• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.59-71
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• 2013

신뢰성 있는 홍수빈도해석을 수행하기 위해서는 충분한 홍수량 및 강우자료가 필요하다. 강우자료의 경우 우리나라 대부분 지역에서 30년 이상의 극치자료가 활용이 가능한 반면 홍수량 자료는 상대적으로 충분한 자료가 확보되지 않아 신뢰성 있는 빈도해석이 어려운 실정이다. 이에 따라 강우모의 기법에 근거한 홍수빈도곡선 유도방안연구가 몇몇 연구에서 제안된 바 있으나, 기본적으로 입력된 강우의 빈도와 홍수의 빈도가 동일하다고 가정함으로 인하여 발생하는 불확실성이 상당부분 내포되어 있다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강우모의기법과 불확실성 분석이 고려된 홍수빈도곡선 유도방법을 개발하는 것으로 홍수빈도곡선을 유도하는데 있어서의 핵심은 미래에 발생 가능한 극치강수량을 효과적으로 재현할 수 있는 강수량 모의발생 기법과 강우-유출관계의 불확실성 분석에 있다. 본 연구에서는 극치강수량 모의를 위해 불연속 Kernel Pareto 분포를이용한 다지점 강수모의기법과 Bayesian HEC-1 (BHEC-1) 모형을 연계하여 본연구의 대상유역인 대청댐 유역의 강우-유출 관계의 불확실성을 고려한 홍수빈도곡선을 개발하고 모형의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 기존 홍수빈도결정방법과 비교를 통해서 모형의 적합성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.257-267
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• 2014

기후변화에 따른 기온과 강수량의 변화가 지표수자원에 미치는 영향은 수문기상학 연구에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 기후변화가 우리나라 5대강 유역의 유출량에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Catchment Modeling Toolkit의 네가지 수문기상 모형을 사용하였다. 세 가지 RCP 시나리오에 대하여 12개 GCM 모형으로부터 미래 2021에서 2040까지(2030s), 2051에서 2070까지 (2060s) 및 2081에서 2099까지(2090s) 기간에 대한 기후자료를 추출하였다. 이들 자료는 LARS-WG 방법으로 상세화 하였으며, 수문기상 모형들은 1999부터 2009까지의 관측 자료를 이용하여 보정 및 검정하였다. 본 연구에서 미래의 유출량은 사분위 범위, 전체범위 및 변동계수 값이 시공간적으로 및 수문기상 모형에 따라서 큰 불확실성을 나타내었다. 종합적으로 볼 때 미래의 유출량은 기준년도에 비하여 RCP2.6, RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오에 대하여 10~24%, 7~30% 및 11~30% 증가할 것으로 예상되었다. 본 연구는 수분기상모형과 기후변화 예측의 불확실성을 고려한 미래의 유출량을 모의할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.119-128
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• 2006

본 연구의 목적은 홍수범람분석 및 홍수피해산정의 기본과정으로 GIS 기반의 수문모형인 HEC-HMS를 이용하여 안성천 유역의 일부인 진위천 유역 ($737.7km^2$)을 대상으로 강우-유출 모형을 구성하는데 있다. HEC-HMS의 입력 자료인 지형자료를 처리하기 위해 ArcView의 GIS 확장 모듈인 HEC-GeoHMS를 이용하였고 진위천 유역에 대하여 적용을 실시하였다. HEC-HMS 모형은 진위천 유역에 대하여 관측된 강우-유출 자료를 이용한 검정 및 보정을 실시하였고, 그에 따른 유출량을 산정하였다. 모형에서 수문학적 매개변수는 HEC-GeoHMS에서 추정하였고, HEC-HMS에서 최적화하였다. 본 연구의 분석결과는 홍수를 예측하고 그에 따른 피해를 최소화하는데 사용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1121-1134
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• 2014

유사발생 잠재성 및 토양침식으로 인한 유사발생 위험성이 높은 것으로 평가된 내성천유역을 대상으로 강우-유출-토양침식-유사이송으로 이어지는 유역단위의 분포형 모형을 구축하였으며 유출과 유사농도 모의 결과에 주요한 영향을 미치는 조도계수 및 투수계수의 민감도 분석을 실시하였다. 모의결과, 내성천유역의 토지 피복이 숲인 지역의 조도계수를 0.4에서 0.45로 변경하여 지표수 유출 유속을 감소시킴으로써 향석 지점에서의 유출곡선에 미치는 영향을 분석하였으나 유출수문곡선의 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 평균 유사농도 값과 유사농도의 범위에 있어서도 모의 결과가 근소하게 증가하나 유의한 변화는 없는 것으로 나타났다. 투수계수에 대한 민감도 분석 결과, 투수계수 값을 저감 시킬수록 총 유출량 및 첨두 유출량은 점차 증가하는 것으로 나타났다. 유사농도 모의의 경우에도 투수계수를 저감시킬수록 모든 지점에서 평균 유사농도 및 유량에 따른 유사농도 범위가 증가하였으며, 향석 지점의 경우 투수계수를 50% 저감하였을 때 유사 농도 모의 값이 유량-유사량 관계식에 의해 계산된 값과 가장 근사한 것으로 나타났다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권3호
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• pp.375-383
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• 2012

Soil erosion has been emphasized as serious environmental problem affecting water quality in the receiving waterbodies. Recently, Best Management Practices (BMPs) have been applied at a field to reduce soil erosion and its effectiveness in soil erosion reduction has been monitored with various methods. Although monitoring at fields/watershed outlets would be accurate way for these ends, it is not possible at some fields/watersheds due to various limitations in direct monitoring. Thus modeling has been suggested as an alternative way to evaluate effects of the BMPs. Most models, which have been used in evaluating hydrology and water quality at a watershed, could not reflect rainfall intensity in runoff generation and soil erosion processes. In addition, source codes of these models are not always public for modification/enhancement. Thus, runoff-sediment evaluation system using hourly rainfall data and vegetated filter strip (VFS) evaluation module at field level were developed using open source MapWindow GIS component in this study. This evaluation system was applied to Bangdongri, Chuncheonsi to evaluate its prediction ability and VFS module in this study. The NSE and $R^2$ values for runoff estimation were 0.86 and 0.91, respectively, and measured and simulated sediment yield were 15.2 kg and 16.5 kg indicating this system, developed in this study, can be used to simulate runoff and sediment yield with acceptable accuracies. Nine VFS scenarios were evaluated for effectiveness of soil erosion reduction. Reduction efficiency of the VFS was high when sediment inflow was small. As shown in this study, this evaluation system can be used for evaluation BMPs with local rainfall intensity and variations considered with ease-of-use GIS interface.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1B호
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• pp.11-22
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• 2009

장기유출 해석은 저수지와 댐의 용량 결정, 가뭄대책 수립, 하천유지유량 결정 등의 이수계획과 용수공급을 위한 댐 및 저수지의 물 관리, 수리권의 허가 및 조정, 용수 분쟁 조정 등의 하천 물 관리 실무와 하천, 호소의 수질예측 등에도 필수적이다. 이를 위해 수문학자들은 수자원관리를 목적으로 강우-유출 모형을 가장 널리 이용하고 있으나 실제 유역 내에 위치하고 있는 댐과 저수지 등과 같은 인위적 저류시설물에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 각 저류시설물의 수용 및 방류 능력은 국부적으로는 저수지 하류에, 광역적으로는 유역 전체에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 이러한 관점에서 볼 때 강우-유출 모형을 이용하여 유출해석 시 유역 내 포함된 저수지나 댐과 같은 시설물을 고려하여 모형을 구성하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 집중호우 등으로 홍수피해를 경험한 바가 있으며 농업용 저수지가 다수 위치한 안성천 유역을 대상으로 농업용 저수지가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 홍수조절 능력에 대한 논란이 일고 있는 안성천 유역의 농업용 저수지를 고려하여 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 구성하고 농업용 저수지의 저류 효과에 따른 하류 지역에 대한 영향성을 검토하였으며, 유출해석 시 모형 내 저수지 반영 여부에 따른 차이에 대하여 비교 분석하였다. 모형 내 저수지를 고려하여 모의한 결과, 강우가 집중되지 않는 봄과 가을철에는 저류효과가 있는 것으로 나타났으나 강우가 매우 집중되는 시기에는 하류로의 유출이 더 크게 모의되어 저수지를 고려하지 않은 경우와 차이를 보였으며, 유황분석을 통해 저수지 유무에 따른 유량변동이 풍수량(95일)과 갈수량(355일)에서 특히 크게 분석되는 결과를 확인 할 수 있었다. 단, 본 연구에서 분석하고자 하는 기흥, 이동, 고삼과 금광 저수지의 자료는 안성천홍수예보시스템 개선(건설교통부, 2007b)에서 조사된 내용에 의거하여 각 저수지별 최대방류량을 입력 자료로 활용하였으므로 실제 저수지 운영에 따른 유출과 유황변동과는 차이가 있을 수 있음을 미리 밝히는 바이다.

• 한국물환경학회지
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• 제22권6호
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• pp.1068-1074
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• 2006

For receiving water quality protection a control systems of urban drainage for CSOs reduction is needed. Examples in combined sewer systems include downstream storage facilities that detain runoff during periods of high flow and allow the detained water to be conveyed by an interceptor sewer to a centralized treatment plant during periods of low flow. The design of such facilities as storm-water detention storage is highly dependant on the temporal variability of storage capacity available as well as the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage. For the continuous long-term analysis of urban drainage system this study used analytical probabilistic model based on derived probability distribution theory. As an alternative to the modeling of urban drainage system for planning or screening level analysis of runoff control alternatives, this model has evolved that offers much ease and flexibility in terms of computation while considering long-term meteorology. This study presented rainfall and runoff characteristics of the subject area using analytical probabilistic model. Runoff characteristics manifested the unique characteristics of the subject area with the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage and was examined appropriately by sensitivity analysis. This study presented the average annual CSOs, number of CSOs and event mean CSOs for the decision of storage volume.

• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.67-73
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• 2021

도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.591-595
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• 2010

Conventional methods of model evaluation usually rely only on model performance based on a comparison of simulated variables to corresponding observations. However, this type of model evaluation has been criticized because of its insufficient consideration of the various uncertainty sources involved in modeling processes. This study aims to propose an extended model evaluation method using multiple assesment indices (MAIs) that consider not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in rainfall-runoff modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250m, 500m, and 1km digital elevation models) were developed and assessed by three MAIs for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. In addition, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. Numerous parameter sets could lead to indistinguishable hydrographs. This result supports that while making a model complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty. The proposed model evaluation process can provide an effective guideline for identifying a reliable hydrologic model.