• 한국수자원학회논문집
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• 제52권12호
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• pp.1033-1046
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• 2019

본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.229-243
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• 2022

우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.868-872
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• 2012

유역의 유입 및 유출은 강수에 의해 발생하며 여러 가지 기후 조건과 토지 상태의 영향을 받는다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 이러한 여러 가지 복잡한 기후 조건과 토지 상태를 반영하며, 장기간 입력 자료에 따른 유출량을 산출할 수 있다. 본 연구에서는 시험유역을 안동댐 유역으로 선정하였으며, SWAT 모형을 이용하여 10년(2000년 ~ 2010년) 동안의 유출량을 산정하였고 이를 안동댐의 실측 유입량과 비교 분석하였다. ArcSWAT을 이용하여 분석하였고 입력 자료는 SWAT의 분석단위인 HRU(Hydrologic Response Unit)를 산정하기 위한 정밀 토양도 및 토지피복도와 기상입력 자료인 강우 및 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 일사량 등을 사용하였다. 강우관측소는 안동댐 유역의 고선, 남회룡, 도천, 미질, 석동, 석포, 석현, 의촌, 재산, 황지를 선정하였고, 일사량관측소는 안동, 대관령, 포항을 선정하였으며, 기온, 습도, 풍속관측소는 안동, 봉화, 태백, 영주를 선정하였다. 또한 기상입력자료 중 결측값은 역거리 자승법을 이용하여 보완하였다. SWAT 모형은 유출량 계산 시 여러 가지 다양한 매개변수가 사용되며, 이러한 매개변수들의 검 보정을 통하여 실제 유역의 특성과 하천 흐름특성을 반영할 수 있다. 본 연구의 시험유역인 안동댐유역은 산림과 초지가 많은 지역이기 때문에 식물에 의해 차단되는 강우에 관한 매개변수와 지하로 침투되는 강우량에 관한 매개변수 등을 보정하여 실제 유역특성을 반영하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통해 안동댐 유역의 10년 동안의 일 유출량을 산정한 결과, 홍수기의 첨두유량 및 첨두시간에는 실측자료와 약간의 차이가 있었지만 전체적으로 실측자료와 매우 유사한 유출량을 산정하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권2호
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• pp.165-175
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• 2016

본 연구에서는 일사량에 기초한 증발량 산정방법의 적용성을 검토하기 위해 기존에 연구자들에 의해서 제안된 식들을 3가지 형태의 model group (Model groups A, B, and C)으로 분류하고, 이를 우리나라 6개 지역(서울, 대전, 전주, 부산, 목포, 제주)에 적용하였다. 증발접시 증발량 자료를 이용하여 이들 model group들의 매개변수를 추정하고, 검증하였다. 또한 Penman (1948) 조합식을 적용하여 이들 model group들과 비교하였다. 연구결과에 의하면 모든 지역에서 Nash-Sutcliffe (N-S) 효율지수가 0.663 이상을 보여서 만족스러운 증발량 산정결과를 보였다. 모형 검증과정에서 산정된 N-S 효율지수는 모든 연구지역에서 0.526이상을 보여서 역시 만족스러운 결과를 보였으나, 부산지역에서 적용된 Model groups B와 C를 제외하고는 모두 Penman (1948) 조합식보다 작은 N-S 효율지수를 보였다. 따라서 주요 기상자료 일부(풍속, 상대습도)가 부족하거나 측정되지 않는 경우에 증발량 산정을 위해서 Penman (1948) 조합식을 대체하여 일사량자료에 기초한 증발량 산정 방법이 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.780-784
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• 2006

본 연구의 목적은 준분포형 장기유출 모형인 SWAT 모형을 활용하여 충주댐 상류유역에 대한 갈수빈도해석을 실시하고, 비유량을 산정하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 중분류 토지피복도, 정밀토양도, 수치표고모델 등의 GIS 데이터를 구축하였으며, $1986{\sim}2004$년에 해당하는 강수량, 상대습도, 일사량, 기온, 풍속 등의 기상자료를 수집하였다. 모의결과 전기간에 대해 ME는 0.71, $R^2$는 0.72로 나타났다. 또한 이 결과로부터 19개 소유역에 대한 지속기간별 갈수량 자료를 구축하여 2.33년, 10년에 대한 빈도해석을 수행하였으며 비유량을 산정하였다. 이러한 결과는 향후 하천유지유량 산정 등 수자원관리 분야에 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2015

효율적인 지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양량의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 장성지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 장성군을 포함하는 유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 13개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 광주, 정읍 기상관측소의 자료를 이용하여 기상자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 장성군을 포함한 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2005년~2013년) 연평균 강수량 대비 유출률은 63.0%, 증발산률은 34.6%, 함양률은 19.5%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 13개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 장성군에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 장성군 평균 함양률은 20.3%로 산정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.410-410
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• 2017

지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양량의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 김천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 김천시를 포함하는 유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 19개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 구미, 추풍령, 거창, 상주 기상관측소와 김천, 지례, 부항1, 부항2, 선산 강우관측소의 자료를 이용하여 기상 및 강우자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 김천시를 포함한 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2008년~2015년) 연평균 강수량 대비 유출률은 61.2%, 증발산률은 36.3%, 함양률은 18.0%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 19개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 김천시에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 김천시 평균 함양률은 18.2%로 산정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.237-237
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• 2011

효율적인 지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양률의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 진천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 진천군을 포함하는 미호천유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 34개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 청주, 충주, 대전, 이천, 보은, 천안 기상관측소의 자료를 이용하여 기상자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간 해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 진천군을 포함한 미호천 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2004년~2009년) 연평균 강수량 대비 유출률은 66.6%, 증발산률은 34.6%, 함양률은 20.8%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 34개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 진천군에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 진천군 평균 함양률은 20.5%로 산정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.103-103
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.