• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.747-759
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• 2018

다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.343-350
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• 2022

하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.373-373
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• 2021

Rainfall forecasting is an important issue that is applied in many areas, such as agriculture, flood warning, and water resources management. In this context, this study proposed a statistical and machine learning-based forecasting model for monthly rainfall. The Bayesian Gaussian process was chosen to optimize the hyperparameters of the Stacked Long Short-term memory (SLSTM) model. The proposed SLSTM model was applied for predicting monthly precipitation of Seoul station, South Korea. Data were retrieved from the Korea Meteorological Administration (KMA) in the period between 1960 and 2019. Four schemes were examined in this study: (i) prediction with only rainfall; (ii) with deseasonalized rainfall; (iii) with rainfall and minimum temperature; (iv) with deseasonalized rainfall and minimum temperature. The error of predicted rainfall based on the root mean squared error (RMSE), 16-17 mm, is relatively small compared with the average monthly rainfall at Seoul station is 117mm. The results showed scheme (iv) gives the best prediction result. Therefore, this approach is more straightforward than the hydrological and hydraulic models, which request much more input data. The result indicated that a deep learning network could be applied successfully in the hydrology field. Overall, the proposed method is promising, given a good solution for rainfall prediction.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권2호
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• pp.1-11
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• 2018

Probable Maximum Flood (PMF) is mostly applied for the designs of large-scale hydraulic structures and it is estimated by computing the runoff hydrograph where Probable Maximum Precipitation (PMP) is inserted as design rainfall. The existing PMP is estimated by transferring the heavy rainfall from all watersheds of korea to the design watershed, however, in this study, PMP was analyzed by selecting only rainfall events occurred in the design watershed. And then, Catchment-scale Soil Erosion Model (CSEM) was used to estimate the PMF and sediment-runoff yield according to the watershed-based estimated PMP. Although the PMF estimated in this study was lower than the existing estimated PMF in the Yongdam-dam basin, it was estimated to be higher than the 200-year frequency design flood discharge. In addition, sediment-runoff yield was estimated with a 0.05 cm of the maximum erosion and a 0.06 cm of the maximum deposition, and a total sediment-runoff yield of 168,391 tons according to 24-hour PMP duration.

• 한국농공학회지
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• 제35권3호
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• pp.117-129
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• 1993

This study was conducted to get reasonable and abundant hydrological time series of monthly flows simulated by a best fitting stochastic simulation model for the establishment of rational design and the rationalization of management for agricultural hydraulic structures including reservoirs. Comparative analysis carried out for both statistical characteristics and synthetic monthly flows simulated by the multi-season first order Markov model based on Gamma distribution which is confirmed as good one in the first report of this study and by Harmonic synthetic model analyzed in this report for the six watersheds of Yeong San and Seom Jin river systems. 1.Arithmetic mean values of synthetic monthly flows simulated by Gamma distribution are much closer to the results of the observed data than those of Harmonic synthetic model in the applied watersheds. 2.In comparison with the coefficients of variation, index of fluctuation for monthly flows simulated by two kinds of synthetic models, those based on Gamma distribution are appeared closer to the observed data than those of Harmonic synthetic model both in Yeong San and Seom Jin river systems. 3.It was found that synthetic monthly flows based on Gamma distribution are considered to give better results than those of Harmonic synthetic model in the applied watersheds. 4.Continuation studies by comparison with other simulation techniques are to be desired for getting reasonable generation technique of synthetic monthly flows for the various river systems in Korea.

• Spatial Information Research
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• 제12권3호
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• pp.229-237
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• 2004

산지 하천의 토사 유출은 환경상의 문제뿐만 아니라 치수계획에 있어서도 심각한 문제를 유발한다. 2002년 강원 수해백서에 의하면 태풍 루사 당시의 토사 유출에 따른 인명피해가 전체 피해의 30％를 점한다고 보고하고 있어 이에 대한 적절한 대책이 시급한 실정이나 하천계획 수립에 필요한 기초 자료의 축적 및 연구는 미미한 단계에 있다. 본 연구에서는 유역관련 GIS자료를 이용하여 강우에 따른 수리ㆍ수문량 및 하상 변동량을 정량적으로 계산하여 궁극적으로 하상변동이 홍수위에 미치는 영향에 대하여 평가하고자 하였으며, 이러한 노력은 향후 하천계획상 유익한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.407-414
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• 2009

본 논문에서는 대청댐 하류 금강을 대상으로 댐건설에 따른 유황 변동이 어류서식처 환경에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석에는 RAP을 이용하였고, 대표어종으로는 쉬리, 참마자, 감돌고기를 선정하였다. 분석 결과에 따르면 유량이 감소하는 갈수기에 대청댐의 건설과 더불어 서식처 조건이 향상 하였으나, 용담댐 건설의 영향은 미미한 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 댐건설에 따른 갈수기의 방류량 증가가 본 연구에서 선정한 대표어종들이 선호하는 서식처 조건을 유지하는데 도움이 된 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권1호
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• pp.16-24
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• 2014

A combined watershed and receiving waterbody model was developed for operational water flow forecasting of the Nakdong river. The Hydrological Simulation Program Fortran (HSPF) was used for simulating the flow rates at major tributaries. To simulate the flow dynamics in the main stream, a three-dimensional hydrodynamic model, EFDC was used with the inputs derived from the HSPF simulation. The combined models were calibrated and verified using the data measured under different hydrometeological and hydraulic conditions. The model results were generally in good agreement with the field measurements in both calibration and verification. The 7-days forecasting performance of water flows in the Nakdong river was satisfying compared with model calibration results. The forecasting results suggested that the water flow forecasting errors were primarily attributed to the uncertainties of the models, numerical weather prediction, and water release at the hydraulic structures such as upstream dams and weirs. From the results, it is concluded that the combined watershed-waterbody model could successfully simulate the water flows in the Nakdong river. Also, it is suggested that integrating real-time data and information of dam/weir operation plans into model simulation would be essential to improve forecasting reliability.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권1호통권24호
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• pp.47-56
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• 2007

본 연구는 금강유역내 중규모 하천을 대상으로 계획홍수량, 유역면적, 유로연장, 하상경사 등 유역의 수리 수문학적 특성 인자를 매개변수로 하여 계획하폭 결정식을 제안하였다. 유도한 계획하폭 산정식은 다중 회귀분석에 의한 결정계수 등의 비교에서 기존에 사용하고 있는 중부지방 경험식, 하천설계기준에 비해 우수한 결과를 나타냈다. 이들 결과를 다른 자료군의 금강수계 동일규모 유역을 대상으로 검증한 결과는 계획홍수량, 유역면적, 유로연장, 하상경사의 4개 매개변수로 유도한 관계식이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 유도한 관계식을 수공실무의 계획 하폭산정에 적용한다면 현재 사용하고 있는 경험식보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.303-314
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• 2020

수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.