• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.182-182
• /
• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1233-1237
• /
• 2010

강변여과는 지표수와 지하수가 각기 갖는 장점과 제약점을 상호 보완하여 수질이 양호한 상수원수를 대량 확보하기 위한 실제적 대안이다. 자연적인 여과작용에 의해 수질이 개선되는 효과가 있어 경제적이고 안정적으로 확보할 수 있지만, 장기간 취수는 지하수위의 저하를 가져 올 수 있으므로 유역의 수문분석을 통한 기저유출량 산정에 관한 연구가 필요하다. 대상지역으로는 현재 강변여과를 개발중인 창원시 대산정수장 취수장 지역이며, 대상지역의 기저유출량을 산정하기 위해 대상지역 상류에 위치한 낙동강 본포교의 낙동강 유량을 기초로 기저유출량을 산정하여 지하수 함양율을 평가하였다. 수문곡선 분리는 여러 방법 중 다른 방법보다 상대적으로 간편하고 실무에서 많이 사용되는 방법인 수평직선분리법을 사용하여 적정 취수 가능량을 산정하기 위한 최소 기저유출량을 산정하고자 한다. 이에 따라, 보유 자료 중 연 평균 최저 유출량을 보인 2008년 가을 갈수기의 시작(2008년 10월)부터 2009년 가을 갈수기의 시작(2009년 10월)까지의 자료를 분석했다. 본포교 유량 자료는 8일부터 10일 간격으로 측정되고 있기 때문에 결측치는 최인접 두 지점 사이의 선형보간법으로 보완했다. 다소 많은 양의 결측치에 대한 보정과 해당 유역의 연간 유출 특성을 파악하기 위해서 이동평균(moving average)을 적용했으며, 적용 결과 관측 주기에 해당하는 10일 이동평균 유출수문곡선이 가장 적합한 것으로 나타났다. 10일 이동평균에 의한 유출수문곡선에 의하면 상승부의 기점은 2009년 6월 12일로 나타났으며 유출량은 47.87cms로 나타났다. 따라서 총 기저유출량은 상승부 기점의 유출량으로 111일 동안 발생하는 것을 알 수 있었으며 그 총량은 약 45,900만$m^3$으로 나타났다. 본 연구에서의 결과 본포교를 유역출구로 하는 이 유역에는 임의 유출이 생기는 호우사상 시, 기저유출량은 총 유출량의 6.38%를 최소한 기대할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.971-975
• /
• 2009

본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.106-106
• /
• 2020

물 이용 측면에서 유출해석은 강수, 증발산, 침투, 유출 등 물 순환의 핵심이다. 또 기상자료는 증발산량을 산정하는데 꼭 필요하다. 그러나 해외 수자원 사업에서 기상자료가 없어 곤란을 겪는 경우가 많다. 여기서, NASA POWER에서 전지구 0.5° 격자로 제공하는 위성기반의 일 기상자료를 이용한 증발산량과, 지상의 기상자료를 이용한 증발산량을, 각각 일 유출 모형에 적용한 결과를 비교하였다. 유역면적 4,134 ㎢인 대청댐 유역에 1984년부터 2001년까지 일별 유입량을 모의하고 관측 유입량과 비교하고, R², RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 지상의 기상관측소는 위도 36.21°, 경도 127.34°인 대전 관측소를, 위성자료는 대전 지점과 동일한 위치의 경위도의 기상자료를 적용하였고, 일 증발산량은 Penman-Monteith 방법으로, 일 유출량은 ONE 모형에 의해 모의하였다. 강수량을 대청댐 유역 면적강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.1 mm, 일 최대 82.9 mm, 유출률 56.1%(관측은 연 강수량 1,191.3 mm, 연 유입량 668.3 mm, 일 최대 87.0 mm, 유출률 56.1%)로 나타났고, R² 0.805, RMSE 2.425, NSE 0.802였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.4 mm, 일 최대 83.7 mm, 유출률 57.8%로 나타났고, R² 0.803, RMSE 2.431, NSE 0.801였다. 또한, 강수량을 위성 제공의 강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 718.0 mm, 일 최대 97.7 mm, 유출률 56.7%(관측은 연 강수량 1,265.3 mm, 유출률 52.8%)로 나타났고, R² 0.582, RMSE 3.524, NSE 0.581였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 741.5 mm, 일 최대 99.0 mm, 유출률 58.6%로 나타났고, R² 0.578, RMSE 3.541, NSE 0.577였다. 결과적으로 위성 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하여 일 유출해석에 적용한 결과는 지상 기상자료를 이용한 경우와 거의 같은 값을 나타내, NASA POWER가 제공한 기상자료의 활용성은 매우 높게 나타났다. 그러나 위성 제공 강수량의 활용은 R², RMSE, NSE 등의 지표가 낮게 나타나, 신중하게 검토되어야 할 것으로 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
• /
• pp.724-730
• /
• 2004

본 연구에서는 GIS와 연계되는 SWAT 모형을 이용하여 소양강댐 유역의 일 유출량을 모의하였으며, 모형에서 제공하는 단일 지점을 이용하는 기본 방법과 다지점 강우를 이용하기 위한 방법으로 나누어 비교하였다. 모형의 민감도 분석을 통해 매개변수를 최적화 하였고, 잠재 증발산량을 산정하기 위하여 Penman-Monteith 방법을 이용하였다. 과거의 관측 수문곡선을 SWAT 모형에 의해 모의된 일 유출 수문곡선과 비교한 결과, 두 가지 방법 모두 총 유출체적은 물수지에 기본을 둔 모형의 특성상 잘 일치 하였다. 그러나 갈수기와 홍수기의 일 유출 수문곡선은 다지점의 강우자료를 이용한 경우가 더 적합함을 알 수 있었다. 또한 SWAT 모형이 장기 일 유출량 모의에 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.195-195
• /
• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.206-206
• /
• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.724-727
• /
• 2008

수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.423-423
• /
• 2017

수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.188-193
• /
• 2014

휴면기에 수액이 유출되는 호두나무의 전정시기를 구명하는 기초자료로 활용하기 위하여 같은 속의 가래나무를 비교종으로 하여 수액 유출특성을 조사하였다. 가래나무와 호두나무의 총 수액유출일은 34일로 나타났다. 호두나무 수액의 총 유출량은 2,922 mL/주, 가래나무는 평균 3,135 mL/주로 나타났으며, 2 수종의 수액 유출기간과 유출되지 않는 기간이 유사하였다. ANOVA 분석결과 수액의 유출량은 유출일에 따라 통계적인 유의차가 있었으나, 수종에 따른 유의성은 없었다. 상관분석결과 호두나무와 가래나무 모두 일 최저기온이 수액 유출량(r=0.56 and r=0.46)과 높은 정의 상관관계를 보였다. 직경이 5 cm인 호두나무 가지를 수액이 유출하는 시기에 전정하면 최대 48일 동안 절단면에서 수액이 유출되었으며, 개엽기에는 수액이 유출이 없었다. 따라서 호두나무 전정 시 수액의 유출을 최소화 하려면 수액의 유출이 발생하는 시기를 피해야 할 것으로 판단된다.