• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.725-730
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• 2005

본 연구에서는 저류함수모형을 이용하여 홍수유출분석을 좀더 정확하게 모의하기 위해 선행되어야 하는 유역에 대한 매개변수를 산정하였다. 매개변수를 산정함에 앞서 민감도분석을 실시하고, 연구 대상유역인 한강유역에 대하여 유역별 지형인자를 새로이 추출하였다. 저류함수모형의 중요 매개변수인 유출상수는 홍수직전유출고와의 관계를 이용하여 추정하였으며, 저류상수는 유역별 호우사상에 따른 최적의 저류상수식을 도출함으로써 호우의 특성 및 유역에 대한 물리적인 특성을 반영한 매개변수를 산정하였다. 재산정된 매개변수의 개선효과를 살펴보기 위해 KOWACO 모형과 한강홍수통제소 모형의 기존 매개변수를 이용한 모형 수행결과를 비교분석하였다. 분석결과 기존의 매개변수를 이용할 경우 한강홍수통제소 모형보다는 KOWACO 모형이 우수하며, 개선된 매개변수를 이용할 경우 관측 유출수문곡선에 좀더 근사한 모의결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.90-94
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• 2005

본 연구의 목적은 현 국내 홍수 예경보시스템에 사용되고 있는 저류함수모형의 매개변수 변화에 따른 유량해석의 불확실성을 평가하는데 있다. 적용 대상지점으로는 개진을 출구로 하는 낙동강 회천유역($747.5km^2$)이며 비교적 양호한 수문자료를 가지고 있는 단일 호우사상을 선정하였다. 불확실성 평가에 사용된 매개변수는 관측수문곡선을 비교적 정확하게 모의하는 경험적인 값을 기준으로 Monte Carlo 기법을 이용하여 각각의 매개변수(K, P, $T_{1},\;f_{l},\;R_{sa}$)에 대한 정규분포를 가지는 100개의 난수를 발생시켜 저류함수 모형으로 모의되는 유량 앙상블을 평가하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 유량해석을 실시한 결과, 각각의 매개변수가 유출해석에 미치는 영향을 파악할 수 있었으며, 그 중 저류상수 K와 포화누가우량 Rsa가 불확실성이 제일 큰 매개변수로 나타났고, 이들의 혼합 앙상블 유출결과도 매우 큰 불확실성을 내포하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.746-750
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• 2007

금강홍수통제소는 금강 유역의 홍수피해 경감을 목적으로 1990년 출범하였으며, 개소된 이래로 현재까지 홍수예보 및 수문 관측 업무를 수행하여 왔다. 금강홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 홍수예보 시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 최근 증설된 수문관측소를 반영하여 소유역을 재분할하고, 변화된 유역환경을 반영하여 저류함수모형에 대한 상수를 개선하고자 하였다. 소유역 및 하도분할과 티센계수 산정 등을 통해 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기 위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 새롭게 산정된 유역특성변수를 이용하여 유역의 저류상수를 산정하고 강우에 의한 유출량을 결정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 금강 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.11
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• pp.953-961
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• 2009

The objective of this study is to develop a stochastic continuous storage function model for enhancement of an event-oriented watershed and channel storage function models which have been used as an official flood forecast model in Korea. For this study, soil moisture accounting component is added to the original storage function model and each hydrologic component, such as surface flow, subsurface flow, groundwater flow and actual evaportranspiration, is simulated as a function of soil water content. And also, ensemble Kalman filtering technique is used for real-time assimilation of measured streamflow from various stream locations in the watershed. Therefore the enhanced model will be able to simulate hydrologic components for long-term period without additional estimation of model parameters and to give more accurate and reliable results than those from the existing deterministic model due to the assimilation of measured streamflow data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.12
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• pp.1057-1066
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• 2019

The storage function method is used as a flood prediction model for four flood control offices in Korea as a method to analyze the actual rainfall-runoff relationship with non-linearity. It is essential to accurately estimate the parameters of the storage function method for accurate runoff analysis. However, the parameters of the storage function method currently in use are estimated by the empirical formula developed by the limited hydrological analysis in 2012; therefore, they are somewhat inaccurate. The kinematic wave method is a method based on physical variables of watershed and channel and is widely used for rainfall-runoff analysis. By adopting the two-term storage function method by the conversion of the kinematic wave method, parameters can be estimated based on physical variables, which can increase the accuracy of runoff calculation. In this research, the reproducibility of the kinematic wave method by the two-term storage function method was investigated. It is very easy to estimate the parameters because equivalent roughness, which is an important physical variable in watershed runoff, can be easily obtained by using land use and land cover, and the physical variable of channel runoff can be easily obtained from the basic river planning report or topographic map. In addition, this research examined the applicability of the two-term storage function method to runoff simulation of Naechon Stream, a tributary of the Hongcheon River in the Han River basin. As a result, it is considered that more accurate runoff calculation results could be obtained than the existing one-term storage function method. It is expected that the utilization of the storage function method can be increased because the parameters can be easily estimated using physical variables even in unmeasured watersheds and channels.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.154-158
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• 2008

현재 홍수예경보에서는 강우-유출 모형, 통계학적 모형 등 다양한 모형을 사용하고 있으며, 우리나라에서는 특히 저류함수모형을 사용하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이에 본 연구에서는 저류 함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 강우-유출 모형인 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형의 경우 매개변수 보정에 대한 연구를 추가하여 홍수예측 모형의 효율성의 증대를 도모 하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, Pattern Search multi-start, SCE-UA등의 최적화 기법들을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하여 그 결과를 비교, 분석하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.6
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• pp.119-130
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• 2010

The universal model for the parameter estimation of the Storage Function Model(SFM) was developed through the applications of the distributed model for various hypothetical watersheds and runoff conditions. The existing parameter estimation equations are based on observations and these equations which are derived from the restricted conditions are not sensitive to the variation of physical characteristics of a watershed. This study developed the universal model for the parameter estimation through the runoff simulations of 35,000 times. As the simulation results, we have known that the lag time is related to the longest stream channel characteristics and the storage coefficient is related to the watershed characteristics.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.689-699
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• 2000

This paper presents the integrated storage function model (ISFM) to improve the accuracy of the storage function model (SFM) which is widely employed for flood runoff analysis and its forecasting in Korea. In order to achieve this objective, the optimization method is applied for estimation of parameters of the model which dominate the accuracy of the analysis, which is usually taken by empirical formulae, and they are treated as time dependent variables. The fuzzy control technique is used to detennine the time variant parameters. In addition, the ISFM can be applied to the combined routing of the watershed and the channel with a residual watershed.ershed.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.6
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• pp.131-138
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• 2010

We verified the applicability of the developed universal model for the parameter estimation through the rainfall-runoff analysis at 16 watersheds. The existing parameter estimation equations derived from the restricted conditions sometimes, gave the meaningless results which cannot reflect the watershed characteristics and so have not widely used in the ungaged watershed. The values estimated from the developed universal model showed which are sensitive to variations of watershed characteristics. Wider applicability of SFM in ungaged watersheds is expected with the used of effective rainfall from CN method and the universal model.

• Water for future
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• v.29 no.4
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• pp.149-160
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• 1996

The parameters of the storage function model (SFM) are taken as constants, while they have different values every rainfall events and time of the runoff. Therefore, the results of the SFM show remarkably large errors in general. In this study, the modified sorage function model (MSFM), in which the time variant parameters are introduced, is proposed to improve the SFM which is a conceptual rainfall-runoff model. The fuzzy reasoning is applied as a real-time control method of the time-variant parameters of the proposed model. The applicability of the MSFM was examined in the Bochung river, a tributary of Geum river in Korea. The pattern of predicted outflow hydrograph and peak outflow by the MSFM with fuzzy control are much similar to the measured values in comparison with the results produced by the SFM.