 유량 산정은 하천의 설계 및 운영 유지에 매우 중요한 요소이다. 현재 하천의 유량 생산은 수위-유량관계곡선을 통하여 이루어지고 있다. 수위-유량관계곡선법은 측정된 수위와 유량자료의 관계를 바탕으로 홍수기 때의 유량을 회귀 추정법으로 예측하여 사용하는 방법이다. 비교적 간편하게, 특히 측정이 어려운 홍수기 때의 유량을 예측하여 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 수위와 유량만의 관계를 사용하므로 하천의 수리학적 특성을 반영하기 곤란하기 때문에 기본적으로 개선되어야 할 사항이 있다. 따라서, 본 연구에서는 하천유량을 예측하는 새로운 방법론의 하나로 KSCE에 기 게재된 Choo 등(2011)의 방법에 따라, 개수로에서 널리 사용되어 오고 있는 Manning식과 Chezy식을 활용하여 하천의 전체적인 특성을 잘 반영하는 특성조도계수 n과 특성Chezy계수 C를 사용하여 하천의 유량을 예측하였다. 실험실 직선수로에서 측정된 정류 자료와 객관성 있는 해외 하천 유량측정 자료를 사용하여 증명하였고 결정계수 0.8 정도 수준의 높은 정확성을 보여주는 성과를 나타내었다. 따라서 본 연구결과를 통해 하천의 수리학적 특성을 반영하면서도 간단하게 유량을 예측할 수 있는 방법으로 실무에서 간편하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.328-328
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화의 영향은 강우량의 집중을 야기하며 홍수피해의 규모를 증가시키는 영향을 끼친다. 특히, 아세안 국가들은 해수면 상승, 태풍 및 집중호우에 의한 침수피해 빈발로 최소 2,000만명이 영향을 받고 있다. 국내의 홍수예보모형을 수출하여 아세안 국가에 구축하고 있으나 통신 시설이 불안정하여 중앙제어 방식의 기존의 홍수예보시스템만으로는 긴급상황에 대한 대처가 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하나의 관측소에서 수위, 강우의 관측과 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위해 관측된 수위와 강우자료를 활용하여 인공지능기반의 하천수위예측 모형을 개발하였다. 목표 리드타임은 30분에서 6시간으로 설정하였으며 모형은 Tensorflow로 구축하였다. 시계열 자료의 예측에 적합한 LSTM 기법을 적용하였다. 연구의 대상지역은 건설연의 계측시험유역인 설마천유역으로 하였으며 학습에는 2009년부터 2020년까지의 10분 단위 수위 및 강우량자료를 활용하였다. 연구결과 설마천 유역은 규모가 작고 도달시간이 짧아 1시간 후 예측까지는 높은 정확도를 나타냈으나 3시간 이상의 예측결과는 다소 낮게 평가되었다. 다만, 비상상황에서 통신이 두절된 상황에서 위급하게 대피를 위해 홍수경보를 발령하는데는 활용이 가능 할 것으로 판단된다.