• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1333-1337
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• 2005

본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 영산강 유역의 도시하천이며 합류식 배수계통을 갖는 용봉천을 대상으로 SWMM 모형을 적용하였다. SWMM 모형의 매개변수 최적화 및 검증자료로 사용하기 위하여 강우시 2회에 걸쳐 조사하였으며, 매회 시료 채취 주기는 강우유출이 발생하기 전부터 시작하여 첨두유출량이 발생때까지 $1\~2$시간 간격으로 채취한 후 강우 종료 후 유출량 변화가 없을 때까지 $9\~12$단계로 세분하여 유출량과 pH, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P의 농도를 측정하였다. 모형의 입력자료는 국립지리원의 지형도, 환경부의 환경지리정보, 농업과학기술원의 정밀토양도 등을 기초로 각 배수구역의 소유역을 분할하여 물리학적$\cdot$수리학적 매개변수에 해당하는 입력자료를 산출하였으며 그림1과 같다. 모형의 보정자료는 2004년 6월 17일에 실측한 자료를 이용하여 침투능 계수 및 축적계수와 지수, 쓸림계수를 보정하였고, 검증자료로는 2004년 7월 7일에 실측한 자료를 이용하여 검증자료로 사용하였다. SWMM 모델을 적용해서 강우유출에 의한 hydrograph와 pollutograph를 도출하여 부하량을 산정 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2017

본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 현재 실무에서 널이 이용되고 있는 레이더 강우보정 기법 적용에 따른 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM (KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하여 보정된 레이더 강우자료를 적용한 분포형 수문모형의 효율성을 검토하는데 있다. 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 2014년 8월 태풍 이벤트(나크리), 2016년 10월 태풍 이벤트(차바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 강우자료의 보정은 21개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 조건부 합성 보정기법을 이용하였으며, 누적 강우량 그리고 면적 강우량 모두 관측치를 잘 재현함을 확인 할 수 있었다. $R^2$(coefficient of determination), ME (model efficiency), VCI (volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 2016년 태풍 차바 이벤트에서의 유출 모형의 보정결과 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 $R^2$, ME는 각각 0.75, 0.13으로 나타났고 조건부 합성 보정기법을 적용하였을 경우 각각 0.87, 0.82로 유출량 정확도가 크게 향상됨을 나타냈다. 다양한 국지성 집중호우 이벤트는 레이더 강우자료의 과대 및 과소추정을 유발하는 오차의 원인으로 조건부 합성 보정기법은 이러한 오차를 줄여 강우-유출 모형의 유출분석 결과 비교시 첨두유량 및 정량적인 면에서 실측 유량과 가깝게 모의되는 결과를 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.889-893
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• 2012

전 국토의 약 7.6%를 차지하고 있는 밭은 장마철이나 집중호우에 의해 하천의 탁수문제를 유발할 뿐만 아니라, 수생태계에도 악영향을 미치기 때문에 비점오염원을 저감시켜야 한다. 이러한 비점오염원을 줄이기 위한 여러 최적관리방법 중 침사구를 밭의 유출부에 적용하여 비점오염물질의 유출저감효과를 평가 하고자 하였다. 평가 방법은 6개(각 110m2)의 무밭을 조성하여 무 재배기간(2011년 4월부터 7월) 동안 시험포에서 발생하는 강우유출수를 1.125 m3($1.5m{\times}1.5m{\times}0.5m$) 크기의 침사구 3개로 각각 유입되도록 하였다. 침사구로 유입된 유출수는 토양으로 침투 및 저류 또는 증발되도록 하였고, 강우에 의한 유출수의 양이 침사구의 용량보다 클 경우 침사구 유출부를 통해 유출되도록 하였다. 연구 결과 평균 64.1%의 유출량 저감효과가 있는 것으로 나타났으며, 수질농도는 BOD5 39.0%, SS 62.1%, CODMn 43.4%, DOC 43.5%, T-N 40.0%, T-P 41.2%의 저감효과가 있는 것으로 나타났다. 유출량과 수질농도를 고려한 오염부하 저감효과는 유출량이 적었던 #2와 #3의 침사구에서 모든 수질항목에서 각각 80%와 90% 이상의 저감효과가 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 밭에서 발생하는 비점오염물질 저감을 위해 밭의 유출부에 작은 웅덩이와 같은 침사구를 설치할 경우 비점오염을 저감하는데 매우 효과적인 것으로 판단된다. 또한 강우유출수가 적을 경우 침사구에 의한 유사량의 저감효과도 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 밭에서 발생하는 비점오염원을 줄이기 위해서는 본 연구와 같이 밭의 지표를 볏짚이나 다른 피복재 등으로 피복하여 토양의 이동을 최소한으로 줄여 오염부하량을 저감하고, 유출이 발생할 경우 밭의 유출부에 침사구를 설치하여 하천으로 유입되는 오염물질을 저감해야 할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제13권1호
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• pp.105-116
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• 2011

최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 저감하기 위한 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 레이더강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였으며, 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClark 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출 수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, 레이더강우 500m~2km 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 레이더강우 격자가 500m인 경우, 모든 레이더강우 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 최근 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 강우-유출해석이 이루어지고 있기에 모델링 구성을 위한 효율적인 의사결정의 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.934-938
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• 2009

금강상류유역에 위치한 용담다목적댐은 2001년에 준공되어 전북지역과 서해안 산업 개발지역에 공급하고 있다. 용담댐 하류유역에 관한 연구는 많이 진행되고 있지만, 상류유역에 관한 연구는 그 수가 미비하여 본 연구에서는 SWAT 모델을 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출량과 유사량을 기측정된 자료와 비교 검토함으로써, 적정성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 준 분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모델을 이용하여 용담댐유역에 대한 유출량과 유사량을 산정하였다. 모형을 구축하고자 DEM과 토지이용도, 토양도를 사용하여, 총 208개의 HRU를 생성하였으며, 천천과 동향 수위국 및 용담댐에 대해서 월유출량을 Calibration 결과는 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0951과 0.952이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.868과 0.869로 나타났으며, 용담댐의 EI와 $R^2$는 각각 0.938과 0.964로 나타났다. 월 유사량에 대한 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0.943과 0.947이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.759과 0.772으로 나타났다. 이로서, 본 연구에서는 용담댐 상류유역에 대한 하천유입량과 유사량의 변화를 기구축된 자료와 비교 검토한 결과 SWAT 모델이 용담댐 상류유역의 유출특성을 잘 반영하는 것으로 나타나, 향후 용담댐 하천 유입량과 유사량 변화를 예측하는데에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2022

홍수는 단기간의 사상이다. 평상시 유량은 일단위로 연속유량이라 한다. 홍수해석은 사상 모형을 이용하고, 물 이용의 용수계획에서는 연속 모형에 의한다. 평상시 유량을 홍수처럼 10분, 30분, 60분 단위로 해석할 수 있으면 여러 가지로 편리하다. 홍수기에는 홍수와 이수를 동시에 분석할 수 있는 이점이 있다. 평상시에는 수문자료가 생성되는 기본단위가 10분, 60분이기 때문에 이와 일치하여 유량을 해석할 수 있는 이점이 있다. 특히 저수지에서는 운영자료가 저수율 자료만 관리되고 있는 현실을 감안하면, 연속 홍수모의의 필요성은 매우 높다. 다목적댐도 그 편의성은 말로 형용할 수 없는 수준이다. 홍수모의는 첨두유량도 중요하고, 전체 누적유량도 중요하다. 여기서는 당초 일 단위로 개발된 ONE 모형으로 연속 홍수모의의 가능성을 타진했다. 모형의 검증은 홍수사상 마다 훨씬 긴 장기간의 댐의 유입량, 저수량 오차로 실시했다. 유입량이 누적되면 저수량이 되기 때문에 저수량을 비교하면 확실한 검증 방법이 된다. 유역면적 930.0km², 총저수량 8억1,500만m³인 용담댐과 유역면적 218.80km², 유효저수량 3,498만m³인 탑정지를 대상으로 60단위의 장기간 연속 홍수모의 결과를 제시한다. 첫째, 용담댐에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 12.5mm, 총 371.2mm(3억4,522만m³)였고, 유입량은 최대 1,363.0m³/s, 총 1억8,326만m³로 유출률 53.1%였다, 관측 유입량은 최대 766.1m³/s, 총 2억9,152만m³로 유출률 84.4%로 나타났다. 관측 유입량이 높은 것으로 평가했는데 그 이유는 산정된 유입량이 넓은 수면적에서 오는 음유입량이 발생하는데 이를 0으로 처리하고, 음의 누적 값이 전체유량에 더해지는 계산의 한계에서 비롯한다. 이는 현실적 제한이며, 개선이 필요하다. 댐 수위로 검증한 결과는 관측수위는 EL.257.97~262.92m, 평균 EL.260.40m, 모의수위는 EL.257.22~262.88m, 평균 EL.260.02m로 나타났고, RMSE는 0.174, NSE는 0.959, R²는 0.968로 만족한 결과를 얻었다. 둘째, 탑정지에 대해 2020년 3월1일부터 6월30일까지 연속유입량을 모의한 결과(ONE모형 매개변수 α=3.18), 면적우량은 최대 18.5mm, 총 311.4mm(6,813만m³)였고, 유입량은 최대 187.8m³/s, 총 3,691만m³로 유출률 54.2%였다. 저수지 수위로 검증한 결과 관측수위는 EL.26.55~29.79m, 평균 EL.29.01m, 모의수위는 EL.26.16~29.92m, 평균 EL.29.07m로 나타났고, RMSE는 0.563, NSE는 0.877, R²는 0.943로 만족한 결과를 얻었다. 정리하면 2020년 4개월의 장기간 용담댐과 탑정지에 대한 1시간 간격의 연속 홍수모의의 결과는 그 활용 가능성이 충분하다고 말하고 있다. 이 결과로부터 평상시 댐과 저수지의 실시간 운영자료 검증 및 생산체제의 수문관측업무에 활용 가능한 것으로 평가했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.738-743
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 또한, 1Km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 본 연구를 위한 선행연구로 배영혜 등(2007)은 레이더 강우와 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 임진강 유역에 대한 강우-유출 모의를 실시하였으며 분포형 모형의 입력 자료로 활용된 임진강 유역의 공간자료는 임진강 유역조사 성과 및 GIS/RS를 자료를 이용하여 구축하였다. 배영혜 등(2007)이 모의한 임진강 유역의 홍수 유출 모의 결과 모의치와 관측치 사이의 첨두값은 일치하나 지체 시간의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 오차의 원인을 파악하기 위해 북한의 하천과 연결되지 않은 임진강 영중지점을 대상으로 홍수 유출 모의를 실시한 결과 지상 강우계를 이용한 레이더 강우의 보정 유무보다는 GIS 수문매개변수의 불확실성이 오차에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 특히 토양분류 체계가 상이하고 현시성이 결여된 토양도의 활용이 수리전도도를 비롯한 토양 매개변수에 불확실성을 초래하여 첨두 유량과 지체시간 등에 영향을 준 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역의 지리적 특성과 현지조사가 필수적인 토양도의 재구축이 현실적으로 어렵다는 점을 고려하여 상대적으로 단순한 가 분포형(Quasi-distributed) 수문 모형인 ModClark 모형을 이용하여 2006년 7월 사상에 대하여 홍수 유출 모의를 실시하였으며 그 결과를 선행연구를 통해 모의한 $Vflo^{TM}$ 모형의 유출 모의 결과와 비교하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6B호
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• pp.355-361
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• 2012

광동댐 유역은 융설에 의한 봄철 유출량 변화가 두드러지게 나타나는 유역으로서, 융설을 고려하지 않고 유출량을 산정할 경우 결과에 대한 신뢰성이 저하될 밖에 없다. 본 연구에서는 K-DRUM 모형에 융 적설 모듈을 포함하여 광동댐 유역을 대상으로 최근 4년간 봄철 유출량 모의를 수행하였다. 또한 융 적설 효과를 비교하기 위해 융 적설 모의기능이 적용되지 않은 경우와 적용한 경우의 결과를 비교하였다. 모의기간은 전년도 10월부터 해당연도 4월까지로 약 7개월간이고, 시단위 강우자료와 기상자료를 입력자료로 사용하였다. 유출량 모의 결과에 대한 모형의 성능을 평가하기 위하여 NSE, PBIAS, RSR 지수로 평가하였다. 신뢰성 평가 결과, 융 적설 모듈을 적용한 K-DRUM 모형은 봄철 융설에 의한 유출모의에 적용성이 우수한 것으로 나타났다.

• 해운
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• 제12호통권46호
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• pp.11-19
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• 2007

다사다난했던 정해년(丁亥年)은 이제 노을 속으로 사라지고 곧 무자년(戊子年) 새해를 맞는다. 2007년 한해도 여느 때와 마찬 가지로 나라 안팎에서 크고 작은 사건이 끊이지 않았으며, 특히 해운부문에서도 예외없이 크고 작은 이슈들로 인해 희비가 교차되기도 했다. 특히, 부정기건화물선시황이 폭등하여 발틱운임지수(BDI)가 사상 최초로 1만포인트를 넘어섰는가 하면, 한해를 마무리하는 마지막달인 12월에는 서해안에서 대규모 기름유출사고가 발생하여 모든 이들의 가슴을 졸이게 했다. 다음은 2007년도 외항해운업계의 주요이슈를 정리한 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.125-129
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• 2008

최근 국내외 많은 연구자들에 의해 기후변화와 도시화에 따른 기후특성의 변화에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있으며 이러한 연구들은 주로 기후변화와 도시화의 영향으로 강수량이 증가하는 쪽으로 변화한다는 연구결과를 발표하였다. 강우특성의 변화는 필연적으로 유출의 특성에도 영향을 미치게 되며, 유출의 변화는 소규모 수공구조물의 안전성과 CSO 처리시설 등의 용량산정 등에 있어서 필히 검토되어야 하는 문제이다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 서울 기상청에 구축되어 있는 장기간의 실측 시강우자료(Data 1, 1961년-2006년 4-10월)와 특성변화가 진행되었다고 판단되는 1990년 이후의 강우자료(Data 2, 100년치 4-10월 모의 발생)를 이용하여 대상유역의 유출량 및 CSOs 발생량을 산정하였다. 모의강우에 의해 산정된 유출량 및 CSOs 발생량은 전기간 강우자료를 이용하여 산정한 것보다 비초과확률 0.8, 0.5에 대하여 각각 $317.6{\times}10^3\;m^3$, $135.9{\times}10^3\;m^3$ 크게 산정되었으며, CSOs 발생량은 $176.9{\times}10^3\;m^3$, $72.3{\times}10^3\;m^3$ 크게 산정되었다.