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목적함수에 따른 매개변수 추정 및 수문모형 정확도 비교분석
이기하,연민호,김영훈,정성호 한국방재안전학회 2022 한국방재안전학회 논문집 Vol.15 No.1
수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.
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수자원시설물의 유지관리 체계 선진화를 위한 입법 및 정책과제
이기하,연민호,이대업,김성원,김진수 한국수자원학회 2020 한국수자원학회논문집 Vol.53 No.S-1
In this study, legislative and policy issues related to advancing the maintenance system of water resource facilities were presented by investigating and analyzing the degree of aging and management status of water resource facilities. Data from the comprehensive Facility Management System (FMS) operated by the Korea Infrastructure Safety Corporation were collected and used to analyze the aging of water resource facilities. Using safety grade data categorized by facility, type, local area, and grade, the ratio of dangerous facilities and the aging rate were calculated to analyze the status of water resource facilities and guidelines and manuals related to water resource facilities were investigated. Through this, four required actions to address legislative and policy issues were presented: 1) Readjusting the scope of water resource facilities and supplementing guidelines and manuals, 2) Establishing a maintenance system considering changes in disaster conditions, 3) Improving the FMS and activating standard linkage services, and 4) Establishing a facility asset management system. 본 연구에서는 수자원시설물의 노후화 정도와 관리현황 등을 조사・분석함으로써, 수자원시설물의 유지관리 체계 선진화를 위한 입법 및 정책과제를 제시하였다. 수자원시설물의 노후화를 분석하기 위해 한국시설안전공단에서 운영하는 시설물통합정보관리시스템의 자료를 수집하여 분석에 활용하였다. 시설물별, 종별, 시도별, 등급별로 구축된 안전등급 자료를 이용하여 위험시설물 비율과 고령화율을 산정하여 수자원시설물의 현황을 분석하고 수자원시설 관련 지침 및 매뉴얼을 조사하였다. 이를 통해 1) 수자원시설물 범위의 재조정 및 지침・매뉴얼의 보완, 2) 재해여건 변화를 고려한 유지관리 체계의 구축, 3) 시설물통합정보시스템의 개선 및 표준연계서비스 활성화, 4) 시설물의 자산관리체계 구축의 네 가지 입법 및 정책과제를 제시하였다.
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토양 내 저장 강수율을 활용한 국내 표층 토양수분 메모리 특성에 관한 연구
김기영,이슬찬,이용준,연민호,이기하,최민하 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.2
The concept of soil moisture memory was used as a method for quantifying the function of soil to control water flow, which evaluates the average residence time of precipitation. In order to characterize the soil moisture memory, a new measurement index called stored precipitation fraction () was used by tracking the increments in soil moisture by the precipitation event. In this study, the temporal and spatial distribution of soil moisture memory was evaluated along with the slope and soil characteristics of the surface (0~5 cm) soil by using satellite- and model-based precipitation and soil moisture in the Korean peninsula, from 2019 to 2020. The spatial deviation of the soil moisture memory was large as the stored precipitation fraction in the soil decreased preferentially along the mountain range at the beginning (after 3 hours), and the deviation decreased overall after 24 hours. The stored precipitation fraction in the soil clearly decreased as the slope increased, and the effect of drainage of water in the soil according to the composition ratio of the soil particle size was also shown. In addition, average soil moisture contributed to the increase and decrease of hydraulic conductivity, and the rate of rainfall transfer to the depths affected the stored precipitation fraction. It is expected that the results of this study will greatly contribute in clarifying the relationship between soil moisture memory and surface characteristics (slope, soil characteristics) and understanding spatio-temporal variation of soil moisture. 물의 흐름을 제어하는 토양의 기능을 정량적으로 계산하기 위한 방법인 토양수분 메모리(soil moisture memory)는 토양에 도달한 강수가 저장되고 배출되기까지 평균적으로 체류하는 시간을 평가한다. 본 연구에서는 2019, 2020년 한반도 지역에서 강수와 토양수분 위성 기반 모델 산출물을 활용하여 표층(0~5 cm)토양에서의 토양수분 메모리를 산출하고 이를 활용하여 연구지역 내 토양수분 메모리의 시공간적인 분포를 지표면의 경사 및 토양의 특성과 함께 평가하였다. 토양수분 메모리를 특성분석을 위해 강수 사건에 따라 토양수분의 증가를 추적하여 저장 강수율()이라는 새로운 측정 지표를 활용하였다. 강수 발생 초기(3시간 후)에는 산맥을 기준으로 토양 내 저장 강수율이 우선적으로 감소하여 토양수분 메모리의 공간적인 편차가 컸으며 24시간 이후 전반적으로 편차가 감소하였다. 토양 내 저장 강수율은 경사가 증가할수록 감소하는 형태가 뚜렷하게 나타났으며 토양 입자 크기의 구성 비율에 따른 토양 내 수분의 배수 활동에 의한 영향을 확인할 수 있었다. 또한 수리전도도 증감에 기여하는 평균토양수분이 저장 강수율에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구 결과는 강수가 지면에 체류하는 시간에 대한 척도인 토양수분 메모리가 지표의 경사와 토양 특성과 갖는 관계를 규명하고 토양수분의 시공간적 변동성을 이해하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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메콩강 유역의 격자형 강수 자료에 의한 강우-유출 모의 성능 비교·분석
김영훈,레수안히엔,정성호,연민호,이기하 한국수자원학회 2023 한국수자원학회논문집 Vol.56 No.2
As the Mekong River basin is a nationally shared river, it is difficult to collect precipitation data, and the quantitative and qualitative quality of the data sets differs from country to country, which may increase the uncertainty of hydrological analysis results. Recently, with the development of remote sensing technology, it has become easier to obtain grid-based precipitation products(GPPs), and various hydrological analysis studies have been conducted in unmeasured or large watersheds using GPPs. In this study, rainfall-runoff simulation in the Mekong River basin was conducted using the SWAT model, which is a quasi-distribution model with three satellite GPPs (TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR) and two GPPs (APHRODITE, GPCC). Four water level stations, Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, and Kratie, which are major outlets of the main Mekong River, were selected, and the parameters of the SWAT model were calibrated using APHRODITE as an observation value for the period from 2001 to 2011 and runoff simulations were verified for the period form 2012 to 2013. In addition, using the ConvAE, a convolutional neural network model, spatio-temporal correction of original satellite precipitation products was performed, and rainfall-runoff performances were compared before and after correction of satellite precipitation products. The original satellite precipitation products and GPCC showed a quantitatively under- or over-estimated or spatially very different pattern compared to APHPRODITE, whereas, in the case of satellite precipitation prodcuts corrected using ConvAE, spatial correlation was dramatically improved. In the case of runoff simulation, the runoff simulation results using the satellite precipitation products corrected by ConvAE for all the outlets have significantly improved accuracy than the runoff results using original satellite precipitation products. Therefore, the bias correction technique using the ConvAE technique presented in this study can be applied in various hydrological analysis for large watersheds where rain guage network is not dense. 강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요한 과정이며, 밀도높은 강우관측망으로 부터 수집된 강우 자료는 정확한 강우-유출 해석을 위한 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천으로 강수 자료 수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 미계측 유역 또는 대유역에서의 다양한 수문해석 연구들이 수행된 바 있다. 본 연구에서는 미계측 대유역 수문해석에 있어 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 3개의 위성 강수자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 2개의 지점 격자형 강수자료(APHRODITE, GPCC)를 수집하고, APHRODITE를 관측값으로 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 알고리즘을 이용하여 위성 강수자료의 시·공간적 편의보정을 수행하였다. 또한, 메콩강 본류의 주요지점인 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie 4개 수위 관측소를 선정하여 SWAT 모형의 매개변수를 보정(2004~2011)하고 지점 격자형 강수자료 및 위성 강수자료의 보정전·후의 유출모의(2012~2013) 결과를 비교·분석하였다. 그 결과 원시 위성 강수자료 및 GPCC는 APHPRODITE에 비해 정량적으로 과소 또는 과대추정되거나 공간적으로 매우 상이한 패턴을 나타낸 반면, GSMaP과 ConvAE를 이용하여 보정된 위성 강수자료의 경우, APHPRODITE에 대한 시·공간적 상관성이 개선된 것으로 분석되었다. 또한 유출모의의 경우, 모든 지점에 대해서 ConvAE로 보정된 위성 강수자료를 이용한 유출모의 결과가 원시 위성강수자료를 이용한 유출결과 보다 정확도가 향상된 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 격자형 위성 강수자료 보정기법과 연계한 강우-유출 해석은 향후 다양한 위성 강수자료를 활용한 미계측 대유역 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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이기하(Gi Ha Lee),레수안히엔(Xuan-Hien Le),연민호(Min Ho Yeon),서준표(Jun Pyo Seo),이창우(Chang Woo Lee) 한국방재안전학회 2021 한국방재안전학회 논문집 Vol.14 No.3
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다. In this study, classification models were built using machine learning techniques that can classify the soil creep risk into three classes from A to C (A: risk, B: moderate, C: good). A total of six machine learning techniques were used: K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and Extreme Gradient Boosting and then their classification accuracy was analyzed using the nationwide soil creep field survey data in 2019 and 2020. As a result of classification accuracy analysis, all six methods showed excellent accuracy of 0.9 or more. The methods where numerical data were applied for data training showed better performance than the methods based on character data of field survey evaluation table. Moreover, the methods learned with the data group (R1~R4) reflecting the expert opinion had higher accuracy than the field survey evaluation score data group (C1~C4). The machine learning can be used as a tool for prediction of soil creep if high-quality data are continuously secured and updated in the future.
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