• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.835-839
• /
• 2005

일반적으로 분포형 모형에서는 유역을 공간적으로 작은 계산단위로 분할하고, 각 단위에 대해 모형의 이론식을 전개하여 풀이하게 된다. 이 계산단위는 일반적으로 입력자료의 공간적인 해상도보다 크기 때문에 어느 정도 수준까지의 취합을 내포하게 된다. SWAT에서도 수문응답단위 (HRU; Hydrological Response Unit)라는 계산 단위를 통하여 모형 입력 매개변수를 생성하고, 모의를 수행한다. 따라서, 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역별 적정한 수준의 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 경안천 유역과 보청천 유역을 선정하여, 각 유역변 소유역 수 및 HRU 수에 따른 연평균 유출과 유사의 변화를 검토하였다. 검토 결과, 경안천 유역에 대해서는 SWAT 모형의 적용시에 하천망 생성을 위한 임계면적을 300 ha 이하로 두어 55개 이상의 소유역으로 분할하고, HRU 생성을 위한 토지이용과 토양 면적비는 $8\%$ 이하로 설정하여야 안정적인 유출과 유사 모의가 가능하며, 보청천에 대해서는 임계면적을 5,000 ha 이하로 하여 최소 5개 이상의 소유역으로 분할하고, 토지이용과 토양 면적비는 $1\%$ 이하로 설정하여 HRU를 생성함으로써 안정적인 유출 및 유사 모의가 가능한 것으로 나타났다. 이상의 결과와 같이 적절한 수준의 소유역 분할과 HRU 생성에 대한 기준을 제시함으로써, 모형의 모의 결과의 신뢰도를 크게 감소시키지 않으면서 모형의 입력자료 구축시간과 모형 구동시간을 단축함으로써 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
• /
• pp.1162-1166
• /
• 2004

본 연구에서는 미국의 Environmental Modeling Research Laboratory(EMRL)에서 개발한 지리정보시스템과 수문유출모형이 접목된 WMS(Watershed Modeling System) Ver.6.1 모형을 HEC-1모형과 연계하여 한강수계 안성천의 제1지류인 한천의 유출 해석을 실시하였다. 이를 위해 유역내의 지형특성인자 추출 및 하천망 구성(WMS), 재현기간별 지속시간별 확률강우량 산정(FARD2002), Huff분포법을 이용한 시간분포, ARF(Area Reduction Factor)적용, HEC-1내의 SCS단위도법, Snyder 단위도법, Clark의 유역추적법에 포함된 각각의 매개변수의 최적화를 시도하여 분석하고, 설계 홍수량 산정시 이용될 수 있는 지침 마련을 목적으로 하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권5B호
• /
• pp.481-488
• /
• 2006

본 연구는 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW를 통합한 새로운 시도에 관한 것이다. SWAT모형은 준분포형 특성상 지하수 성분중에서 투수계수나 저류계수등의 분포형 매개변수를 고려할 수 없으며 지하수 함양량, 수두와 양수량 분포 등을 고려하는데에도 어려움이 있다. 이와같은 문제점을 극복하기 위해 SWAT의 수문반응단위인 HRU와 MODFLOW의 기본단위인 셀간의 특성치들을 주고받을 수 있는 완전연동형 기법을 제시하였다. 이러한 결합은 하천망과 대수층간의 상호작용을 경계흐름으로 고려함으로써 완성되었다. SWAT-MODFLOW 결합모형을 우리나라 경안천 수위관측소 유역에 시험적으로 적용한 결과, 포화대와 하천지류간의 상호작용이 경안천 유역의 유출량 산정에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께 결합모형은 지하수두 및 함양량의 시공간적 변동성을 재현하는 등 광범위한 적용가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1727-1731
• /
• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
• /
• 제25권3호
• /
• pp.105-113
• /
• 1992

본연구는 홍수기의 일단위 하천유출량을 예측하기 위한 방법으로 인공지능의 구현 모형으로 사용되고 있는 신경회로망이론을 도입하여 실수문계에 적용하고 그 결과를 제시하는 것이다. 강우-유출과정으로 형성되는 수문계의 동적거동을 입출력패턴으로 보아서 모형을 구성하는 유니트의 비선형 응답특성에 따라 네트워크의 상호 결합강도를 조정하여 시스템의 매개변수를 반복추정하는 방법으로 시스템을 특정 평가하였다. 일강우와 일유량의 과거 관측치를 신경회로망 모형의 순전파알고리즘으로 학습시켜 추정된 매개변수를 이용하여 하천유출량을 예측하였고 그 결과를 관측된 유량과 비교하기 위하여 통계학적으로 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1178-1182
• /
• 2008

본 연구에서는 SWAT 모형의 국내 적용을 위해 농촌용수지구의 수문관측자료를 이용하여 입력자료를 구축하고, 기존 유출량 산정모형과 산정결과를 비교하였다. 모형을 적용을 위한 대상지구는 경기 평택, 용인에 위치한 이동저수지를 포함하는 용남용수구역을 선정하였다. 본 대상지구는 2001년 이후 농업지역의 수문관측을 위해 계측망을 설치하고 운영하고 있는 지구로써 저수위, 하천수위, 강수량 등의 관측을 실시하고 있다. 모형의 입력자료는 기존의 GIS 자료와 대상지구에서 관측된 강수량 자료를 이용하여 구축하였고 증발산량 산정에 필요한 다른 기상자료는 인근 수원측후소의 자료를 수집하고 있다. 모형을 통해 산정된 유출량은 덕성교, 재인교, 묵방교, 미산교의 네 지점에서 측정한 유량자료를 이용하여 비교하였다. 농업지역에서 저수지 운영 및 공급량 산정을 위해 많이 쓰이는 HOMWRS 모형과 비교한 결과 평균유출량이 덕성교 지점의 경우 1,651천$m^3$, 묵방교는 619천$m^3$이며 HOMWRS의 경우 덕성교 3,155천$m^3$, 묵방교 885천$m^3$로 각각 산정되었고, 이 지점의 실측 유출량은 덕성교 3,500천$m^3$, 묵방교 1,610천$m^3$로 실측값의 47%, 38%로 각각 산정되어 총유출량은 큰 차이를 보이고 있다. SWAT 모형으로 일별 장기유출량을 추정한 결과 저수지가 설치되어 있지 않은 미산교, 묵방교에서의 일별, 월별 장기유출량은 실측치와 매우 가까운 값을 보였다. 그러나 상류지점에 저수지가 설치되어 있어 저수지의 영향을 받고 있는 덕성교와 재인교에서의 장기유출량은 관측값과 유사한 경향을 보이고 있으나 실측값과는 차이를 보이고 있었다. 이는 저수지 및 관개수량의 환원수량 등을 고려하지 않은 채 유출량을 산정한 결과로 SWAT 모형의 관개지구에 적용을 위해서는 저수지의 영향, 환원수량 및 관개용수 공급에 대한 고려가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권8호
• /
• pp.873-884
• /
• 2013

우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부자료를 이용하여 검보정한 결과 $R^2$이 0.7 이상으로 적정수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐 방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질 농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.2179-2183
• /
• 2008

지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.44-44
• /
• 2018

조류(녹조)발생과 대응 연차보고서(2016)에 따르면, 낙동강 유역의 녹조현상은 2013년부터 해마다 발생했으며 국가적으로 가장 극심한 가뭄을 겪은 2015년의 경우 최장 161일 동안 지속되었음을 보고하였다. 이러한 녹조대응을 위해 환경부 국토부 등 관계기관은 댐 보 연계운영협의회 등을 통해 2016년 8월부터 낙동강 일부 댐 및 보에 대해 부분 방류를 실시하였다. 댐-보 연계운영에 따른 수문 수질 거동 분석은 국가 유역관리 측면에서 우선적으로 대비해야 할 중요한 문제이나, 댐보 연계의 효율적인 운영을 위한 정확한 분석과 평가에 대한 연구가 체계적으로 이뤄지고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 낙동강유역($2,369km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 수질(SS, T-N, T-P)을 모의하였다. SWAT 모형 구축을 위해 낙동강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 다목적댐(안동댐, 임하댐, 합천댐, 남감댐, 밀양댐)과 다기능보(상주보, 구미보, 칠곡보, 강정보, 달성보, 합천보, 함안보) 운영자료, 국가지하수정보센터에서 관측 및 관리하고 있는 지하수위 관측자료, 국가수질측정망 하천수 수질 측정자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성있는 수문 및 수질 보정을 위해 낙동강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 지하수위, 토양수분 및 수질자료를 이용하여 모형의 시공간적 보정(2005~2009)과 검증(2010~2017)을 실시하였다. 댐-보 연계운영 평가를 위해 환경부에서 제시한 4개의 연계운영 시나리오 중 3개의 시나리오((1) 댐+보 동시방류+제약수위 유지, (2) 보 동시방류+제약수위 유지, (3) 보 순차방류+제약수위 유지)를 선택하여 모의하였으며, 시나리오에 따른 수문 수질 거동을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.505-515
• /
• 2000

본 연구는 하천에서 호우의 발생에 따라 하천 유출수문곡선을 예측코자 블랙박스모형의 신경망이론을 적용하여 수문학적인 문제를 규명하고자 하였다. 이를 위해 신경망 이론 중 Levenverg-Marquardt 방법에 의한 오차역전파 알고리즘과 Radial Basis Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강우-유출 과정의 학습에 있어 RBFN은 은닉층에서 자율학습, 출력층에서 지도학습의 두 단계로 나누어 학습을 함으로서 BP 알고리즘보다 학습시간이 빠르게 나타났고, 선행유출량의 예측결과 여러 통계적 지표에서 RBFN이 BP 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 미학습 유역의 적용성 검토에서도 BP알고리즘과 RBFN 모두 첨두치가 비교적 실측자료의 경향과 비슷한 경향으로 나타났다.