• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.495-499
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• 2012

토사유출량이란 강우가 발생한 지점에서 토양침식에 의해 생산된 토사가 퇴적 및 이송 등의 과정을 거쳐 유역의 특정 지점까지 도달한 토사량을 의미한다. 토사유출량을 정확하게 산정하는 방법은 현재까지 없다. 그러나 유역단위의 대략적인 토사유출량 산정을 위해서는 경험적 모형인 USLE 모형과 수정된 형태의 RUSLE 모형 또는 MUSLE 모형이 보편적으로 사용되고 있다. 최근에는 지형정보시스템(GIS)의 발달로 RUSLE 모형과 MUSLE 모형이 주로 사용되는데 연평균 토사량 산정에는 RUSLE 모형이 사용되며 단일호우에 대한 토사량은 MUSLE 모형이 사용된다. 그러나 이 모형들은 구곡 및 하천에서의 수리학적 특성 반영하기 힘든 단점이 있어서 유출지점에 따라 유사전달률(SDR)의 개념이 요구된다. RUSLE 모형과 MUSLE 모형에 사용되는 유사전달률은 외국에서의 경험적 공식으로서 우리나라 유역 실정을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 추후 연구에는 8~10년 이상의 토사유출량 자료를 바탕으로 그 유역의 유사전달률을 결정하고, 그 결과 값을 이용하여 단일호우 사상의 유출량과 모의유출량을 비교하여 MUSLE 모형의 강우인자인 R값을 산정해야 할 것으로 판단된다. 그 선행 작업으로, 본 연구에서는 RUSLE 모형과 기존의 유사전달률을 사용하여 낙동강 상주보까지의 토사유출량을 산정하였다. 상주보유역은 안동댐유역, 임하댐유역, 안동댐하류유역, 내성천유역, 영강유역으로 구성되며 안동댐유역과 임하댐유역은 댐의 차단으로 본 연구의 토사유출량 산정에서 제외하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.1
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• pp.3-17
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• 2001

The purpose of this study is to understand applicabilities of sediment yield estimation technique with observed data in the field accelerated by human activity. Commonly used equations such as Universal Soil Loss Equation and Transport Research Board etc. from foreign country is not validated. And analyzing affecting parameters and understanding limit of each estimation technique is not examined, either. To test the applicabilities of several models, a hot spring development site in Chunahn city, Chungnam province is selected. Sediment yield of catchment is determined using RVSLE, TRB, MUSLE, SLEMA, and Morgan & Finned method and compared to actual measurement. It is found that RUSLE and TRB are overestimated and MUSLE dives a rotatively resonable value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.175-175
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• 2015

기후변화로 인한 환경문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에 하천으로 유입되는 토사에 대한 저감공법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 토사 유출양을 산정하기 위해서는 여러 수문모형을 사용하고 있으며 이에 따른 입력자료에 대한 정확성을 요구하고 있는 실정이다. 하지만 입력 자료 중 DEM의 규격에 따른 특별한 규제가 없어 정량화된 규격을 사용하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 DEM의 셀 사이즈 크기 변화에 따른 토사유출 모의 결과의 변화를 확인하고자 한다. DEM의 셀 사이즈의 크기 변화에 따른 토사유출 모의를 위해 선정된 지역은 미국 위스콘신 주의 산악지형을 가지는 소유역 2곳과 평지지역을 가지는 소유역 2곳을 선정하여 연구를 진행했다. 토사유출량을 산정하기 위해 사용된 모형은 미국 농무성에서 개발되어 공급하고 있는 Arc SWAT을 사용하여 모의하였으며 사용된 DEM의 셀 사이즈는 10m, 30m, 50m, 100m의 규격으로 진행하였다. 모의된 결과를 대표적인 보정 및 검증 모형인 SWAT-CUP을 사용하여 보정 및 검증을 진행하였다. SWAT-CUP을 이용하여 추출해낸 Best parameter를 모든 조건에 동일하게 적용한 뒤 검정을 진행한 결과 DEM의 셀 사이즈 변화에 따른 토사 유출량에 많은 차이가 나타났으며 셀 사이즈크기가 작아질수록 좀 더 많은 양의 토사 유출량을 산정하는 것으로 확인하였다. 본 연구를 통해 DEM 셀 사이즈의 정량화의 필요성을 확인하였으며, 앞으로 진행될 토사 유출 관리를 위한 연구에 많은 도움을 줄 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.183-187
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• 2007

유역에서 토사유실로 인한 고농도 탁수의 발생은 현장조사와 수치모형 해석으로 평가될 수 있다. 하지만 현장조사로는 토사유실을 정량화하기에는 제한적이므로 수치모형의 적용이 요구된다. 토사유사예측을 위한 모형 적용 시, 시공간 분석을 위해서 물리적 기반 분포형 혹은 준 분포형 모형이 선호된다. 본 연구에서는 임하 안동 유역의 유출 및 토사유실 분석을 위하여 SWAT 모형 및 HSPF 모형을 적용하였다. 두 모델의 유량 검 보정은 유역 내에 수위 관측 자료(1999년${\sim}$2006년)를 이용하였으며 유사농도는 2006년 하절기 현장 조사를 통해 보정되었다. SWAT 모형의 일별 유출량 변화에 대한 Nash-Sutcliffe 효율계수는 $0.43{\sim}0.76$의 범위로 전반적으로 측정 유량을 잘 모의 하는 것으로 나타났다. HSPF 모형은 SWAT 모형과 마찬가지로 높은 효율의 일별 유출량 예측성을 보였다. 그러나 두 모델은 첨두 유량을 과소산정 하였다. 두 모형의 그래픽 분석결과 측정 유사 농도를 잘 모의하였고, 특히 HSPF 모형은 강우사상에 따른 시간별 실측값의 경향을 잘 예측하였다. 두 모형의 예측성 비교 시, 유출량은 SWAT 모형이 HSPF 모형이 비해 더 잘 모의하였으며 유사 농도는 HSPF 모형이 더 높은 정확성을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 각 소유역별로 탁수를 유발하는 토사 유실량 평가, 유역의 토사유실 저감대책 효과분석 및 저수지 모형과의 연계를 통한 유입된 탁수의 효율적인 관리대책 수립에 이용될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.608-612
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• 2006

산지사면에서의 토양침식량은 실제 유역을 빠져나가는 토사유출량과 같지 않다. 이는 토사가 이동하는 과정에서 지형적인 요인 등에 의해 퇴적되거나, 가중되는 유수에 의해 더 많은 토양이 침식될 수 있기 때문이다. 토사유출률(SDR)은 유역의 크기뿐만 아니라 지형, 기후, 토양, 식생피복, 토지이용도 등에 관계된다. 본 연구에서는 기후 특성인 강우크기에 따른 토사유출률의 변화를 분석하고자 하였다. 산불 이후 5년 동안 산지 소유역의 시험유역을 운영하여 유출 및 토사유출량을 실측하여 자료를 구축하였고, 이 유역에 산지지역의 토양침식 모형인 SEMMA을 적용하여 토양침식량을 산정하고 유역출구로 이송한 실제 토사유출량과 비교하였다. 5년 동안 SDR은 전반적으로 감소하고, 강우량, 강우강도, 강우에너지와 같은 강우사상의 크기에 따라 증가한다. SDR은 2001년에서 2002년까지 대부분 1.0 이상이고, 2005년에는 1.0을 초과하지 않으며, 강우특성 뿐만 아니라 식생피복, 산불시간경과 등의 인자에 의존한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1556-1560
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• 2006

유역 전체의 토양침식량에 대한 토사유출량의 비로 정의되는 토사유출률은 유역의 크기가 커지면 토사가 유출되는 과정에서 퇴적되거나, 저류될 수 있는 지형적인 요인이 많아지게 되어 상대적으로 감소한다. 우리나라 산불지역의 유역에 대량의 토사유출을 제어하기 위해 설치된 여러개의 사방댐을 활용하여 강우사상별 댐 저류지에 퇴적되는 토사량 측정하였다. 실측된 토사유출량과 산지사면을 대상으로 개발된 토양침식 모형인 SEMMA에 의해 예측된 토양침식량과를 비교하여 유역크기에 따른 토사유출률의 관계를 분석하였다. SEMMA는 강우에 의한 토양입자의 분리현상과 지표유출에 의한 세류와 세류간 침식에 의해 발생하는 토양침식량을 산정하지만, 구곡이나, 유역의 수로에서의 침식은 고려하지 않는다. 보편적으로 토사유출률은 1.0을 넘지 않으나, 본 연구에서는 토사유출률이 대부분 1.0을 넘는 결과를 보여 산불 지역의 유역에서는 수로발달과 수로확장에 의한 침식이 심각했다. 토사유출률이 산지 유역이 커짐에 따라 감소하는 경향은 세계의 다른 유역에서의 조사된 결과와 비슷한 결과를 보였으나, 수치적인 차이가 큼을 알 수 있었다. 또한 토사유출률은 강우사상의 크기에도 상관성이 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05b
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• pp.934-939
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• 2002

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.3 s.152
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• pp.223-233
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• 2005

In this study, a two-dimensional model for identifying areas of erosion and deposition over a basin was developed based on the mass balance principle in a distributed model. The program consists of three steps: (a) estimation of soil erosion; (b) determination of flow amount and direction; and (c) estimation of mass balance. Soil erosion was estimated with USLE. A single-direction (SF) and a multi-direction flow algorithm (MF) were applied to estimate slope length (L). The Maximum Downhill Slope Method (MDS) and the Neighborhood Method (NBH) were used to estimate the slope degree (S). Sediment transport resulting from eroded soil was estimated using Ferro's (1998) and Swift's (2000) sediment delivery ratio (DR). The model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data. The developed algorithm showed that Ferro's DR method combined with the MDS and MF produced the best agreement with the dredging records of three agricultural reservoir basins in Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.11
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• pp.863-873
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• 2011

It has been known that soil erosion caused by water has been a serious problem worldwide. Thus various modeling techniques for conservationists, farmers, and other land users have been developed and utilized to estimate effects of numerous site-specific Best Management Practices on soil erosion reduction. The physical process-based WEPP model would provide both temporal and spatial estimates of soil loss within small watersheds and for hillslope profiles within small watersheds. Thus, the WEPP watershed version was applied to study watershed, located at Jawoon-ri, Gangwon to simulate diversion ditch and vegetated swale with detailed input data set. The sediment yield and runoff reduction rates reduced by 5.8% and 29.6% with diversion ditch and 9.8% and 14.5% with vegetated swale. With vegetated diversion ditch, runoff and sediment yield could be reduced by 11.8% and 40.4%, respectively. Based on the results obtained in this study, the WEPP model would be an useful tool to measure runoff and sediment yield reduction and establish site-specific sediment reduction best management plan.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.119-124
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• 2009

In this study, the characteristics of estimating methodology for RUSLE factors such as soil erodibility factor, slope length-steepness factor, and cover management factor were reviewed and then the relative error according to each methodology was analyzed. RUSLE was applied to experimental watershed for 42 storm events and their results were compared with measured sediment yield to examine the applicability of RUSLE. As a result, this paper found that it should be necessary to consider vegetation effect for forest application of RUSLE as cover management was the most sensitive factor. Also, soil erodbility factor was calculated from data of soil series by National Academy of Agricultural Science caused sediment yield to be overestimated because there were big differences between the soil series and on-site soil texture. The 22.7% of maximum relative error was shown according to selecting the rain energy equation. In addition, it will be necessary to verify the RUSLE factors with more data in order to improve their accuracy.