• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1105-1116
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• 2014

추계학적 강우모형 NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 RPM (Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하여 시간 스케일의 강우를 생성함으로서 수문학적 적용성이 뛰어난 강우모형이다. NSRPM은 5개의 모형 매개변수로 이루어져 있으며 매개변수 추정을 위하여 최적화 기법으로 널리 쓰이고 있는 수치해석 기법인 DFP (Davidon-Fletcher-Powell)기법, 직접적 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 DFP 기법은 입력 초기값에 민감하며 국소 최저치에 수렴하는 확률이 높은 단점이 있으며 유전자 알고리즘기법은 탐색에 소요되는 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용된 Nelder-Mead기법은 순차적 탐색기법으로 연산 속도가 빠르며 입력 초기값이 필요하지 않아 사용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구는 전국 지상기상관측소 59개소를 대상으로 1973-2011년 39년 동안의 시간강우 자료를 수집하고 최적화 기법 DFP 기법, 유전자 알고리즘, Nelder-Mead 기법을 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여 지속시간 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 별 평균, 분산, 공분산에 대해서 각 기법의 정확성을 평가하였다. 본 연구결과 전반적으로 Nelder-Mead기법이 가장 높은 정확도를 보였으며 유전자 알고리즘, DFP 기법 순으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.47-58
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• 2013

최근 들어 전 세계적인 기후변화 양상에 따라 짧은 시간에 큰 유출양상을 보이는 국지적 돌발성 홍수의 발생이 증가하는 추세이며 이로 인한 인명 및 재산의 피해가 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 발생하고 있다. 이와 같이 소규모 지역의 집중된 강우로 발생하는 국지적 돌발성 홍수는 빠른 수문반응으로 인하여 홍수피해를 예방하기 위한 예 경보 시간이 부족한 것이 특징이다. 국지 홍수로 인한 피해를 막기 위해서는 한계유량을 초과하여 제내지의 피해발생 가능성이 있는 홍수사상에 대한 심도예측이 중요하다. 본 논문의 목적은 소규모 유역에서 발생하는 홍수사상의 심각성 정도를 정량화할 수 있는 새로운 홍수지수(New Flood Index)를 개발하고 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통하여 국지 돌발홍수예측에 적용하고자 하였다. 2개의 시범유역들에 대한 홍수유출수문곡선은 장기간 관측된 연최대치계열 실측 강우자료를 이용하여 강우-유출 모형을 통하여 산정하였다. 새로운 홍수지수 NFI는 2년 빈도 홍수량으로 가정된 한계유량을 초과하는 홍수사상에 대하여, 첨두홍수량비, 상승부경사, 초과홍수지속시간 등 홍수 유출수문곡선의 특성을 이용한 3가지 상대심도계수의 기하학적 평균값으로산정하였다. 분석결과 3시간최대강우가 새로운 홍수지수NFI와 가장높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 새로운 홍수지수와 강우특성과의 회귀분석을 통해 얻어진 최적 관계식은 소규모 미계측 유역에서의 국지적 홍수 심도예측을 위한 예비정보의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.1029-1040
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• 2013

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree (CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여장기간의수문자료를보유하고있는기상청산하의한강유역강수네트워크에대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.991-997
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• 2011

Soil erosion and sediment has been known as one of pollutants causing water quality degradation in water bodies. With global warming issues worldwide, various soil erosion studies have been performed. Although on-site monitoring of sediment loss would be an ideal method to evaluate soil erosion condition, modeling approaches have been utilized to estimate soil erosion and to evaluate various best management practices on soil erosion reduction. Although the USLE has been used in soil erosion estimation for the last 40 years, the USLE model has limitations in estimating event-based soil erosion reflecting rainfall intensity and rainfall duration for long-term period. Thus, the calibrated model, capable of simulating soil erosion using hourly rainfall data, was utilized in this study to evaluate the effects of rainfall amount and rainfall intensity on soil erosion. It was found that USLE soil erosion value is $3.06ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, while soil erosion values from 2006~2010 were $2.469ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $0.882ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $1.489ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $2.158ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $1.602ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, respectively. Especially, soil erosion from single storm event for 2008-2010 would be responsible for 30% or more of annual soil loss. As shown in this study, hourly soil erosion estimation system would provide more detailed output from the study area. In addition, the effects of rainfall intensity on soil erosion could be evaluated with this system.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.145-151
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• 2009

최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.

• 기술사
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• 제44권2호
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• pp.23-28
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• 2011

기상이변 현상이 잦아지면서 강우의 시공간적 분포가 긴 세월동안 정상성(Stationary)을 가진다고 가정하는 것은 현실성이 없다. 이러한 인식에 본고를 통해서 수공구조물, 특히 다목적댐에 미치는 영향에 대해 살펴보고, 대책을 다루어 보고자 한다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.261-264
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• 2002

Yi-dong experimental basin is operated for research on the rural basin characteristics and accumulation of a long term data by hydrological observation equipments. It is basin area 9,440ha, length 14.4km and slope 0.67%. Hydrological observation network is constructed of rainfall meter 4points, reservoir storage level 3points and river water level 2points.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.610-614
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• 2004

장기 유역 유출모형인 SWAT에 도시지역의 영향을 적절히 고려할 수 있도록 SWMM 모형을 포함시킨 SWAT-SWMM 결합모형을 테스트하기 위해 시험유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT 모형과 SWAT-SWMM 결합모형에 의한 수문순환요소(지표수, 지하수, 하천유출, 증발산 등)를 비교${\cdot}$분석하였다. 또한 각 모형이 수문순환요소를 모식하는 방법을 비교${\cdot}$분석하여 SWAT-SWMM 결합모형을 개선하였다.

• 농업과학연구
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• 제2권1호
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• pp.281-300
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• 1975

1. 금강유역(錦江流域)의 평균년강수량(平均年降水量)은 1203.0mm이고, 면적강수량(面積降水量)을 산출(算出)할 때 많이 사용(使用)하는 Thiessen법(法)의 Areal weight는 표(表)-과 같다. 2. 최대연강수량(最大年降水量)은 1501~2000mm인 곳이 24개관측소중(個觀測所中)며 17개소(個所)나 되어 가장 많은 71%이고, 나머지는 1500mm이하(以下)인 곳이 3개소(個所)이며, 2001mm이상(以上)인 곳은 4개소(個所)이다. 3. 최대일강우량(最大日降雨量)은 201~300mm인 곳이 15개소(個所)로 가장 많은 63%의 분포(分布)이다. 4. 최대(最大)2일간연속강우량(日間連續降雨量)은 300mm를 중심(中心)으로 전후(前後) 각각 50%씩 분포(分布)된다. 5. 최대(最大)3일간연속강우량(日間連續降雨量)은 301~400mm인 곳이 15개소(個所)로 63%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 100mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 6. 최대연속강우량(最大連續降雨量)은 401~600mm인 곳이 14개소(個所)로 가장 많은 58%의 분포(分布)이며 이는 최대일강우량(最大日降雨量)보다 200mm가 더 많은 강우량(降雨量)이다. 7. 확률일강우량(確率日降雨量)은 표(表)-5와 같고, 무주(茂朱)를 중심(中心)으로한 대청(大淸)댐유역(流域)의 확률일강우량(確率日降雨量)이 가장 많으며, 다음으로는 강경(江景) 공주(公州) 및 부여(扶餘)를 연결(連結)하는 지방(地方)이 다우(多雨)인 편(便)이다. 8. 6월(月)1일(日)부터 9월(月)10일(日)까지 100일간(日間)의 논벼 관개기간중(灌漑期間中)의 강우량(降雨量)은 601~800mm 인 곳이 16개소(開所)로 76%의 분포(分布)이며 이는 표(表)-6과 같다. 9. 유효우량(有效雨量)은 501~600mm인 곳이 15개소(個所) 71%의 분포(分布)이며, 유효율(有效率)은 66~75%인 곳이 13개소(個所)로 62%의 비율(比率)이고, 다음으로는 76~85%인 곳이 7개소(個所)로 33%의 비율(比率)이다. 10. 확률유효우량(確率有效雨量)은 각 지방(地方)의 연평균유효우량(年平均有效雨量)은 보다 100mm정도(程度)씩 적고, 301~500mm인 곳이 14개소(個所)로 67%의 분포(分布)이다. 11. 갈수년도(渴水年度)는 유역내(流域內)를 총괄적(總括的) 동일(同一)하게 지정(指定)할수 없다고 여겨진다. 12. 금강유역(錦江流域)의 s/S는 0.53~0.74로 되어 수자원면(水資源面)에서 비교적(比較的) 안정(安定) 편(便)이다.

• 한국물환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.88-96
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• 2013

Much attention has been needed in water resource management at the watershed due to drought and flooding issues caused by climate change in recent years. Increase in air temperature and changes in precipitation patterns due to climate change are affecting hydrologic cycles, such as evaporation and soil moisture. Thus, these phenomena result in increased runoff at the watershed. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been used to evaluate rainfall-runoff at the watershed reflecting effects on hydrology of various weather data such as rainfall, temperature, humidity, solar radiation, wind speed. For bias-correction of RCP data, at least 30 year data are needed. However, for most gaging stations, only precipitation data have been recorded and very little stations have recorded other weather data. In addition, the RCP scenario does not provide all weather data for the SWAT model. In this study, two scenarios were made to evaluate whether it would be possible to estimate streamflow using measured precipitation and long-term average values of other weather data required for running the SWAT. With measured long-term weather data (scenario 1) and with long-term average values of weather data except precipitation (scenario 2), the estimate streamflow values were almost the same with NSE value of 0.99. Increase/decrease by ${\pm}2%$, ${\pm}4%$ in temperature and humidity data did not affect streamflow. Thus, the RCP precipitation data for Hongcheon watershed were bias-corrected with measured long-term precipitation data to evaluate effects of climate change on streamflow. The results revealed that estimated streamflow for 2055s was the greatest among data for 2025s, 2055s, and 2085s. However, estimated streamflow for 2085s decreased by 9%. In addition, streamflow for Spring would be expected to increase compared with current data and streamflow for Summer will be decreased with RCP data. The results obtained in this study indicate that the streamflow could be estimated with long-term precipitation data only and effects of climate change could be evaluated using precipitation data as shown in this study.