• 한국수자원학회논문집
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• 제52권6호
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• pp.397-409
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• 2019

우리나라는 지형적인 특성과 강우 발생 특성에 따라 댐이나 다기능보 등 수리구조물의 수문 운영이 하천의 적절한 관리를 위해 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 홍수도달시간에 대한 이론을 정립하고, 금강하류부의 금강하굿둑~백제보 구간을 대상으로 1차원과 2차원의 연계해석이 가능한 HEC-RAS 모형을 활용하여 홍수도달시간을 홍수파도달시간과 수위상승도달시간으로 구분하고 보의 방류조건에 따라 홍수도달시간을 분석 예측하고자 한다. 분석 결과, 방류량이 증가하는 시점에 하도를 범람하여 하천 폭의 급격한 증가로 인해 도달시간이 증가하는 형태가 나타났으며, 홍수파 도달시간이 수위상승 도달시간보다 약 2배정도 빠르게 나타나 실제 도달하는 유수의 양보다 수파가 빨리 진행됨을 알 수 있었다. 본 연구결과를 활용한다면, 하천 관리에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1455-1459
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• 2006

우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권9호
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• pp.13-21
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• 2015

최근 도심지에서는 지하수위 변화에 따른 지반침하 및 싱크홀이 다수 발생함에 따라 안정된 지하수위 관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 지반의 지하수위 및 유효응력의 변화가 지하철구조물의 안정성에 미치는 영향을 파악하기 위해 버스환승센터 조성 구간 부지 하부로 통과하는 지하철구조물을 대상으로 연구를 수행하였다. 지하철구조물의 안정성 평가를 위해 수행된 연계해석 및 구조해석 결과 지하수위 저하에 따른 구조물의 안정성은 확보되는 것으로 평가되었다. 이와 같이 도심지 터파기 시공 전 지하수위 변화에 따른 지반거동 및 인접구조물에 미치는 영향을 사전에 검토하고 예측하여 효율적인 공사관리가 이루어져야 할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1413-1424
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• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.13-13
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• 2020

'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권6호
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• pp.673-682
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• 2014

A watershed model was constructed using Hydrological Simulation Program Fortran to predict the water temperature at major tributaries of Nakdong River basin, Korea. Water temperature is one of the most fundamental indices used to determine the nature of an aquatic environment. Most processes of an aquatic environment such as saturation level of dissolved oxygen, the decay rate of organic matter, the growth rate of phytoplankton and zooplankton are affected by temperature. The heat flux to major reservoirs and tributaries was analyzed to simulate water temperature accurately using HSPF model. The annual mean heat flux of solar radiation was estimated to $150{\sim}165W/m^2$, longwave radiation to $-48{\sim}-113W/m^2$, evaporative heat loss to $-39{\sim}-115W/m^2$, sensible heat flux to $-13{\sim}-22W/m^2$, precipitation heat flux to $2{\sim}4W/m^2$, bed heat flux to $-24{\sim}22W/m^2$ respectively. The model was calibrated at major reservoir and tributaries for a three-year period (2008 to 2010). The deviation values (Dv) of water temperature ranged from -6.0 to 3.7%, Nash-Sutcliffe efficiency(NSE) of 0.88 to 0.95, root mean square error(RMSE) of $1.7{\sim}2.8^{\circ}C$. The operational water temperature forecasting results presented in this study were in good agreement with measured data and had a similar accuracy with model calibration results.

• 상하수도학회지
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• 제31권5호
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• pp.447-457
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• 2017

This study derived the unit of industrial water usage reflecting the latest industry trends. Available for establishing plans such as the master plan for water supply system and analyzed changes in the basic unit by a comparison with the current basic unit values. This study analyzed 4,038 samples with a sampling error of less than 1.5 % at the 95 % confidence level after removing outliers according to a log-normal distribution. As a result, the unit of industrial water usage per site area in the whole manufacturing industry was 7.11 m3/1,000m2/d. The ten industrial categories (C10, C13, C20, C21, C22, C25, C27, C30, C32, C33) showed a similar unit value compared to before, and the four industrials categories (C11, C17, C22, C31) showed a more unit value than before. With regard to the nine industrial categories (C14, C15, C16, C18, C19, C24, C26, C28, C29), the unit value decreased. Cases that companies examined before were the same as the companies examined in this study were analyzed. The result that the changes in the unit industrial water usage were reasonable was obtained. However, in some industrial categories (C17, C14, C24, C29), the unit value was changed by a small number of companies with large-scale water use or unit value of sampling had a large deviation. It was considered necessary to survey them periodically. The unit of industrial water usage derived by the survey in this study reflects the current industrial trends in 2016. Water use in manufacturing companies has continuously changed by the development of manufacturing technologies and simplification of manufacturing processes. In order to deal with this, it is considered necessary to survey the usage of industrial water periodically from a long-term perspective.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.36-52
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• 2020

본 연구에서는 낙동강을 대상으로 EFDC 모형을 구축하고, 2차원 수리해석을 수행하였다. 홍수기와 평수기에 대한 모의를 위해 실측수위, 보 방류량, 지류유입량을 포함하는 실측자료를 이용하였으며, 계산 결과를 관측소에서의 실측수위와 비교함으로서 적용 모형의 정확성과 적합성을 검증하였다. 또한, 계산결과에 대한 PBIAS, RSR, RMSE를 산정하여 모형의 통계적 정량적인 평가도 수행하였다. 모형의 검증 후 보의 일정 방류 시나리오 유량조건을 적용하여 각 보 구간별 평균유속을 산정하였으며, 산정된 평균유속은 유량조사사업단에서 조사한 평균유속과의 비교 및 검증을 실시하였다. 그리고 현장에서 실무적으로 적용 가능한 간편 도달시간 산정방법을 제안하고 그 방법을 적용하여 도달시간을 산정하였으며, 제안 방법은 홍수 예경보 등 현장의 실무에서 실제 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 상하수도학회지
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• 제32권5호
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• pp.421-434
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• 2018

Water supply/intake pumps operation use 70~80% of power costs in water treatment plants. In the water treatment plant, seasonal and hourly differential electricity rates are applied, so proper pump scheduling can yield power cost savings. Accordingly, the purpose of this study was to develop an optimal water supply pump scheduling scheme. An optimal operation method of water supply pumps by using genetic algorithm was developed. Also, a method to minimize power cost for water supply pump operation based on pump performance derived from the thermodynamic pump efficiency measurement method was proposed. Water level constraints to provide sufficient disinfection performance in a clearwell and reservoirs were calibrated. In addition, continuous operation time constraints were calibrated to prevent frequent pump switching. As a result of optimization, savings ratios during 7 days in winter and summer were 4.5% and 5.1%, respectively. In this study, the method for optimal water pump operation was developed to secure disinfection performance in the clearwell and to save power cost. It is expected that it will be used as a more advanced optimal water pump operation method through further studies such as water demand forecasting and efficiency according to pump combination.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.