• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.461-461
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• 2011

강수, 수위 및 유량자료 등의 수문자료는 안정된 물 관리 계획, 홍수조절 및 공급계획, 전력공급 등을 위한 댐의 역할을 원활하게 하기위한 운영의사결정을 위한 매우 중요한 기초자료가 된다. 댐 운영을 위한 다양한 기능을 가진 모델을 가지고 있다고 하더라도 매년 변하고 있는 댐 유역의 수문현상에 대한 관측자료를 이용하여 지속적으로 모델을 보정하여 정확성을 확인하고 향상시키는 노력을 기울여야 하므로 수문자료는 댐 운영에 있어서 필수적인 요소일 수밖에 없다. 본 연구에서는 한국수력원자력(주)의 9개 댐 유역에서 기존 활용 가능한 관측소 현황 및 현장조사를 통해 운영상 목적에 맞는 최적의 수위관측망을 설계하여 제시하였다. 설계 방법으로는 댐 유입량 파악과 개략적인 도달시간 파악을 위해 주요 유입지천인 국가하천과 지류 중 지방하천이라도 유역면적이 $150\;km^2$ 이상인 경우에는 유입량 파악을 위한 수위관측소를 두도록 설계하였다. 관측소 밀도는 각 댐 유역의 수문학적 유역 특성인 유역면적, 유입하천의 지형적 특성, 하천크기 등을 고려하여 결정하였다. 설계된 수위관측소들은 현장의 수위관측 및 유량관측에 대한 적정성을 검토하여 댐 저류지 배수영향 등으로 인해 관측이 부적정할 경우 이설을 통해 적정한 위치에서 수문조사가 이루어지도록 제안하였다. 본 연구에서 제안된 한국수력원자력(주) 관할 댐 유역의 수위관측망은 자체 관할 수위관측소 뿐 아니라 자료의 공동 활용이 가능한 국토해양부 등의 관측소까지 포함하고 있다. 따라서 댐 운영 의사결정을 위한 중요한 기초자료로서의 수위 및 유량자료를 경제적이고 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.785-789
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• 2008

기존에 개발된 수위-유량관계곡선을 이용하자면 때에 따라서는 이 곡선의 적용 범위를 벗어나는 저수위나 고수위의 수위-유량관계곡선이 필요하며, 따라서 기존의 수위-유량관계곡선을 외삽할 필요가 있다. 저수위에 대하여 외삽할 때에는 흐름이 0인 수위(GZF)를 안다면 이 수위와 유량측정자료의 최소치를 연결함으로써 오차를 최소화시킬 수 있지만, 보통 고수위의 범위에 유량측정자료가 있는 경우는 거의 없기 때문에 고수위에 대한 수위-유량관계곡선의 외삽은 거의 모든 경우에 필요하다. 또한 설계홍수를 추정하기 위한 자료, 즉 홍수수문곡선이나 연최대유량계열의 유량자료를 구성하기 위해서는 고수위에 대한 수위-유량관계곡선의 외삽이 반드시 필요하다. 기존에 고수위에 대한 외삽법은 수위-평균유속-통수단면적법, 횡단면 측량자료와 Manning 식을 이용한 방법 그리고 Stevens 방법이 있다. 하지만 각 방법들마다 많은 단점을 가지고 있어 적용에 있어서 세심한 주의가 필요하였다. 따라서, 본 연구에서는 기존 방법들을 응용한 고수위 외삽법을 제시 및 적용하였다. 실제 2007년 한강수계 유량측정 지점 중 총 6개 지점인 경안, 퇴계원, 성남, 중랑교, 시흥 그리고 신정 지점에 대하여 적용하였다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제2권2호
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• pp.58-63
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• 1995

난지도 매립장의 기저침출수위 분포와 그 주변지역의 지하수위 분포를 추정하기 위해 복합크리깅을 이용하였다. 지하수위 분포는 지형의 변화와 밀접한 관련을 갖고 있어서 지형의 변화가 큰 지역에서 지하수위 분포를 추정할 때에는 지형의 표고 자료도 함께 사용하는 것이 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 본 연구에서는 87개의 지하수위 자료와 144개의 표고자료에 대한 반베리오그램을 구하고, 그것의 적합한 모델을 교차타당성 조사에 의해 선정한 후 복합크리깅과 정규크리깅을 이용하여 지하수위 분포도 만들었다. 2개의 지하수위 등고선도를 비교해보면 지하수위 자료가 많이 확보된 매립장내에서는 큰 차이가 없으나, 지하수위 표본자료가 부족하고 지형의 변화가 큰 지역(등고선도의 좌상단 구역)과 지하수위 표본자료가 부족한 한강 인접지역에서 끈 차이를 보인다. 이 구역들에서 지형의 표고를 고려해볼 때,복합크리깅에 의한 지하수위 등고선도가 정규크리깅에 의한 지하수위 등고선보다 더 실제에 가까운 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1486-1490
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• 2010

본 연구는 강원도 횡성군의 남한강 제1지류인 섬강의 횡성댐 상류 계천에 위치한 시험유역으로 남한강 상류 산지지형 시험유역으로 이유역의 운영을 통하여 신뢰성 있는 고품질의 산간유역 수문자료의 지속적 확보이다. 2001년부터 10년 동안 시험유역이 운영되어오면서 강우관측소 3곳, 수위 관측소 3곳(농거리, 매일, 소군), 지하수 및 토양수분 측정소 5곳의 자료를 구축하고 있다. 유역의 토양 이용 현황은 삼림이 90 %, 경작지 10 %로 이루어져 있으며, 면적 $164.81km^2$, 유로연장 22.4km, 평균경사 5.97%를 지니고 있다. 고품질을 보장하고 좋은 데이터를 얻기 위하여 불확실도 분석을 실시하고, 개발된 수위-유량곡선을 통하여 시계열 수위를 유량으로 환산하였다. 아울러 수문순환 성분의 분석을 위하여 토양수분 및 지하수위를 측정하여 강우-유출해석, 수문특성 분석 등을 실시하였다. 측정된 자료는 웹사이트와 CD로 제공된다. 구축된 각종 자료는 수문 및 수리의 정량적 순환구조의 이해와 모델개발의 검정 및 검증 기반의 자료를 구축하여 산간유역의 폭 넓은 물 순환해석을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제28권6호
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• pp.169-181
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• 1995

1986년 이후 급격한 하상변동에도 불구하고 고안지점의 수위-유량 관계곡선에 대한 수정작업이 이루어지지 않아 '90년 홍수시 한강홍수통제소로 제보된 팔당댐 하류부 수위나 방류량 자료들이 고안지점에서 계측된 수위자료에 의한 유량자료와의 비교에서 서로 간의 신뢰도에 문제가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 댐하류부의 하상변동을 고려하여 팔당댐에서 고안지점 하류를 포함하는 약 2.2km 구간에 대해 1/100 축척의 수리모형실험을 실시하였으며, 이를 통해 새로이 작성된 팔당댐 방류량 산정공식에 의한 방류량자료와 고안지점에서의 수위자료를 이용하여 새로운 수위-유량 관계곡선을 작성하였다. 한편 수리모형 실험성과로 작성한 수위-유량 관계곡선을 RMA-2V모형에 의한 수치모형을 이용하여 기존의 수위-유량 관계 곡선 및 새로운 수위-유량 관계곡선을 비교, 검정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2022

도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.263-267
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• 2007

낙동강유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 낙동강유역의 여러 관측소에서 지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 분석한 결과 20일에서 110일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 10mm에서 130mm 범위의 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 낙동강유역의 자료에 대해서 한계침투량을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.188-188
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• 2019

본 연구에서는 텐서플로우를 이용한 관측자료 기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 도림천 유역으로 선정하였으며 관측강우와 상류하천의 수위자료를 이용하여 하류인 도림교지점의 수위를 예측하였으며 다른 변수는 배제하였다. 사용된 모형은 시계열 데이터예측에 우수한 성능을 보이는 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short Term Memory networks)을 이용하였으며 수위자료는 2005년부터 2016년도 10분단위 관측강우와 수위 데이터를 학습하여 2017년도 수위데이터를 예측하도록 하였다. 본 연구를 통하여 홍수기 실시간 수위예측이 가능할것으로 판단되며 도시지역 골든타임 확보에 활용될 것으로 판단된다.