• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.833-844
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• 2006

본 연구는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역으로는 충주댐 유역을 선정하였으며 융설 매개변수를 산정하였다. 충주댐지점에서의 관측유량과 융설모의 전후의 모의유량을 비교한 결과 융설모의를 수행한 유출거동이 관측치와 유사하게 모의되었으며, 특히 3, 4월에 융설 영향이 큰 것으로 나타났다. 상류유역 2개 지점에 대해서도 유사한 결과를 보였다. 또한, 융설 모의시 표고밴드 설정에 따른 영향을 분석하였으며, 융설 고려에 따른 각 수문성분들이 시간적, 양적으로 다른 거동을 보이는 것을 제시하였다. 다만, 융설 모의시 융설 발생 임계온도 전후의 온도변화에 따라 유출량이 민감하게 반응하는 문제가 도출되었으며, 이는 향후 연구를 통해 개선되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.41-54
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• 2015

시간-면적 기법을 이용해 유역의 수문과정을 묘사하는 분산형 (distributed) 연속 (continuous) 강우유출모형인 HYSTAR의 거동특성과 주요 매개변수에 대한 민감도를 분석하였다. 유역의 수문조건에 따른 모형거동의 변화를 분석하기 위해 연속되는 4개의 개별 강우사상에 대한 민감도를 조사하고 비교하였다. 또한, 매개변수의 상호작용이 민감도 분석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 두 가지 서로 다른 기법 (one-factor-at-a-time 과 all-factor-at-a-time 방법)을 이용하여 산정된 민감도를 비교하였다. 분석결과, 모형의 직접유출량, 첨두유량 및 도달시간 모의결과는 유출곡선번호 (curve number)에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났으며, 토양의 깊이, van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수에 큰 영향을 받았다. 한편, 모의된 기저유출량은 토양의 깊이를 비롯하여 van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수 (crop coefficient), 이방성계수 (anisotropic coefficient), 유출곡선번호의 변화에 민감하였다. 매개변수에 대한 민감도는 분석에 이용된 강우사상에 따라 다르게 나타났으며, 유역의 토양수분조건에 따라 다르게 거동하는 모형의 중요한 특성을 잘 반영하였다. 두 가지 서로 다른 기법을 이용한 민감도 분석결과는 모의된 직접유출량 및 기저유출량의 변화가 매개변수의 상호작용에 의해 제한될 수 있음을 보여 주었다. 본 연구는 HYSTAR 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석을 통해서 해당 모형의 거동을 정량적으로 보여주었고, 이를 통해 모형의 건전성 (soundness)을 입증할 수 있는 하나의 근거를 제시하였다. 본 연구결과는 향후 HYSTAR 모형을 이용한 수문분석 시 보정을 위한 매개변수 선정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구결과에서 나타난 민감도의 수문조건 (또는 선정된 강우사상)에 대한 의존성은 연속유출 모형의 민감도 분석을 위한 강우 사상 선정 및 민감도 분석결과의 해석에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.221-231
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• 2010

실시간 홍수예측모형의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 장래 수위를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 모형을 구성하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실체 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정함을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제는 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.

• 한국습지학회지
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• 제20권1호
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• pp.14-19
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• 2018

본 연구에서는 기존 도시유역 유출해석을 위해 많이 사용되는 SWMM 모형에 초고층 건물의 영향을 고려하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 건물의 규모 및 높이를 고려하여 빗물이 지표면에 도달하는 시간을 추가로 계산하고, 이를 반영하여 유역폭을 수정하는 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 Isidoro et al. (2012)의 실험결과를 이용하여 검증하였다. 결과적으로 SWMM 모형으로 모의한 유출수문곡선은 실험자료와 전체적으로 잘 일치하여, 본 연구에서 제안한 방법이 유효함을 확인할 수 있었다. 두 수문곡선에서 모두 모두 건물의 밀도 증가에 따른 첨두유량의 감소, 첨두시간의 지체 등 유출 반응의 변화가 동일한 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.347-359
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• 2010

실시간 홍수예측시스템의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 현재수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 홍수를 예측할 수 있는 간단한 웹기반모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하고, 현재까지의 관측 자료들을 이용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀분석 모형을 구성하였다. 자료의 전송은 MS-Excel 2007을 기반으로 하여 금강홍수통제소와 국가수자원관리 종합정보홈페이지의 강우 및 수위자료를 실시간으로 읽어오는 방식으로 자료를 연결하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실제 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 수정 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정하여 구성된 것을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제 및 시계열분석 기법의 적용은 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.47-58
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• 2013

최근 들어 전 세계적인 기후변화 양상에 따라 짧은 시간에 큰 유출양상을 보이는 국지적 돌발성 홍수의 발생이 증가하는 추세이며 이로 인한 인명 및 재산의 피해가 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 발생하고 있다. 이와 같이 소규모 지역의 집중된 강우로 발생하는 국지적 돌발성 홍수는 빠른 수문반응으로 인하여 홍수피해를 예방하기 위한 예 경보 시간이 부족한 것이 특징이다. 국지 홍수로 인한 피해를 막기 위해서는 한계유량을 초과하여 제내지의 피해발생 가능성이 있는 홍수사상에 대한 심도예측이 중요하다. 본 논문의 목적은 소규모 유역에서 발생하는 홍수사상의 심각성 정도를 정량화할 수 있는 새로운 홍수지수(New Flood Index)를 개발하고 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통하여 국지 돌발홍수예측에 적용하고자 하였다. 2개의 시범유역들에 대한 홍수유출수문곡선은 장기간 관측된 연최대치계열 실측 강우자료를 이용하여 강우-유출 모형을 통하여 산정하였다. 새로운 홍수지수 NFI는 2년 빈도 홍수량으로 가정된 한계유량을 초과하는 홍수사상에 대하여, 첨두홍수량비, 상승부경사, 초과홍수지속시간 등 홍수 유출수문곡선의 특성을 이용한 3가지 상대심도계수의 기하학적 평균값으로산정하였다. 분석결과 3시간최대강우가 새로운 홍수지수NFI와 가장높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통해 얻어진 최적 관계식은 소규모 미계측 유역에서의 국지적 홍수 심도예측을 위한 예비정보의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.24-24
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• 2017

홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.333-338
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• 2007

원격탐사 자료를 이용한 토지피복도로부터 유역의 식생상황을 고려한 지표면 조도계수를 추정하기 위한 물리적 기반의 지표면 조도계수 추정방법을 제안하였다. 사전 연구로써 지표면 조도계수의 변화에 따른 첨두유량, 유출체적, 첨두시간에 대한 반응을 분석하기 위하여 NWS-PC 모형을 사용하였다. predominant, arithmetic mean, aggregation방법으로 구해진 지표면 조도계수가 강우-유출 모형의 매개변수에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면 조도계수에 대한 민감도 분석에서는 첨두유량이 약 10%의 변화를 나타내었고, 유출체적의 경우 약 2%의 변화를 나타내었다. 첨두시간은 지표면 조도계수에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.710-714
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• 2005

가능최대홍수량(Probable Maximum Flood; PMF)은 "지역에서 합리적으로 가능한 극심한 기상학적 그리고 수문학적인 조건들의 가장 심각한 조합으로 예상되는 홍수"라 정의되며, 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 입력으로 한 강우-유출관계에 의해서 산정되어진다. 본 연구에서는 댐과 같은 대규모 수공구조물의 설계와 평가의 기준이 되는 PMF 산정시 영향을 미치는 요소와 그에 따른 PMF를 비교$\cdot$검토하였다. PMF 산정방법 중 시간분포방법에 따른 가능최대호우(Probable Maximum Storm; PMS)의 구축과 단위도의 선정이 PMF의 값에 영향을 크게 미침을 알 수 있었다. 또한 기존 댐설계시 산정된 PMP/PMF와 재산정한 PMP/PMF의 변화를 비교$\cdot$고찰하였다. 평균적으로 기존 댐설계시에 비해 금회 산정한 PMP는 약 $27\%$, PMF는 약 $42\%$의 증가를 보였다. PMF의 증가는 PMP의 증가와 더불어 기존 단위도보다 실측자료에 근거한 단위도가 더 빠르고 강한 강도의 유역반응을 초래한 영향으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.