홍수빈도해석이나 홍수예측과 같은 홍수조절을 위한 필수적인 정보는 유출자료이다. 하지만, 소규모 유역의 경우 유출자료를 측정하지 않는 미계측 유역의 다지점 분석과 총량분석을 위한 정보가 너무 부족한 실정으로 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 집중형 모델인 저류함수법를 활용하여 충주댐유역을 세분화하여 적용하였다. 충주댐 유역은 22개의 소유역으로 분류하였으며 충주댐 수위관측소의 유출자료의 공간적 확장성을 검증하였다. 홍수사상은 1990년부터 2009년까지의 21개 홍수사상을 활용하여 한 곳(충주댐 유입량)의 자료를 중심으로 22개 소유역의 저류함수법의 수문지형학적 특성에 관여하는 매개변수(k, p, Tl)를 고정하고 홍수사상마다 달라지는(f1, Rsa)를 최적화 하며 22개 유역의 유출자료를 생산하였다. 교차검증 지점인 영춘과 판운 수위관측소의 평균 Nash- Sutcliffe Efficiency(NSE)는 충주댐의 유입량이 0.71을 나타낼 때 각각 0.67과 0.52를 나타내 유출자료의 확장성에 있어서 만족(NSE>0.5)하는 범위에 들어 집중형 모형을 활용한 유출자료의 확장가능성을 보였다.

TMDL에서 효율적이고 체계적인 수질관리를 위하여 하천 네트워크 공간자료 구축 및 이를 이용한 GIS기반의 수질모델링, 자료 관리, 공간분석 등이 요구된다. 본 연구에서는 국내 하천 네트워크에 관한 프레임워크 데이터로서 TMDL 실무에서 다양한 활용이 가능하도록 KRF(Korean Reach File) 설계안을 개선하여 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 우선 미국 EPA RF(River Reach File) 사례를 검토하였고, EPA RF 설계 내역을 참고하여 개선된 KRF의 도형 및 속성 설계안을 제시하였다. 결과 검증을 위해 한강수계를 대상으로 KRF를 시범 구축하였으며, 총 2,047개의 stream reach 분할이 가능하였고, 총 2,048개 지점에 대한 노드 생성이 가능하였다. 각 공간객체에 대한 고유식별자가 중복 없이 입력됨이 확인되었고, 이를 통해 유관 DB와의 자료연계에도 KRF가 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 또한 KRF에 위상정보가 강화되어 입력됨에 따라 향후 다양한 네트워크 분석에도 활용이 가능할 것으로 판단되었다. 향후에는 KRF를 이용한 수질모델링 및 자료관리, 공간분석 등 다양한 TMDL 실무 활용에 대한 연구가 필요하다.

This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.

본 연구는 농촌소유역(1.21 )에서 다양한 공간입력자료의 해상도가 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문-수질 모의결과에 미치는 영향을 분석하고자 Case A(2 m DEM, QucikBird 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case B(10 m DEM, 1/25,000 토지이용도, 1/25,000 토양도), Case C(30 m DEM, Landsat 토지이용도, 1/25,000 토양도)에 해당하는 해상

전자해도의 표준 형식인 S-57은 수로 데이타의 교환을 위한 표준이다. 이에 따라 제작된 항해용 디지털 해도를 전자해도(ENC: Electronic Navigational Chart)라 하며, 전자해도를 공간 정보의 표현에 적절한 컴퓨터 자료 구조로 변환 한 것을 SENC(System ENC)라 부른 다. SENC는 시스템 제조업체마다 고유한 알고리듬으로 제작되는데, ECDIS(Electronic Chart Display and Information System) 성능에 주요한 역할을 하는 요소임에도 불구하고 아직까지 SENC의 구조의 설계 및 구현에 관한 연구는 발표된 바가 없는 실정이다. 본 연구에서는 새로이 고안한 Mesh 구조를 이용한 SENC 구조를 설계하였고, 이를 Display 할 수 있는 시스템을 구현하여 PDA 및 데스크탑 컴퓨터에서 동작 결과를 확인하였다.

The subject basin of the research was the basin of Yeongcheon Dam located in the upper reaches of the Kumho River. The parameters of the model were derived from the results of abstracting topological properties out of rainfall-runoff observation data about heavy rains and Digital Elevation Modeling(DEM) materials. This research aimed at suggesting the applicability of the CELLMOD Model, a distribution-type model, in interpreting runoff based on the topological properties of a river basin, by carrying out runoff interpretation for heavy rains using the model. To examine the applicability of the model, the calculated peaking characteristics in the hydrograph was analyzed in comparison with observed values and interpretation results by the Clark Model. According to the result of analysis using the CELLMOD Model proposed in the present research for interpreting the rainfall-runoff process, the model reduced the physical uncertainty in the rainfall-runoff process, and consequently, generated improved results in forecasting river runoff. Therefore it was concluded that the algorithm is appropriate for interpreting rainfall-runoff in river basins. However, to enhance accuracy in interpreting rainfall-runoff, it is necessary to supplement heavy rain patterns in subject basins and to subdivide a basin into minor basins for analysis. In addition, it is necessary to apply the model to basins that have sufficient observation data, and to identify the correlation between model parameters and the basin characteristics(channel characteristics).