• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.587-590
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• 2007

한계자기회귀모형(TAR)을 응용하여 동시에 해조와 홍수의 영향을 받을 때 삽교천 감조구간의 삽교호수위관측소의 월 최고수위를 예측하는 모형을 구축하였으며, 모형구축과정에서 유전알고리즘으로 한계값과 자기회귀계수의 매개변수를 최적화한다. 계산결과 한계자기회귀모형은 감조하천의 비선형성특성을 모의 할 수 있으며, 예측의 정확도와 예측성능의 안정성을 확보할 수 있다. 연구결과 유전한계자귀회귀모형으로 감조하천구간의 월 최고수위를 예측하는 것이 가능하며, 또한 감조하천구간에서 기타 수문요소의 비선형성 서열예측 중에서도 광범한 실용가치가 있다고 본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1408-1412
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• 2004

인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.2148-2152
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• 2009

하천수질보전을 위한 필요유량은 하천유지유량 항목 중 하나로써 환경기초시설 등으로 최대한 처리한 후 남는 오염부하량을 고려하여 적정 수질을 유지하는데 필요한 유량을 의미한다. 하천수질보전을 위한 필요 유량을 산정하는 절차는 (1) 수질특성 파악 및 평가대상 항목의 선정, (2) 목표연도 및 목표수질 기준 설정, (3) 오염부하량 조사 및 목표연도별 오염부하량 산정, (4) 수질예측모형의 선정 및 수질예측, (5) 목표수질과의 비교 및 필요유량의 설정으로 이루어질 수 있다. 현재 우리나라에서는 수질평가 항목으로 여러 가지가 제시되어 있지만 주로 생물화학적 산소요구량(BOD)만으로 목표수질을 설정하고 있는 실정이며, 수질예측 모형으로써 QUAL2E 모형이 주로 이용되고 있다. 현재까지 고시된 하천유지유량은 대부분 기준갈수량 또는 평균갈수량이며 몇몇 지점이 하천생태계 및 하천수질보전을 위한 필요유량으로 고시된 바 있다. 본 연구에서는 국내 하천수질예측에 많이 이용하고 있는 QUAL2E 모형의 단점을 수정, 보완하고 보다 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 QUAL2K 모형을 이용하여 용담댐 하류의 하천수질보전을 위한 필요유량을 산정하였다. 과거에 산정된 하천수질보전을 위한 필요유량 산정치와 환경부에서 최근 제시하고 있는 금강오염총량관리 기본계획과의 비교를 통해 산정한 결과의 타당성을 분석해 보았으며 장래 발생할 수 있는 여러 가지 상황들을 시나리오로 구축하여 분석함으로써 보다 합리적인 결과를 도출하도록 노력하였다. 하천수질보전을 위한 필요유량 산정 시 하나의 경우에 대한 분석보다는 발생할 수 있는 여러 상황을 시나리오로 분석함으로써 의사결정자나 일반대중에게 보다 다양한 정책 방향성과 유량에 따른 하천수질변화에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.422-422
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• 2012

지하수개발 이용의 허가시 지하수 양수로 인한 주변지역에 미치는 영향을 조사하여 지하수의 고갈과 오염을 예측하고 이를 사전에 방지함으로써 지하수의 보전과 합리적인 이용을 도모하고자 지하수영향조사제도가 시행되어 왔다. 특히 하천구역의 경계로부터 300미터 내의 지역에서 지하수를 개발 이용하는 경우에는 지하수영향조사서를 첨부하여 국토해양부장관과 미리 협의하도록 되어있고, 이 때 지하수개발 이용이 하천의 수량에 영향을 미친다고 인정하는 경우에는 취수량 취수 기간의 제한 및 취수 금지 등을 요청할 수 있다. 그러나, 하천인근의 지하수 양수가 하천수에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있는 기법이 마련되어있지 않아 실무적으로 지하수영향조사 및 허가 절차상 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 지하수 이용에 따른 하천수량 변화를 예측할 수 있는 간편 상관관계식을 지표수-지하수 통합모의 결과를 이용하여 유도 제시하였다. 지표수-지하수 통합모의를 위해서 SWAT-MODFLOW 결합모형을 적용하였고, 두 개의 시험유역에 대해 가상의 양수정 설치에 따른 하천수량 변화량을 평가하는 시나리오 분석을 수행하였다. 상관관계는 다중회귀분석을 통해서 하천수 감소량을 지하수 양수량, 하천과 양수정 이격거리, 대수층 및 하천바닥의 수리전도특성, 강수량 등의 함수로 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.39-39
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• 2019

인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.415-415
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• 2018

갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.301-304
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• 2012

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.510-510
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• 2023

집중호우의 증가는 저수지 내 탁수의 증가로 이어지며, 저수지에서의 탁수 배제는 하천의 탁수 문제로 연결될 수 있다. 탁수의 발생은 정수처리 비용 증가와 하천 생태계 문제 등을 발생시키므로, 이에 대한 해결책이 지속적으로 요구되고 있다. 특히 낙동강 유역의 임하호는 태풍 및 집중호우 발생 시 고탁수의 유입 빈도가 높다. 탁수가 임하호에 유입되면 일반적으로 저수지 탁수 예측 수치해석을 수행하여 탁수의 저수지 내 탁수 거동과 방류량에 따른 탁수 저감 정도를 파악하고, 탁수 배제를 위한 저수지 운영계획을 수립한다. 그러나 방류된 고탁수의 하천 거동에 대한 수치해석은 국내에서는 수행하고 있지 않은 실정이다. 임하댐 하류에서 내성천합류부까지는 약 0.325 m³/s의 물을 취수하고 있으므로(2022년 기준), 하천의 탁수도 저수지 탁수와 동시에 고려되어야 할 필요가 있다. 저수지와 하천의 유사 거동 분석에 대해 격자 구성 등의 이유로 일반적으로 각각 다른 tool을 사용하고 있으나, 모델구축 및 입□출력 data의 변환 등 구축, 구동, 분석 과정 모두 효율적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 하천과 저수지에서의 탁수 거동을 동시에 예측할 수 있는 일원화된 수치해석 모델을 구축(임하호~낙본C)하였다. 준3차원 모델인 EFDC를 이용하였으며, 격자는 저수지는 직사각격자, 하천은 Curvlinear를 적용하였다. 연직방향으로는 저수지와 하천의 수심 차이가 크므로 EFDC 내에 탑재되어 있는 𝜎-z(uniform)레이어 옵션을 선택하여, 저수지 연직 레이어는 40개, 하천은 2개로 구축되었다. 하천에서의 탁수 거동 예측은 지류의 유량, 탁도 등의 경계조건 data를 얻기가 쉽지 않기 때문에, 유량은 임하호 유입유량에 유역면적비를 적용하였으며, 탁도는 TSS(Total Suspended Solid)-SSC(Suspended Sediment Concentration)-유량의 관계를 각각 회귀분석 등을 통해 도출하여 연구 범위 내 7개 지류하천에 적용하였다. 모의 시기는 2개의 태풍으로 연속적인 탁수가 발생한 2020년 08~10월로 결정하였다. 모의 결과 저수지와 하천의 PBIAS는 각각 13.6과 8.4로(Very Good 등급) 하천과 저수지를 동시에 모의하는 탁수 예측의 적용 가능성은 충분한 것으로 확인되었다. 그러나 이벤트별 지류의 유량과 탁도는 일정한 관계로 계산될 수 없으므로, 향후 유역 모델과 연계하여 지류 유입 유량 및 탁도의 정확도를 개선할 것이다.