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        검색결과 7

        1.
        2017.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        NRCS-CN 방법을 이용해서 유출량을 결정하는 과정에 가장 큰 영향을 주는 변수는 유출곡선지수와 초기손실률이다. 수자원 실무에서 유출곡선 지수와 초기손실률은 대부분 미국 National Engineering Handbook의 지침에 따라 결정하지만, 우리나라 유역의 토양 및 수문학적 특성은 미국과 다르기 때문에 유출량을 과대 또는 과소 산정하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 유역특성에 적합한 유효우량을 산정하기 위하여 점근유 출곡선지수법을 이용하여 총 8개의 유효우량 산정 모형(M1~M8)을 제시하였다. RSR (RMSE-observations standard deviation ratio)과 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)의 두 가지 지표를 이용하여 모형을 평가하였으며, 그 결과 계측 유역에서는 M6 (평균 RSR: 0.76, 평균 NSE: 0.39), 미계측 유역에서는 M7 (평균 RSR: 0.82, 평균 NSE: 0.31)이 최적의 모형으로 선정되었다. 또한 대부분의 유역에서 기존에 사용되고 있던 초기손 실률 0.20보다 더 작은 값(0.01-0.10)을 적용할 때 더 좋은 결과를 나타내는 것을 확인하였다.
        2.
        2017.10 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        설계홍수량 산정을 위한 유효우량은 대부분 미국에서 개발된 SCS-CN 방법으로 계산된다. 이때 사용되는 토지이용상태에 따른 유출곡선지수 또한 미국의 기준을 토대로 결정된 것이다. 그러나 미국과 우리나라의 토지이용상태는 많은 차이가 있다. 특히 미국의 기준에는 우리나라의 면적의 70%를 차지하고 있는 산림(forest)과 담수재배하는 논에 대한 명확한 기준이 없다. 논의 경우, 이전의 연구결과를 바탕으로 논이 홍수기에 담수 상태인 것을 고려하여 토양형에 관계없이 CN값을 79로 사용하고 있다. 산림의 경우 미국 SCS의 목적이 농작물 증산에 있었기 때문에 SCS의 분류 기준은 조성림에 해당하는 수림(woods)에 대한 기준만 제시하였다. 따라서 수자원 실무에서 산림에 대한 유출곡선지수를 결정하기 위해서 미국 산림청에서 개발한 방법을 이용하고 있다. 이것은 수문학적 조건 등급을 고려하여 결정하는 대안적인 방법이다. 본 연구에서는 굴운, 방림, 왕성동 지역의 실측된 강우-유출 자료를 이용하여 산림의 유출곡선 변화를 살펴보았다. 연구결과, 산림의 CN값은 HC=1의 등급이 적당하며, 그때의 유출 곡선지수는 AMC-Ⅱ 기준으로 수문학적 토양군 A는 54와 55가 적당한 것으로 나타났다.
        3.
        2016.08 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금 강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN- Ⅲ), 피어슨-III 분포(P-Ⅲ), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거 리(AWD), 그리고 ZDIST 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
        4.
        2016.07 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        가뭄의 피해를 줄이기 위해서는 시기적절한 용수관리와 지역주민의 절수 유도가 필요하며, 이를 위해서는 가뭄의 현황 및 전망에 대한 정보가 무 엇보다 중요하다. 특히 생·공용수를 공급하는 다목적댐의 경우 저수량에 대한 향후 전망은 용수관리를 위한 가장 중요한 정보이다. 이에 본 연구에 서는 핵밀도함수를 활용하여 유입량의 불확실성을 고려한 확률론적 저수량 예측 모형을 구축하고, 그 적용성과 활용성을 분석하였다. 확률론적 저 수량 예측 모형은 현재의 저수량을 기준으로 시간의 변화에 따른 저수량을 확률적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 현재의 가뭄상황에서 향후 저수 량의 변화 양상을 파악하여 중장기적인 대응이 가능하고 특정시점의 목표 저수량을 달성하기 위한 용수 비축량을 산정할 수 있어 용수관리에 관한 의사결정을 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
        5.
        2016.05 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실 적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 –1, 장기는 –3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.
        6.
        2016.01 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관 측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시·공간 적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장·단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장·단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평 균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
        7.
        2015.06 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구는 NRCS-CN 방법이 산정하는 유출량의 정확성을 향상시키기 위하여 강우량과 최대잠재보유수량을 초기손실량 계산과정의 주요 기여인자로 고려하였으며, 우리나라 15개 유역에서 관측된 658개의 강우량과 유출량 자료를 이용하여 초기손실량의 수정모형을 제안하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT), 관측자료로부터 계산된 CN값(CNC) 그리고 최소자승법으로 추정한 CN값(CNLSF)을 각각의 방법에 적용하였다. 적용 결과는 RRMSE, NSE 그리고 PBIAS 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]로 나타났다. 이와 비슷하게 CNC를 M1과 M2에 적용하고, CNLSF를 M3에 적용하였을 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안된 M3 방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값을 제공하는 것으로 나타났다.