• Research Article

    Analysis of domestic water usage patterns in Chungcheong using historical data of domestic water usage and climate variables

    생활용수 실적자료와 기후 변수를 활용한 충청권역 생활용수 이용량 패턴 분석

    Kim, Min JiㆍPark, Sung MinㆍLee, KyungjuㆍSo, Byung-JinㆍKim, Tae-Woong

    김민지, 박성민, 이경주, 소병진, 김태웅

    Persistent droughts due to climate change will intensify water shortage problems in Korea. According to the 1st National Water Management Plan, the …

    우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 …

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    Persistent droughts due to climate change will intensify water shortage problems in Korea. According to the 1st National Water Management Plan, the shortage of domestic and industrial waters is projected to be 0.07 billion m³/year under a 50-year drought event. A long-term prediction of water demand is essential for effectively responding to water shortage problems. Unlike industrial water, which has a relatively constant monthly usage, domestic water is analyzed on monthly basis due to apparent monthly usage patterns. We analyzed monthly water usage patterns using water usage data from 2017 to 2021 in Chungcheong, South Korea. The monthly water usage rate was calculated by dividing monthly water usage by annual water usage. We also calculated the water distribution rate considering correlations between water usage rate and climate variables. The division method that divided the monthly water usage rate by monthly average temperature resulted in the smallest absolute error. Using the division method with average temperature, we calculated the water distribution rates for the Chungcheong region. Then we predicted future water usage rates in the Chungcheong region by multiplying the average temperature of the SSP5-8.5 scenario and the water distribution rate. As a result, the average of the maximum water usage rate increased from 1.16 to 1.29 and the average of the minimum water usage rate decreased from 0.86 to 0.84, and the first quartile decreased from 0.95 to 0.93 and the third quartile increased from 1.04 to 1.06. Therefore, it is expected that the variability in monthly water usage rates will increase in the future.


    우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 0.07억 m3/년으로 전망되고 있다. 이러한 물 부족 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 장기적인 용수 수요 전망이 필수적이다. 공업용수의 경우 월별 사용량이 비교적 일정하지만, 생활용수의 경우 월별 패턴이 뚜렷하기 때문에 연단위 분석이 아닌 월단위 분석을 수행해야 한다. 본 연구는 충청권역을 대상으로 2017~2021년의 월별 용수 이용량 자료에 대해 패턴을 분석하고, 기후 변수와의 상관성을 이용하여 용수 분배 비율을 계산하였다. 그 결과 월별 생활용수 이용량을 연 이용량으로 나눈 월별 용수 이용률을 다시 평균기온으로 나누는 분법으로 계산한 경우가 절대오차가 가장 작게 산정되었으며, 이를 활용하여 충청권역의 월별 분배 비율을 산정하였다. 또한 충청권역의 월별 분배 비율에 SSP5-8.5 시나리오의 평균기온을 곱해 충청권역의 미래 월별 용수 이용률을 전망하였다. 그 결과, 최댓값의 평균은 1.16에서 1.29로 증가하고 최솟값의 평균은 0.86에서 0.84로 감소하였으며, 1사분위수는 0.95에서 0.93으로 감소하고 3사분위수는 1.04에서 1.06으로 증가하였다. 따라서 미래에는 현재와 비슷한 패턴을 유지할 것으로 보이지만, 월별 용수 이용률의 변동성은 커질 것으로 예상된다.

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    31 January 2024
  • Research Article

    A study of statistical analysis method of monitoring data for freshwater lake water quality management

    담수호 수질관리를 위한 측정자료의 통계적 분석방법 연구

    Chegal, SundongㆍKim, Jin

    제갈선동, 김진

    As using public monitoring data, analysing a trends of water quality change, establishing a criteria to determine abnormal status and constructing a …

    본 연구는 공개된 수질측정 자료를 이용하여 담수호의 수질변화추이를 분석하고 수질항목의 이상여부의 판단기준을 마련하며, 자료로부터 부영양화의 지표인 Chlorophyll-a를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하여 …

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    As using public monitoring data, analysing a trends of water quality change, establishing a criteria to determine abnormal status and constructing a regression model that can predict Chlorophyll-a, an indicator of eutrophication, was studied. Accordingly, the three freshwater lakes were selected, approximately 20 years of water quality monitoring data were analyzed for periodic changes in water quality each year using regression analysis, and a method for determining abnormalities was presented by the standard deviation at confidence level 95%. By calculating the temporal change rate of Chlorophyll-a from irregular observed data, analyzing correlations between the rate and other water quality items, and constructing regression models, a method to predict changes in Chlorophyll-a was presented. The results of this study are expected to contribute to freshwater lake water quality management as an approximate water quality prediction method using the statistical model.


    본 연구는 공개된 수질측정 자료를 이용하여 담수호의 수질변화추이를 분석하고 수질항목의 이상여부의 판단기준을 마련하며, 자료로부터 부영양화의 지표인 Chlorophyll-a를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하여 담수호 관리에 이용할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 이에 따라 서해안 담수호 3개소를 선정하여 약 20년간의 수질항목자료를 회귀분석 방법으로 분석하고, 각 수질항목의 연중 주기적인 변화를 나타내는 회귀식과 신뢰도 95%에서의 표준편차를 산정함으로서 이상 여부의 판단방법을 제시하였다. 또한 불규칙한 관측일로부터 Chlorophyll-a의 시간적 변화율을 산정하고, 다른 수질항목간의 상관관계 분석 및 회귀모형을 구성하여 분석함으로서 수질측정 자료만을 이용하여 Chlorophyll-a의 변화를 예상할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구결과는 통계학적 모형에 의한 근사적인 수질예측방법으로서 향후 수질측정 자료의 양적·질적 개선이 이루어진다면 담수호 수질관리에 기여할 것으로 기대된다.

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    31 January 2024
  • Research Article

    Improvement and evaluation of flood control safety utilizing a flood risk map - Yeong-Seomjin River Basin -

    홍수위험지도를 활용한 치수안전도 방법 개선 및 평가 - 영·섬진강 유역중심으로 -

    Eo, GyuㆍLee, Sung HyunㆍLim In GyuㆍLee, Gyu WonㆍKim, Ji Sung

    어규, 이성현, 임인규, 이규원, 김지성

    Recently, the patterns of climate change-induced disasters have become more diverse and extensive. To develop an effective flood control plan, Korea has …

    최근 기후변화로 영향으로 재해의 양상이 다양화 및 대형화되고 있다. 이에 우리나라는 안전한 치수계획을 세우기 위해 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, …

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    Recently, the patterns of climate change-induced disasters have become more diverse and extensive. To develop an effective flood control plan, Korea has incorporated the concept of Potential Flood Damage (PFD) into the Long-Term Comprehensive Water Resources Plan to assess flood risk. However, concerns regarding the PFD have prompted numerous studies. Previous research primarily focused on modifying and augmenting the PFD index or introducing new indices. This study aims to enhance the existing flood control safety evaluation method by utilizing a flood risk map that incorporates risk indices, specifically focusing on the Yeong-Seomjin river basin. The study introduces three main evaluation approaches: risk and potential analysis, PFD and flood management level analysis, and flood control safety evaluation. The proposed improved evaluation method is expected to be instrumental in evaluating various flood control safety measures and formulating flood control plans.


    최근 기후변화로 영향으로 재해의 양상이 다양화 및 대형화되고 있다. 이에 우리나라는 안전한 치수계획을 세우기 위해 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD)의 개념이 도입되었다. 하지만, PFD의 문제점이 제기되면서 다양한 연구들이 진행되어왔다. 선행연구 대부분 PFD 인자를 수정·보완하거나 인자를 새로 추가하는 연구들이 진행되었다. 본 연구는 위험성 인자를 내포하고 있는 홍수위험지도를 사용하여 기존의 치수안전도 평가방법을 개선하고, 대상지역인 영·섬진강권역을 중심으로 평가하고자 한다. 본 연구에서 제시한 평가방법은 위험성 요소 및 잠재성 요소 분석, PFD 및 홍수방어수준 분석, 치수안전도 평가로 크게 3가지로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 개선된 평가방법은 각종 치수안전도 평가 및 치수계획 수립시 활용될 것으로 기대된다.

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    31 January 2024
  • Research Article

    Study on data preprocessing methods for considering snow accumulation and snow melt in dam inflow prediction using machine learning & deep learning models

    머신러닝&딥러닝 모델을 활용한 댐 일유입량 예측시 융적설을 고려하기 위한 데이터 전처리에 대한 방법 연구

    Jo, YoungsikㆍJung, Kwansue

    조영식, 정관수

    Research in dam inflow prediction has actively explored the utilization of data-driven machine learning and deep learning (ML&DL) tools across diverse domains. …

    댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, …

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    Research in dam inflow prediction has actively explored the utilization of data-driven machine learning and deep learning (ML&DL) tools across diverse domains. Enhancing not just the inherent model performance but also accounting for model characteristics and preprocessing data are crucial elements for precise dam inflow prediction. Particularly, existing rainfall data, derived from snowfall amounts through heating facilities, introduces distortions in the correlation between snow accumulation and rainfall, especially in dam basins influenced by snow accumulation, such as Soyang Dam. This study focuses on the preprocessing of rainfall data essential for the application of ML&DL models in predicting dam inflow in basins affected by snow accumulation. This is vital to address phenomena like reduced outflow during winter due to low snowfall and increased outflow during spring despite minimal or no rain, both of which are physical occurrences. Three machine learning models (SVM, RF, LGBM) and two deep learning models (LSTM, TCN) were built by combining rainfall and inflow series. With optimal hyperparameter tuning, the appropriate model was selected, resulting in a high level of predictive performance with NSE ranging from 0.842 to 0.894. Moreover, to generate rainfall correction data considering snow accumulation, a simulated snow accumulation algorithm was developed. Applying this correction to machine learning and deep learning models yielded NSE values ranging from 0.841 to 0.896, indicating a similarly high level of predictive performance compared to the pre-snow accumulation application. Notably, during the snow accumulation period, adjusting rainfall during the training phase was observed to lead to a more accurate simulation of observed inflow when predicted. This underscores the importance of thoughtful data preprocessing, taking into account physical factors such as snowfall and snowmelt, in constructing data models.


    댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML& DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

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    31 January 2024
  • Research Article

    Drought risk outlook using scenario planning and drought management according to drought risk levels in Korea

    시나리오 플래닝을 적용한 한국의 가뭄 위험도 전망 및 가뭄 위험 단계에 따른 가뭄관리 방안

    Kim, Ji EunㆍKim, Min JiㆍKim, Seok-WooㆍKim, Tae-Woong

    김지은, 김민지, 김석우, 김태웅

    Drought risk is expected to increase as the frequency, intensity, and duration of droughts increase due to climate change. Drought risk is …

    기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 …

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    Drought risk is expected to increase as the frequency, intensity, and duration of droughts increase due to climate change. Drought risk is related to not only hydro-meteorological factors, but also water supply and demand. Recently, along with climate change, socio-economic factors have also been recognized to increase drought risk. Therefore, it is necessary to outlook the drought risk considering various conditions for coping with future extreme droughts in a timely manner. In addition, considering various drought scenarios help reduce the uncertainty in future drought outlook. In this study, drought scenarios considering climate change scenarios, population, and water demand were created to outlook drought risk for 160 administrative districts in Korea, then new levels of drought risk were assigned based on the results of drought risk outlook to suggest drought management measures. The results showed that the drought risk will increase in the future in 2020, 2025, and 2030, compared to past. Especially the drought risk is likely twice as high in 2030 under the baseline and high scenarios. Applying the drought outlook results from this study to the new methodology for setting the risk levels shows that most regions are in Response (V) in 2020 and 2030 for baseline and high scenarios.


    기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 공급 및 수요와 관련 있다. 최근에는 기후변화와 함께 사회경제적인 요인도 가뭄 위험도를 높이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 미래에 발생가능한 심각한 가뭄에 적절히 대응하기 위하여 다양한 조건에서의 가뭄 위험도를 전망할 필요가 있다. 또한, 다양한 시나리오를 고려하는 것은 미래의 가뭄 위험도 전망이 가지는 불확실성을 줄이는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 한국의 160개 시군구에 대한 기후변화 시나리오와 인구 및 용수 수요량 등을 고려하여 가뭄 시나리오를 작성하고 이에 따른 가뭄 위험도를 전망하였으며, 가뭄 위험도 전망 결과를 토대로 가뭄 위험 단계를 재설정하였다. 그 결과 한국의 가뭄 위험도는 과거에 비해 2020, 2025 및 2030년에서 모두 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 기준 및 고위 시나리오에 따르면 2030년에는 가뭄 위험도가 과거보다 약 2배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 가뭄 전망 결과를 새로운 가뭄 위험 단계에 적용한 결과, 기준 및 고위 시나리오에서는 2020년 및 2030년에 한국 대부분의 지역에서 대응(V) 단계로 나타났다.

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    31 January 2024
  • Research Article

    Comparative analysis of ONE parameter hydrological model on domestic watershed

    ONE 모형의 국내유역 적용 및 비교 분석

    Ko, HeeminㆍAn, HyunukㆍNoh, JaekyungㆍLee, Seungjun

    고희민, 안현욱, 노재경, 이승준

    Agricultural reservoirs supply water for various purposes such as irrigation, maintenance, and living. Since agricultural reservoirs respond sensitively to seasonal and climate …

    농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 …

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    Agricultural reservoirs supply water for various purposes such as irrigation, maintenance, and living. Since agricultural reservoirs respond sensitively to seasonal and climate changes, it is essential to estimate supply and inflow for efficient operation, and water management should be done based on these data. However, in the case of agricultural reservoirs, the measurement of supply and inflow is relatively insufficient compared to multi-purpose dams, and inflow-supply analysis in agricultural reservoirs through water balance analysis is necessary for efficient water management. Therefore, rainfall-runoff analysis models such as ONE model and Tank model have been developed and used for reservoir water balance analysis, but the applicability analysis for ungauged watersheds is insufficient. The ONE model is designed for daily runoff calculation, and the model has one parameter, which is advantageous for calibration and ungauged watershed analysis. In this study, the water balance was analyzed through the ONE model and the Tank model for 15 watersheds upstream of dams, and R2 and NSE were used to quantitatively compare the performance of the two models. The simulation results show that the ONE model is suitable for predicting the inflow of agricultural reservoirs with the ungauged watershed


    농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R2와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R2와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.

    - COLLAPSE
    31 January 2024