• Journal of Wetlands Research
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• v.26 no.2
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• pp.147-159
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• 2024

Lack of streamflow observations makes model calibration difficult and limits model performance improvement. Satellite-based remote sensing products offer a new alternative as they can be actively utilized to obtain hydrological data. Recently, several studies have shown that artificial intelligence-based solutions are more appropriate than traditional conceptual and physical models. In this study, a data-driven approach combining various recurrent neural networks and decision tree-based algorithms is proposed, and the utilization of satellite remote sensing information for AI training is investigated. The satellite imagery used in this study is from MODIS and SMAP. The proposed approach is validated using publicly available data from 25 watersheds. Inspired by the traditional regionalization approach, a strategy is adopted to learn one data-driven model by integrating data from all basins, and the potential of the proposed approach is evaluated by using a leave-one-out cross-validation regionalization setting to predict streamflow from different basins with one model. The GRU + Light GBM model was found to be a suitable model combination for target basins and showed good streamflow prediction performance in ungauged basins (The average model efficiency coefficient for predicting daily streamflow in 25 ungauged basins is 0.7187) except for the period when streamflow is very small. The influence of satellite remote sensing information was found to be up to 10%, with the additional application of satellite information having a greater impact on streamflow prediction during low or dry seasons than during wet or normal seasons.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.75-75
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• 2015

오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.200-200
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• 2021

하천은 용수공급, 관개, 친수활동, 산업활동 등 인간의 활동에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 수질관리는 필수적이며 유기물, 중금속, 화학물질 등의 용존물질들은 수질문제에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 하천에서의 용존물질의 혼합 거동을 파악하기 위한 연구가 지난 수십년간 이루어지고 있다. 하천 흐름에 따른 오염물질의 이동 및 확산 거동을 예측하기 위하여 1차원 추적모형이 활용되는데, 그 중 하천저장대 모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용된다. 하지만 TSM은 매개변수에 대한 의존성과 불확도가 크며, TSM의 저장대에서의 농도분포에 대한 지수함수형태의 모델링이 하상간극수역(Hyporheic zone)에서의 저장대 특성을 반영하기에 구조적으로 부정확하다는 단점이 제기되고 있다. 최근 이러한 TSM의 단점을 보완하고 하천에서의 저장대 메커니즘을 보다 정확하게 구현하고자 체류시간분포(residence time distribution)를 이용한 확률론적 저장대 모델링 프레임워크가 등장하고 있다. 본 연구에서는 본류대와 저장대에서의 오염물질의 체류시간분포를 분리하여 해석하고 이를 전달함수(transfer function)를 이용한 합성곱으로 결합한 형태의 프레임워크를 적용하여 모델링하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 2019년 감천의 4.85km 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 실험 당시 유량은 12.9 m³/s로 풍수기에 해당되며 평균 유속은 약 0.6 m/s로 측정되었다. 모형의 매개변수는 추적자 실험으로부터 최적화 기법을 통해 역모델링기법으로 결정하였다. 제안된 모형에 의한 모의 결과를 추적자 실험에서의 농도측정자료와 비교한 결과, 평균 0.988의 결정계수를 보여 매우 높은 정확도를 보이고 있음을 알 수 있었다. 저장대특성을 나타내는 농도곡선의 꼬리부에 대하여 같은 조건에서 1차원 이송-분산(ADE) 모형, TSM의 모의결과와도 비교한 결과 본 모형은 추적자 실험 농도측정 결과와 평균 0.195의 오차율을 보이며, 이는 ADE 모형과 TSM의 오차율인 14.03과 1.866에 비해 매우 정확한 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.4
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• pp.27-35
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• 2008

Current re-arrangement of rivers and waterways have been made uniformly ignoring characteristics of individual rivers thereby aggravating artificial river restructuring. On the contrary, quantitative techniques to evaluate the aftermath of artificial river disturbance such as uprising of river bed, intrusion of foreign fisheries, and changes of ecological habitats are not available. To establish such quantitative techniques, analysis of the river changes to evaluate the major causes of the river disturbance and its impacts is essential. Therefore, research for proposing a method which can be applied for the development of techniques to investigate river disturbance according to the major factors for the domestic rivers using airphotos and GIS techniques was preceded. In this study, the study area on the downstream of the river was selected and analysis of river disturbance using preceding method was done to confirm the benefit of analyzing river disturbance using GIS techniques. Trend analysis of the waterway sinuosity and changes of the flow path leaded to detailed verification of the river disturbance for specific location or time period, and this enabled to generate relatively accurate numbers representing sinuosity of the waterway and relevant changes. Also, it is possible to predict the effect on the current re-arrangement of the river and waterway to river flow using the analysis of past river change. It is necessary to establish GIS based proper measures for environmental river restoration using the results from this study and future works.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.342-342
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• 2011

댐의 건설로 인해 자연적인 물의 흐름이 댐 운영에 의하여 조절되기 때문에 유사의 연속성 및 유량의 변화에 따른 지형 환경적 변화가 예상된다. 따라서 영향분석을 위한 체계적인 조사 및 연구가 필요할 것이다. 본 연구는 내성천 영주댐 건설 예정지로부터 48.4km 하류인 회룡포 구간에서 하상변동이 예상됨에 따라 현장 조사를 수행하고, 장래변화를 예측하기 위하여 수치모델을 수행하였다. 수리학적 변화량은 금회 수립중인 하천정비계획의 계획 홍수량인 댐건설 전 4,040cms, 댐건설 후 2,934cms로 구분하고, 유사변화량은 영주댐 실시설계 보고서결과를 적용하여 분석하였다. 한편 2001년과 2010년의 실측종단변화를 검토한 결과, 회룡포 구간에서 0.5m~1.7m의 퇴적이 진행되고 있음을 알 수 있었다. 수치모델 및 실측한 데이터를 종합적으로 판단한 결과, 단기호우사상에 대해 댐 건설 후 회룡포 구간의 사주퇴적능력은 -0.05m로 감소되어 그 영향은 비교적 미미할 것으로 분석 되었고, 대부분의 변화는 주수로에서 -0.5~0.5m로 변화될 것으로 예측되었다. 하상 변동의 양상은 실측한 10년간의 종단변화와 같은 경향성을 보이며, 횡단번호 No.15 이후로 0.5m이상 퇴적이 이루어 질 것으로 예측되었다. 본 연구결과는 댐건설로 인한 하천 하상변화에 대한 특성을 파악하고 하천공사 나 수리구조물 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 지속적인 모니터링 및 조사를 통하여 하상변동양상을 관측하고 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.133-133
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• 2017

홍수에 의해 유역에서 발생하는 유사량을 정량적으로 평가하고 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것은 통합적인 유역 유사 관리 계획에 있어서 중요하다. 하천에서의 부유사량과 소류사량을 포함한 총유사량의 추정은 하천 유사연구의 기본과제이다. 미계측 유역의 효과적인 총유사량 관리를 위해 유실된 토양 중 얼마나 유역의 최종 유출구로 유입되는지 모의하기 위해 유사전달율(Sediment Delivery Ratio: SDR) 회귀식을 개발할 필요성이 있다. 본 연구에서는 유량조사사업단에서 운영 중인 수위측정소를 대상으로 토양침식량과 유량-총유사량 관계곡선식을 통해 총유사량을 산정하였다. 또한 유역의 다양한 유사전달특성과 유사전달율과의 상관관계분석을 통해 최종적으로 유의한 인자를 바탕으로 유사전달율 다중회귀공식을 개발하였다. 본 연구 결과 실측 기반으로 산정된 연도별 유사전달율과 회귀식을 통해 예측된 연도별 유사전달율 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계를 나타내었으며 예측된 유사전달율을 통해 산정된 총유사량 또한 실측 총유사량과 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계로 나타나 본 연구에서 개발된 회귀식의 적용 가능성이 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 유역 및 하도유사 관리의 방향성 설정차원에서 의미가 있으며 국토관리 및 하천관리를 위한 관련 기술이 한 단계 빨리 나아갈 수 있는 좋은 연구로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.2 no.3
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• pp.43-56
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• 1982

A recursive algorithms for prediction of streamflows by Kalman filtering theory and Self-tuning predictor based on the state space description of the dynamic systems have been studied and the applicabilities of the algorithms to the rainfall-runoff processes have been investigated. For the representation of the dynamics of the processes, a low-order ARMA process has been taken as the linear discrete time system with white Gaussian disturbances. The state vector in the prediction model formulated by a random walk process. The model structures have been determined by a statistical analysis for residuals of the observed and predicted streamflows. For the verification of the prediction algorithms developed here, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used. The numerical studies shows that Kalman filtering theory has better performance than the Self-tuning predictor for system identification and prediction in rainfall-runoff processes.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.2
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• pp.31-38
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• 2022

Promptly predicting changes in the salinity in rivers is an important task to predict the damage to agriculture and ecosystems caused by salinity infiltration and to establish disaster prevention measures. Because machine learning(ML) methods show much less computation cost than physics-based hydraulic models, they can predict the river salinity in a relatively short time. Due to shorter training time, ML methods have been studied as a complementary technique to physics-based hydraulic model. Many studies on salinity prediction based on machine learning have been studied actively around the world, but there are few studies in South Korea. With a massive number of datasets available publicly, we evaluated the performance of various kinds of machine learning techniques that predict the salinity of the Nakdong River Estuary Basin. As a result, LightGBM algorithm shows average 0.37 in RMSE as prediction performance and 2-20 times faster learning speed than other algorithms. This indicates that machine learning techniques can be applied to predict the salinity of rivers in Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.1
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• pp.61-73
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• 2009

To efficiently carry out the flood management of a multipurpose dam, two flood forecasting models are developed, each of which has the capabilities of forecasting upstream inflows and flood discharges downstream of a dam, respectively. The models are calibrated, validated, and evaluated by comparison of the observed and the runoff forecasts upstream and downstream of Namgang Dam. The upstream inflow forecasting model is based on the Grey system theory and employs the sixth order differential equation. By comparing the inflows forecasted by the models calibrated using different data sets with the observed in validation, the most appropriate model is determined. To forecast flood discharges downstream of a dam, a Grey model is integrated with a modified Muskingum flow routing model. A comparison of the observed and the forecasted values in validation reveals that the model can provide good forecasts for the dam's flood management. The applications of the two models to forecasting floods in real situations show that they provide reasonable results. In addition, it is revealed that to enhance the prediction accuracy, the models are necessary to be calibrated and applied considering runoff stages; the rising, peak, and falling stages.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.5 s.166
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• pp.395-403
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• 2006

This study suggests the use of a simple method, called the unit concentration response function(UCRF) for predicting travel time and dispersion of pollutants with the minimum information of study area instead of numerical models which are widely used In the Previous studies. However, the numerical models require time-consuming, tedious effort, and many data sets. So we derive the UCRF using some components such as travel time, peak concentration, and passage time of pollutant etc. We use the regression equation for the estimations of components which were developed from the investigations of many river basins in USA. This study used the regression equaiton for the UCRF to the accident of Dichloromethane leak into the Nakdong River occurred on June 30, 1994 and applied the UCRF for the predictions of travel time and dispersion. The predictions were compared with the results by QUAL2E model. The results by the regression equaiton and QUAL2E model had a good agreement between observed and simulated concentrations. Therefore, the regression equation for the UCRF which can simply estimate travel time and concentration of pollutants showed its applicability for the ungaged basin.