• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1235-1247
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• 2013

본 연구에서는 충주댐($2750{\times}10^6m^3$) 및 조정지댐($30{\times}10^6m^3$)을 포함한 유역을 대상으로 미래 기후변화가 댐 저수량에 미치는 영향을 분석하기 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하였다. 3지점의 9개년(2002~2010)동안의 자료를 이용하여 검보정을 실시한 결과 유출량에 대해서는 Nash-Sutcliffe 모델 효율(NSE)이 0.73으로, 두 댐의 저수위에 대해서는 0.86으로 나타났다. 미래 기후변화 시나리오자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 GCMs (General Circulation Models) 중 HadCM3 모델의 SRES(Special Report on Emission Scenarios)에 의한 B1과 A2 시나리오를 구축하였다. 미래 월별 기온과 강수자료는 과거 30개년(1977~2006, baseline period) 자료는 편의보정(bias-correction) 기법을 이용하여 오차보정 후, Change Factor (CF) method를 이용하여 상세화 하였다. 미래 연평균 기온은 2040s (2031~2050)에 $0.9^{\circ}C$, 2080s (2071~2099)에는 $4.0^{\circ}C$까지 증가할 것으로 예측되었고, 연평균 강수량은 2040s에 9.6%, 2080s에 20.7% 증가하는 것으로 나타났다. 과거 대비 미래 증발산량은 15.3%까지 증가하고, 토양수분은 최대 2.8% 감소하였다. 과거 9개년 평균 댐 방류스케줄에 따른 미래 댐 연평균 유입량은 가을철을 제외한 대부분 기간에 최대 21.1%까지 증가하는 경향을 보였다. 미래 가을철 댐 유입의 감소로 인해 현재 방류 패턴으로는 연말까지 결국 저수량을 회복하지 못하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년과 갈수년에는 댐 저수량의 시간적 변동이 더욱 불안정해지므로 각각 저수량의 상향 및 하향 조정에 주의를 기울여야 한다. 따라서 기후변화 적응을 위한 댐 방류 패턴 조절이 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.141-150
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• 2018

본 연구의 목적은 안성천 상류 공도유역($366.5km^2$)을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화 평가에 있어, 미래의 토지이용변화를 동시에 고려하면 수문학적 거동에 얼마나 영향을 주는지를 분석하고자 하였다. 미래기후변화 시나리오는 HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하여 2030s (2020-2039)과 2050s (2040-2059) 기간으로 나누어 적용하였으며, 토지이용변화는 도시성장 시나리오에 따른 회귀모형 기반의 CLUE-s 모델을 이용하였다. 기준년(1976-2005) 대비 미래 강수량은 RCP 4.5에서 2030s에 최대 5.7%의 감소, 2050s에는 최대 18.5% 증가하였고, 미래 기온은 2030s RCP 4.5에서 최대 $1.8^{\circ}C$, 2050s RCP 8.5에서 최대 $2.6^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 토지이용은 2050년 도시지역이 58.6% ($29.0km^2$에서 $46.0km^2$) 증가하는 것으로 예측되었다. SWAT 수문 검보정은 14년(2002-2015) 동안의 공도관측소 일유량 자료를 이용하였으며, 저유량 모델효율의 향상을 위하여 2014-2015년 연속 가뭄년을 대상으로 보정을 실시한 결과, 하천유량(Q)과 1/Q을 대상으로 Nash-Sutcliffe 모델효율은 각각 0.86과 0.76이었다. 미래 기후변화 시나리오만을 적용한 결과, 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 24.2% 감소하다가 2050s RCP 4.5에서 최대 10.9% 증가하는 변화를 보여주었다. 한편, 기후변화와 더불어 미래의 토지이용변화를 함께 고려한 경우는 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 14.9% 감소, 2050s RCP 4.5에서 최대 19.5% 증가하는 변화를 보여주어, 미래 기후변화에 따른 유역의 수문평가 시, 도시성장이 기대되는 유역 등 미래의 토지이용변화가 클 가능성이 있는 유역에 대해서는 토지이용변화 요소를 고려할 필요가 있다고 생각된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권2호
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• pp.183-192
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• 2014

This paper proposes a payment-based power control scheme using non-cooperative game with a novel pricing function in cognitive radio networks (CRNs). The proposed algorithm considers the fairness of power control among second users (SUs) where the value of per SU' signal to noise ratio (SINR) or distance between SU and SU station is used as reference for punishment price setting. Due to the effect of uncertainty fading environment, the system is unable to get the link gain coefficient to control SUs' transmission power accurately, so the quality of service (QoS) requirements of SUs may not be guaranteed, and the existence of Nash equilibrium (NE) is not ensured. Therefore, an alternative iterative scheme with sliding model is presented for the non-cooperative power control game algorithm. Simulation results show that the pricing policy using SUs' SINR as price punishment reference can improve total throughput, ensure fairness and reduce total transmission power in CRNs.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.393-393
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• 2021

도시화는 도시 호우 유출 발생으로 인한 수질 악화를 초래했고 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 보다 정확한 설계를 위해 그린인프라(Green Infrastructure, GI)의 구조적 특성과 수문학적인 특성을 이용해 어떤 인자들이 설계에 필요한지 상관관계를 통해 분석하였다. GI의 종류 중 저류지와 저류연못의 총부유사량(Total Suspended Solids, TSS)와 총인 (Total Phosphorous, TP)의 유입수, 유출수, 비점오염원 농도, 수문학적인 특성 그리고 GI의 구조적 특성을 Ordinary Least Squares regression(OLS)과 Multi Linear Regression(MLR) 방법을 적용하였다. GI의 구조적인 특성은 한 BMP마다 달라지지 않으나 호우사상의 데이터 개수에 의한 편향이 있을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 일정한 범위를 가지고 무작위로 데이터를 추출하는 방법과 이상치를 제외하는 방법을 사용하여 모델에 적용하였다. 이러한 OLS와 MLR 모델들의 정확도를 PBIAS(Percent Bias), NSE(Nash-Sutcliffe efficiency), RSR(RMSE-observations standard deviation ratio)을 통해 분석할 수 있다. 연구 결과 유입수의 비점오염원의 농도뿐만 아니라 수문학적 특성과 GI의 구조적 특성이 함께 들어갈 시 더 좋은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다. 저류지가 저류연못보다 모델의 성능평가 면에서 좋은 값을 가지고 있지만 특성별 상관관계는 저류연못이 더 뚜렷한 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1097-1101
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• 2008

본 연구에서는 SLURP 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 유출 및 증발산량에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.04\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 060의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A1B 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3 모델의 결과값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 Change Factor Method로 Downscaling하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 토지이용은 과거 시계열 Landsat 토지이용도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측된 토지이용을 사용하였으며, 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래기후변화에 따른 연평균 하천유출은 현재보다 최대 2020s는 23.9%, 2050s는 40.7%, 2080s는 39.5% 증가하였다. 봄 강수량 패턴의 변화로 유출량 증가하는 것으로 나타났으며 여름에는 유출량은 감소하고 증발산량은 증가하는 결과를 보였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.19-29
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• 2014

This study was to evaluate the potential climate change impact on watershed hydrological components of evapotranspiration, surface runoff, lateral flow, return flow, and streamflow using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). For Yongdam dam watershed (930 $km^2$), the SWAT model was calibrated for five years (2002-2006) and validated for three years (2004-2006) using daily streamflow data at three locations and daily soil moisture data at five locations. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and coefficient of determination ($R^2$) were 0.43-0.67 and 0.48-0.70 for streamflow, and 0.16-0.65 and 0.27-0.76 for soil moisture, respectively. For future evaluation, the HadGEM3-RA climate data by Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were adopted. The biased future data were corrected using 30 years (1982-2011, baseline period) of ground weather data. The HadGEM3-RA 2080s (2060-2099) temperature and precipitation showed increase of $+4.7^{\circ}C$ and +22.5 %, respectively based on the baseline data. The impacts of future climate change on the evapotranspiration, surface runoff, baseflow, and streamflow showed changes of +11.8 %, +36.8 %, +20.5 %, and +29.2 %, respectively. Overall, the future hydrologic results by RCP emission scenarios showed increase patterns due to the overall increase of future temperature and precipitation.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.103-116
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• 2021

Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.26-41
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• 2016

본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물순환모형 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 매개변수 자동보정 기법인 PEST(Model-independent Parameter ESTimation)와 연계하여 단기 유출 특성을 분석하였다. CAT모형의 유출 모의 시 CAT모형에서 지원하는 3가지 침투 해석 방법((Rainfall excess, Green&Ampt and Horton)을 적용하였으며, 대표적인 단기 유출모형인 HEC-HMS를 비교 모델로 설정하여 모의 결과를 비교 분석하였다. 대상유역은 탄천의 지류인 운중천과 금토천이 포함된 판교 시험유역으로 유역면적은 $22.9km^2$이며, 유로연장은 9.2km이다. 2006, 2007년 중 누적 강우량 40mm이상에 해당하는 6개의 강우사상을 대상으로 모의를 실시하였다. 주요 매개변수를 대상으로 첨두유량, 첨두시간, 유출용적에 대한 민감도 분석 수행 후, PEST를 적용하여 유출 특성에 민감하게 반응하는 토양 관련 매개변수들에 대해 최적화를 수행하였다. 모의 결과 HEC-HMS의 경우 6개 강우사상에 대해 NSE가 0.63~0.91이었으며, CAT-PEST는 NSE 0.42~0.93의 모형 효율을 보였다. 선행토양함수조건에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 강우사상에 대해서는 HEC-HMS의 모의 정확도가 높았으나 강우 특성에 따라 유출특성이 민감하게 반응하는 경우에는 한계가 있는 것으로 보인다. 물리적 매개변수가 입력자료로 사용되는 CAT-PEST의 경우 다양한 유출특성을 가진 강우 사상에 대해 정밀한 유출 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2015

The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.