• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.494-494
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• 2017

국내의 호소는 대부분이 농업용수 공급을 목적으로 설치된 인공 호소이다. 최근 이상기후 및 유역 오염원 증가로 호소의 수질오염도가 증가 추이에 있으며, 특히 하절기 외기온도 상승과 함께 녹조 대량발생, 어류 집단폐사 등 수질오염사고가 야기되고 있다. 이러한 수질오염사고는 호소의 지역적 특성으로 인한 여러 가지 원인이 있겠지만 직접적인 원인으로는 호소의 산소 고갈에 기인된다. 본 연구에서는 농업용 호소의 수온, DO, EC 등에 대한 일주기 및 계절적 동적변화를 규명하여 호소의 수질개선대책수립에 활용하고자 하였다. 연구대상 지구는 경기도 시흥시에 소재하고 있는 M 농업용 저수지이며, 2015년 6월 4일부터 9월 22일까지 수온, DO, EC을 측정할 수 있는 연속 자동측정장치를 설치하였고, 측정지점은 저수지 수심을 상(바닥층에서 1.5m 상부), 중(바닥층에서 1.0m 상부), 하(바닥층에서 0.5m 상부)로 구분하여 각각 측정하였다. 호소의 수온은 일주기로 수온성층 형성과 대류혼합이 반복되었으며, 상 하층간의 수온 차이가 평균 $1.4^{\circ}C$, 최대 $5.0^{\circ}C$의 차이를 보였다. 또한 강우가 발생한 이후에는 일시적으로 저수지 상 하 층간 수온 차이가 거의 없는 것으로 나타났는데, 이는 강우에 의한 수체의 수직혼합으로 저수지 전체의 물질순환에 영향을 미친 것으로 판단된다. 호내 DO 농도는 일(day) 주기 동안 농도변화가 크게 나타났으며, 여름철 무강우 기간에는 저수지 바닥층의 평균 DO 농도가 약 0.5mg/L로 거의 무산소 상태가 지속되는 것으로 관측되었다. DO는 기온이 낮아지거나 강수가 발생할 때 대류에 의한 수직혼합에 의해 간헐적으로 회복되다가 다시 고갈되는 현상이 반복되는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.13 no.1
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• pp.1-6
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• 1980

The infiltration rates of the upland soils on hill side slope were investigated in situ using rainulator of which rainfall intensity was 100mm/hr. The soil moisture profile after the water infiltration was compared with that calculated from Youngs' equation. The results obtained are as follows: 1. Time required for infiltration rate to reach constant during rainfall was 15 to 25 min. The infiltration rate measured after 30 min was considered to be final infiltration rate. 2. The final infiltration rates of clay soils were lower than 10mm/hr., loamy soils 10 to 20., coarse loamy soils 20 to 30, and sandy soils higher than 30mm/hr., respectively. 3. The saturated hydraulic conductivity of the surface soil of Samgag sandy loam was 0.47mm/min., Songjeong clay loam0.16 mm/min., and Jeonnam silty clay loam 0.14mn/min., respectively. 4. The soil moisture profile calculated from Young's equation was in close agreement with measured in situ.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1047-1051
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• 2006

우리나라는 산업화 이후 많은 인공 저수지를 건설하였으며, 이후 부영양화 등의 수질 악화로 하천 및 호소의 오염은 심각한 상황에 놓여있다. 이에 대해 점오염원에 대한 대책을 마련하였지만, 하천 및 호소의 오염저감에 한계를 드러내었으며 그 원인을 비점오염원에서 오염물질이 대량으로 하천 및 호소에 유입되기 때문인 것으로 추정하고 있다. 이에 본 연구에서는 화성호의 주요 유입하천(남양천, 자안천, 어은천) 유역의 오염원 조사와 유입하천의 강우시기별 수질 및 유량조사를 통하여 오염부하량의 산정 및 유입하천의 오염부하량 유달율을 산정함으로써, 비점오염원에 대한 보다 명확한 대책 마련을 위한 기초 자료로 활용하고자 하였다. 강우시 수질 및 유량조사 결과, 유입하천의 유량은 강우 사상과 매우 큰 관계를 지니며, 강우 강도 및 강우 지속 시간 등의 변화에도 많은 유출 특성의 변화가 일어나는 것으로 조사되었다. 월별 유달율 산정 결과 홍수기에 가장 높았으며, 이는 강우의 집중으로 인한 비점오염물질에 의한 영향으로 판단된다. 강우시의 유달율이 높게 나타난 것은 강우시에는 점 및 비점오염원 모두에서 비점오염 형태로의 유출 가능성이 커 이에 대한 집중적인 관리가 필요할 것으로 판단되며, 유달율 산정으로 하천 수계 특성에 적합한 소유역의 유달율 적용을 통해 점 및 비점오염원에 대한 효율적인 관리를 위한 자료로 이용함으로써 하천 및 수계 관리를 위해 보다 실효성 있는 관리 방안을 마련할 수 있을 것이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2B
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• pp.145-152
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• 2006

In the present study, a nonlinear model of rainfall-runoff process using Artficial Neural networks(ANNs) which have no consideration on the physical parameter for the basin was developed at Naju station which is the main stream of Yeongsan-river, and Sunam station which is the main stream of Hwangryong-river. The result from the model of ANN_NJ_9 at the Naju station revealed the best result of the rainfall-runoff process, while the model of ANN_SA_9 for the Sunam station. Also, GUI_FFS developed in the research showed the $R^2$ of more than 0.98 between the observed and predicted values using the rainfall and runoff in the respective stations. Therefore, the GUI_FFS might be expected that it can play a role for the high reliability to operate and manage the water resources and the design of river plan more efficiently in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.104-104
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• 2022

임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.425-425
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• 2015

본 연구는 밭에서 발생하는 비점오염원의 저감 효과를 분석하기 위하여 최적관리기법(BMPs) 중 경운방법과 침투짚단을 하여 효과를 분석하고자 하였다. 시험포 1개의 면적은 $150m^2$ (폭 5 m, 경사장 30 m)이며, 모두 사질토의 특성을 가진 토양이다. 시험포는 총 8개(경사도 3% 4개, 8% 4개)로 각각 무경운 시험포 2개와 경운 시험포 1개 그리고 침투 짚단을 설치한 경운 시험포 1개로 경사도와 영농방법을 다르게 조성하였다. 실험의 오차를 줄이기 위하여 강우지속시간과 강우량 그리고 강우강도가 일정한 인공강우 실험을 수행하였으며, 실험시 바람에 의한 강우량의 오차를 줄이기 위해 날씨가 맑은 날에 실시하였다. 또한, 선행무강우일수 7일로 유지하여 토양의 함수비를 동일한 조건이 되도록 하였다. 총 3회의 인공강우실험에서 강우강도는 30 mm/hr 이였으며, 강우로 인해 발생한 유출수는 수위를 측정한 뒤, 수위-유량곡선식을 이용하여 유량으로 환산하였으며, 이때 수질시료를 채취하였다. 채취된 수질시료는 $BOD_5$, $COD_{Cr}$, $COD_{Mn}$, TN, TP, DOC 등의 6개 항목을 분석하였다. 연구결과 경사도 3%의 침투짚단 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 25.4%, $COD_{Cr}$은 20.5%, $COD_{Mn}$은 2.1%, DOC는 40.8%, 영양염류인 TN과 TP는 각각 23%와 8.7%가 저감되는 것으로 나타났다. 또한 경사도 3%의 무경운 시험포에서 오염부하는 경운 시험포 대비 $BOD_5$는 57.5%, $COD_{Cr}$은 59.8%, $COD_{Mn}$은 65%, TN과 TP는 65.4%와 75%로 저감되었다. 그리고 경사도 8%에서 경운 시험포대비 침투짚단 시험포의 오염부하는 $BOD_5$ 19.6%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 7.8%와 10% 그리고 영양염류인 TN은 15.5%, TP는 11.2%가 저감되는 것으로 나타났다. 경사도 8%에서 무경운 시험포에서는 경운 시험포 대비 $BOD_5$ 70.9%, $COD_{Cr}$과 $COD_{Mn}$은 각각 74.9%와 81.3% 그리고 영양염류인 TN은 70.2%, TP는 70.1%가 저감된 것으로 나타났다. 본 연구결과와 같이 경운을 하는 관행방법에 비해 토양의 침투능이 유지할 수 있는 무경운 방법이나 침투짚단을 활용하는 방법이 밭에서 발생하는 비점오염원을 저감할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나, 본 연구의 결과는 3번의 인공강우 실험을 통해 분석된 결과로써 추가적인 연구를 통해 다양한 경사도와 영농방법에 따른 비점오염물질의 저감효과를 분석해야 할 것으로 보여진다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4B
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• pp.389-398
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• 2006

The present study compositely applied the self-organizing map (SOM), which is a kind of artificial neural networks (ANNs), and the back propagation algorithm (BPA) for the rainfall-runoff prediction model taking account of the irregular variation of the spatiotemporal distribution of rainfall. To solve the problems from the previous studies on ANNs, such as the overestimation of low flow during the dry season, the underestimation of runoff during the flood season and the persistence phenomenon, in which the predicted values continuously represent the preceding runoffs, we introduced SOM theory for the preprocessing in the prediction model. The theory is known that it has the pattern classification ability. The method proposed in the present research initially includes the classification of the rainfall-runoff relationship using SOM and the construction of the respective models according to the classification by SOM. The individually constructed models used the data corresponding to the respectively classified patterns for the runoff prediction. Consequently, the method proposed in the present study resulted in the better prediction ability of runoff than that of the past research using the usual application of ANNs and, in addition, there were no such problems of the under/over-estimation of runoff and the persistence.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.2
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• pp.161-170
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• 2020

Constructed wetlands (CWs) are widely used to solve water quality problems caused by diffuse pollution from agricultural areas; however, phytoplankton blooms in CW systems can occur due to long hydraulic retention time (HRT), high nutrient loading, and exposure to sunlight. This study was conducted to evaluate the efficiency of a CW designed to treat agricultural diffuse pollution and develop a design concept to improve the nature-based capabilities of the system. Monitoring was conducted to assess contribution of individual wetland components (i.e. water, sediments, and plants) in the treatment performance of the system. During dry days, the turbidity and particulates concentration in the CW increased by 80 to 197% and 10 to 87%, respectively, due to the excessive growth of phytoplankton. On storm events, the concentration of particulates, organics, and nutrients were reduced by 43% to 70%, 22% to 49%, and 15% to 69% due to adequate water circulation and constant flushing of pollutants in the system. Based on the results, adequate water circulation is necessary to improve the performance of the CW. Free water surface CWs are usually designed to have a constant water level; however, the climate in South Korea is characterized by distinct dry and rainy seasons, which may not be suitable for this conventional design. This study presented a concept of multifunctional design in order to solve current CW design problems and improve the flood control, water quality management, and environmental functions of the facility.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.894-898
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• 2012

본 연구는 밭에서 발생하는 비점오염물질을 저감하기 위하여 기존의 볏짚거적을 이용한 저감방법에 PAM과 Gypsum을 처리하였을 때, 표면유출량과 기저유출량, 유사량 그리고 탁도 등에 미치는 영향을 모의하고자 하였다. 연구 방법은 인공강우 시험기와 토양상자를 이용한 실내실험을 통하여 지표피복재의 종류와 강우강도 그리고 경사도에 따른 직접유출량과 유사량을 측정하고 비교하였다. 경사도 (10 %, 20 %)와 강우강도 (30 mm/hr) 그리고 지표피복재의 종류에 따라 실험처리를 하였으며, 지표피복재는 볏짚(Rice straw mat)+PAM (Polyacrylamide)+Gypsum, 볏짚+PAM+톱밥 (Sawdust)+Gypsum, 볏짚+PAM+왕겨 (Chaff)+Gypsum으로 구분하여 제작하였다. 실험 결과 볏짚을 이용한 다양한 피복소재를 이용해 지표를 피복할 경우, 대조구(나지)에 대비 유출수량, 토양유실 그리고 탁도 저감에 큰 효과가 있는 것으로 나타났다. 지표를 피복한 처리구의 평균 표면 유출수량은 대조구와 비교할 때 72~85.6 %가 저감되었다. 그러나 동일조건의 Gypsum을 첨가하지 않은 연구와 비교 시 Gypsum의 혼용으로 인한 효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 세분화된 강우강도와 경사도 조건에 따른 실험이 필요하지만 본 연구의 결과에 기초할 때, 지표의 피복과 토양개량제를 첨가하는 방법은 강우 시 발생하는 표면유출수와 유사 그리고 탁수를 저감시킬 수 있는 최적영농관리방법 (Best management practice)의 하나로 판단된다.

• 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.