• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.43-43
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• 2020

보령댐은 충남 서부지역 8개 시·군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 최근 우리나라에서 발생한 연속적인 가뭄으로 2015년에는 저수율이 7.5 %까지 감소하여 제한급수가 시행되었다. 본 연구에서는 가뭄으로 인한 물 공급 부족에 취약함을 보인 보령댐 유역(297.4 ㎢)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하였다. SWAT 모형을 활용하여 보령댐의 물수지를 모의하기 위하여 보령댐의 실측 유출량, 저수량, 방류량으로 보령댐 유입량과 저수량을 보정(2002~2004) 및 검정(2005~2007)하였으며, 실측 저수량을 기반으로 미래 댐 운영을 모의하였다. 검·보정 결과, 댐 유입량과 저수량의 PBIAS(%)는 -0.04, -0.09, NSE(Nash and Sutcliffe Efficiency)는 0.52, 0.96, RMSE(Root Mean Square Error)는 1.80 mm/day, 0.67 × 10⁶㎥로 분석되어 신뢰성 있는 모의 결과를 보였다. 보정된 SWAT 모형으로 가뭄 사상이 반영된 기후변화를 모의하기 위하여 APCC의 26개 CMIP5 GCM 시나리오를 SPI (Standardized Precipitation Index)와 연속 이론(Runs theory)으로 분석하여 6개의 극한 가뭄 시나리오 (RCP 4.5, 8.5 CMCC-CM, INM-CM4, IPSL-CM5A-MR)를 선정하였으며, 선정된 시나리오를 모형에 적용하여 가뭄 사상을 반영한 보령댐의 미래 내한능력을 평가하였다. 내한능력평가 및 분석 기간은 Historical(1980~1999; 1990s), Present(2000~2019; 2010s), 그리고 미래 기간 (2020~2039; 2030s, 2040~2059; 2050s, 2060~2079; 2070s, 2080~2099; 2090s)으로 나누었으며, 취약성(Reliability), 회복성(Resilience), 위험성(Vulnerability), 세 가지 지표로 내한능력 평가를 수행하였다. 평가 결과, 미래 취약성은 2050s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.803까지 감소하였으며, 회복성과 위험성은 2070s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.003, 3,567.6 × 10⁶㎥까지 감소하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.6
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• pp.503-514
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• 2018

In recent, the hydrological regime of the Mekong river is changing drastically due to climate change and haphazard watershed development including dam construction. Information of hydrologic feature like streamflow of the Mekong river are required for water disaster prevention and sustainable water resources development in the river sharing countries. In this study, runoff simulations at the Kratie station of the lower Mekong river are performed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool), a physics-based hydrologic model, and LSTM (Long Short-Term Memory), a data-driven deep learning algorithm. The SWAT model was set up based on globally-available database (topography: HydroSHED, landuse: GLCF-MODIS, soil: FAO-Soil map, rainfall: APHRODITE, etc) and then simulated daily discharge from 2003 to 2007. The LSTM was built using deep learning open-source library TensorFlow and the deep-layer neural networks of the LSTM were trained based merely on daily water level data of 10 upper stations of the Kratie during two periods: 2000~2002 and 2008~2014. Then, LSTM simulated daily discharge for 2003~2007 as in SWAT model. The simulation results show that Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) of each model were calculated at 0.9(SWAT) and 0.99(LSTM), respectively. In order to simply simulate hydrological time series of ungauged large watersheds, data-driven model like the LSTM method is more applicable than the physics-based hydrological model having complexity due to various database pressure because it is able to memorize the preceding time series sequences and reflect them to prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1327-1331
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• 2009

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)은 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 물과 유사 및 농업화학물질의 거동이 토지관리방법에 미치는 영향을 예측하기 위해 미국 농무성 농업연구소(USDA Agricultural Research Service, ARS)의 Jeff Arnold에 의해 1990년대 초에 개발된 유역모델이며, 최근에는 SWAT2005 모형이 개발되었다. SWAT 모형은 SWAT2000 모형을 구동하기 위한 ArcView 3.2a 기반의 인터페이스 시스템이 널리 이용되어 왔으나, 최근에는 SWAT2005 모형과 ArcGIS를 연계 운영하기 위한 ArcSWAT(Winchell et al, 2008)이 개발된 바 있다. 국내에서는 GIS와 데이터베이스를 기반으로 SWAT2000 모형의 구동 및 입출력 자료의 관리 등을 효과적으로 수행할 수 있는 SWAT2000 모형과 HyGIS(Hydro Geographic Information System)를 연계시스템인 HyGIS-SWAT(김경탁과 최윤석, 2006)이 개발된 바 있다. 본 연구에서는 최근 들어 SWAT2005 모형의 활용성이 높아짐에 따라 HyGIS와 SWAT2005 모형의 연계시스템을 개발하고자 하며, 이를 통해서 SWAT2005 모형 구동의 효율성과 편의성을 증대시킬 뿐만 아니라, 개선된 SWAT2005 모형으로 기존의 HyGIS-SWAT을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1310-1314
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• 2008

수도권 지역의 신도시 개발에 따른 유역의 도시화와 인구 증가는 유역의 피복상태를 변화시키고, 생태계에 영향을 미치는 수문학적 과정과 하천수질의 변화를 초래하게 된다. 지표면의 침투, 침루 및 토양함수량을 변화시키고, 차단저류량과 요지저류량(depression storage) 등을 변화시킴으로서 유출량과 수질을 변화시키게 되는 것이다. 이와 같은 수문학적과정을 평가하기 위해서는 수문모형을 사용하는데 본 연구에서는 미국 농림부에서 개발한 SWAT모형을 이용하였다. SWAT-K모형은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 인위적, 자연적인 물순환 구조변화와 지표수-지하수 연계 해석 등을 개선하여, 강우 증발산 토양수분 지표수 지하수 등의 시, 공간적 분포를 정량적으로 산정하는 장기유출 해석 모형이다. 또한, 본 모형의 적용을 위하여 GIS를 이용한 공간정보를 처리하여 수문모형의 매개변수를 결정하는 방법이 널리 사용되고 있는데, 본 연구에서는 ArcView GIS를 이용하여 입력자료를 구축하였다. 대상유역은 판교유역으로서 신도시 개발이 한창 진행되고 있는 지역으로서, 개발 과정에 따라 수문특성, 유출특성, 수질변화 특성 등이 계속하여 변화되고 있으며, 개발이 완전히 종료된 이후의 특성을 예측할 필요가 있는 유역이다. 본 연구에서는 SWAT-K모형을 이용하여 판교 신도시 개발에 따른 장기유출량을 예측하였고 모델의 매개변수를 최적화하였으며, 그 결과 본 모델이 장기 유출량 해석 및 판교유역의 수문변화를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1734-1738
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• 2010

최근 이상 기후에 따른 유역 환경의 변화가 크게 눈에 띄고 있다. 또한, 댐건설이나 하도 준설 등 인위적인 요인에 의해 유역 및 하천의 유사 거동이 크게 변화하고 있다. 그러나, 하도 관리의 기본 자료인 하천 유역의 유사 발생량에 대해서는 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 분포형 수문 모형을 이용하여 체계적이고 합리적으로 비유사량을 산정하기 위한 연구이다. 대상 유역으로는 낙동강 주요 지류 중 하나이며, 영주댐이 건설될 계획인 내성천으로 선정하였으며, 이용하는 모형은 대상유역의 토양 특성, 토지이용과 관리 상태를 고려하는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 선정하였다. 먼저, GIS와 연계된 SWAT 모형을 적용하기 위하여 수치 고도자료, 토양도와 토지이용도를 구축하고, 내성천 유역의 기상 및 우량 관측소를 고려하여 일강수자료, 일 최대/최소 기온을 포함한 기후자료를 입력하였다. 그리고, 대상 유역에 위치한 수문관측소와 수질 관측소를 고려하여 소유역으로 세분화한 후 토양특성과 토지이용에 따른 모의를 실시하였다. SWAT 모형을 이용한 비유사량 산정에서 문제가 되는 것은 식생 피복 상태와 토양 침식성 인자인 것으로 나타났다. 또한, 산정된 비유사량은 내성천의 하천 유사량 측정 자료에서 산정한 비유사량과 비교하였다. 그 결과 SWAT 모형은 유사량 실측 자료에서 산정된 비유사량보다 상당히 큰 값을 산정하였다. 그러나, 보다 체계적인 입력 자료가 축적된다면, SWAT 모형을 이용하여 합리적인 비유사량 산정이 가능할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.462-462
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• 2012

수문 분석과 갈수기 유량 산정, 가뭄관리에 직접/기저 유출 분리 및 평가는 매우 중요하며, 이러한 분석을 위하여 많은 모형들이 개발되었고, 실제 유역에 적용되어 연구에 이용되고 있다. 이들 중 Baseflow filter program(BFlow)을 이용한 감수곡선의 Alpha factor 산정 방법이 직접/기저 유출 분리에 널리 이용되고 있다. 하지만 BFlow는 장기 유량 자료를 이용하여 그 유역을 대표할 수 있는 Alpha factor 만을 제시하고 있기 때문에, 계절별/연별로 변화하는 감수곡선의 특성을 정확히 반영하기에는 많은 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 계절별로 변화하는 감수곡선 특성을 조금 더 정확하게 실제 유역에 적용하기 위하여 BFlow 프로그램이용, 장기간의 유량 특성을 분석하여 계절별 Alpha factor를 산정하고 이를 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형에 적용하여 기존의 방법과의 차이를 분석하였다. SWAT 모형의 경우 alpha factor가 실제로는 Hydrologic Response Unit (HRU) 별로 활용되기 때문에, 계절별 Alpha factor 산정이 미치는 영향이 실제로 다소 크게 분석되었다. 특히 본 연구에서는 저유량 부분의 차이를 면밀히 분석하여 Alpha factor 저유량 산정에 미치는 영향을 파악하고자 하였으며 이는 SWAT 모형의 단점인 저유량 산정을 개선하는데 기여할 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.868-872
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• 2012

유역의 유입 및 유출은 강수에 의해 발생하며 여러 가지 기후 조건과 토지 상태의 영향을 받는다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 이러한 여러 가지 복잡한 기후 조건과 토지 상태를 반영하며, 장기간 입력 자료에 따른 유출량을 산출할 수 있다. 본 연구에서는 시험유역을 안동댐 유역으로 선정하였으며, SWAT 모형을 이용하여 10년(2000년 ~ 2010년) 동안의 유출량을 산정하였고 이를 안동댐의 실측 유입량과 비교 분석하였다. ArcSWAT을 이용하여 분석하였고 입력 자료는 SWAT의 분석단위인 HRU(Hydrologic Response Unit)를 산정하기 위한 정밀 토양도 및 토지피복도와 기상입력 자료인 강우 및 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 일사량 등을 사용하였다. 강우관측소는 안동댐 유역의 고선, 남회룡, 도천, 미질, 석동, 석포, 석현, 의촌, 재산, 황지를 선정하였고, 일사량관측소는 안동, 대관령, 포항을 선정하였으며, 기온, 습도, 풍속관측소는 안동, 봉화, 태백, 영주를 선정하였다. 또한 기상입력자료 중 결측값은 역거리 자승법을 이용하여 보완하였다. SWAT 모형은 유출량 계산 시 여러 가지 다양한 매개변수가 사용되며, 이러한 매개변수들의 검 보정을 통하여 실제 유역의 특성과 하천 흐름특성을 반영할 수 있다. 본 연구의 시험유역인 안동댐유역은 산림과 초지가 많은 지역이기 때문에 식물에 의해 차단되는 강우에 관한 매개변수와 지하로 침투되는 강우량에 관한 매개변수 등을 보정하여 실제 유역특성을 반영하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통해 안동댐 유역의 10년 동안의 일 유출량을 산정한 결과, 홍수기의 첨두유량 및 첨두시간에는 실측자료와 약간의 차이가 있었지만 전체적으로 실측자료와 매우 유사한 유출량을 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.34-34
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• 2018

본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.113-113
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• 2018

본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.12
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• pp.1235-1247
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• 2013

This study is to evaluate the climate change impact on future storage behavior of Chungju dam($2,750{\times}10^6m^3$) and the regulation dam($30{\times}10^6m^3$) using SWAT(Soil Water Assessment Tool) model. Using 9 years data (2002~2010), the SWAT was calibrated and validated for streamflow at three locations with 0.73 average Nash-Sutcliffe model Efficiency (NSE) and for two reservoir water levels with 0.86 NSE respectively. For future evaluation, the HadCM3 of GCMs (General Circulation Models) data by scenarios of SRES (Special Report on Emission Scenarios) A2 and B1 of the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) were adopted. The monthly temperature and precipitation data (2007~2099) were spatially corrected using 30 years (1977~2006, baseline period) of ground measured data through bias-correction, and temporally downscaled by Change Factor (CF) statistical method. For two periods; 2040s (2031~2050), 2080s (2071~2099), the future annual temperature were predicted to change $+0.9^{\circ}C$ in 2040s and $+4.0^{\circ}C$ in 2080s, and annual precipitation increased 9.6% in 2040s and 20.7% in 2080s respectively. The future watershed evapotranspiration increased up to 15.3% and the soil moisture decreased maximum 2.8% compared to baseline (2002~2010) condition. Under the future dam release condition of 9 years average (2002~2010) for each dam, the yearly dam inflow increased maximum 21.1% for most period except autumn. By the decrease of dam inflow in future autumn, the future dam storage could not recover to the full water level at the end of the year by the present dam release pattern. For the future flood and drought years, the temporal variation of dam storage became more unstable as it needs careful downward and upward management of dam storage respectively. Thus it is necessary to adjust the dam release pattern for climate change adaptation.