• Title/Summary/Keyword: 하천모형

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Real Scale Experiment for Suspended Solid Transport Analysis and Modeling of Particle Dispersion Model (부유 물질 거동 분석을 위한 실규모 실험 및 입자 분산 모형 적용)

  • Shin, Jaehyun;Park, Inhwan;Seong, Hoje;Rhee, Dong Sop
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.10 no.12
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    • pp.236-244
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    • 2020
  • In this research a suspended solid transport experiment was conducted in the river experiment center to find the characteristics and dispersion of the material. Modeling by the particle dispersion model was also executed to reproduce the suspended solid transport. The suspended solid was consisted of a mixture of silica and water using a mixing equipment, which was then introduced into a real-scale flume and measured with the laser-diffraction based particle size analyzer(LISST) to find the concentration of the material. The comparison between the measured suspended solid concentration using drone images and particle size analyzers, with the model showed a good match overall, which proved the applicability of the model. Along with finding the model applicability, the research showed the potential for suspended solid estimation in high flow situations with high rainfall.

Assessment of Climate Change Impact on the Korean Peninsula using Measured Runoff Data (실측 유량을 이용한 한반도 기후변화 영향 평가)

  • Minkuk Kim;Engyu Wang;Chanwoo Kim;Seungkyeom Kim;Dongsuk Gwon;Seokgeun Park
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.354-354
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    • 2023
  • 최근 기후변화로 인해 전 지구적인 기후 특성이 변화하고 있으며, 기후 특성의 변화는 수문순환에도 큰 영향을 미친다. IPCC (Intergorvernmental Panel on Climate Change) 6차 기후변화 평가 보고서(2022)에 의하면 AR5 (Assessment Report 5)와 비교해 AR6 (Assessment Report 6)에서는 높은 신뢰도로 기후변화 영향의 범위 및 규모는 보다 확대되었으며, 단기적인 리스크로 극한기후 현상의 빈도와 강도 및 기간이 증가할 것으로 예측하였다. 또한, 중장기적인 리스크로 하천 유량의 규모와 관련한 극한 현상의 변화에 따라 수자원 관리 측면에서 어려움을 겪을 것으로 전망하였다. 위와 같은 기후변화에 대응하기 위해 국내에서는 기후변화와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 국내 기후변화 관련 연구로는 ArcSWAT 모형을 활용한 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기반 미래 유출량 추정에 관한 연구와, SWAT, IHACRES, GR4J 모형을 이용한 용담댐 유역의 미래기간 유출량 변화 모의, SWAT과 VIC 모형을 활용한 미래 저유량 예측 시 관측 자료와 비교해 모형이 가지는 불확실성 평가 등 기후변화 영향을 평가 및 예측하기 위한 연구는 활발히 진행 중이다. 하지만, 최근 연구의 주요 동향은 유출 모형을 활용한 미래 유출량 모의에 초점이 맞추어져 있으며, 관측 자료를 통한 기후변화 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 5대 수계(한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강) 유량 관측소의 실측 유량을 활용해 과거기간의 기후변화에 따른 유출특성의 변화와, 미래기후변화 시나리오 자료를 활용한 미래기간 유출특성의 변화를 분석하였다. 분석 인자로 연 유출량, 1일 최대 유출량, 상위 90%에 해당하는 유출량, 하위 10%에 해당하는 유출량 등을 연도별로 분석하였다. 분석 결과 연도별 총 유출량의 큰 변화는 없지만, 홍수 기간의 첨두유량이 증가하는 동시에 갈수 기간 또한 빈도와 규모가 증가하는 양극화 현상이 진행되고 있음을 확인하였다.

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Hydraulic experiment for topographical change around a sea dike using 3D laser scanner (3D 지형스캐너를 활용한 방조제 주변의 지형변동 수리모형실험)

  • Lee, Byeong Wook;Yoon, Jae-Seon;Jun, Teak-Ki;Song, Hyun-Gu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.213-213
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    • 2021
  • 한국농어촌공사 농어촌연구원은 하천 및 해안분야의 다양한 수리모형실험을 수행할 수 있는 대형 수리모형실험 시설을 2018년에 구축완료하였다. 국내 최대 규모의 실험장뿐만 아니라 첨단 광학용 계측장비(PIV 및 LDV 시스템)를 연계한 전용실험수로, 대형유사실험수로 등 7종의 기능별 실험수로를 갖추고 있어 다양한 수리현상 분석을 수행할 수 있다. 최근에는 산사태의 주요 원인중 하나인 토석류 실험, 방조제 주변의 침·퇴적 실험 등을 수행하였으며, 본 연구에서는 3D 지형스캐너를 활용한 방조제 주변의 지형변동 수리모형실험에 대하여 소개를 하고자 한다. 방조제는 조수가 육지쪽으로 밀려들어와 내부개발지역이나 농지 등을 해수로부터 보호하기 위해 설치되는 외곽시설이다. 이러한 방조제 전면의 빠른 유속에 의한 침식은 배후지의 안전에 상당히 큰 문제를 야기시킨다. 방조제의 침식을 방지하기 위하여 방조제 전면에 수제공을 설치하여 수제공과 수제공 사이의 느려진 유속에 의해 방조제 전면에 토사를 퇴적시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 방조제 전면에 수제공의 길이를 달리 설치하여 수제공 주변의 침·퇴적현상을 이동상 실험을 수행하여 분석하였다. 일반적으로 토사의 침·퇴적고를 계측하는 방법으로 일정한 격자망을 구성하여 각 지점별로 실험 전·후의 토사의 표고차를 수작업으로 계측한다. 이 경우는 실험자가 직접 측정하는 계측오차가 발생하게 되고 측정할 수 있는 지점의 수가 한계가 있어 전체적인 토사의 변화양상을 분석하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 농어촌연구원이 보유하고 있는 3D 지형스캐너를 활용하여 토사의 표고차를 측정하였다. 실험에 사용한 3D 지형스캐너의 최대 측정거리는 스캐너가 설치된 중심점으로부터 반경 80m에 해당하며, 해상도는 1.6mm~50mm의 범위로 수작업으로 격자망을 구성하여 측정하는 것보다 상당히 높은 수준의 결과를 취득할 수 있으며 계측시간을 단축할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 펄스레이저에 의한 지형스캔 방식은 수면과 같이 레이저가 투과할 수 없는 경우에는 계측이 불가능하며, 어두운 계열의 색을 스캔하는 경우 결과 분석에 주의할 필요가 있다. 본 연구에서는 이동상 재료로 안트라사이트(검은색)를 포설하였고, 검은색 계열의 실험사에도 3D 지형스캐너가 우수한 결과를 제공하는 것을 확인하였다.

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Study on numerical analysis of driftwood generation and behavior by tsunami flow (쓰나미에 의한 유목의 발생과 거동의 수치해석적 연구)

  • Kang, Tae Un;Jang, Chang-Lae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.66-66
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    • 2021
  • 2011년에 일본 도호쿠 지방 태평양 해역에서 규모 9.0의 지진이 발생하여 거대한 쓰나미가 일본 본토 해안을 침수시켰다. 이로 인해, 정확한 피해규모가 파악되기 어려울 정도로 막대한 인명과 재산피해를 입게 되었다. 센다이지역의 경우 쓰나미로 인해 해안에 위치한 약 3.8 평방킬로미터의 방풍림이 모두 전복되었고 일부는 유목이 되어 쓰나미와 함께 내륙으로 흘러들어가 곳곳에 퇴적되어 농지를 훼손하고 가옥에 피해를 주었다. 따라서, 본 연구는 유목의 발생과 흐름에 따른 거동을 수치적으로 분석하여, 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름과 산지와 방풍림 등에서 발생하는 유목의 발생과 거동과정을 예측하고, 흐름과 유목 거동에 따른 피해지역을 선별할 수 있는 방법을 구축하기 위한 초기단계로서, 이를 위해 유목의 발생과정의 역학적 모델링을 수치모듈에 적용하였고 이를 활용하여 수치모의를 수행하였다. 흐름분석을 위해 쓰인 모형은 홍수범람 모형인 Nays2D Flood 이며 천수방정식을 기본으로 한다. 쓰나미의 흐름은 해안가의 방풍림지역을 상류단 경계조건으로 하여 발생 당시 관측된 수심변화를 본 모형의 상류단 경계조건으로 입력하였다. 상류단 경계조건에서 쓰나미의 유속은 수심에 따른 파속으로 계산하였다. 본 연구에서는 또한 유목의 발생과 흐름거동을 기존에 개발된 입자법 기반의 유목동역학모형을 활용하여 수치적으로 모델링 하였다. 유목은 유연성이 없는 원주형 강체로 가정하였고 초기설정으로는, 방풍림지역에 30만개의 유목이 하상의 수직방향으로 배치되어있는 것으로 가정하였다. 여기서, 본 연구에서는 쓰나미가 발생하면 흐름에 따른 항력으로 인해 수직방향으로 배치된 유목이 부러지며, 흐름과 함께 흘러가는 현상을 모델링하였다. 본 연구는 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름으로 인해 발생할 수 있는 유송잡물과 유목의 거동을 예측분석하는 기초연구자료로 활용될 수 있으며, 더 나아가 유목의 발생과정까지 수치적으로 재현하는 모델링을 수행하였기 추후에, 산지와 하천에서 발생할 수 있는 유송잡물의 발생과 연행 과정을 보다 세부적으로 예측할 수 있는 기초방법론으로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.

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Application of WEP Model to the Cheonggecheon Watershed (청계천 유역에 대한 WEP 모형의 적용)

  • Noh, Seong Jin;Kim, Hyeon Jun;Cheong, Il Moon;Jang, Cheol Hee;Kim, Dong Pil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.148-152
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    • 2004
  • 본 연구에서는 물순환의 재생이나 보전에 필수적인 유역 물순환의 정량화와 유역변화의 영향예측을 위해 개발된 WEP (Water and Energy Transfer Process) 모형의 국내 유역에 내한 적용성을 검토하고, 청계천 유역의 물순환 양상을 모의하였다. WEP 모형은 복잡한 토지이용이 이루어지고 있는 도시하천 유역에 내한 물순환의 정량화를 목적으로 일본의 토목연구소 (PWRI; Public Works Research Institute), 과학기술진흥사업단, Jia 박사 등에 의해 공동으로 개발되었으며 지표면 및 비포화 토양층의 물${\cdot}$열 플럭스 계산, 하도흐름의 추적계산 및 지하수 유동계산, 격자내 토지이용의 불균질성 반영 등이 가능한 물리적인 기반의 공간 분포형 모형 (Physically Based Spatially Distributed)이다. 모형을 적용한 청계천 유역 (유로연장 13.75 km, 유역 면적 $50.96km^2$)은 전체 토지이용중 도시지역이 $75.9\%$를 차지하고, 유역내 인구가 120만명에 이르는 도시유역으로 높은 불투수 면적비율, 인공계 물순환 요소의 영향 등의 도시 유역 특성이 물순환의 구조 전반에 미치는 영향에 대한 연구가 부족하였다. WEP 모형 적용 결과, 모의 기간 동안의 하천 유출량은 실측치에 근사한 값을 나타내었으며 유역의 물순환 양상을 모의할 수 있었다. 청계천 유역은 전형적인 도시 유역의 특성을 보여주었는데, 강우시의 직접유출이 크고, 강우의 유출에 대한 반응이 빠르며, 증발산의 경우는 산림지역보다 도시지역이 상대적으로 적은 것으로 분석되었다. 이번 연구를 통하여 WEP 모형이 유역 물순환 해석에 적절한 모형임을 확인할 수 있었으면, 향후 청계천 유역의 물리적 특성에 대한 매개변수와 인공계 물순환 자료의 보완을 통해 보다 향상된 모의가 가능할 것으로 판단된다. 하였던 Cd과 Mg이 Ca 및 Ca과 vitamin D의 동시(同時) 급여(給與)로 감소(減少)하였고 Cu는 전체적(金體的)으로 변화(變化)가 없었으며 Zn은 Cd 급여(給與)로 감소(減少)하였으나 Ca과 vitamin D의 급여(給與)에 의하여 증가(增加)하였고 Ca은 Ca과 viamin D의 급여(給輿)로 유의(有意)하게 증가(增加)하였다. 신장(腎臟)중의 무기질(無機質) 함량(含量)은 Cd급여(給輿)로 Cu, Mg은 감소(滅少)하였으나 Ca, Zn은 변화(變化)가 없었고 Ca 및 Ca과 Vitamin D의 급여(給與)로 Cd, CU, Zn은 증가(增加)하였다.ce area)는 수술 전100.8$\pm$25.6 mm/$m^{2}$에서 79.3$\pm$ 15.8 mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와 carriage

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Development of 1ST-Model for 1 hour-heavy rain damage scale prediction based on AI models (1시간 호우피해 규모 예측을 위한 AI 기반의 1ST-모형 개발)

  • Lee, Joonhak;Lee, Haneul;Kang, Narae;Hwang, Seokhwan;Kim, Hung Soo;Kim, Soojun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.5
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    • pp.311-323
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    • 2023
  • In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.

Simulation of soil moisture in Hill-slope area using GSSHA model (분포형 수문모형(GSSHA)을 이용한 산지사면에서의 토양수분 모의)

  • Jang, Cheol-Hee;Kim, Hyeon-Jun;Kim, Sang-Hyeon;Noh, Seong-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1614-1618
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    • 2007
  • 분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우의 증발 및 침투, 유출은 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다. 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 미터 내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분의 공간적 시간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생분포 등을 지배하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 강우로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등, 2005) 본 연구에서는 토양수분에 대한 정밀측정 자료가 있는 설마천 유역 범륜사 사면에 대하여 분포형 수문모형의 토양수분 해석 능력을 평가하고자 하였다. 토양수분 모의에 사용된 격자기반의 분포형 수문모형은 미공병단에서 개발한 GSSHA(USACE, 2006) 모형이다. 모형의 입력자료는 정밀토양도와 현장측정에 의한 토양매개변수를 반영하여 구축하였고, 강우 및 기상자료는 2003년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일의 1시간 자료를 이용하였다. 모의기간 중 2003년은 초기 토양수분값 등 초기조건의 영향을 줄이기 위한 웜업 (Warm-up)기간으로 설정하였고, 2004년의 모의결과를 토양수분 관측값과 비교하였다.업지역, 상업지역 등과 같이 지형적 특성에 따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에

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A Development of Real Time Artificial Intelligence Warning System Linked Discharge and Water Quality (I) Application of Discharge-Water Quality Forecasting Model (유량과 수질을 연계한 실시간 인공지능 경보시스템 개발 (I) 유량-수질 예측모형의 적용)

  • Yeon, In-Sung;Ahn, Sang-Jin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.38 no.7 s.156
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    • pp.565-574
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    • 2005
  • It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.

Development of the Modeling Technique for Soil Loss Reduction in Highland Area using the SWAT Model (SWAT 모형을 이용한 고랭지 지역에서의 토양유실 저감 모델링 기법 개발)

  • Jang, Won-Seok;Choi, Joong-Dae;Park, Youn-Shik;Lim, Kyoung-Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1457-1460
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    • 2010
  • 최근 기후변화로 인해 태풍 등과 같은 집중성 강우가 많이 발생하고 있고, 강우시 유출 등으로 인한 유역내 발생하는 토양침식으로 인해 유역의 하천을 비롯하여 유출구에서의 탁수 및 유사 발생 문제는 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 심각한 환경문제로 대두되고 있다. 강우시 유역에서 발생하는 이러한 탁수문제를 효과적으로 해결하기 위하여 여러 최적관리기법 (Best Management Practices, BMPs) 들이 제안되어왔다. 본 연구의 목적은 볏짚매트 사용으로 인한 토양유실 저감 실측자료를 바탕으로 볏짚매트를 다양한 경사지 밭에 적용하였을 경우 유역에서의 토양유실 저감효과를 평가하기 위한 모델링 기법을 개발하는데 있다. 볏짚 매트의 효과를 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형으로 모의하기 위해서는 볏짚매트의 효과를 모형에서 반영할 수 있는 인자를 선택하여 최적의 인자값을 산정해야 한다. 본 연구에서는 유사 저감 효과 실험 결과를 VFSMOD-W 모형을 이용하여 USLE P 인자값을 도출하였으며, 경사도에 따른 USLE-P 값을 산정하여, SWAT 모형에 입력자료로 사용하였다. 분포형 모형과는 달리 준분포형 모형인 SWAT 모형은 소유역내 수문학적 반응단위별로 유출, 유사, 그리고 비점오염 발생을 평가하는데 이때 Hydrologic Response Unit (HRU)의 지형정보가 활용된다. 이 지형정보는 SWAT 유사 평가시 매우 민감한 변수중의 하나이기 때문에 유역 단위 유사 평가시 정확한 지형자료의 입력이 요구된다. 그러나 SWAT 모형은 소유역내 HRU의 경사도 및 경사장을 직접 산정하지 않고, 소유역의 평균경사도를 기준으로 하여 산정된 경사도를 소유역내 모든 HRU에 동일하게 적용하는 단점이 있다. 본 연구에서는 준분포 모형인 SWAT 모형의 단점을 개선하기 위하여 SWAT Spatially Distributed (SD)-HRU를 적용하였다. 이를 통해 다양한 경사지 밭에서의 볏짚매트의 효과를 분석할 수 있게 되었다. 볏짚매트 미적용시 모의 기간내 유사량 총합은 74,954.42 ton 이고, 월평균 유사량은 814.72 ton 으로 산정되었고, 볏짚매트를 적용하였을 경우 모의 기간내 (2000년 1월 - 2007년 8월) 유사량 총합은 48,460.55 ton 이고, 월평균 유사량은 526.75 ton 으로 볏짚매트를 적용하지 않았을 때보다 약 35.35 % 저감된 값을 보였다. SD-HRU를 적용하고 각 농경지의 경사도에 따라 USLE P 값을 수정하여 볏짚매트에 의한 효과를 분석하였을 때, 볏짚매트를 적용하지 않았을 때 보다 볏짚매트를 적용하였을 때 모의 기간내 약 35% 정도의 유사량이 감소된 것을 알 수 있었다. 본 연구결과에서 보여주는 바와 같이 고랭지 지역에서의 영농활동 시 볏짚매트를 설치한다면 강우시 발생하는 토양유실을 효과적으로 저감시킬 수 있을 것이라 판단된다.

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Analysis of performance changes based on the characteristics of input image data in the deep learning-based algal detection model (딥러닝 기반 조류 탐지 모형의 입력 이미지 자료 특성에 따른 성능 변화 분석)

  • Juneoh Kim;Jiwon Baek;Jongrack Kim;Jungsu Park
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.25 no.4
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    • pp.267-273
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    • 2023
  • Algae are an important component of the ecosystem. However, the excessive growth of cyanobacteria has various harmful effects on river environments, and diatoms affect the management of water supply processes. Algal monitoring is essential for sustainable and efficient algae management. In this study, an object detection model was developed that detects and classifies images of four types of harmful cyanobacteria used for the criteria of the algae alert system, and one diatom, Synedra sp.. You Only Look Once(YOLO) v8, the latest version of the YOLO model, was used for the development of the model. The mean average precision (mAP) of the base model was analyzed as 64.4. Five models were created to increase the diversity of the input images used for model training by performing rotation, magnification, and reduction of original images. Changes in model performance were compared according to the composition of the input images. As a result of the analysis, the model that applied rotation, magnification, and reduction showed the best performance with mAP 86.5. The mAP of the model that only used image rotation, combined rotation and magnification, and combined image rotation and reduction were analyzed as 85.3, 82.3, and 83.8, respectively.