• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1143-1157
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• 2020

본 연구에서는 SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형의 검·보정 과정에서 다중 관측 지점 및 변수를 고려한 분석의 기준을 제시하였으며, 이의 적용을 위해 용담시험유역에서 장기 관측된 유량, 토양수분량, 그리고 증발산량을 활용한 모의수행 및 유역의 수문 유출특성과 물순환 관점의 물수지를 검토하였다. 모형은 유역 내 다중 관측 자료의 특성을 반영할 수 있도록 순차적 보정 방법과 SWAT-CUP에서의 최적 매개변수 값 산정을 위한 모의 실행 및 반복 횟수 설정(초기 1,000회 모의 실행, 이후 500회 모의 반복), 그리고 전체 및 부분 수행 등을 통해 소유역별 각기 다른 매개변수 값으로 보정하였으며(유역출구 유량 ENS 0.85, R2 0.87, 그리고 PBIAS -7.6%), 이를 유역출구 지점에 대해 순차적이 아닌 일괄 적용한 분석결과(ENS 0.52, R2 0.54, 그리고 PBIAS -22.4%)와 비교하여 그 방법상의 우위를 확인하였다. 총 15개년의 모의 결과로부터 용담댐 유역의 직접유출은 35%, 기저 및 중간유출과 회귀유량을 합한 값은 65%로 전체 유출률은 53%이며, 증발산량은 전체 강우의 39%에 상당하는 양이 발생하는 것을 파악할 수 있었으며, 아울러 소유역별 연간 총 유출량(일평균 21.8 m3/sec) 등을 포함한 물이용 가능 수량은 연간 총 6.96억 m3으로 소유역별로는 약 540 ~ 900 mm로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.345-354
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• 2006

가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 추정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 대해 SWAT 모형을 적용해 구한 토양수분지수와 PDSI를 비교 분석하였다. 즉, 소양강댐 지점의 일유입량 자료를 이용해 SWAT모형을 보정하고 검정하여, 장기 일 토양수를 추정하고, SWAT모형을 통해 모의된 토양수로부터 계산된 토양수분 결핍을 근거로 토양수분지수를 산정하였다. 본 연구를 통해 SWAT 모형의 적용성을 검토한 결과, 결정계수가 0.651로서 비교적 좋은 결과를 보였고, GIS를 이용함으로서 보다 향상된 해상도를 가지고 가뭄감시를 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리를 위해 적용이 가능하리라 판단된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권5호
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• pp.19-27
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• 2016

This study is to find appropriate plant for infiltration swale (which is natural LID infrastructure) and suggest basic research database for building infrastructure of LID facilities. Through the research inside, it first selects the plant strong to flooding and salt tolerance. Also, the research built infiltration swale along the road, planted those strong plants and monitored how well those plants adapted into the environment. Particularly, it showered 72mm/hr-speed artificial shower, also with natural shower, given that plants were vulnerable to flood because of influx of the rain. As a result of field applicability monitoring, Pennisetum alopecuroides and Equisetum hyemale (which degrade the pollutant well and adapt into rainy environment) are planting individually, or Juncus effusus var. decipiens, Liriope platyphylla, Miscanthus sinensis Andersson, Euonymus japonica (which are strong to rainy environment) and Pennisetum alopecuroides and Equisetum hyemale are mixed planting. The research should have monitored the plant for more than one year to study them, but the research only lasted five months. Therefore, it is hard to generalize. After all, through the long term research, it should pursue study more on appropriate plant materials and database that can be the reference for infrastructure establishment and maintenance.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1334-1338
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• 2008

최근 전 세계적으로 효율적인 유역내 수자원을 관리하기 위한 목적에서 하천 및 유역의 장기유출분석에 관한 많은 연구가 이루어지고 있는데 이러한 장기유출은 단기유출과 달리 인위적인 요소에 의해 많은 영향을 받는다. 인위적인 요소 중에 가장 대표적인 것이 저수지와 같은 저류시설물이다. 따라서 강우-유출모형을 통한 장기유출량 모의시에 이러한 인위적인 저류시설물의 영향을 모두 시스템화하여 유출모형에 반영하는 것은 바람직하나 현실적으로 매우 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 소규모 수리시설물이 장기유출에 끼치는 영향에 대해 시 공간적으로 상세히 분석하고 또한 분석된 결과를 토대로 장기유출 모형에 소규모 수리 시설물의 영향을 반영할 수 있도록 모형을 재구성함으로서 유역의 장기유출에 대한 모의결과의 신뢰도를 증진시키는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 금강유역의 소규모 수리시설물 현황을 파악하고 각 수리시설물별로 하천유량에 끼치는 영향을 분석한 후, 수리시설물의 영향을 고려할 수 있도록 SSARR모형을 구축하였다. 수리시설물에 의한 영향평가를 실시한 결과, 공간적으로는 저수지가 많이 분포한 소유역에서, 시기적으로는 강우가 풍부했던 2003년을 제외한 2/4분기에서 에러발생빈도가 크게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 수리시설물의 영향평가를 토대로 유출량과 수리시설물의 상관식을 유도하였으며 이를 이용한 주요지점 유출량을 모의하였다. 그 결과 용담댐, 수통, 호탄, 옥천 및 대청댐지점의 모의유량이 상대적으로 수리시설물을 고려하지 않은 경우보다 에러와 오차가 크게 감소하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제50권6호
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• pp.3-12
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• 2008

It is important to estimate accurate effective rainfall to analyse flood flow and long-term runoff for the rational planning, design, and management of water resource. The initial abstraction is also important to estimate effective rainfall. The Soil Conservation Service (SCS) has developed a procedure and it has been most commonly applied to estimate effective rainfall. But the SCS method still has weak points, because of unnatural assumptions such as antecedent moisture conditions and initial abstraction. The coefficient of initial abstraction(K) is depending on the soil moisture condition and antecedent rainfall. The maximum storage capacity of Umax which is calibrated by stream flow data in the proposed watershed was derived from the DAWAST(DAily WAtershed STreamflow) model. The values of K obtained from 69 storm events at the five watersheds are ranging from 0.133 to 0.365 and its mean value is 0.207. Effective rainfall could be estimated more reasonably by introducing new concept of initial abstraction. The equation of $K=0.076Sa^{0.255}$ was recommended instead of 0.2 and it could be applicable to the small-medium rural watersheds.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2021

수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.97-110
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• 2005

본 연구에서는 기존댐 재개발에 따른 댐 재개발 최적 규모 선택을 위한 방법론을 제시하고자 한다. 최적규모의 분석을 위한 과정은 다음과 같다. 강우량은 비동질성 Markov 모형으로 모의 발생하여 비교적 실제 구조에 가깝도록 설계된 토양함수 모형(Sacramento Soil Moisture Accounting Model, SAC-SMA)과 HEC-1의 Kinematic wave 하도추적 모형을 결합하여 만든 미 기상국의 NWS-PC 모형을 이용하여 유입량으로 변환하였다. 유입량은 저수지 모의운영을 통하여 저수지의규모를 결정하였다. 괴산댐을 대상으로 Hashimoto등 (1982)이 제시한 신뢰성 기준을 바탕으로 재개발 적정규모에 대한 신뢰성 분석을 실시하였으며 대략 155EL.M가 최적 수위로 판단되었으며 댐규모를 판단하기 위한 보조수단으로 이용이 가능하리라 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1125-1138
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• 2014

본 연구는 광동댐 유역을 대상으로 RCPs (Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오의 Arc-SWAT 적용으로 평균유출량과 저유량 계열을 구축하고 경계핵함수(Boundary Kernel)를 이용하여 비매개변수적 갈수빈도 해석을 수행하였다. 분석결과, RCPs 시나리오 하에서 가까운 미래의 유출량 감소로 인한 가뭄발생빈도가 증가하였으며, RCP8.5에서 저유량 계열의 변동폭이 크게 나타났다. Median flow의 갈수량 빈도해석결과 가까운 미래(2030s)의 30년 빈도 갈수량의 경우 Historic 기간에 비하여 증가(RCP4.5: +22.4%, RCP8.5: +40.4%)하였으나, 먼 미래(2080s)에는 갈수량 감소(RCP4.5: -4.7%, RCP8.5: -52.9%)로 인한 가뭄발생빈도가 커지는 것으로 분석되었다. 또한 Quantile 25% flow 저유량 계열의 경우 먼 미래에 빈도별 갈수량이 감소(RCP4.5: -20.8% ~ -60.0%, RCP8.5: -30.4% ~ -96.0%)하여 극심한 가뭄의 발생빈도가 커질 것으로 분석되었다. RCPs 시나리오 적용에 따른 비매개변수적 갈수빈도 해석 결과는 한반도 중권역별 수자원개발계획 수립과 기후변화 대응책 마련을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것이다.