• 한국환경과학회지
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• 제28권2호
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• pp.259-266
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• 2019

Two main sources of data, meteorological data and land surface characteristics, are essential to effectively run a distributed rainfall-runoff model. The specification and averaging of the land surface characteristics in a suitable way is crucial to obtaining accurate runoff output. Recent advances in remote sensing techniques are often being used to derive better representations of these land surface characteristics. Due to the mismatch in scale between digital land cover maps and numerical grid sizes, issues related to upscaling or downscaling occur regularly. A specific method is typically selected to average and represent the land surface characteristics. This paper examines the amount of flooding by applying the FLO-2D routing model, where vegetation heterogeneity is manipulated using the Manning's roughness coefficient. Three different upscaling methods, arithmetic, dominant, and aggregation, were tested. To investigate further, the rainfall-runoff model with FLO-2D was facilitated in Yongdam catchment and heavy rainfall events during wet season were selected. The results show aggregation method provides better results, in terms of the amount of peak flow and the relative time taken to achieve it. These rwsults suggest that the aggregation method, which is a reasonably realistic description of area-averaged vegetation nature and characteristics, is more likely to occur in reality.

• 한국물환경학회지
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• 제34권6호
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• pp.650-660
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• 2018

The objective of this study was to compare the rainfall-runoff characteristics in streams of classified urban and rural watershed using land use and population density. EMC (event mean concentration) of BOD, COD, TP and SS increased significantly in urban and rural watershed, but that of TN remained unchanged. Although there were no significant differences in EMC of BOD, COD, TN, TP depending on the watershed characteristics, EMC of BOD and COD significantly increased in the urban watershed, while EMC of TP increased in the rural watershed. In the urban watershed, the first flush time was faster and the first flush effect was stronger in BOD, COD, and TP. However, the difference between cumulative mass and cumulative volume was found to be less than 0.2 in the rural watershed, indicating a weak first flush effect. The discharged masses of BOD (70 %), COD (64 %), and TP (66 %) in the first flush of runoff were higher in urban watershed, while TN (67 %) was higher in rural watershed. The reproducibility of first flush time and the strength of first flush using CV (coefficient of variation) was found to be more reproducible for first flush time in both watersheds. In rural watershed, the CV value of first flush time for TP out of water quality parameters was lower. Whereas the CV values of first flush time for BOD, COD and TP in urban watersheds were similar.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2022

This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.

• 한국산림과학회지
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• 제99권4호
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• pp.559-567
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• 2010

본 연구는 천성산 밀밭늪 지역의 고속철 터널공사에 따른 지하수위의 변동과 강우 유출의 특성을 밝히기 위하여 2004년 7월부터 2008년 5월에 걸쳐 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 밀밭늪에서 단위 강우로 인해 발생하는 직접유출량의 발생시각은 일반 산지유역에서보다 다소 늦어지는 경향이 있었으며, 또한 강우로 인해 발생하는 유출량의 장 단기수문곡선은 대부분의 경우 강우에 대응하여 민감하게 반응하지 않았다. 연간 유출률은 2004년 0.26, 2005년 0.13, 2006년 0.16, 2007년 0.25, 2008년 0.27로 나타나 고속철 터널공사에 관계없이 매년 점진적으로 증가하였다. 이와 같이 밀밭늪에서 해마다 유출률이 증가함에 따라 향후 밀밭늪의 기능이 약화되어 점차 육화되어 갈 것으로 판단하였다. 또한 이들 각 연도의 유출률은 일반 산지유역의 유출률보다 크게 낮은 값으로 나타났으며, 4년간 평균 연간 유출률은 0.19으로 계산되었다. 단기수문곡선에서 직접유출의 감수계수는 0.89~0.97의 범위로 관측되어 일반 산지소유역의 값인 0.2~0.8보다 높게 나타났으며, 기저유출의 감수계수는 0.93~0.99의 범위로 관측되어 일반 산지 소유역의 값과 비슷하게 관측되었다. 밀밭늪의 지하수위는 강우강도에 비례하여 증감하였으며, 특히 지하수위가 정점(피크)에 도달한 후 하강 시에는 아주 완만하게 낮아지는 경향이 있었다. 또한 선행강우가 있었을 때의 지하수위의 변화는 비교적 높은 값을 유지하면서 증감하였다. 강우량이 많은 여름에 지하수위가 가장 높았으며, 겨울에는 아주 낮은 지하수위 값을 나타내었다. 연도별 평균 지하수위값은 2004년 -8.48 cm, 2005년 -14.60 cm, 2006년 -20.46 cm, 2007년 -20.11 cm, 2008년 -28.59 cm로 관측되어, 매년 평균 지하수위값이 점차 낮아지는 것으로 나타났다.

• 지질공학
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• 제19권3호
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• pp.365-371
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• 2009

본 연구에서는 비점오염원의 효율적인 관리방안을 확립하기 위하여 단위재배지로부터의 오염물질 배출특성을 조사하였다. 무강우일수가 상대적으로 길었던 약 20%의 강우사상을 제외한 나머지 강우사상에 대해서는 강우량과 강우에 의한 유출수량의 상관성은 상관계수 0.92로 매우 높았으며, 유출수량이 유출계수에 미치는 영향인자로는 유출직전의 강우강도가 주요인자임을 알 수 있었다. 한편, 유출수로부터 발생하는 오염물질의 EMCs(유량가중평균농도)가 높은 강우사상의 결과로 무강우일수가 길었던 강우사상에서 무강우에 의해 건조된 토양의 영향에 기인한 것임을 알 수 있다. 유출수로부터 발생되는 TSS, BOD, COD, TN 및 TP 등의 부하량은 동일한 강우사상에서 유사한 경향을 나타내므로 부유물질을 제어함으로써 다른 오염물질의 제거도 가능할 것으로 추정된다. 따라서 강우량계급별 유출계수 만을 이용한 오염물질부하량은 많은 오차를 나타낼 것이며, 오염부하 예측시스템을 개발할 때에는 강우량, 무강우일수, 선행강우량 등을 인자로 고려한 재배지토양조건을 충분히 고려하여야 할 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제11권3호
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• pp.161-169
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• 2009

도시 지역의 강우-유출 과정은 자연유역과 비교하여 보다 복잡한 형태를 지니고 있다. 도심의 확장과 개발로 인해 유역의 특성들이 변화하고, 이로 인해 유출 모형의 적용 또한 어렵다. 본 연구에서는 전주의 대표적인 도시하천인 조경천 유역을 대상으로 도시화의 진행에 따른 수문환경의 변화와 강우-유출 형태의 변화를 분석하였다. 도시화 정도에 따라 도시화가 진행되기 전인 자연유역기(1924), 전북대학교 조성기(1963), 주거단지 조성기(1986), 도시화 완료기(1995)로 단계를 구분하고, 각 단계별 유역특성자료와 불투수면적 등의 입력자료를 기반으로 SWMM 모형을 이용하여 유출을 분석하였다. 단계별 배수계통도에 의하면, 유로연장, 조도계수, 지표면 저류계수는 감소하였고, 토지이용 상태는 투수면적이 97.7%에서 42%로 감소하였고, 불투수 면적은 0.6%에서 34.0%로 증가하였다. 도달시간은 90분에서 37분으로 감소하였고, 첨두유량은 $4.37m^3/s$에서 $111.13m^3/s$로 증가 하였으며, 유출률은 0.8%에서 68%로 증가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1026-1033
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• 2009

본 연구에서는 안성천 유역을 대상으로 토지지용별로 산지, 농경지, 도시지역을 표본지역으로 선정하여 비점오염원 원단위를 산정하였다. 그리고 강우시 유출수의 유출특성을 가장 잘 반영하는 유량가중평균농도를 산정하고, 유출오염부하량을 산정하였다. 유출계수가 높게 나타났던 1차 강우시가 2차 강우시보다 오염물질의 유량가중평균농도가 높게 나타나는 경향을 보였으며, 토지이용별 산정결과, 농지와 산지 같은 비도시지역보다 도시 지역에서 강우 유출시 높은 농도의 오염물질이 발생하는 것으로 나타났다. BOD 유출부하량은 산지, 농지, 도시 지역에서 1차 강우 시 각각 1,395kg/d, 1,623kg/d, 2,268kg/d로, 2차 강우시 각각 503kg/d, 512kg/d, 898kg/d로 산정되었다. 강우량 및 강우강도에 따라 토지이용별로 유출부하가 크게 다르게 나타났다. 토지이용별 원단위는 BOD 기준으로 도시지역이 72.7kg/ha/yr로 농경지(6.5kg/ha/yr)보다 12배 이상, 산지(9.5kg/ha/yr)보다 8배 이상 높게 나타나 도시지역이 비도시지역보다 단위면적당 비점오염부하가 매우 높은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-72
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• 2011

유역 단위 수문 및 수질 평가 모형인 SWAT 모형을 이용한 유역 내 정확한 수문과 비점오염원 거동을 평가하기 위해서는 유역 적용에 앞서 모형의 정확성 평가가 우선시 되어야 한다. SWAT 모형의 수문 보정및 검정 시, Nash-Sutcliffe의 효율계수(EI)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 EI 값은 비교되어지는 값들의 범위 중 큰 값 즉, 수문 분석에 있어 고유량에 대해 민감하게 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 그리하여 본 연구에서는 보다 정확한 수문 분석을 위해 K-means 군집화 알고리즘을 이용한 웹기반의 EI 평가시스템을 개발하였고, 이를 SWAT 모형의 수문 평가에 적용하였다. 본 연구의 결과 전체 유량의 EI 값은 높았지만, 수문성분에 따른 EI 값은 높지 않았다. SWAT 모형의 수문 보정 및 검정에 널리 활용되고 있는 SWAT auto-calibration tool은 전체 유량에 대해서는 높은 EI 값을 산정하는 것으로 보이지만, 직접유출과 기저유출 각각에 대한 유량 그룹 I 과 II 에 대해서는 대부분 음수(-)의 EI 값을 보였다. 그리하여 본 연구 결과를 통해 SWAT 모형의 수문성분 평가에 있어 보다 정확한 평가를 위해서는 직접유출과 기저유출에 대한 각각의 유량 그룹에 대해 양수(+)의 EI 값이 산정되도록 모형 보정 및 검정의 수행 필요할 것으로 사료된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.17-27
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• 2008

In this study, three different unit hydrograph methods (Snyder, SCS, Clark) in the HEC-HMS were compared to find better fit with the observed data in the small agricultural watershed. Baran watershed, having $3.85km^2$ in size, was selected as a study watershed. The watershed input data for HEC-HMS were retrieved using HEC-GeoHMS which was developed to assist making GIS input data for HEC-HMS. Rainfall and water flow data were monitored since 1996 for the study watershed. Fifty five storms from 1996 to 2003 were selected for model calibration and verification. Three unit hydrograph methods were compared with the observed data in terms of simulated peak runoff, peak time and total direct runoff for the selected storms. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$) for the observed peak runoff was $0.8666{\sim}0.8736$ and root mean square error, RMSE, was $5.25{\sim}6.37\;m^3/s$ for calibration stages. In the model verification, $R^2$ for the observed peak runoff was $0.8588{\sim}0.8638$ and RMSE was $9.57{\sim}11.80\;m^3/s$, which were slightly less accurate than the calibrated data. The simulated flood hydrographs were well agreed with the observed data. SCS unit hydrograph method showed best fit, but there was no significant difference among the three unit hydrograph methods.