• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1171-1180
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• 2014

The NRCS-CN method is generally used to estimate effective rainfalls in a basin. However, since the curve number which plays a critical role in the NRCS-CN method was originally developed for US watersheds, it is limited to be directly applied to other basins outside the United States. Therefore various modifications have been suggested to revise the NRCS-CN for specific watershed condition. This study introduced the weighted average method and the slope-based CN to estimate effective rainfalls available for Korean watersheds and compared with the observed direct runoff. The overall results achieved from this study indicated that the adjusted slope-based CN considerably increases effective rainfalls in general and makes the duration of effective storm longer. Based on the statistical error analysis performed for various modifications of NRCS-CN, the weighted average method with the adjusted slope-based CN has highest precision with the observed direct runoff. In addition, after analyzing the relation between the initial loss estimated from rainfall-runoff observations and the potential maximum retention from GIS-based data, it turns out that the assumption of linear relationship between the initial loss and the potential maximum retention is not available for Korean watersheds.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.6
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• pp.491-500
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• 2015

In order to improve the runoff estimation accuracy of the Natural Resources Conservation Service (NRCS) curve number (CN) model, this study incorporated rainfall and maximum potential retention as contributors for initial abstraction. The modification was proposed based on 658 rank-order data of rainfall and subsequent runoff from 15 watersheds. The NRCS-CN model (M1), one of its inspired modified model (M2), and the proposed model (M3) were analyzed employing different CN approaches. Using tabulated, calculated and least squares fitted CNs ($CN_T$, $CN_C$, $CN_{LSF}$, respectively), the models' performances were evaluated based on Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Percent Bias (PBIAS). Applications of model M1, M2, and M3, respectively exhibited watershed cumulative mean [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), and PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]. Similarly, using CNC (for M1 and M2 model) and $CN_{LSF}$ (for M3 model), the performance of three models respectively were assessed based on watershed cumulative mean [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), and PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]. The proposed model (M3) that linked all of the NRCS-CN variants showed more statistically significant agreement between the observed and estimated data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.98-98
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• 2015

강우-유출 모형을 이용하여 직접유출량을 산정할 경우, 유역의 유효우량을 산정하기 위해 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 방법을 주로 사용한다. 그러나 NRCS-CN 방법은 초기손실량을 잠재보유수량의 20%로 가정하고 유효우량을 산정한다. 이는 초기손실량을 과대 추정하여 유효우량의 과소산정을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 강우-유출사상을 바탕으로 초기손실량을 추정하는 방법을 보완하였다. 우리나라 홍수기 동안 강우-유출 자료를 확보한 15개의 유역에 대해 658개의 강우-유출사상에 대하여 NRCS-CN 방법을 기반으로, 초기손실량과 유효우량을 산정하고 이를 관측 직접유출량과 비교 분석하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT)과 유역의 경사도를 고려하여 조정한 CN값(CNC)을 각 방법들에 적용하였다. 모형의 성과는 Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), 그리고 Percent Bias (PBIAS) 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(0.24, 18.12, and 16.04), NSE(0.54, 0.73, and 0.79), PBIAS(36.54, 20.25, and 12.00)]로 나타났으며. 이와 비슷하게 CNC를 M1, M2, M3에 적용하였을 경우의 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(17.17, 15.88, and 13.82), NSE(0.76, 0.80, and 0.85), PBIAS(3.06, 4.47, and 0.11)]로 나타났다. 본 연구에서 제안된 M3방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.2
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• pp.493-503
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• 2014

The NRCS-CN method is generally applied for estimating effective rainfalls in practice, in which the basin-averaged CN is normally used. In order to develop a more appropriate method for estimating effective rainfalls in a basin, this study compared estimated effective rainfalls from two distinct methods with the observed direct runoff. The first method is to estimate the basin-representative effective rainfall using the basin-averaged CN (hereafter, effective rainfall I), whereas the second method to estimate the basin-averaged effective rainfall through areal-averaging sub-area effective rainfalls corresponding to the soil type and landuse type (hereafter, effective rainfall II). The overall results indicated that the effective rainfall II was higher than the effective rainfall I and closer to the observed direct runoff. The study also performed error analyses to verify that the effective rainfall II can be applied in practice in a basin as more accurate estimate of basin-representative effective rainfall.

• Journal of Environmental Science International
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• v.15 no.3
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• pp.253-260
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• 2006

Groundwater recharge from precipitation is affected by the infiltration from ground surface and the movement of soil water. Groundwater recharge is directly related to the groundwater amount and flow in aquifers, and baseflow to rivers. Determining groundwater recharge rate for a given watershed is a prerequisite to estimate sustainable groundwater resources. The estimation of groundwater recharge rate were carried out for three subwatersheds in the Wicheon watershed and two subwatersheds in the Pyungchang River basin and for the period 1990-2000, using the NRCS-CN method and the baseflow separation method. The recharge rate estimates were compared to each other. The result of estimation by the NRCS-CN method shows the average annual recharge rate 15.4-17.0% in the Wicheon watershed and 26.4-26.8% in the Pyungchang River basin. The average annual recharge rates calculated by the baseflow separation method ranged 15.1-21.1% in the W icheon watershed, and 25.2-33.4% in the Pyungchang River basin. The average annual recharge rates calculated by the NRCS-CN method is less variable than the baseflow separation method. However, the average annual recharge rates obtained from the two methods are not very different, except NO. 6 subwatershed in Pyungchang River basin.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.849-858
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• 2014

The mount of antecedent 5-day rainfall (P5) is usually used to determine the antecedent soil moisture condition for estimating effective rainfall using the NRCS-CN method. In order to re-establish the threshold of P5 considering basin characteristics, this study investigated the sensitivity of the threshold of P5 to effective rainfall by comparing the corresponding observed direct runoff. The overall results indicate that the direct runoff estimated using the re-establihed threshold of P5 has smaller mean error (RMSE of 27.3 mm) than those using the conventional threshold (RMSE of 35.2 mm). In addition, after evaluating the effectiveness of threshold of P5 using the improvement index, the threshold re-established in this study improved the ability to estimate the direct runoff by 30% on average. This study also suggested to employ regression models using topographic indices to re-establish the threshold for ungauged basins. When using the re-established threshold from the regression model, the RMSE decreased ranging from 0.4 mm to 15.1 mm and the efficiency index of Nash and Sutcliffe increased up to 0.33.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1909-1913
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• 2008

수자원의 공급적인 측면에서 내륙지역에 비하여 불리한 도서지역은 단기간의 가뭄에도 생활용수가 고갈되어 매년 상습적인 식수난을 겪고 있는 상태이다. 전국 3,170개 섬 중 491개 유인도에 831,295명(2003년)이 거주하고 있으나 상수도 보급률은 28.7%에 불과하다(환경부, 2005). 나머지 71.3%의 도서지역 주민들은 간이 급수시설, 우물, 지붕수 등을 생활용수로 이용하고 있다. 이와같이 도서지역은 상수도 보급율이 열악하여 지하수자원에 대한 의존도가 내륙지역에 비하여 높아 지하수자원을 통해 부족한 용수를 공급받아야 할 실정이다. 용수공급을 위한 지하수의 개발을 위해서 무엇보다 선행되어야 할 것은 도서지역의 지하수개발가능량 평가이며 이의 평가를 위해서는 지하수함양량의 파악이 이루어져야 한다. 지하수함양량 산정 기법 중 하나인 NRCS-CN방법은 선행강우조건, 토지피복상태, 수문학적 토양군 등의 인자들에 의해 산정되어진다. 수문학적 토양군의 경우 대부분의 연구에서 정정화 등 (1995)에 의해 분류된 자료가 이용되고 있었으나 최근 정광호 등(2007)에 의하여 수문학적 토양군이 재분류 되었다. 본 연구에서는 NRCS-CN방법을 이용하여 식수난에 어려움을 겪고 있는 우리나라 서남해안의 14개 도서지역에 대하여 수문학적 토양군의 1995년 분류와 2007년 분류를 적용하여 지하수함양량을 산정하고 비교하였다. 1995년 분류와 2007년 분류에서 지하수함양량과 함양률은 개도, 생일도, 보길도를 제외한 도서지역은 1%미만의 차이로 변화가 거의 없는 것으로 나타났다. 개도, 생일도, 보길도는 1995년 분류에 비하여 2007년 분류에서 $2.2%{\sim}2.8%$ 감소하였다. 따라서 대상지역의 수문학적토양군의 재분류에 의한 지하수함양량 및 함양률의 차이가 미미함을 알 수 있었다. 연평균 함양량은 1995년 분류와 2007년 분류에서 수도가 590.8mm, 583.5mm로 최대값을 가지며 가파도가 270.2mm, 270.5mm로 최소값을 가지는 것으로 나타났다. 함양률의 경우 1995년 분류에서는 개도가 29.8%의 최대값을 나타내었고 가파도가 23.3%의 최소값을 가지는 것으로 나타났으며 2007년 분류에서는 사량도 상도가 28.5%의 최대값을 나타내었고 가파도가 23.3%의 최소값으로나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.5
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• pp.373-380
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• 2016

The NRCS-CN (Natural Resources Conservation Service-Curve Number) method has been practically applied for estimating the effective precipitation. However, there are no criteria which reflect the geographic characteristics of Korea having more than 70% of mountainous and rice paddy areas, leading to significant errors in runoff calculation. Thus, it is required to estimate the runoff curve number considered Korea land use classification, however there are practical difficulties to conduct the accurate research and experimentation. In this study, after selecting target areas (urban, agriculture, forest), we performed the runoff analysis to redetermine CN values for the selected basins. To do this, curve numbers for soil type A were estimated using genetic algorithm, and then curve numbers for soil type (B, C, D) were estimated using CN aligner equation. Comparing the initial curve numbers with the estimated curve numbers, it was observed that the slightly differences at Chunwang(0), Choonyang(-1), Janggi(-3). Through the above process, this study proposed new curve numbers to reflect observed rainfall-runoff.