• 한국수자원학회논문집
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• 제48권2호
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• pp.91-103
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• 2015

본 연구에서는 순간단위도의 보편적 특성 중 하나인 왜곡된 형상에 대하여 체계적인 접근을 시도하여 보았다. 이를 위하여 순간단위도의 통계모멘트에 대한 해석적 관계식을 지형학적 순간단위도 이론을 기반으로 유도하고 유역의 동수역학적 이질성, 지형학적 이질성 및 운동학적 이질성의 개념에 따라 정량화하여 수문학적 응답 함수를 왜곡시키는 원인에 접근해 보고자 하였다. 지표면 배수경로와 하천 배수경로 사이에는 큰 규모의 차가 존재하지만 전자는 후자에 비하여 작은 규모임에도 불구하고 오히려 큰 변동계수를 가지며 왜곡계수 역시 다른 경향을 나타냄을 볼 수 있었다. 순간단위도의 형상은 동수역학적 이질성보다는 운동학적 이질성에 지배를 받으며 특히 지형학적 이질성과 결합하여 수문학적 응답함수에 왜도를 발생시키는 주요 원인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 지표면과 하천의 배수경로들이 갖는 통계특성은 무차원 통계량의 형태로 수문학적 응답함수에 전달되어 지는데 이들 사이의 상대적 중요도에 따라 수문학적 응답함수의 전반적 형상이 결정되는 것으로 판단할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.1-13
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• 2010

본 연구에서는 배수경로 이질성에 의한 격자 기반 지형학적 순간단위도 이론으로 부터 Nash 모형 매개변수를 최초로 동정하였다. 동정된 매개변수는 지표면 유동 및 지형학적 분산을 고려하며, 지리정보체계에 의해 유역의 지형인자들을 손쉽게 추출함으로써 모형의 정확성 및 효용성을 높였다는 점에 의미를 둘 수 있다. 모형의 검증을 위해 동정된 매개변수에 의해 계산된 결과를 실제 관측치와 비교하였다. 계산유출수문곡선과 관측수문곡선의 비교 결과 비교적 잘 일치하는 경향을 보였다. 또한 지표면과 하천의 특성유속에 따른 지체시간 및 분산의 변화양상을 살펴본 결과, 지표면 특성유속에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 따라서 본 모형의 적용시 지표면 특성유속 산정에 세심한 주의가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.897-909
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• 2009

본 연구에서는 지리정보체계(GIS)의 격자 기반 GIUH 모형을 이용하여 배수경로의 이질성에 따른 지표면 유동과 하천망 유동의 상대적 기여도를 정량적으로 평가하였다. 대상유역은 국제수문개발계획(IHP)의 평창강, 보청천 및 위천 유역의 17개 소유역을 선정하였다. 각 대상유역에 대해 지표면과 하천의 배수경로길이에 대한 평균과 분산을 추정-분석하였다. 또한 관측 수문사상과 결합하여 GIUH 모형의 동적매개변수인 특성 유속을 지표면과 하천에 대해 산정하였다. 산정된 경로길이와 특성유속을 통해 유하시간의 분포, 즉 순간단위도의 평균 및 분산을 추정하여 배수경로의 이질성에 따른 각각의 기여도를 평가 하였다. 연구 결과 순간단위도의 형상을 결정하는 분산의 영향은 중소규모 유역(500 $km^2$이내)에서 지표면의 영향이 지배적이었다. 따라서 소규모 유역에서 GIUH 적용 시 지표면의 유동을 중요하게 고려해야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.383-393
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• 2018

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.298-298
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• 2011

다양한 수문학적 순환 성분들의 영향을 받는 유역의 포화과정은 토양층의 공간적 이질성과 맞물려 매우 복잡한 거동특성을 보이는 것으로 알려져 왔다. 이와 관련하여 주목해 볼 만한 지형인자 중의 하나로서 지형지수(topographic index)를 들 수 있다. 지형지수는 TOPMODEL의 주요한 입력변수 중의 하나로서 그 공간적 분포에 따라 유역의 상대적인 포화도를 용이하게 평가할 수 있는 객관적인 수단을 제공한다. 하지만 신뢰성 있는 지형지수의 산정은 상당히 까다로운 작업으로서 정확한 지형지수를 산정할 수 있는 절대적인 방법은 존재하지 않는 것으로 알려져 있다. 이는 지금까지 개발된 DEM을 기반으로 한 각종 흐름방향 모의기술의 수준이 아직 자연적인 지형형상을 완전히 반영하지 못함에 기인한다. 본 연구에서는 8-흐름방향방법의 단점을 보완하기 위하여 개발된 바 있는 $\infty$-흐름방향방법에 따라 지형지수를 산정하여 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 모의하여 보았다. $\infty$-흐름방향방법은 각도의 형태로 흐름방향을 산정하여 고정된 흐름방향의 구속에서 벗어남과 동시에 최소한의 흐름분산(flow dispersion) 모의를 허용하여 유역규모의 포화과정을 효율적으로 모의할 수 있는 수단으로 판단된다. 대상유역으로는 설마천 유역을 선택하였으며 지형분석 과정에는 Arc GIS를 기반으로 운용되는 software 중의 하나인 TauDEM을 적용하였다. 아래 그림은 각각 포화도 20%, 50%, 90%에 해당하는 포화역을 도시한 것으로 하천망으로 중심으로 유역이 공간적으로 포화되어 가는 과정을 효율적으로 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구를 통하여 제시되는 방법론은 자연유역의 유출응답 속에 내재하는 동적특성이나 비선형특성에 대한 체계적인 접근을 가능하게 하는 효율적인 수단을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.790-794
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• 2012

우리나라는 여름철에 강우가 편중되어 있고 동고서저의 산악지형으로 수자원확보가 어려운 실정이며 이는 곧 하천의 유지유량확보의 어려움과도 직결된다. 이러한 수자원확보를 위해 최근 기존 저수지 둑을 높이는 사업이 전국적으로 활발히 진행되고 있으며 이는 저수지나 댐의 수체와 같은 수자원을 보다 적극적으로 활용하여 그 가치를 높임과 동시에 하천에 대한 활용도를 높이고자 하는 데 그 목적이 있다. 따라서 저수지나 댐의 저류량에 기여하는 강우량, 유입량과 같은 수문학적 자료의 심도 있는 분석이 필요하며 수문변수들이 나타내는 복잡한 패턴에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 저수지나 댐의 저류량에 직접적으로 영향을 주는 수문변수들을 전체적으로 파악하기 위해 수집된 수문자료의 각각의 특성 및 자료들 사이의 복합적인 관계를 파악하였으며 이를 위하여 패턴분류 분야에서 그 적용타당성이 입증된 자기조직화 지도(Self-Organizing Map: SOM)를 이용하였다. 본 연구의 대상지점은 섬진강 유역내에 위치한 주암호를 대상지점으로 선정하였으며 패턴분석에 사용한 수문자료의 기간은 2007~2010년까지 5년간의 월평균 자료를 활용하였다. SOM의 적용 결과, 측정수문자료에 대한 전체적인 특성을 패턴분류를 통해 분류하였으며, 각 변수에 대한 패턴별 상대성을 고려한 클러스터별 특성 및 시간적 이질성을 파악할 수 있었다. 이는 측정 자료에 대한 분석 기법개발의 일환으로 향후 수자원 확보에 대한 개발 및 정책의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제13권3호
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• pp.271-279
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• 1999

전라북도 장안산의 72군락 지점에서 식물사회학적 조사에 의하여 구분된 10개 군락. 즉 신갈나무 군락, 신갈나무-철쭉꽃 군락, 신갈나무-노린재나무 군락, 신갈나무-졸참나무 군락, 졸참나무 군락, 굴참나무 군락, 서어나무 군락, 물푸레나무 군락, 층층나무 군락, 들메나무 군락에서 풍부도지수, 이질성지수, 균등도지수, 우점도지수를 산출하여 고도, 토양 특성 및 우점종군에 따른 종다양성의 변활르 분석하였으며 종서열-중요치 곡선을 이용하여 각 식물의 우점서열을 결정하고 각 종이 식물군락 내의 자원을 어떻게 분배하고 있는가를 결정하였다 고도, 토양요인(pH, base) 및 우점종의 차이는 삼림의 종 다양성에 영향을 미치는 중요한 변수로서 작용하였으며 우점종군에 따른 다양성의 변화는 지형과 교란에 의하여 영향을 받았다 종서열-중요치 곡선에서 조사된 10개 군락은 대수정규분포에 접근하고 있어서 군락간 약간의 차이는 있지만 대체적으로 어떤 특정 종이 군집 내 자원 공간을 독점하지 않고 적절히 분배하여 사용하고 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제34권5호
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• pp.342-349
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• 2001

Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.