• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.427-437
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• 2016

본 연구에서는 지형 및 기상학적 인자만으로 미계측 유역의 저유량부 유황곡선을 추정할 수 있는 지역회귀모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해서 16개 유역의 계측 자료로부터 저유량 영역(지속일수 185일에서 365일)에 대한 유황곡선을 작성하고, 이를 토대로 로그형태의 이변수 회귀모형을 구축하였다. 이 회귀모형을 미계측 유역에 적용할 수 있도록 유역면적, 유역경사, 수계밀도, 연평균강수량, 연평균유출량, 유출곡선지수 등의 유역특성인자를 이용하여 모형의 매개변수를 지역화 하였다. 개발한 지역회귀모형으로 평균갈수량, 평균저수량, 평균평수량을 추정하여 관측값과 비교한 결과, 유역면적, 유출곡선지수, 연평균강수량 조합으로 구성된 지역회귀모형이 가장 우수한 것으로 분석되었다.

• 물과 미래
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• 제28권3호
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• pp.113-122
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• 1995

자연수로에 있어서 호수파의 추적을 위한 비선형 Wave Routing 모델이 제안되었다. 제안된 모델은 복잡한 자연하도의 네트워크에서 하류단에 전달되는 홍수파의 형태 또는 전달시간에 대한 정확한 해석 뿐만 아니라 합류점의 상류단과 하류단의 배수를 모두 고려할 수 있도록 고안되었다. 본 모델에 사용되는 매개변수의 추정을 위하여 목적함수가 제시되었고 이에 따라 적용된 유역에 가장 적합한 매개변수를 추정할 수 있었다. 배선형 유한차분방정식의 근사해를 구하기 위하여 Lax-Wendroff 방법과 Burstein-Lapidus 방법을 변형하여 사용하였다. 제안된 모델과 기존의 Dymamic Wave Routing 모델을 비교 적용한 결과, 두 모델 다 같이 홍수파의 전달시간, 최고치 등이 잘 일치하고 있으나 계산시간은 제안된 모델이 짧게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.297-307
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• 2009

신뢰도 높은 수질 모의를 위해서는 유역 내 정확한 유출 모의가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 연속방정식과 운동파 근사에 의한 Manning의 식이 결합된 비선형 저류방정식에 근거한 하도추적법과 금일 강수량을 고려하여 시간적으로 가중 평균된 유출곡선지수를 산정하도록 개선된 지표유출계산 모듈이 수질 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 대표적 준분포형 모형인 SWAT에 탑재하여 충주댐 유역에 적용하여 각 개선모듈별 독립적인 분석과 전체 개선의 효과를 개선 전 후로 분석하였다. 각 개선 모듈별 수질 모의의 기여도를 분석한 결과 지표유출계산 모듈의 개선보다는 하도추적의 개선이 더 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 비점오염원의 특성 상 하도추적의 개선으로 인한 유출 지체 현상의 개선이 부하량의 배출에 가장 큰 요인으로 작용하였기 때문이라고 판단된다.

• 한국농공학회지
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• 제44권7호
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• pp.1-13
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• 2002

Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-313
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• 2020

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

• 한국습지학회지
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• 제25권1호
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• pp.48-63
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• 2023

증발산 산정 및 추정방법에 관한 연구는 꾸준히 수행되어왔다. 다양한 배경에 따라 여러 가지 모형이 개발되어왔으며, 이러한 모형들은 각각 요구하는 입력자료 등의 특징이 다르다. 이에 본 연구는 증발산 모형들의 이론적 배경 및 특징과 국내 증발산 관련 연구의 시대별 발전과정을 소개한다. 먼저, 잠재증발산 산정방법을 요구하는 입력자료별로 구분함과 더불어 산정방법들의 유래 및 이론적 배경을 정리한다. 다음으로 실제증발산 추정방법의 특징을 정리한다. 아울러, 관측에 근거한 방법 및 강우-유출모형을 이용한 방법에 대하여 정리한다. 마지막으로, 주제별로 관련 국내 연구의 시대별 발전과정 및 연구동향을 살펴본다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권5호
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• pp.670-679
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• 2011

Chlorophyll-a is a major water quality indicator for an algal bloom in streams and lakes. The purpose of the study is to estimate chlorophyll-a concentration in tributaries of the Seonakdonggang by an artificial neural network (ANN). As the tributaries are ungauged streams, a watershed runoff and quality model was used to simulate water quality parameters. The tributary watersheds include urban area and thus Storm Water Management Model (SWMM) was used to simulate TN, TP, BOD, COD, and SS. SWMM, however, can not simulate chlorophyll-a. The chlorophyll-a series data from the tributaries were estimated by the ANN and the simulation results of water quality parameters using SWMM. An assumption used is as follows: the relation between water quality parameters and chlorophyll-a in the tributaries of the Seonakdonggang would be similar to that in the mainstream of the Seonakdonggang. On the assumption, the measurement data of water quality and chlorophyll-a in the mainstream of the Seonakdonggang were used as the learning data of the ANN. Through the sensitivity analysis, the learning data combination of water quality parameters was determined. Finally, chlorophyll-a series were estimated for tributaries of the Seonakdonggang by the ANN and TN, TP, BOD, COD, and temperature data from those streams. The relative errors between the estimated and measured chlorophyll-a were approximately 40 ~ 50%. Though the errors are somewhat large, the estimation process for chlorophyll-a may be useful in ungauged streams.

• 한국지반공학회논문집
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• 제29권7호
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• pp.75-89
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• 2013

본 연구에서는 산사태 해석을 위한 GIS기반의 지반수문학적인 강우침투-지하수 흐름 모델(YSGWF, YonSei GroundWater Flow)을 개발하였다. 이 모델은 흙의 불포화 특성을 반영하기 위하여 개선된 Green-Ampt 모델을 적용하였으며, 지하수의 흐름을 계산하기 위하여 Darcy의 법칙과 GIS의 래스트 모델을 사용하였다. GIS 수치표고모델을 그리드 형태의 래스트 모델(Raster Model)로 변환하여 기반암 데이터를 모델링 하였으며, 경사와 흐름 방향을 분석하여 지하수 흐름 해석이 가능하도록 하였다. 지하수의 분포는 지표면으로 부터 강우 침투에 의해 일시적으로 형성되는 습윤대, 함양되기 전까지의 불포화대, 기반암 상부의 지하수대로 구분하였으며, 지하수대 상부의 연직방향 침투와 지하수대에서의 수평방향 흐름을 고려하여 3차원적인 지하수 흐름을 계산하도록 하였다. 실제 사례와 비교한 결과, 본 지하수 예측모델(YSGWF)에 의한 산사태 해석 결과는 산사태 발생지역을 비교적 정확히 예측하는 것으로 판단되며, 이러한 검증을 토대로 실제 산지에 대한 산사태 해석을 위한 지하수 예측에 적용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제22권3호
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• pp.187-193
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• 2020

최근 찾아지는 이상기후와 급격한 도시화에 따른 불투수 면적의 증가는 저류량 감소로 이어져 지표유출량의 증가를 가져오게 되었다. 증가한 지표유출량은 도시하천의 범람으로 인한 침식, 수중 생태계 파괴, 도심지 내 인적 및 재산상의 피해를 유발하는 원인이 되고 있다. 최근 국내에서는 국지성 호우, 태풍, 홍수로 인해 이러한 피해가 증가하고 있다. 이에 대한 대책으로 부산광역시는 2012년부터 2023년까지 미래지향적인 수변도시 조성을 목표로 부산 에코델타시티 친수구역 조성을 진행하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 미환경보호국에서 개발한 SWMM(Storm Water Management Model)을 활용하여, 현 도시하천 상태와 강수량 자료를 분석수집하고 홍수 피해를 모의하기 위한 목표 유역을 선정하였다. 모의된 자료를 사용하여 다양한 경우에 대한 수해저감 대책을 제시하였다. 수해저감 대책 방안에 대한 시나리오를 구축하여 각 케이스 별로 재해방지방안을 구축하는 방법이다. 30년 빈도 80분의 강우사상으로 침수모의 해석을 실시하여 구조적 방안과 비구조적 방안을 고려하였을 때, 배수문 증설보다 배수펌프장의 증설 효과가 큰 것으로 판단되며 비구조적 재해방지방안인 사전배제 방법과 결합하여 8개의 시나리오와 그에 대응하는 대안을 계획하였다. 각 대안에 대한 평가를 실시한 결과, 6안의 펌프장 증설 100㎥/s와 사전배제 EL.(-)1.5m가 최적대안이라고 판단되었다.