• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2018

The subbasin spatial scale can affect a hydrological simulation result. The objective of this study was to investigate an appropriate subbasin spatial scale for reproducing the different flow phases with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Moreover, this study addressed the total hydrologic model uncertainty using the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. The hydrologic modelling uncertainty analysis revealed that the courser subbasin spatial scale provided a relatively better coverage of most of the observations by the 95PPU. On the other hand, the finer subbasin spatial scale produced the best single simulation output closer to the observation. Moreover, most of the observed high flows were enveloped by the 95PPU while this did not happen for the low flows. The overall average performance improvement through an appropriate subbasin spatial scale for reproducing the different flow phases in the Yongdam and Gilgelabay watersheds were found to be 36% and 53%, respectively. It is, therefore, a worth that to put more effort in reproducing the different flow phases by investigating an appropriate subbasin spatial scale to improve our understanding about the frequency and magnitude of the different flow phases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2018

The Numerical Weather Prediction (NWP) models provide information for weather forecasts. The highly nonlinear and complex interactions in the atmosphere are simplified in meteorological models through approximations and parameterization. Therefore, the simplifications may lead to biases and errors in model results. Although the models have improved over time, the biased outputs of these models are still a matter of concern in meteorological and hydrological studies. Thus, bias removal is an essential step prior to using outputs of atmospheric models. The main idea of statistical bias correction methods is to develop a statistical relationship between modeled and observed variables over the same historical period. The Model Output Statistics (MOS) would be desirable to better match the real time forecast data with observation records. Statistical post-processing methods relate model outputs to the observed values at the sites of interest. In this study three methods are used to remove the possible biases of the real-time outputs of the Weather Research and Forecast (WRF) model in Imjin basin (North and South Korea). The post-processing techniques include the Linear Regression (LR), Linear Scaling (LS) and Power Scaling (PS) methods. The MOS techniques used in this study include three main steps: preprocessing of the historical data in training set, development of the equations, and application of the equations for the validation set. The expected results show the accuracy improvement of the real-time forecast data before and after bias correction. The comparison of the different methods will clarify the best method for the purpose of the forecast skill enhancement in a real-time case study.

• 한국물환경학회지
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• 제35권2호
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• pp.131-144
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• 2019

Climate Change affects the hydrological cycle in agricultural watersheds through rising air temperature and changing rainfall patterns. Agricultural watersheds in Korea are characterized by extensive paddy fields and intensive water use, a resource that is under stress from the changing climate. This study analyzed the effects of climate change on river flows for Geum Cheon and Eun-San Choen watershed using STREAM, a semi-distributed watershed model. In order to evaluate the performance and improve the reliability of the model, calibration and validation of the model was done for one flow observation point and three reservoir water storage ratio points. Climate change scenarios were based on RCP data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and bias corrections were done using the Quantile Mapping method to minimize the uncertainties in the results produced by the climate model to the local scale. Because of water mass-balance, evapotranspiration tended to increase steadily with an increase in air temperature, while the increase in RCP 8.5 scenario resulted in higher RCP 4.5 scenario. The increase in evapotranspiration led to a decrease in the river flow, particularly the decrease in the surface runoff. In the paddy agricultural watershed, irrigation water demand is expected to increase despite an increase in rainfall owing to the high evapotranspiration rates occasioned by climate change.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 Cosmic-ray 토양수분량 관측시스템 구축 시 필요한 검증 네트워크 설계 기법 개발에 목적을 두고 유전율식(dielectric constant) 장비인 Frequency Domain Reflectometry (FDR)와 연계하여 Cosmic-ray 검증시스템을 구축 운영하였다. Cosmic-ray 검증시스템 평가에 필요한 시범지역은 기존 계측 장비와의 연계성과 다양한 수문자료의 활용성을 고려하여 설마천 유역에 구축하였다. 시범지역은 Cosmic-ray 장비와 FDR 센서(10개소)로 구축하였으며 2018년 7월부터 현재까지 운영되고 있다. 본 연구에서는 검증시스템의 신뢰도를 높이기 위해 코어법(soil core sampling method)을 통해 산출한 용적수분함량(volumetric water content)을 유전율식 장비와 정기적으로 검증하였다. 연구기간 중 수행한 코어법과 FDR 센서를 검증한 결과, 두 자료의 통계량이 $bias=-0.03m^3/m^3$과 $RMSE=0.03m^3/m^3$의 유의한 값을 보였다. 또한 연구기간 동안 FDR 센서의 시계열 특성은 모든 강우에 정상적으로 반응하였다. 그러나 일부 지점에서는 낙엽 및 캐노피의 차단과 상부사면의 유출 등으로 인해 상이한 특성을 보였다. Cosmic-ray 영향원(influence line) 내 FDR 센서의 대표성 분석은 시간 안정성 해석법(temporal stability analysis, TSA)을 이용하여 토심별(10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm)로 분석하였다. 10개소에 대한 토심별 토양수분량의 대표성을 TSA로 분석한 결과, 토심 10 cm에서는 FDR 5, 토심 20 cm에서는 FDR 8, 토심 30 cm에서는 FDR 2, 토심 40 cm에서는 FDR 1에서 가장 우수한 대표 특성을 보였다. 본 연구의 시범지역 운영 기간이 짧다는 한계는 있지만 지금까지의 분석 결과를 토대로 하여 볼 때, Cosmic-ray 관측시스템 구축 시에는 검증 장비로는 유전율식을 활용하고, Cosmic-ray 영향원 내 토양수분량의 대표성 분석은 TSA 방법으로 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1077-1089
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산에 서울대학교가 건설되면서 관악산 유역은 일종의 도시화를 겪어왔으며, 폭우 시 하류 하천의 수량과 수질에 악영향을 미치는 사례 등 물순환 왜곡이 우려되어왔다. 대부분의 캠퍼스 유역이 그렇듯 물순환과 관련된 자료가 절대적으로 미흡하였기에 복합기상관측장비 Atmos-41을 도입함으로써 수문·기상학적 자료를 구축하여 본 연구를 시작하였다. Atmos-41의 관측 결과는 기상청 자료와 비교하여 통계적 특성과 월별 변동성에 따른 신뢰구간을 분석하여 검증하였다. 관악캠퍼스의 물순환은 SWMM으로 평가하였는데 표면유출량과 침투량 모의값은 동일 유역의 과거 연구 결과를 통해 검증하였고, 잠재증발산량은 Atmos-41의 관측 자료와 비교하여 검증하였다. 계산된 SWMM 잠재증발산량은 기온이 낮은 기간에 대해서는 과소 추정되는 경향이 있어, 다중회귀분석을 통해 강수량, 상대습도, 풍속에 대한 변동을 고려할 수 있도록 보정하였다. 그 결과 Atmos-41의 잠재증발산량과 비교했을 때 R²가 0.54에서 0.80으로 개선되었다. 관악산 유역의 캠퍼스화로 인한 물순환 변화율은 표면유출률의 15.7% 증가, 침투율의 14.2% 감소, 그리고 증발량의 1.6% 감소를 초래한 것으로 확인하였다. 결론적으로 서울대학교가 지속가능한 캠퍼스로 나아가고 하류 유역의 안전성 확보를 위해 현재의 물순환 변화율을 유지할 것을 제안하며, Atmos-41의 지속적인 관측 결과는 추후 관악캠퍼스 물순환 연구의 기초 자료로 활용성이 높을 것이라 기대된다.

• 한국광물학회지
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• 제21권2호
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• pp.139-159
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• 2008

지하유류비축기지의 수리안정성 평가를 위하여 비축기지 내 관측공을 포함한 공동 주변 지하수의 지화학분석을 수행하였으며, 결과를 근거로 광물학적 클로깅의 가능성을 평가하고, 아울러 미생물학적인 클로깅 가능성을 함께 고려하여 보았다. 물시료들은 대부분 $Ca-HCO_3$에서 $Ca-HCO_3-SO_4$ 유형에 속하며 물시료의 유형에 따른 차이를 보이지 않는다. 주요 클로깅 유발광물인 방해석은 모든 관측공 및 공동운영수 시료에서 불포화상태로서 탄산염 광물에 대해 침전하지 않는 지화학 환경이다. Fe, Mn은 대부분 낮은 함량을 보이지만 포화지수계산결과에 의하면 대부분 철-산화/수산화 광물에 대해 포화-과포화 상태를 보여주며 높은 용존산소 농도를 보여주기 때문에 장기적으로는 이들에 의한 클로깅의 가능성을 지시한다. 일부 지상 관측공 물시료의 경우에는 철-산화/수산화 광물과 더불어 미세한 열극을 충전할 수 있는 점토광물에 대하여 높은 포화 지수를 보여주어 이들 광물의 침전에 의한 클로깅 가능성을 지시하고 있다. 통계분석 결과, 광물들의 침전/용해 정도는 주로 pH, Eh, DO에 의해 좌우된다. 미생물 분석결과는 대부분의 물시료에서 호기성 미생물과 점액성 세균이 우세하며 황환원세균 등의 혐기성균은 대부분 아주 적거나 검출이 되지 않았다. 클로깅을 유발시키는 미생물로 알려져 있는 점액성 세균은 모든 시료에서 $10^5\;CFUs/mL$ 이하의 값을 나타내고 있지만, 일부 관측공들에서 점액성세균이 우점하고 있기 때문에 장기적 관점에서는 이들이 클로깅의 원인으로 작용할 수 있으며 철 수산화/산화 광물의 침전가능성과 함께 고려하면 클로깅 가능성이 더욱 상승되는 효과를 가져올 수 있기 때문에 지하유류비축기지의 안정적인 운영을 위하여 클로깅 평가와 관련된 체계적이고 장기적인 프로그램이 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.52-67
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.104-118
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• 2018

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형과 다지점 수문관측 자료를 이용하여 모형의 정확도 향상성을 평가하고자 한다. 대상유역은 한국수자원공사 용담시험유역의 수위자료를 측정하고 있는 용담댐($930.4km^2$), 동향($165.5km^2$), 천천($290.9km^2$), 주천($57.8km^2$), 석정($80.5km^2$) 유역으로 70%이상이 산림유역이다. 모형의 정확도를 향상시키기 위해 강수자료는 기상관측소 2개(장수, 금산)관측소와 기상청, 국토부, 수자원공사에서 관리하는 AWS 16개의 2003~2011년 일 강수량 자료를 이용하였다. 2003~2011년의 용담시험유역의 신뢰할만한 실측자료를 바탕으로 5지점의 일 유출량을 이용하여 단일지점(용담댐)과 다지점(동향, 천천, 주천, 석정)의 유출량을 검 보정하여 비교하였다. 모의 결과 단일지점의 소유역(동향, 천천, 주천, 석정)의 $R^2$는 0.84, 다지점은 0.88, 단일지점의 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수 0.45, 다지점은 0.70으로 보다 향상된 모의 결과로 나타났다.

• 한국습지학회지
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• 제16권1호
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• pp.73-83
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• 2014

최근 정부에서는 영산강 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 위하여 모니터링 및 모델 연구를 진행 중에 있다. 그러나 모니터링 및 모델 자료는 대부분 수치 및 문자 형태로 이루어져 있어 사용자들의 이해도가 떨어지는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하구역 수질환경의 현재 상황 파악 및 미래 상황 예측을 지원할 수 있는 GIS기반 통합정보시스템을 개발하였다. 시스템 개발을 지원하기 위하여 모니터링 및 모델 DB 수집, 모델 연계 방안 마련, 시스템 GUI 및 개발환경 정의, 시스템 구성 등을 수행하였다. 모니터링 자료는 2010 ~ 2012년 영산강 하구역을 대상으로 실시된 관측값을 사용하였으며, 모델 자료는 유역 지역을 모의하기 위한 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 모델과 하천 및 하구 지역을 모의하기 위한 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델 자료를 사용하였다. 최종적으로 모니터링 및 모델 자료를 시스템에 적용하여 관리 및 표출 방안에 대하여 제시하였다. 본 연구를 통해 개발된 시스템은 영산강 하구역 수질환경을 정량적으로 파악 및 예측하는데 지원할 수 있으며, 지도 기반 환경에 모니터링 및 모델 자료를 표출함으로써 사용자의 공간적 이해도를 높였다. 향후에는 영산강 하구역 수질환경 문제점에 대처 가능한 의사결정지원시스템으로 고도화하여 환경 평가 및 정책 수립에 지원할 수 있을 것으로 기대된다.