• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1261-1271
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• 2018

본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권10호
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• pp.653-660
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• 2017

설계홍수량 산정을 위한 유효우량은 대부분 미국에서 개발된 SCS-CN 방법으로 계산된다. 이때 사용되는 토지이용상태에 따른 유출곡선지수 또한 미국의 기준을 토대로 결정된 것이다. 그러나 미국과 우리나라의 토지이용상태는 많은 차이가 있다. 특히 미국의 기준에는 우리나라의 면적의 70%를 차지하고 있는 산림(forest)과 담수재배하는 논에 대한 명확한 기준이 없다. 논의 경우, 이전의 연구결과를 바탕으로 논이 홍수기에 담수상태인 것을 고려하여 토양형에 관계없이 CN값을 79로 사용하고 있다. 산림의 경우 미국 SCS의 목적이 농작물 증산에 있었기 때문에 SCS의 분류 기준은 조성림에 해당하는 수림(woods)에 대한 기준만 제시하였다. 따라서 수자원 실무에서 산림에 대한 유출곡선지수를 결정하기 위해서 미국 산림청에서 개발한 방법을 이용하고 있다. 이것은 수문학적 조건 등급을 고려하여 결정하는 대안적인 방법이다. 본 연구에서는 굴운, 방림, 왕성동 지역의 실측된 강우-유출 자료를 이용하여 산림의 유출곡선 변화를 살펴보았다. 연구결과, 산림의 CN값은 HC=1의 등급이 적당하며, 그때의 유출곡선지수는 AMC-II 기준으로 수문학적 토양군 A는 54와 55가 적당한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권5호
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• pp.373-380
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• 2016

우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 -1, 장기는 -3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.999-1012
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• 2003

본 논문의 목적은 위성영상 피복분류항목에 대해 통계적 접근법으로부터 산정된 유출곡선지수(CN)를 이용하여 계산 유효우량과 관측 유효우량을 비교함으로써 그 적용성을 검토하는데 있다. 검정을 위한 적용대상지역은 경안천 수위지점 상류유역, 백옥포 수위지점 상류유역, 괴산댐 수위지점 상류유역으로 선정하였으며 각 지역별로 4개의 홍수사상을 선정하였다. CN 값 산정을 위해 2000년에 획득된 Landsat-7 ETM 영상을 이용하여 토지이용도를 구축하였으며 개략토양도로부터 수문학적 토양군을 구축하였다. 유역평균 CN 값은 대상지역별로 71, 63, 66으로 나타났으며 계산 유효우량과 관측 유효우량의 비교결과 약30% 이내의 일정수준의 오차를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 위성영상을 이용하여 미계측 유역의 CN 값 산정시 본 논문 I에서 개발한 CN 값을 적용함으로서 기존의 방법에 비해 보다 객관적인 값을 제시해줄 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.963-972
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• 2005

본 연구에서는 선행 5일부터 2일까지 아울러 선행강우량 기준을 다양하게 바꾸어가면서 적절한 AMC의 구분기준을 탐색하였다. AMC 구분기준은 관측된 CN(I) 및 CN(III)가 실제 CN(I) 및 CN(III)로 분류되는 빈도가 최대인 경우로 결정하였다. 이 기준을 적용하여 AMC 발생비율을 분석한 결과 선행 2일과 3일의 경우는 다양한 호우사상의 부족으로 인해 유의한 결과를 도출하기가 어려웠고, 선행 4일 및 5일의 경우 상대적으로 신뢰할 만한 결과가 도출되었다. 선행 4일과 5일의 경우 모두에서 AMC-II는 증가하며 최대 유출조건인 AMC-III도 크게 감소하여 바람직한 결과를 나타내 줌을 확인하였다. 그러나 선행 5일을 기준으로 사용하는 경우 AMC-II의 발생비율이 더 크고 CN(I)의 상대도수가 4일의 경우보다 높으므로 선행 5일 기준을 채택하는 것이 더 바람직하다고 결론 내릴 수 있었다. 선행 5일 강우량을 이용하는 경우 장평소유역의 AMC-I, 및 AMC-III의 구분기준은 각각 22mm, 117 mm 정도로 파악되었다.

• 대한화학회지
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• 제38권10호
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• pp.741-748
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• 1994

남조류의 독성물질인 microcystin을 HPLC로 분석하기 위해 지금까지는 ODS cartridge를 사용하였으나 본 연구에서는 CN cartridge를 사용하는 새로운 분석 방법을 시도하였다. CN cartridge는 0.5M 초산 용액으로 처리되었으며 Microcystins RR과 LR을 용리시키기 위해 30% Acetonitrile 용액이 사용되었다. CN cartridge를 이용하는 분석 방법이 기존의 ODS cartridge를 이용하는 방법보다 훨씬 더 정확한 정량을 할 수 있었다. 특히 Microcystin LR의 경우 피크 면적에서 현저한 차이를 보였다.

• 농업과학연구
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• 제27권1호
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• pp.33-38
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• 2000

본 연구는 한우와 Holstein종의 $\kappa$ -CN 유전자 발현조절부위, 즉 $\kappa$ -CN gene 5'-flanking region에 대한 특성을 구명하기 위하여 specific primer를 이용하여 PCR(polymerase chain reaction) 방법으로 분석하였다. PCR 증폭 결과, 349bp 크기의 증폭산물을 얻었으며 한우와 Holstein종의 $\kappa$ -CN 유전자의 발현조절부위의 염기서열 분석결과에 있어서는 -82bp에서 -431bp까지 분석되었으며, 종간의 염기서열 비교에서 -386bp에서는 Holstein종에서는 T 염기가 한우에서는 C 염기로 치환되었으며, -241bp와 -192bp에서는 Holstein종에서는 T 및 C 염가가 존재하였으나, 한우에서는 결실되었다. 또한, -183bp에서는 한우에서는 T 염기가 존재하였으나, Holstein종에서는 염기가 결실되어 있음을 알 수 있었다. 또한 한우와 Holstein 종간의 상동성 분석에 있어서는 한우 $\kappa$ -CN 유전자 발현조절부위의 염기서열이 Holstein종과 98.9% 의 상동성을 보였다.

• 농업과학연구
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• 제20권1호
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• pp.56-67
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• 1993

본(本) 연구(硏究)는 유단백질(乳蛋白質)의 유전적표식(遺傳的標識)(genetic marker)를 유우(乳牛)의 유전적(遺傳的) 개량(改良)을 위한 유우등록 및 선발(選拔) 자료로 활용하고자 1992년 국립 종축원에서 사육증인 Holstein종 159두에서 각각 유즙 시료를 채취하여 Polyacrylarnide gel(PAGE)에 의한 전기영동방법에 의하여 ${\alpha}S1$-casein(${\alpha}S1$-CN) 및 ${\beta}$-casein(${\beta}$-CN), ${\kappa}$-casein(${\kappa}$-CN) 및 ${\beta}$-lactoglobulin(${\beta}$-LG)의 유전적(遺傳的) 다형(多型)을 분석(分析)하여 유전적(遺傳的) 변이체의 표현형(表現型), 유전자형(遺傳子型) 및 유전자빈도(遺傳子頻度)를 추정하고 이들 단백질의 유전적(遺傳的) 다형(genetic polyrnorphisms)과 유조성분과의 연관성을 분석(分析) 검토(檢討)하였다. 유단백질(乳蛋白質)인 ${\alpha}S1$-CN, ${\beta}$-CN, ${\kappa}$-CN 및 ${\beta}$-LG 유전좌위(遺傳座位)의 유전적(遺傳的) 변이체의 표현형(表現型) 분포의 관찰치와 기대치간에 유의적(有意的)인 차이가 인정 되지않아 이들 유전자(遺傳子)들이 유전적(遺傳的) 평형을 이루고 있는 것으로 사료되었다. 유단백질(乳蛋白質) 좌위(座位)의 유전자형(遺傳子型)을 분석(分析)한 결과(結果) ${\alpha}S1$-CN BB유전자형(遺傳子型), ${\beta}$-CN AA유전자형(遺傳子型), ${\kappa}$-CN AA유전자형(遺傳子型) 및 ${\beta}$-LG AB 유전자형(遺傳子型)의 출현빈도(出現頻度)가 각각 79.87%, 84.28%, 71.70% 및 49.10%로 높게 나타났다. 유단백질(乳蛋白質)의 유전자빈도(遺傳子頻度)에 있어서는 ${\alpha}S1-CN^B$와 ${\alpha}S1-CN^C$가 각각 0.899 및 0.101이었고, ${\beta}-CN^A$ 및 ${\beta}-CN^B$은 각각 0.921 및 0.079이었으며, ${\kappa}-CN^A$ 및 ${\kappa}-CN^B$은 각각 0.837 및 0.163이었고, ${\beta}-LG^A$ 및 ${\beta}-LG^B$은 각각 0.378 및 0.622이었다. 분산분석(分散分析) 결과(結果) 유단백질(乳蛋白質)의 유전자형(遺傳子型)들은 유조성분인 유지율, 단백질 함량 및 총 고형분 함량에서 유의적(有意的)인 연관성이 인정되었다. 유조성분 함량에 있어서는 ${\kappa}$-CN좌위(座位)의 BB유전자형(遺傳子型)은 유지율 및 유단백질(乳蛋白質) 함량에서 ${\kappa}$-CN좌위(座位)의 AA 및 AB 유전자형(遺傳子型)보다 유의적(有意的)으로 높게 나타났으며, ${\beta}$-LG좌위(座位)의 AA유전자형(遺傳子型)은 유지율에서 ${\beta}$-LG좌위(座位)의 AB 및 BB 유전자형(遺傳子型)보다 유의적(有意的)으로 높게 추정되었다. 이상의 연구결과(硏究結果)를 종합하여 볼때 유조 성분인 유지율 및 단백질함량을 높히기 위하여서는 ${\kappa}$-CN좌위(座位)의 BB 유전자형(遺傳子型)과 ${\beta}$-LG좌위(座位)의 AA 유전자형(遺傳子型)을 선발(選拔)하는것이 보다 유리할 것으로 생각되었다.

• 분석과학
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• 제19권2호
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• pp.163-171
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• 2006

우리나라 지정폐기물에 함유된 오염물질 분석방법을 제시하기 위해 오니, 폐유, 소각재 등 폐기물 인증표준물질을 확보하여 중금속 종류별 기기별 전처리 방법을 적용 실험하였다. 지정폐기물에 함유된 As, CN, Cd, Cr, Cu, Pb, Hg 7개 항목에 대한 함량시험방법을 제시하였다. 특히, 동일한 전처리 방법이 여러 항목에 적용될 수 있는지를 검토하고, 이들 항목 배출 가능성이 있는 34개 업소 표본사업장을 선정하여 폐기물 시료를 채취하고 제시한 분석방법으로 적용실험을 수행하였다.