• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.274-274
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• 2015

전 세계적으로 식량과 물 안보에 대한 중요도가 높아지고 있으며 이에 따라 물발자국은 식량과 물을 연계하는 요소로서 거론되고 있다. 물발자국은 제품이 생산되는 과정동안에 사용되는 물의 양을 의미하며 $m^3/ton$으로 표현한다. 이러한 물발자국은 작물 필요수량 및 생산량을 기반으로 산정되기 때문에 기후변화와 밀접한 관계가 있다. 따라서 농업 및 수자원 계획 분야에서 물발자국의 활용성을 높이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 농산물의 물발자국 변화를 살펴보는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에 따른 논벼의 농업용수량 및 생산량 산정을 통하여 미래의 녹색 및 청색 물발자국을 산정하고, 시기 및 시나리오별 불확실성 및 민감도를 평가하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 기반의 신 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 물발자국 산정 작물은 우리나라의 주곡인 논벼를 대상으로 하였다. 물발자국은 작물의 단위생산량당 소비되는 물의 양으로 정의되며, 최근 연구에서 물발자국은 용수 공급원에 따라 녹색(green), 청색(blue), 회색(grey) 물발자국으로 구분하여 산정되고 있다. 본 연구에서는 작물의 증발산으로 소비되는 수량만을 물발자국 산정에 적용하여 증발산량 중 강우에 의해 공급되는 수량인 녹색 물발자국과 관개에 의해 인위적으로 공급되는 수량인 청색물발자국을 산정하였다. 기후변화에 따른 미래의 작물의 생산량을 산정하기 위해 작물모델로 기상, 재배관리, 작물의 유전정보, 토양수분 및 질소의 효과까지 고려하여 작물의 생육뿐만 아니라 생산량까지도 모의할 수 있는 CERES-Rice모델을 적용하였다. 미래 기후 전망을 위한 전지구모형은 종류가 다양하고 모형의 특성과 모형 입력 자료에 따라 모의 결과가 상이하게 나타남에 따라 불확실성을 내포하고 있다. 따라서 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있는 논벼의 물발자국을 산정하기 위하여 각 시나리오 및 시기별 물발자국의 불확실성 및 민감도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 미래 농업수자원의 변화를 분석하는데 이용될 수 있을 뿐 만아니라 우리나라 미래 국가수자원 정책의 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.878-882
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• 2008

경제성장에 따른 도시화 현상으로 경작지나 녹지와 같은 투수 지표면이 대단위 주택단지나 도로, 상업지구 등의 도시시설 및 산업화에 따른 공장시설과 같은 불투수 지표면으로 변화되어 도시의 불투수 지표면의 구성비가 증가되므로 이로 인해 침투량과 증발산량이 감소하며 지하수 유출량을 감소된다. 또한 도시유역의 조도계수의 감소로 도달시간이 단축되어 첨두홍수량이 증가하게 되는 등 도시유출특성이 변화되어 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 서구 상무지구를 대상으로 불투수면적비의 변화에 따라 유출모의를 실시하였다. 유출모의를 위한 대상지구의 유역 및 관로 시스템의 제원은 수치지도와 관망도를 이용하여 유역을 구분한 후 배수 관망, 유입구 제원, 맨홀 등 관로시스템 자료 및 유역의 지표면과 지하 배수시설 및 토지이용상태를 조사하여 유역의 불투수지역(Impervious area) 및 투수지역(pervious area)으로 구분하였다. 불투수면적비에 따른 유출량과 유출률, 첨두유량, 기저시간의 변화를 비교분석 하였다. 모의 값의 정확성을 판단하기 위하여 2008년에 측정한 실측자료를 통해 매개변수를 최적화를 실시하여 SWMM모형으로부터의 모의 값과 실측자료를 비교 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.785-1-789-5
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• 2008

최근 수자원 분야에서는 대상유역의 최종출구점 뿐만 아니라 유역내 수문성분의 시 공간적인 분포특성에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 분석을 위해 GIS와 연계된 물리적 기반의 분포형 수문모형이 널리 사용되고 있다. 하지만, 분포형 모형의 적용에 있어 문제로 제기되고 있는 격자크기에 대한 명확한 해법은 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DEM 해상도(격자크기)에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화를 검토하였다. 이를 위해 지형인자 도출에서 수문성분 분석까지 가능한 SWAT-K 모형을 횡성댐 상류유역에 적용하였다. 결과를 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록, 최저고도는 증가, 최고고도는 감소, 따라서 평균고도는 다소 증가하는 경향을 보였다. 대상유역의 지형인자에 관계된 유역면적의 경우에는 해상도가 낮아질수록 다소 증가하였으며, 소유역별 유역평균경사의 경우에는 크게 감소하였다. 하도 지형인자의 경우, 해상도가 낮아질수록 주하도 길이는 감소, 주하도 경사는 반대로 증가하였다. 마지막으로 수문성분의 경우, DEM 해상도가 낮아질수록 유역 전체유출량은 다소 감소하였으며, 반대로 증발산량은 다소 증가하는 경향을 보였다. 유출성분을 세분하여 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록 중간유출, 지하수유출의 경우 각각 크게 감소, 증가하는 경향을 보였다. 이는 DEM 해상도가 낮아질수록 유역경사가 완만해져 중간유출이 지하수유출로 유입되는 현상으로 파악된다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.88 no.1
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• pp.38-46
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• 1999

Canopy structure conductances of a Norway spruce forest in the Solling Hills(Central Germany) and Central Forest Biosphere Reserve(320km to the north-west from Moscow) were derived from LE(latent heat flux) and H(sensible heat flux) fluxes measured(by Eddy correlation technique and energy balance method) and modelled(by one dimensional non-steady-state) SVAT(soil-vegetation-atmosphere-transfer) model(SLODSVAT) using a rearranged Penman-Monteith equation("Big-leaf" approximation) during June 1996. They were compared with canopy stomatal conductances estimated by consecutive intergrating the stomatal conductance of individual needles over the whole canopy("bottom-up" approach) using SLODSVAT model. The result indicate a significant difference between the canopy surface conductances derived from measured and modelled fluxes("top-down" approach) and the stomatal conductances modelled by the SLODSVAT("bottom-up" approach). This difference was influenced by some nonphysiological factors within the forest canopy(e.g. aerodynamic and boundary layer resistances, radiation budget, evapotranspiration from the forest understorey). In general, canopy surface conductances derived from measured and modelled fluxes exceeded canopy stomatal conductance during the whole modelled period, The contribution of the understorey's evapotranspiration to the total forest evapotranspiration was small (up to 5-9% of the total LE flux) and was not depended on total radiation balance of forest canopy. Ignoring contribution of the understorey's evapotranspiration resulted in an overestimation of the canopy surface conductance for a spruce forest up to 2mm/s(about 10-15%).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1143-1157
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• 2020

In this study, a criteria for the SWAT model calibration method in SWAT-CUP which considers multi-site and multi-variable observations was presented. For its application, the SWAT model was simulated using long-term observed flow, soil moisture, and evapotranspiration data in Yongdam study watershed, investigating the hydrological runoff characteristics and water balance in the water cycle analysis. The model was calibrated with different parameter values for each sub-watershed in order to reflect the characteristics of multiple observations through one-by-one calibration, appropriate settings of model simulation run/iteration number (1,000 simulation runs in the first iteration and then 500 simulation runs for the following iterations), and executions of partial and all run in SWAT-CUP. The flow simulation results of watershed outlet point, ENS 0.85, R2 0.87, and PBIAS -7.6%, were compared with the analysis results (ENS 0.52, R2 0.54, and PBIAS -22.4%) applied in the other batch (i.e., non one-by-one) calibration approach and showed better performances of proposed method. From the simulation results of a total of 15 years, it was found that the total runoff (streamflow) and evapotranspiration rates from precipitation are 53 and 39%, and the ratio of surface runoff and baseflow (i.e., sum of lateral and return flow, and recharge deep aquifer) are 35 and 65%, respectively, in Yongdam watershed. In addition, the analytical amount of available water (i.e., water yield), including the total annual streamflow (daily average 21.8 m3/sec) is 6.96 billion m3 per year (about 540 to 900 mm for sub-watersheds).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.2
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• pp.127-137
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• 2024

Physical models, which are often used for water resource management, are difficult to build and operate with input data and may involve the subjective views of users. In recent years, research using data-driven models such as machine learning has been actively conducted to compensate for these problems in the field of water resources, and in this study, an artificial neural network was used to simulate long-term rainfall runoff in the Osipcheon watershed in Samcheok-si, Gangwon-do. For this purpose, three input data groups (meteorological observations, daily precipitation and potential evapotranspiration, and daily precipitation - potential evapotranspiration) were constructed from meteorological data, and the results of training the LSTM (Long Short-term Memory) artificial neural network model were compared and analyzed. As a result, the performance of LSTM-Model 1 using only meteorological observations was the highest, and six LSTM-MLP ensemble models with MLP artificial neural networks were built to simulate long-term runoff in the Fifty Thousand Watershed. The comparison between the LSTM and LSTM-MLP models showed that both models had generally similar results, but the MAE, MSE, and RMSE of LSTM-MLP were reduced compared to LSTM, especially in the low-flow part. As the results of LSTM-MLP show an improvement in the low-flow part, it is judged that in the future, in addition to the LSTM-MLP model, various ensemble models such as CNN can be used to build physical models and create sulfur curves in large basins that take a long time to run and unmeasured basins that lack input data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.387-387
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• 2021

지구온난화와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 가뭄, 홍수 등의 피해를 증가시키고 있다. 그 예로 2020년 여름 장마는 1973년 이후로 가장 긴 장마로 기록되었다. 이 장마는 제주도를 제외한 우리나라 전역에 평균 858 mm의 강수량을 발생시켰다. 장마로 인해 많은 지역에서는 도시침수와 하천범람이 발생하였으며 인적 그리고 물적인 피해를 입었다. 게다가 극한강수의 미래변화는 평균 강수량의 증가와 더불어 빈도도 증가하리라 전망한다. 따라서 심화되는 극한 기우 현상의 피해를 대비하기 위해서 수문순환이라는 시스템에 대한 이해가 필요하다. 구조방정식모형은 특정 현상에 대한 인과관계를 분석하기 위한 다변량 분석방법 중 하나로, 사회과학 분야에서 널리 사용되었으나 최근 자연과학 분야에서도 응용되고 있다. 구조방정식모형을 사용하여 관측된 자료가 이론 및 경험을 토대로 구축된 모형과 충분히 부합하는지를 검증할 수 있다. 구조방정식모형은 변수 간의 영향의 크기와 영향이 직접 혹은 간접적으로 작용하는지를 확인할 수 있고 모형에 대한 통계적인 평가로 연구모형이 수용 가능한지를 판단할 수 있다. 따라서 구조방정식모형을 사용하여, 수문순환의 모형을 구축하고 수문특성 간의 영향을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 수문요소의 인과관계와 상관관계를 파악하기 위해 구조방정식모형을 적용하였고 2010년부터 2018년까지 설마천 유역과 청미천 유역의 연단위 강수량, 기저유출량, 직접유출량, 증발산량을 사용하였다. 각 유역에서의 수문특성과 수문요소 간의 관계를 확인하고 수문순환 모형을 구축/평가를 하였다. 그 결과, 서로 다른 유역이지만 비슷한 구조방정식모형을 갖는다는 것을 확인하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.121-135
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• 2010

This study is to assess the effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water supply using the SLURP. Before the future analysis, the SLURP model was calibrated using the 6 years daily streamflow records (1998-200398 and validated using 3 years streamflow data (2004-200698 for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang8 and Gosam98located in Anseongcheon watershed. The calibration and validation results showed that the model was able to simulate the daily streamflow well considering the reservoir operation for paddy irrigation and flood discharge, with a coefficient of determination and Nash-Sutcliffe efficiency ranging from s 7 to s 9 and 0.5 to s 8 respectively. Then, the future potential climate change impact was assessed using the future wthe fu data was downscaled by nge impFactor method throuih bias-correction, the future land uses wtre predicted by modified CA-Markov technique, and the future ve potentiacovfu information was predicted and considered by the linear regression bpowten mecthly NDVI from NOAA AVHRR ima ps and mecthly mean temperature. The future (2020s, 2050s and 2e 0s) reservoir inflow, the temporal changes of reservoir storaimpand its impact to downstream streamflow watershed wtre analyzed for the A2 and B2 climate change scenarios based on a base year (2005). At an annual temporal scale, the reservoir inflow and storaimpchange oue, anagricultural reservoir wtre projected to big decrease innautumnnunder all possiblmpcombinations of conditions. The future streamflow, soossmoosture and grounwater recharge decreased slightly, whtre as the evapotransporation was projected to increase largely for all possiblmpcombinations of the conditions. At last, this study was analysed contribution of weather, vegetation and land use change to assess which factor biggest impact on agricultural reservoir and stream watershed. As a result, weather change biggest impact on agricultural reservoir inflow, storage, streamflow, evapotranspiration, soil moisture and groundwater recharge.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.473-473
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• 2011

Group method of data handling neural networks model (GMDH-NNM) is used to estimate daily reference evapotranspiration (ETo) using limited climatic variables such as max temperature ($T_{max}$), min temperature ($T_{min}$), mean wind speed ($W_{mean}$), mean relative humidity ($RH_{mean}$) and sunshine duration (SD). And, for the performances of GMDH-NNM, it consists of training and test performances, respectively. The training and test performances are carried out using daily time series data, respectively. From this research, we evaluate the impact of GMDH-NNM for the modeling of the nonlinear time series data. We should, thus, construct the credible data of the daily ETo data using GMDH-NNM, and can suggest the methodology for the irrigation and drainage networks system. Furthermore, this research represents that the strong nonlinear relationship such as ETo modeling can be generalized using GMDH-NNM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1747-1751
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• 2007

통상적인 용수량 산정방법은 원단위법과 같은 간접적인 추정방법이 이용되고 있으나 이러한 산정방법은 유역의 용수수요량 측면만을 고려하여 산정된 것이기 때문에 사실적으로 유역내에서 이용되는 용수량과는 많은 차이를 발생한다. 특히 농업용수 이용량은 증발산량과 같은 기상상황과 침투량과 같은 유역상황을 비롯하여 농업수리시설물의 공급현황 등과 같은 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 기존 산정결과와는 큰 차이를 보인다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 물관리를 위해서 반드시 필요한 유역의 실사용량을 추정하기 위해 기존의 산정방법을 보다 사실적인 결과가 도출될 수 있도록 개선하고자 한다.