• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1939-1944
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• 2009

우리나라의 대표적인 도서지역인 제주도는 일반 내륙지역과 달리 지표수-지하수에 대한 연구가 지하수계에 대한 연구에 비해 미미한 실정이다. 제주도의 경우 내륙과 달리 대부분의 하천이 평상시 건천의 형태로 유지되며, 일정한 강우가 도달해야만 지표유출이 발생하는 경우가 많다. 이와 같은 하천특성은 내륙과 매우 상이하여 일반적으로 사용되는 유역 수문해석 방법으로는 수문성분의 정확한 산정을 기대하기 어렵고 이로 인해 지하수 해석에 있어서도 불확실성이 크게 증가하는 요인이 된다. 따라서 지표수의 정확한 거동과 지하수 해석의 불확실성을 줄이기 위해 유역개념의 물순환을 해석할 수 있는 지표수-지하수 연계 해석기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 '삼다수 먹는샘물 환경영향조사'가 수행되어 비교적 정확한 지하수위 관측 자료가 확보되어 있고, 매우 제한적이기는 하나 하천의 유출량 조사가 수행된 바 있는 제주 표선 유역에 완전연동형 지표수-지하수 해석 프로그램인 SWAT-MODFLOW을 이용하여 지표수 유출성분과 지하수 유동변화를 동시에 고려한 분석을 수행하였다. 특히 MODFLOW의 Well 패키지와 SWAT의 물이동 옵션을 결합하여 표선유역의 198개 관측공의 양수를 동시에 모의하였다. 모의결과 지하수위는 비교적 양수에 비해 안정되게 유지되는 것을 알 수 있었고 이를 통해 현재 삼다수 공장의 양수량은 현재로서는 과다양수가 아닌 것으로 판단되었다. 현재의 양수량의 10배를 가정하여 모의를 한 결과, 지하수위는 함양에 의해 다시 회복되는 결과를 보이고 있어 이 지역의 실제 개발가능량에 대한 보다 심도있는 논의가 필요한 것으로 판단되었다. 나아가 이와 같은 분석을 통해 제주 지역의 전체의 지하수 개발가능량을 산정할 경우 제주지역의 지하수 관리방안이 새롭게 제시될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.2021-2025
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• 2010

우리나라 대표적인 도서지역인 제주도는 대부분의 하천이 평상시 건천의 형태로 유지되며, 일정한 강우가 도달해야만 지표유출이 발생하는 경우가 대부분이다. 이와 같은 하천특성은 내륙과 매우 상이하여 일반적으로 사용되는 유역 수문해석 방법으로는 정확한 수문성분의 산정을 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 완전연동형 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-MODFLOW을 이용하여 지표수 유출성분과 지하수 유동변화 및 지하수 개발까지 고려한 제주 표선유역의 통합수문성분 해석을 수행하였다. 특히 SWAT-MODFLOW에 포함된 양수모듈(MODFLOW의 well package 와 SWAT의 물이동 옵션 결합)을 이용하여 198개의 현 양수정 자료를 모의하였고, 현재 양수량, 현재양수량의 10배, 20배로 증대시켜 가며 수문성분 변화를 살펴보았다. 양수를 통해 지하수를 개발하여 사용하면 실질적으로 기저유출량의 감소가 발생하는 것으로 나타났고, 이러한 영향은 상류부 보다는 하류부에서 크게 작용할 것으로 판단된다. 그러나 제주도 지형적인 특성상 자연적으로 대수층으로 함양된 지하수가 대부분 바다로 유출, 손실되고 있으나 지하수를 양수할 경우, 손실량의 일부는 지하수 개발을 통해 효과적으로 사용됨으로써 제주 수자원의 추가 수자원확보량으로서 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.5
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• pp.337-345
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• 2020

In order to provide information for proper management of groundwater resources, an analysis of the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater levels is needed. In this study, we analyzed the correlation of precipitation-groundwater level and groundwater withdrawal-groundwater level using time series data converted by normalized standard deviation (Nor.St.Dev) and cross correlation coefficient (CCC) for nine groundwater monitoring wells in the middle mountainous area in the southeastern Jeju Island. First, the CCCs of precipitation-groundwater level were estimated using daily time series data, and the low CCCs of up to 0.3 were obtained. However, the result of using the Nor.St.Dev showed a clearer correlation by obtaining a CCC of up to 0.8. In addition, in most cases, precipitation variability and groundwater level variability had positive CCCs, whereas groundwater withdrawal variability and groundwater level variability had negative CCCs. Therefore, the groundwater level in this study area was largely influenced by precipitation with little effect of groundwater withdrawal. Lastly, as a result of analyzing the relative effects of Seongpanak and Gyorae rainfall station on the groundwater level, the rainfall at the relatively downstream Gyorae rainfall station has more influence. The analysis method used in this study can be easily used for analyzing the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater level variability in other regions in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.267-267
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• 2021

제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m³/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m³/일 및 0 m³/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.7
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• pp.533-543
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• 2020

In order to provide information for proper management of groundwater resources, it is necessary to estimate the rise time of groundwater level by calculating the delay time between the time series of precipitation and groundwater level and to understand the characteristics of groundwater level variation. In this study, total delay time (TDT) and cross correlation coefficient between the moving averaged precipitation generated by using the moving average method to take into account the preceding precipitation and the groundwater level were calculated and analyzed for the nine groundwater level monitoring wells in the Pyoseon watershed in the southeast of Jeju Island. As a result, when the moving averaged precipitation was used, the correlation with the groundwater level was higher in all monitoring wells than in the case of using the raw precipitation, so that it was possible to more clearly estimate the delay time between precipitation and groundwater level. When using the moving averaged precipitation, it had cross correlation coefficients of up to 0.57 ~ 0.58 with the time series data of the groundwater level, and had a relatively high correlation when considering the preceding precipitation of about 24 days on average. The TDT was about 32 days on average, and it was confirmed that the consideration of preceding precipitation plays an important role in estimating the TDT because the days of moving averaged precipitation greatly influences the calculation of the TDT. In addition, through the use of moving averaged precipitation, we found an error in estimating the TDT due to the use of raw precipitation. Through the method of estimating the TDT used in this study and the use of the R code for estimating the TDT presented in the appendix of this paper, it will be possible to estimate the TDT for other regions in the future relatively easily.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1143-1154
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• 2021

The selection of activation function has a great influence on the groundwater level prediction performance of artificial neural network (ANN) model. In this study, five activation functions were applied to ANN model for two groundwater level observation wells in the middle mountainous area of the Pyoseon watershed in Jeju Island. The results of the prediction of the groundwater level were compared and analyzed, and the optimal activation function was derived. In addition, the results of LSTM model, which is a widely used recurrent neural network model, were compared and analyzed with the results of the ANN models with each activation function. As a result, ELU and Leaky ReLU functions were derived as the optimal activation functions for the prediction of the groundwater level for observation well with relatively large fluctuations in groundwater level and for observation well with relatively small fluctuations, respectively. On the other hand, sigmoid function had the lowest predictive performance among the five activation functions for training period, and produced inappropriate results in peak and lowest groundwater level prediction. The ANN-ELU and ANN-Leaky ReLU models showed groundwater level prediction performance comparable to that of the LSTM model, and thus had sufficient potential for application. The methods and results of this study can be usefully used in other studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.24 no.4
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• pp.495-504
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• 2015

To estimate water balance of Pyosun watershed in Jeju Island, a three-dimensional finite difference model MODFLOW was applied. Moreover, the accuracy of groundwater flow modeling was evaluated through the comparison of the recharge rate by flow modeling and the existing one from water balance model. The modeling result under the steady-state condition indicates that groundwater flow direction was from Mt. Halla to the South Sea and groundwater gradient was gradually lowered depending on the elevation. Annual recharge rate by the groundwater flow modeling in Pyosun watershed was calculated to 236 million $m^3/year$ and it was found to be very low as compared to the recharge rate 238 million $m^3/year$ by the existing water balance model. Therefore, groundwater flow modeling turned out to be useful to estimate the recharge rate in Pyosun watershed and it would be available to make groundwater management policy for watershed in the future.

• Journal of Environmental Science International
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• v.24 no.4
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• pp.481-494
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• 2015

Groundwater level hydrographs from observation wells in Jeju island clearly illustrate distinctive features of recharge showing the time-delaying and dispersive process, mainly affected by the thickness and hydrogeologic properties of the unsaturated zone. Most groundwater flow models have limitations on delineating temporal variation of recharge, although it is a major component of the groundwater flow system. Recently, a convolution model was suggested as a mathematical technique to generate time series of recharge that incorporated the time-delaying and dispersive process. A groundwater flow model was developed to simulate transient groundwater level fluctuations in Pyoseon area of Jeju island. The model used the convolution technique to simulate temporal variations of groundwater levels. By making a series of trial-and-error adjustments, transient model calibration was conducted for various input parameters of both the groundwater flow model and the convolution model. The calibrated model could simulate water level fluctuations closely coinciding with measurements from 8 observation wells in the model area. Consequently, it is expected that, in transient groundwater flow models, the convolution technique can be effectively used to generate a time series of recharge.

• Journal of Environmental Science International
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• v.24 no.4
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• pp.505-514
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• 2015

The grid-based water balance of watershed scale was assessed in the mountainous area of Pyosun catchment in Jeju Island after analyzing precipitation, evapotranspiration, and runoff from January 2008 to December 2013. The existing results of direct runoff, evapotranspirtion, and groundwater recharge comparing to precipitation were presented 22.0%, 25.6%, and 52.4%, respectively, in Pyosun catchment. However, this study indicated each component shows 14.5%, 24.2%, and 61.0%, respectively, in the mountainous area of Pyosun catchment. Therefore, groundwater recharge rate in the mountainous area appears higher than 10% comparing to the overall catchment. It would be analyzed that the amount of direct runoff is relatively small. Moreover, this difference could be generated because of the spatial discontinuities in the process of estimating the total amount of precipitation in the mountainous area. Therefore, the grid-based spatial analysis to maximize the spatial continuity would be useful for providing a more reasonable result when the total amount of water resources are evaluated in mountainous areas in the future.