• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.644-648
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• 2005

본 연구의 목적은 새만금 유역의 복잡한 용$\cdot$배수체계와 다양한 하천의 유출체계를 반영할 수 있는 유역 물수지모형을 구축하여 합리적인 유출량 추정을 위하여 새만금 상류유역의 신태인수위표 소유역을 대상으로 유역물수지모형의 적용성을 검토하고 일별 유출량을 모의하였다. 유역물수지모형을 이용하여 대상유역에서 모형의 보정기간인 1998년의 유출량을 모의한 결과, RMSE는 2.64mm/day, RMAE는 0.24mm/day, 그리고 결정계수($R^2$)는 0.91로 모의되었으며, 모형의 검정기간인 2003년의 유출량을 모의한 결과, RMSE는 3.53mm/day, RMAE는 0.35mm/day, 그리고 결정계수($R^2$)는 0.83로 모의되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1274-1278
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• 2010

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.907-907
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• 2012

우리나라 하천의 상류에는 저수지와 댐이 다수 존재한다. 이러한 댐의 방류량은 댐 하류의 유출량에 직접적인 영향을 미치게 된다. 그러므로 댐 하류의 유출해석은 강우에 의한 유출과 댐의 방류량이 함께 고려되어야 한다. 본 연구는 분포형 강우-유출 모형인 GRM의 Flow control 모듈 중 Inlet을 이용하여 댐 방류량의 영향을 고려한 유출해석을 수행하였다. 대상 유역은 낙동강의 안동댐과 임하댐 하류에 있는 구담 수위관측소와 남강댐 하류에 있는 대곡 수위관측소 유역을 선정하였다. 유출해석 결과, 구담 유역에서는 안동 조정지댐과 임하 조정지댐의 방류량과 강우에 의한 유출을 종합적으로 해석할 수 있었다. 또한 대곡 유역에서는 남강댐의 방류량과 강우에 의한 유출을 함께 해석할 수 있었다. 본 연구를 통해서 남강댐 하류 유역과 안동댐, 임하댐 하류 유역의 유출해석시 GRM모형을 적용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다양한 저수지 유역을 대상으로 GRM모형의 적용성을 평가할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.977-977
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• 2012

하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요지점을 위주로 수행되고 있으나, 중소하천과 소유역에 대한 관측자료는 전무한 실정이다. 그로 인해 중소하천과 소유역 등 미계측 유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 적합한 유량 산정방법의 검토를 위해 미호천의 소유역인 증평유역을 대상으로 9개의 개념적 강우-유출모형(3개의 토양저류모형과 3개의 유역유출모형의 조합)을 적용하였으며, 이에 대한 적용성 검토를 위해 국내 홍수량산정에 많이 활용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 비교평가를 실시하였다. 이를 위하여 총 6개의 단기 홍수사상을 Monte Carlo 분석(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE*)의 목적함수를 통하여 모형 매개변수의 검정 및 검증을 수행하였다. 두 모형의 단기 유출 모의 결과 검정에서 HEC-HMS는 목적함수값 0.06~1.44(NE S*)의 모형성능을 보여주었으며, 개념적 강우-유출 모형은 0.00~0.66(NES*)의 모형성능을 나타내었다. 개념적 강우-유출 모형과 HEC-HMS모형의 매개변수 최적화를 통한 검증 결과 HEC-HMS는 0.25(NES*)의 목적함수 값을 나타내었고, 9개의 개념적 강우-유출모형은 0.14~0.83(NES*)의 목적함수 값을 나타내었다. 이 중 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 0.16~0.26(NES*)으로 우수한 성능을 보이며, HEC-HMS 모형의 첨두유량 과소평가에 대한 문제점을 해결하였다. 이를 통하여 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 증평유역의 지역화를 위한 단기사상 강우유출모형으로 적합하다고 판단된다. 향후 연구유역을 확장하여 추가적인 연구를 통해 일반화된 결론을 얻을 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.285-285
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• 2011

우리나라의 하천 상류지역의 유역들은 신뢰할 수 있는 수문자료의 미비로 인하여, 관행적으로 모형의 변수를 산정하여 강우유출모형을 적용하고 있다. 그러나 상류지역의 빈번한 홍수 피해 및 수자원관리의 문제발생 등으로 인하여 이러한 상류지역의 중소유역의 신뢰할 수 있는 홍수량산정 방법이 요구되고 있다. 이는 영국의 국가 홍수량 산정 표준방법(Flood Estimation Handbook)과같이 강우유출모형의 지역화를 통하여 해결 할 수 있다. 지역화를 위한 강우유출모형의 선정을 위하여 9개의 개념적 강우유출모형을 충청북도 미호천 상류 7개의 소유역에 적용하여 모형의 성능을 평가하였다. 이는 유효우량 산정을 위한 3개의 개념적 토양저류함수 모형(Soil Moisture Accounting: Modified Penman Type Model(MP), Catchment Wetness Index Model(CWI), Probability Distribution Model(PDM))과 3개의 유역유출을 위한 3개의 개념적 유출모형(Routing: 2-Conceptual Reservoir Model(2PAR), 3-Conceptual Reservoir Model(3PAR), Marcropore Model(2PMP))의 조합으로 총 9개의 모형을 검토하였다. 이를 검정기간(2004.01.01-2007.12.31) 과 검증기간(2008.01.01-2009.12.31)의 장단기 유출성능을 Nash Sutcliffe Efficiency 로 평가한 결과, 시간 단위의 단기모의에서는 CWI-2PMP와 PDM-2PMP모형이, 일 단위의 장기모의에서는 CWI-3PAR와 PDM-2PMP가 우수한 성능을 보이고 있다. 향후 금강 상류유역의 기본 강우유출모형으로 PDM-2PMP모형을 선정한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1117-1121
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• 2004

본 인구는 유역 물관리에 내한 기초연구로서 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 사용하여 유역내 장기유출 및 단기유출모형의 매개변수를 최적화하므로 유역의 이${\cdot}$치수관리를 위한 과학적인 유출량산정에 목적이 있다. 장기유출모형은 수정 TANK모형, 단기유출모형은 저류함수모형을 선정하여 최적화를 실시하였다. 또한, 장기유출모형의 홍수기에 대한 부정확성을 보정하기 위해 평수기와 홍수기로 매개변수의 최적화를 실시하므로 수정 TANK모형의 단점을 보완하였다. 수정 TANK모형과 저류함수모형의 적용결과 각각 장${\cdot}$단기 유출량에서 실측값과 비교하여 유의성을 나타냈으며, 홍수시 수정 TANK모형과 실측유출량의 비교결과 최적화 전의 모의 보다 높은 상관성을 나타내므로 본 인구의 수정 TANK모형을 사용하여 유역의 효율적인 장기물수지분석이 가능하리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.306-306
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• 2011

대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.