• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.7
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• pp.577-590
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• 2011

In this study, the watershed and water body models were linked for the simulation of the Nakding river flow. This is a pre-step study for the estimation of the effect of the flow and water quality on the climate change. For models of watershed and river flow, the SWAT and EFDC were used, respectively. The runoff discharge at each boundary points for the simulation of the river flow was provided from the drainage basin model. The calculated runoff discharge by the SWAT model was compared with the measured data of the Ministry of Environment at 13 locations along the Nakdong river and 30 locations along the tributary streams. The computed water discharge was shown to be similar with the measured data. For the model calibration and verification, % difference, NSE, and $R^2$ were computed. The computed % difference was within 15% except of a few points. The NSE and $R^2$ were also within a fair level. The Nakdong river flow of 2007 was simulated by using the EFDC model. The comparison with the measured data showed that the model reflected the actual values of low and high flow well. Also, it was confirmed that the acceleration and deceleration in the curved areas were appropriately simulated. The movement of dye injected at the upstream boundary was simulated. The result showed that the arrival time up to the estuary dam was computed to be about 65 days.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2B
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• pp.145-152
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• 2006

In the present study, a nonlinear model of rainfall-runoff process using Artficial Neural networks(ANNs) which have no consideration on the physical parameter for the basin was developed at Naju station which is the main stream of Yeongsan-river, and Sunam station which is the main stream of Hwangryong-river. The result from the model of ANN_NJ_9 at the Naju station revealed the best result of the rainfall-runoff process, while the model of ANN_SA_9 for the Sunam station. Also, GUI_FFS developed in the research showed the $R^2$ of more than 0.98 between the observed and predicted values using the rainfall and runoff in the respective stations. Therefore, the GUI_FFS might be expected that it can play a role for the high reliability to operate and manage the water resources and the design of river plan more efficiently in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2028-2032
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• 2008

DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.669-673
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• 2008

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.358-358
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• 2017

한국건설기술연구원에서 소형 X-밴드 이중편파레이더를 2013년부터 운영하고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 툴을 개발하였다. 웹을 이용한 실시간 수재해경보시스템을 구축하였고, 이중 모바일로 활용할 수 있는 내용을 중심으로 모바일앱을 개발하였다. 매년 레이더 활용효과를 높이기 위해 다양한 연구를 수행하고 있으며, 수재해경보시스템 분야로 개선을 하고 있다. 기준 도심침수사례를 바탕으로 지속시간별로 홍수피해 강우량 분석을 통해 경보기준 호우량을 결정하였으며 행정구역을 기준으로 적용하여 수재해경보시스템을 보완하였다. 경보기준으로는 주의보 및 경보 2단계로 정하였으며, 기준 지속 시간은 도심배수구역 및 도심유역을 고려하여 10분 및 1시간을 대상으로 결정하였다. 추후 초단기 레이더강우 예측시스템을 추가하여 수재해경보시스템의 활용 효과를 높일 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.53-53
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• 2017

DCIA(Directly Connected Impervious Area) 및 EIA(Efficient Impervious Area)의 개념은 불투수층의 하위 개념으로서, 배수관망으로 직접 연결되어 있는 불투수층이다. DCIA는 하천 생태계의 건전성을 예측함에 있어 전체 불투수지역 자료를 사용하는 것보다 정확성이 높다. DCIA의 가장 큰 장점은 도시환경에서 녹색 사회기반시설(green infrastructure)과 밀접한 관련이 있는 것으로 알려지면서, 최근에 녹색 사회기반시설 설치에 따른 영향분석을 평가하는 중요한 요소로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 정밀 토지피복도를 이용하여 DCIA를 산정하였으며, 이를 이용하여 유출량 해석을 수행한 결과 전체 불투수지역 자료를 사용한 것 보다 높은 정확도를 보였다. 또한 대상유역의 녹색 사회기반시설 설치에 따른 유출량의 변화를 평가하기 위하여 DCIA와 폭함수를 이용한 분석을 수행하였다. 분석결과 녹색 사회기반시설 설치에 따른 DCIA의 감소율에 따라 첨두홍수량 저감을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 도시유역의 홍수량 저감방안으로서 DCIA 분석을 기반으로 한 녹색 사회기반시설을 보다 적극적으로 도입할 수 있다는 것을 의미한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.12
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• pp.1219-1230
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• 2008

Stream inflows induced by flood runoffs have a higher density than the ambient reservoir water because of a lower water temperature and elevated suspended sediment(SS) concentration. As the propagation of density currents that formed by density difference between inflow and ambient water affects reservoir water quality and ecosystem, an understanding of reservoir density current is essential for an optimization of filed monitoring, analysis and forecast of SS and nutrient transport, and their proper management and control. This study was aimed to quantify the characteristics of inflow density current including plunge depth($d_p$) and distance($X_p$), separation depth($d_s$), interflow thickness($h_i$), arrival time to dam($t_a$), reduction ratio(${\beta}$) of SS contained stream inflow for different flood magnitude in Daecheong Reservoir with a validated two-dimensional(2D) numerical model. 10 different flood scenarios corresponding to inflow densimetric Froude number($Fr_i$) range from 0.920 to 9.205 were set up based on the hydrograph obtained from June 13 to July 3, 2004. A fully developed stratification condition was assumed as an initial water temperature profile. Higher $Fr_i$(inertia-to-buoyancy ratio) resulted in a greater $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i$, and faster propagation of interflow, while the effect of reservoir geometry on these characteristics was significant. The Hebbert equation that estimates $d_p$ assuming steady-state flow condition with triangular cross section substantially over-estimated the $d_p$ because it does not consider the spatial variation of reservoir geometry and water surface changes during flood events. The ${\beta}$ values between inflow and dam sites were decreased as $Fr_i$ increased, but reversed after $Fr_i$>9.0 because of turbulent mixing effect. The results provides a practical and effective prediction measures for reservoir operators to first capture the behavior of turbidity inflow.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.8 no.4
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• pp.245-252
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• 2021

A turbidity current in a river and a lake occurs due to diverse nutrient loading including suspended sediment in sediment runoff, which affects water withdrawal and river environments. We developed one dimensional time-variant numerical model based on Python for the Nagdonggang mainstream. We examined the numerical stability and the applicability of the model by performing the simulation of quasi-steady flow in non-flooding for three cases, which are different according to the point and the amount of turbidity inflows in the Nagdonggang upstream and a tributary. The result was reasonable in the respect of the conservation of matter. The model will facilitate to simulate a large river if we can secure the data of turbidity variations in a target river reach or measured points in a field.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.44-44
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모델링을 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor(OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있음에 따라 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간에 대한 보간이 필요하다. 본 연구에서는 국가 측정망 데이터 및 강우시 유량에 따른 탁수 유입의 증가와 탁수 유입에 따른 항목별 측정 데이터를 기반으로 유량, 수온, SS 미측정 기간을 보간하여 입력자료로 탁수를 모의하여 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1321-1326
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• 2009

강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.