• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.79-79
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• 2017

강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.18 no.3
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• pp.63-75
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• 2015

As forest therapy is getting more attention than ever, it is important to organize time for activity and location based on spatio-temporal distribution of weather condition in forest. This study aimed to analyze precise spatio-temporal distribution of weather condition by installing long-term weather monitoring device in Yonghyun national natural recreation forest and using acquired weather data in order to support forest recreation and therapy activity. First, we statistically compared 4 models of semi-variogram and the results were all similar. We selected and analyzed the circular model for this study because it was presumed to be the best model for this case. We derived 128 results from the circular model and through semi-variogram, we identified seasonal and temporal distributions of temperature and humidity. Then, we used boxplot, made of partial sill level, to identify significant differences in seasonal and temporal distributions. As a result, in spring and early morning, both temperature and humidity showed equalized result. On the other hand, in summer and early afternoon, both temperature and humidity showed uneven result. In spring and early morning, changes in weather condition are shown little from spatial shifting, it is ideal to perform recreational activities and forest therapy but in summer and early afternoon, it is unadvisable to do so as the changes in weather condition could be harmful unless any other means of preparations are made. This study proposes its significance by analyzing seasonal micro-weather of single recreation forest and presenting seasonal and temporal outcomes.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.5 no.2 s.17
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• pp.9-16
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• 2005

This paper presents the use of an Artificial Neural Network (ANN) as a viable means of forecasting Inundation Damage Area (IDA) in many watersheds. In order to develop the forecasting model with various environmental factors, we selected 108 watershed areas in South Korea and collected 49 damage data sets from 1990 to 2000, of which each set is composed of 27 parameters including the IDA, rainfall amount, and land use. After successful training processes of the ANN, a good agreement (R=0.92) is obtained (under present conditions) between the measured values of the IDA and those predicted by the developed ANN using the remaining 26 data sets as input parameters. The results indicate that the inundation damage is affected by not only meteorological information such as the rainfall amount, but also various environmental characteristics of the watersheds. So, the ANN proves its present ability to predict the IDA caused by an event of complex factors in a specific watershed area using accumulated temporal-spatial information, and it also shows a potential capability to handle complex non-linear dynamic phenomena of environmental changes. In this light, the ANN can be further harnessed to estimate the importance of certain input parameters to an output (e.g., the IDA in this study), quantify the significance of parameters involved in pre-existing models, and contribute to the presumption, selection, and calibration of input parameters of conventional models.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1215-1224
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• 2016

Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.517-526
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• 2005

In Korea, the methods of estimating groundwater recharge can categorized into two groups. One is baseflow separation method by means of groundurater recession curve, the other is water level fluctuation method by using the data from groundwater monitoring wells. Baseflow separation method is based on annual recharge and lumped concept, and water-table fluctuation method is largely dependent on monitoring wells rather than water budget in watershed. However, groundwater recharge rate shows the spatial-temporal variability due to climatic condition, land use and hydrogeological heterogeneity, these methods have various limits to deal with these characteristics. For this purpose, the method of estimating daily recharge rate with spatial variability based on distributed rainfall-runoff model is suggested in this study. Instead of representative recharge rate of large watershed, the subdivided recharge rate with heterogeneous characteristics can be computed in daily base. The estimated daily recharge rate is an advanced quantity reflecting the heterogeneity of hydrogeology, climatic condition, land use as well as physical behaviour of water in soil layers. Therefore, the newly suggested method could be expected to enhance existing methods.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.19 no.5
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• pp.515-526
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• 2007

In this study, the models and methods for the safety assessment of Steel-Concrete Hybrid Cable-Stayed Bridge, which consists of steel composite girder and concrete girder erected by the FCM(Free Cantilever Method) and FSM(Full Staging Method) are proposed for the assurance of structural safety and the prevention against bridge collapse during construction. By the structural reliability approach that reasonably considers the uncertainties associated with the resistance and the load effect, the resistance and the load distribution characteristics of Steel-Concrete Hybrid Cable-Stayed Bridgeare defined and the strength limit state equations of permanent structures and temporary structures during construction are suggested. An AFOSM algorithm and MCS technique are used for the reliability analysis of cables, pylons, girders, steel-concrete conjunction part and temporary bents. Also, component reliability analyses are performed at the construction stages based on the structural system model. To demonstrate their rationality and practicality, the proposed models and approaches are applied to a real bridge. The sensitivity analyses of main parameters are performed in order to identify the critical factors that control the safety of similar bridges. As a result, it may be stated that the proposed models could be implemented as a rational and practical approach for the safety assessment of Steel-Concrete Hybrid Cable-stayed bridges erected by FCM and FSM during construction.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.57 no.3
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• pp.21-39
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• 2015

유역 내부의 수문과정에 대한 관측치를 이용한 모형의 보정은 분산형 수문수질 모형의 적용성을 높이는 방법으로 권장되지만, 관측치가 충분하지 않은 경우가 많아 적용사례가 드문 실정이다. 본 연구는 경지에서 유역의 출구까지 여러 단계의 수문과정을 고려하여 분산형 수문수질모형을 보정하는 방법을 제시하고, 이와 같은 방법으로 보정된 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 미국 조지아의 South Atlantic Coastal Plain에 있는 한 농업유역의 수문과정을 모의하였다. 또한, 유사와 영양물질의 구체적인 하천운송과정을 모의하기 위해 SWAT모형의 QUAL2E 모듈을 이용하였다. 모형보정은 유역의 유출량 및 유사와 영양물질의 양 뿐만 아니라 경지에서 관측된 바이오매스, 토양 침식량 및 영양물질 발생량, 수변지역 (riparian buffer)에서 발생하는 유사와 영양물질 감소, 하천운송과정 등을 고려하여 수행되었다. 모형의 보정 및 검증기간은 자료기간과 토양보전농법의 시행기간을 고려하여 선정되었으며, 보정된 모형의 적용성은 복수의 통계치 (NSE, RE, RSR 등)를 이용하여 분석되었다. 보정된 모형은 유역의 출구에서 하천유량과 총질소량을 각각 NSE 0.93 및 0.59의 정확도로 모의하였다. 그러나 유사 (NSE: 0.40)와 총인량 (NSE: 0.45)모의에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. SWAT의 QUAL2E 모듈을 이용하여 하천에서의 유사 및 영양물질 운송과정을 고려하는 것은 총인과 총질소 모의결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 다단계 수문과정을 고려하여 보정된 SWAT모형은 유역 내부에서 발생하는 수문과정을 모의하는데 적용성이 있는 것으로 나타났다. 하지만, 계측방법 및 계측된 자료의 분석방법의 변화에 따른 오차와 토지이용의 시공간적 변화를 모의에서 고려하지 못해서 발생한 오차를 감안하더라도, 보정된 모형은 유역출구에서 관측되는 유사와 영양물질 양을 정확하게 모의하는데 실패 (NSE < 0.5)하였다고 평가할 수 있으며, 이는 SWAT 모형의 보정에서 다단계 또는 유역내부의 수문과정을 고려하는 것이 유역출구에서 높은 모의 정확도를 얻는데 기여하지 못할 수도 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.389-389
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• 2011

과거의 무분별한 수자원 개발에 따른 자연환경파괴로 인해 점차 대규모 다목적댐의 건설과 같은 신규 수자원 개발이 쉽지 않은 상황이지만, 여전히 댐은 유한의 수자원을 적극적으로 확보하기 위한 가장 대표적인 방법으로서, 안정적인 용수 확보를 통한 물부족의 해소와 효율적인 운영을 통한 홍수와 가뭄 피해 예방을 위해 중요한 역할을 해오고 있다. 댐의 건설로 인해 하류측 본류에서는 과거와 같은 유량의 극심한 계절적인 편차는 감소되었으며, 가뭄이나 홍수에 대한 피해 규모도 저감되었다고 볼 수 있다. 댐 건설에 따른 수문학적 변화에 대한 분석은 실제 댐 건설 전후의 장기적인 관측자료를 비교하는 것이 가장 정확한 방법이나, 대부분 관측자료가 전무하거나 충분하지 못하기 때문에 일반적으로 모델링을 통해 장기간의 유출자료를 추정한 후 이를 기반으로 그 영향을 평가하고 있다. 모델링 방법으로는 과거부터 오랫동안 국내 수자원 해석 및 계획에 폭넓게 활용되고 있는 TANK 모형을 비롯하여, SSARR, NWS-PC, TOPMODEL, HSPF, PRMS, SLURP, SWAT, MIKE-SHE 등 다양한 모형들이 적용되고 있다. 이 중에서 SWAT은 유역의 수문 수질의 시공간적인 해석 및 관리, 그리고 미래 유역환경변화에 따른 영향 평가 등을 위해 국내는 물론 국제적으로도 많이 적용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 국내 유역 특성에 적합하도록 개선한 SWAT-K 모형을 이용하여, 금강유역에서의 대청댐 및 용담댐의 운영과 인위적인 용수 이용에 따른 유출량, 증발산량 및 지하수 함양량 등의 수문성분의 변화를 분석하였다. 대청댐의 건설과 유역내 용수 이용으로 인해 하류측 공주지점에서의 유출량은 자연상태에 비해 증가하는 것으로 나타났으며, 지하수 함양량과 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-37
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• 2016

기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.5
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• pp.419-430
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• 2007

Integrated modelling of surface water and groundwater has become important to satisfy the growing demands for sustainable water resources and improved water quality. In this study, the integrated model of the semi-distributed watershed model, SWA T and the fully-distributed groundwater flow model, MODFLOW is applied to Musirn river basin for the purpose of investigating its applicability to reproduce watershed-scale hydrological processes. This objective is accomplished by first demonstrating good agreement between the simulated discharge hydrographs with the measured hydrographs for the period of 2001 -2004 while simultaneously calibrating the calculated groundwater level distribution to observation wells. Next, the integrated model is used to evaluate the effect of different temporal precipitation averages on hydrodynamic processes of streamflow, percolation, recharge and groundwater discharge. Moreover, comprehensive simulations are performed to present the relationships between monthly precipitation and each hydrological component, and to analyze the temporal-spatial variability of recharge. The results show that the components are highly interrelated, and that the heterogeneity of watershed characteristics such as subbasin slope, land use, soil type causes a significant spatial variation of recharge. Overall it is concluded that the model is capable of reproducing the temporally and spatially varied surface and subsurface hydrological processes at the watershed scale.