• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.5
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• pp.311-320
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• 2024

Climate change has been intensifying drought frequency and severity. Such prolonged droughts reduce reservoir levels, thereby exacerbating drought impacts. While previous studies have focused on optimizing reservoir operations using historical data to mitigate these impacts, their scope is limited to analyzing past events, highlighting the need for predictive methods for future droughts. This research introduces a novel approach for predicting minimum inflow at the Seomjingang dam which has experienced significant droughts. This study utilized the Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007 to generate inflow sequences for the same period of observed inflow. Then we simulate reservoir operations to assess firm yield and predict minimum inflow through synthetic inflow analysis. Minimum inflow is defined as the inflow where firm yield is less than 95% of the synthetic inflow in many sequences during periods matching observed inflow. The results for each case indicated the firm yield for the minimum inflow is on average 9.44 m³/s, approximately 1.07 m³/s lower than the observed inflow's firm yield of 10.51 m³/s. The minimum inflow estimation can inform reservoir operation standards, facilitate multi-reservoir system reviews, and assess supplementary capabilities. Estimating minimum inflow emerges as an effective strategy for enhancing water supply reliability and mitigating shortages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.219-223
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• 2008

본 연구에서는 수문변화 지표법을 적용하여 11개 주요 다목적댐의 월 유량 크기, 연 최소 대유량 크기와 지속기간, 고 저맥파 빈도와 주기, 수문곡선 변화 비율과 빈도를 분석하였다. 월 유량변화 분석 결과, 갈수기에 해당하는 10월부터 다음 해의 6월까지는 유입량이 $6.38\;m^3/sec{\sim}39.84\;m^3/sec$이었으나, 방류량은 $20.36\;m^3/sec{\sim}49.43\;m^3/sec$로 $1.84%{\sim}200.98%$까지 증가하였다. 우기철인 7월부터 9월까지는 유입량이 $79.06\;m^3/sec{\sim}137.12\;m^3/sec$이었으나, 방류량은 $65.32\;m^3/sec{\sim}80.16\;m^3/sec$로 $18.19%{\sim}40.39%$가 감소하였다. 년 최소 최대 유량변화 분석 결과는 1일 최소유량이 $82.86%{\sim}2,950%$까지 증가하였으며, 년 최소 및 최대 유량변화는 1일 최소유량은 $82.86%{\sim}2,950%$까지 증가하였으나, 1일 최대유량은 $34.78%{\sim}83.96%$까지 감소하였다. 고 저맥파의 빈도와 주기의 분석 결과, 저맥파의 발생 횟수는 댐 조절후 $29.67%{\sim}99.07%$가 감소하였으며, 고맥파의 발생횟수도 $4.6%{\sim}92.35%$가 감소하였다. 수문곡선 변화 비율과 빈도의 분석 결과 상승률은 $15.84%{\sim}79.31%$가 감소하였으며, 하강율은 $1.97%{\sim}107.10%$가 감소하였다. 유량변화정도 분석 결과는 1일 최소유량은 $0.60{\sim}2.67$ 증가하였으며, 1일 최대유량은 $0.50{\sim}1.00$으로 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.31-31
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• 2021

2020년 8월 7일부터 8월 8일까지 호우는 용담댐, 섬진강댐, 합천댐 등 하류 유역의 농경지에 막대한 침수피해를 일으켰다. 특히 논의 인삼재배 지역은 피해가 컸다. 지역에 따라 내수유입, 제방월류, 배수로 역류, 용수로 유입 등 유입량 과다의 침수 현상을 나타냈다. 여기서 이들 다양한 유입량 요소를 고려하여 제내지의 침수심, 침수면적을 모의할 수 있는 물수지 모형을 구축하였고, 하천 수위관측자료가 있는 금산 지역에 적용한 예를 제시하고자 한다. 물수지 모형의 구성은 저류량은 유입량과 방류량으로 구성되며, 유입량은 자체유입, 용수로 유입, 배수로 역류, 제방월류 등으로 구성하였고, 용수로, 배수로의 수문은 원형, 구형 두 가지로 개도에 따라 오리피스 공식을 적용하는 것으로, 제방월류는 여수로 공식의 계수를 조정 적용하는 것으로 하였다. 제내지 내용적은 1:1,000 지형도에서 DEM 자료를 추출하여 생성하였고, 자체유입량은 ONE 모형에 의해 10분 단위로 모의하는 것으로 하였다. 모형 적용 결과는 제원리 제내지 경우이며, 8월 6일 부터 8월 10일 까지 유역면적 322.1ha인 제내지의 10분 간격 물수지 분석 결과, 현장의 침수흔적 조사의 최고수위가 일치하도록 배수문과 배수통관의 방류시 개도율을 조정하며 분석하였다. 이 상태의 침수위 모의 분석결과는 월류고 EL.133.86 m, 월류길이 29m로 나타났다. 10분 최대 강우량 9mm, 1시간 최대 강우량 19mm, 총 강우량 225mm(724,725m³)였고, 10분 최대 유입량 5.619m³/s(3,371m³), 평균 1.264m³/s(758m³), 총545,933m³였다. 용수로 유입은 없었고, 배수문 역류 유입량은 13시간 50분 동안, 10분 최대 6,836m³, 총 28.26만m³였고, 제방월류 유입량은 9시간 30분 동안, 10분 최대 7,212m³, 총 33.15만m³였고, 배수문 방류량은 3일 20시간 20분 동안, 10분 최대 19,932m³, 총 116.13만m³였다. 하천수위는 최고 EL.134.45m, 최소 EL.128.51m, 평균 EL.130.69m였고, 내수위는 최고 EL.134.05m, 최소 EL.129.00m, 평균 EL.131.02m였다. 최고 침수위 EL.134.05m일 때 DEM으로부터 침수면적은 38.88ha로 분석되었다. 내수 유입에 의한 침수면적 19.54ha를 빼면 10.71ha가 배수문과 제방월류를 통해 유입된 수량으로 침수된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.266-266
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• 2022

효율적인 댐 운영은 정확한 수문자료가 필수이다. 많은 댐 운영자들은 실측자료, 수문모형 등을 이용하여 정확한 유입량과 유출량을 산정하지만 댐 저수용량은 상대적으로 정확하게 계산하지 않는 측면이 있다. 하지만 발전용수, 농업용수, 생활용수 등 실질적으로 이용되는 물은 댐저수지의 물이며 이를 정확하게 산정하는 것은 효율적인 댐 운영에 있어서 대단히 중요하다. 국내 대부분의 댐은 시간에 따른 수위 변화량을 이용하여 저수량을 산정하고 있으며 이는 실질적인 저수용량을 파악하기에 다소 어려움이 따른다. 더군다나 우리나라 댐 저수지는 대부분 저수지 내에 한 개의 수위를 관측하여 저수용량을 산정하고 있으며 이는 수km에서 수십km에 이르는 저수지 크기를 고려하면 큰 오차가 발생할 수도 있다. 본 연구에서는 북한강 유역의 화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐과 달천 괴산댐에서 실측유입량에 따른 댐 저수위 반응을 살펴보고 저수용량을 정확하게 산정하는 방안을 모색하고자 하였다. 각 댐별로 저수위 0.01m 변화에 따른 저수용량 변화를 검토하였으며 갈수기라고 할 수 있는 11월과 홍수기에 해당하는 7월의 실측 유입량에 따른 댐 저수용량 변화를 검토하였다. 이를 기존의 방법인 저수위 변화로 계산된 유입량과 실측자료에 산정된 유입량을 비교하여 그 차이를 확인하였다. 실측자료와 저수위 변화를 이용한 유입량을 비교·검토한 결과 차이를 보였으며 실측유입량이 저수지 수위를 0.01m 변화시키기 위해서는 최소 30분에서 최대 120분 가량 소요되는 것으로 나타났다. 즉 유입되는 물에 비해 저수위 변화는 미미하여 현재의 계측 시스템으로는 저수량을 실시간으로 산정하기에 무리가 있다. 결국 실시간으로 댐 저수량 변화를 모니터링하기 위해서는 저수위 계측 분해능을 현 0.01m에서 0.001m로 향상시키고, 저수지 구간을 설정하여 구간별로 수위를 계측하고 저수량을 산정하는 방안이 필요한 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.787-790
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• 2011

본 연구에서는 페수열 회수 보일러에서 버려지는 페수열을 재생하여 에너지를 재활용하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 사용한 지능제어기를 설계하고자 한다. 폐수유입온도의 변화와 폐수유입량의 변화를 파라미터로 하여 컴프레서의 정속운전 대수와 토출온수온도의 특성곡선을 전문가의 지식으로부터 얻을 수 있다. 폐수열 회수 보일러에 유입되는 폐수부하에 따른 컴프레서의 정속운전 대수를 최소화 하기위해 폐수유입온도와 유입량의 변화를 측정하여 최적의 정속운전 대수 및 인버터 운전량을 실시간으로 결정하는 지능제어기를 설계하여 페수열 부하의 변동을 실시간으로 추정하여 최소의 컴프레서 운전대수 및 조작량을 제어함으로써 에너지 효율과 경제성을 극대화할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.67-67
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• 2023

수문관측의 핵심은 강우-유출 관계다. 하천유량 생산을 위해 수많은 지점에서 유량측정을 수행한다. 그러나 유량자료의 신뢰도는 높지 않다. 그리고 댐 유입량 산정에 아무 도움이 되지 않고 있다. 더구나 저수지의 경우는 유입량 자료도 없이 운영되고 있다. 저수지, 댐에 물이 고여 있는데 이를 활용하면 유입량을 계산할 수 있고, 그 지점에서 유량이 얼마인지 고품질로 생산할 수 있다. 여기서는 총저수량 260만m³, 유역면적 3.7km²인 감포댐에 적용하여 저수량 자료를 활용하여 유입량의 신뢰도를 얼마나 개선시킬 수 있는지 분석한 결과는 다음과 같다. 여기서 적용 기간은2020.9.1.~9.14., 2022.9.5.~9.6 등 2개 사상이고, ONE 모형에 의해 10분 단위로 유출량을 모의했다. 모의 방법은 총유량을 같게 하는 방법과 저수위 오차를 최소로 하는 방법 등 두 가지로 했다. 첫째, 2020.9.1.~9.14. 사상은 강우량은 10분 최대 19.0mm, 총 127.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 5.4m³/s, 총 40만m³로 모의돼, 유출률 85.5%로 나타났고, 관측은 10분최대 4.7m³/s, 총 40만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.491mm, NSE 0.237, R²는 0.455로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.600m, NSE 0.158, R²는 0.893로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³로 모의돼, 유출률 59.4%로 나타났고, 관측은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.425mm, NSE 0.430, R²는 0.507로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.110m, NSE 0.972, R²는 0.995로 높았다. 둘째, 2022.9.5.~9.6. 사상은 강우량은 10분 최대 32.3mm, 총 196.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 64.5m³/s, 총 59만m³로 모의돼, 유출률 81.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.6%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 1.832mm, NSE 0.960, R²는 0.984로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.323m, NSE 0.968, R²는 0.999로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 80.1m³/s, 총 66만m³로 모의돼, 유출률 91.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.8%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 2.120mm, NSE 0.947, R2는 0.949로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.153m, NSE 0.993, R²는 0.997로 높았다. 종합하면 저수량 오차가 최소가 되도록 하천 유출량을 모의하면 결과적으로 하천유량의 신뢰도를 향상시키는 것이라 말할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.384-384
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• 2015

우리나라에 처음으로 건설된 경인운하는 한강과 서해를 잇는 길이 18km로 건설되었다. 이로 인해 한강과 서해에서 해수와 담수가 유입되고 유출되면서 매우 복잡한 수체 거동특성을 나타내고 있다. 특히 서해에서의 유입은 조위로 인해 유입량이 매일 변화하며 해수와 담수 간 비중차이로 인해 수심에 따른 거동특성도 상이하다. 따라서 본 연구에서는 수체거동특성을 조사하여 유수소통을 통한 수질관리에 활용하고자 한다. 수체의 거동을 조사하는 방법으로는 순간적인 유속을 조사하는 방법과 장기간 거동을 조사하는 방법이 있는데 본 조사에서는 부이를 이용하여 장기간 수체의 거동을 조사하였으며, 이 결과를 활용하여 EFDC모델을 적용한 모의를 실시하였다. 수체 거동조사는 2013년과 2014년에 걸쳐 주요지점에서 수심별로 수행하였다. 2014년 2월 18일에 아라마루 지점에서 수심 1m와 3m 지점에서 조사를 실시하였다. 이 기간 중 한강의 유입량은 최소 $5.2m^3/sec$, 최대 $14.2m^3/sec$을 나타냈고, 서해 유입량은 갑문의 유입과 배수문의 유출입량을 더하여 최대 $274.6m^3/sec$를 나타냈으며, 서해 유출량은 $136.9m^3/sec$으로 나타났다. 수심 1 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 38.5 cm/sec이고, 유입시 최대 유속은 49.3 cm/sec로 나타났다. 수심 3 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 34.4 cm/sec이고, 유입 시 최대 유속은 40.0cm/sec로 나타났다. 다양한 상황에 대한 운하수체의 유속 특성을 산정하기 위하여 수리모델을 적용하여 모의를 실시하였으며 한강에서 유입된 수체가 서해에 도달하는 시간을 산정해 보았다. 모의 조건은 2014년 5월 12일부터 22일까지의 유량조건을 경계조건으로 하였으며, particle tracking의 시작지점은 경인아라뱃길 김포터미널 지점 표층 1m를 대상으로 하였다. 모의 결과 김포터미널의 수체가 인천갑문에 도달 하는데 약 6.3일이 소요되는 것으로 산정되었다. 이는 유출입량 변화에 따라 달라지므로 향후 보다 다양한 조건에서 모의를 실시하여 수질관리에 활용할 수 있는 다양한 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.97-97
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• 2011

관로 및 맨홀에 퇴적된 유사는 우수관거의 통수능을 감소시키고 전체 우수관거 시스템의 효과를 저하시켜, 저지대 침수 및 맨홀역류의 원인이 되고 있다. 또한 관로의 최소 유속이 유지되지 않으면 오염물이 침전되고, 관로내의 유하시간이 길어져 침전물 부패로 인한 황하물질 및 악취 등이 발생될 수 있다. 따라서 관로의 유사와 관련된 주된 연구는 관로내의 유사거동 특성을 규명하는 것이었다. 그러나 맨홀에서의 유사퇴적 및 배출 등과 관련된 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서 유입관과 유출관이 일직선상으로 연결된 중간맨홀을 대상으로 수리실험을 실시하고, 맨홀형태(사각형, 원형), 유사유입형태(연속주입, 일정기간주입), 유사유입량 및 맨홀내부 구조변화에 따른 맨홀내 유사퇴적량을 확인하였다. 또한 맨홀내에 퇴적된 유사를 완전히 배출할 수 있는 관거 유속을 측정하였다. 유사퇴적량을 확인한 결과 맨홀내부의 구조변화가 없는 기본형에서는 유사유입형태가 연속주입 또는 일정기간주입인지와는 관계없이 유입유사량이 증가하면 퇴적량 또한 증가하였고, 맨홀형태가 사각형 또는 원형인지와도 관계없이 맨홀내부의 유사퇴적량은 비슷하였다. 기본형과 비교하여 맨홀내부에 벤칭을 설치하였을 경우 유사퇴적량을 50 % 이상 저감시킬 수 있었다. 이러한 결과는 사각형과 원형맨홀에서 동일하였으며 유사유입형태가 연속적으로 유입되는지 또는 일정기간동안만 순간적으로 유입되는지와도 관계없이 동일하였다. 그러나 벤칭이 설치된 사각형 맨홀의 경우 맨홀내부에 퇴적된 유사를 완전히 배출시킬 수 있는 유입관거유속이 기본형과 비교하여 30 % 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 원형맨홀에서는 벤칭을 설치함으로써 유사 완전배출을 위한 관거유속 또한 저감시킬 수 있었다. 본 연구에서 제안한 개선안의 경우 사각형, 원형, 연속주입, 일정기간주입 등의 조건과 관계없이 퇴적량을 50 % 이상 저감시킬 수 있었고, 유사 완전배출을 위한 관거유속 또한 기본형과 벤칭이 설치된 맨홀과 비교하여 50 % 이상 저감시킬 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 원형 맨홀의 경우 완전배출 관거유속은 벤칭설치 시와 같았지만 완전배출까지의 소요시간은 본 연구의 개선안이 현저히 짧았다. 따라서 본 연구를 통해 제시안 맨홀내부 구조변화 개선안이 흐름개선과 함께 맨홀내부에 퇴적되는 유사량을 저감시킬 수 있는데 효과가 있다고 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.45-57
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• 1998

The purpose of this paper is to develop a neural network model in order to forecast flood inflow into the reservoir that has the nature of uncertainty and nonlinearity. The model has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections. To develop the model. backpropagation learning algorithm was used with the Momentum and Levenberg-Marquardt techniques. The former technique uses gradient descent method and the later uses gradient descent and Gauss-Newton method respectively to solve the problems of local minima and for the speed of convergency. Used data for learning are continuous fixed real values of input as well as output to emulate the real physical aspects. after learning process. a reservoir inflows forecasting model at flood period was constructed. The data for learning were used to calibrate the developed model and the results were very satisfactory. applicability of the model to the Chungju Mlultipurpose Reservoir proved the availability of the developed model.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.2 no.4 s.7
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• pp.123-129
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• 2002

In this study the results of Chungju reservoir inflow forecasting using 3 layered neural network model were analyzed in order to investigate the characteristics of neural network model for reservoir inflow forecasting. The proper neuron numbers of input and hidden layer were proposed after examining the variations of forecasted values according to neuron number and training epoch changes, and the probability of underestimation was judged by deliberating the variation characteristics of forecasting according to the differences between training and forecasting peak inflow magnitudes. In addition, necessary minimum training data size for precise forecasting was proposed. As a result, We confirmed the probability that excessive neuron number and training epoch cause over-fitting and judged that applying $8{\sim}10$ neurons, $1500{\sim}3000$ training epochs might be suitable in the case of Chungju reservoir inflow forecasting. When the peak inflow of training data set was larger than the forecasted one, it was confirmed that the forecasted values could be underestimated. And when the comparative short period training data was applied to neural networks, relatively inaccurate forecasting outputs were resulted and applying more than 600 training data was recommended for more precise forecasting in Chungju reservoir.