• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.275-275
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• 2020

홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 이와 같은 중요한 기능을 담고 있는 홍수빈도분석의 기술적 절차는 해외 및 국내의 기존 연구자들에 의해 많은 연구가 진행된 바 있으나, 보다 적절한 설계홍수량 산정절차 및 설계홍수량의 최종 결정을 위한 기술적 수단의 제공을 위한 연구가 많은 연구자들에 의해 지금도 진행 중에 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 비용-편익분석 기법을 이용하여 최적설계홍수량을 결정하였다. 특히 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.287-287
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• 2022

홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 특히 우리나라의 경우 유량자료의 부족으로 강우빈도분석을 수행하여 재현기간별 확률강우량을 먼저 산정하고 이를 강우-유출모형을 통해 확률홍수량으로 전환한 뒤 하천등급에 따른 재현기간 기준에 따라 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 국내·외에서 찾아보기 어려우며, 이러한 문제를 개선하기 위한 기초 이론을 제공하는 것이 본 연구의 가장 중요한 목표이다. 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 최근에 진행된 해외의 몇몇 연구에서는 총 기대비용함수(total expected cost function)의 개발에 근거한 최적설계홍수량을 활용할 수 있음을 제안한 바 있다. 이 개념은 계획된 설계홍수량 이상에서 발생될 수 있는 피해함수(damage function) 및 기대피해함수(expected damage function)와 비용함수(cost function)가 결정되면, 이로부터 총 비용을 나타내는 총 기대비용함수(total expected cost function)을 도출하고 총 기대비용함수가 최소가 되는 최적설계홍수량(optimal design flood)을 산정하여 이를 계획된 설계홍수량(tentative design flood) 비교함으로써 계획된 설계홍수량의 적정성을 판단하는 과정을 기초이론으로 활용한다. 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.6
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• pp.405-419
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• 2022

Flood frequency analysis commonly used to design the hydraulic structures to minimize flood damage includes uncertainty. Therefore, the most appropriate design flood within a uncertainty should be selected in the final stage of a hydraulic structure, but related studies were rarely carried out. The total expected cost function introduced into the flood frequency analysis is a new approach for determining the optimal design flood. This procedure has been used as UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign), but the application has not yet been introduced in South Korea. This study introduced the mathematical procedure of UNCODE and calculated the optimal design flood using the annual maximum inflow of hydroelectric dams located in the Bukhan River system and results were compared with that of the existing flood frequency. The parameter uncertainty was considered in the total expected cost function using the Gumbel and the GEV distribution, and the Metropolis-Hastings algorithm was used to sample the parameters. In this study, cost function and damage function were assumed to be a first-order linear function. It was found that the medians of the optimal design flood for 4 Hydroelectric dams, 2 probability distributions, and 2 return periods were calculated to be somewhat larger than the design flood by the existing flood frequency analysis. In the future, it is needed to develop the practical approximated procedure to UNCODE.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.286-286
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• 2022

홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)를 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적 설계홍수량(optimal design flood)를 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE(UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 년최대유입량을 사용하여 최적 설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적 설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1604-1608
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• 2008

최근 기상이변 등에 따라 빈번히 발생하는 이상홍수에 대비하여 댐의 안정성 확보를 위한 댐설계기준이 강화되었고, 이에 따라 가능최대홍수량(PMF) 유입시 댐의 항구적인 안전성 확보를 위하여 치수능력 증대사업이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 안동댐의 치수능력 증대사업의 일환으로 계획된 비상여수로에 대하여 2차원, 3차원 수치모형실험을 통해 비상여수로의 수리학적 안정성과 기능성을 검토하였다. 최적의 설계안을 결정하는데 필요한 자료를 제공하기 위하여 접근수로의 유황, 월류위어의 방류능력, 급경사수로 및 감세공의 유황을 검토하였다. 특히, 월류위어의 교각형상에 따른 수면형상, 조절부의 제원에 따른 방류량 검토, 조절부의 평면형상에 따른 유황, 급경사수로의 종단경사에 따른 유황, 저유량 방류시 플립버킷부에서의 사출궤적 등에 대한 검토 등을 수행하였다. 본 연구결과, 수치모형실험은 설계자에게 실용적인 해석도구로 사용될 수 있음을 보일 수 있었다.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.39 no.4
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• pp.526-535
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• 2021

Spatial sampling design plays an important role in GIS-based modeling studies because it increases modeling efficiency while reducing the cost of sampling. In the field of agricultural systems, research demand for high-resolution spatial databased modeling to predict and evaluate climate change impacts is growing rapidly. Accordingly, the need and importance of spatial sampling design are increasing. The purpose of this study was to design spatial sampling of paddy fields (11,386 grids with 1 km spatial resolution) in Korea for use in agricultural spatial modeling. A stratified random sampling design was developed and applied in 2030s, 2050s, and 2080s under two RCP scenarios of 4.5 and 8.5. Twenty-five weather and four soil characteristics were used as stratification variables. Stratification and sample allocation were optimized to ensure minimum sample size under given precision constraints for 16 target variables such as crop yield, greenhouse gas emission, and pest distribution. Precision and accuracy of the sampling were evaluated through sampling simulations based on coefficient of variation (CV) and relative bias, respectively. As a result, the paddy field could be optimized in the range of 5 to 21 strata and 46 to 69 samples. Evaluation results showed that target variables were within precision constraints (CV<0.05 except for crop yield) with low bias values (below 3%). These results can contribute to reducing sampling cost and computation time while having high predictive power. It is expected to be widely used as a representative sample grid in various agriculture spatial modeling studies.