• Research Article

    Predictive analysis of minimum inflow using synthetic inflow in reservoir management: a case study of Seomjingang Dam

    자료 발생 기법을 활용한 저수지 최소유입량 예측 기법 개발 : 섬진강댐을 대상으로

    Lee, ChulheeㆍLee, SeonmiㆍLee, EunkyungㆍJi, JungwonㆍYoon, JeonginㆍYi, Jaeeung

    이철희, 이선미, 이은경, 지정원, 윤정인, 이재응

    Climate change has been intensifying drought frequency and severity. Such prolonged droughts reduce reservoir levels, thereby exacerbating drought impacts. While previous studies …

    최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 …

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    Climate change has been intensifying drought frequency and severity. Such prolonged droughts reduce reservoir levels, thereby exacerbating drought impacts. While previous studies have focused on optimizing reservoir operations using historical data to mitigate these impacts, their scope is limited to analyzing past events, highlighting the need for predictive methods for future droughts. This research introduces a novel approach for predicting minimum inflow at the Seomjingang dam which has experienced significant droughts. This study utilized the Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007 to generate inflow sequences for the same period of observed inflow. Then we simulate reservoir operations to assess firm yield and predict minimum inflow through synthetic inflow analysis. Minimum inflow is defined as the inflow where firm yield is less than 95% of the synthetic inflow in many sequences during periods matching observed inflow. The results for each case indicated the firm yield for the minimum inflow is on average 9.44 m³/s, approximately 1.07 m³/s lower than the observed inflow's firm yield of 10.51 m³/s. The minimum inflow estimation can inform reservoir operation standards, facilitate multi-reservoir system reviews, and assess supplementary capabilities. Estimating minimum inflow emerges as an effective strategy for enhancing water supply reliability and mitigating shortages.


    최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 동안의 피해를 최소화하기 위해 관측자료를 이용한 최적의 저수지 운영 방법을 제안하는 다양한 연구가 수행되었지만, 실측자료만을 활용할 경우 과거 가뭄 사상에 대해서만 분석이 가능하기 때문에 미래에 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 예측하고 분석하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 최근 가뭄피해가 발생한 섬진강 유역에 위치한 섬진강댐을 대상으로 최소유입량 예측 기법을 제시하였다. 수문 분석 모형인 Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007을 이용하여 섬진강댐의 관측자료와 통계적 특성이 유사한 동일한 길이의 유입량을 다수 발생시키고, 저수지 모의운영에 따른 보장공급량 산정 결과를 활용하여 최소유입량을 예측하였다. 본 연구에서는 최소유입량을 대상 저수지의 관측자료와 동일한 기간을 갖는 다수의 발생유입량 중 보장공급량을 기준으로 95%는 이보다 작지 않은 값을 갖는 유입량으로 정의하였다. Case별 저수지 모의운영 분석 결과 섬진강댐 최소유입량의 보장공급량은 관측자료의 보장공급량인 10.51 m3/s 대비 평균 1.07 m3/s 낮게 분석되었다. 본 연구에서 산정한 최소유입량은 가뭄 시 저수지 운영 기준을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며 최소유입량을 활용하여 댐 연계운영, 추가 확보 가능한 용수공급량 등을 검토할 수 있다. 이는 가뭄 시 용수공급 안정성 확보 및 하류 물부족 문제 해소 등을 위한 대안 마련 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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    31 May 2024
  • Research Article

    Application study of random forest method based on Sentinel-2 imagery for surface cover classification in rivers - A case of Naeseong Stream -

    하천 내 지표 피복 분류를 위한 Sentinel-2 영상 기반 랜덤 포레스트 기법의 적용성 연구 - 내성천을 사례로 -

    An, SeonggiㆍLee, ChanjooㆍKim, YongminㆍChoi, Hun

    안성기, 이찬주, 김용민, 최훈

    Understanding the status of surface cover in riparian zones is essential for river management and flood disaster prevention. Traditional survey methods rely …

    하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 …

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    Understanding the status of surface cover in riparian zones is essential for river management and flood disaster prevention. Traditional survey methods rely on expert interpretation of vegetation through vegetation mapping or indices. However, these methods are limited by their ability to accurately reflect dynamically changing river environments. Against this backdrop, this study utilized satellite imagery to apply the Random Forest method to assess the distribution of vegetation in rivers over multiple years, focusing on the Naeseong Stream as a case study. Remote sensing data from Sentinel-2 imagery were combined with ground truth data from the Naeseong Stream surface cover in 2016. The Random Forest machine learning algorithm was used to extract and train 1,000 samples per surface cover from ten predetermined sampling areas, followed by validation. A sensitivity analysis, annual surface cover analysis, and accuracy assessment were conducted to evaluate their applicability. The results showed an accuracy of 85.1% based on the validation data. Sensitivity analysis indicated the highest efficiency in 30 trees, 800 samples, and the downstream river section. Surface cover analysis accurately reflects the actual river environment. The accuracy analysis identified 14.9% boundary and internal errors, with high accuracy observed in six categories, excluding scattered and herbaceous vegetation. Although this study focused on a single river, applying the surface cover classification method to multiple rivers is necessary to obtain more accurate and comprehensive data.


    하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

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    31 May 2024
  • Research Article

    High-resolution medium-range streamflow prediction using distributed hydrological model WRF-Hydro and numerical weather forecast GDAPS

    분포형 수문모형 WRF-Hydro와 기상수치예보모형 GDAPS를 활용한 고해상도 중기 유량 예측

    Kim, SohyunㆍKim, BomiㆍLee, GarimㆍLee, YaewonㆍNoh, Seong Jin

    김소현, 김보미, 이가림, 이예원, 노성진

    High-resolution medium-range streamflow prediction is crucial for sustainable water quality and aquatic ecosystem management. For reliable medium-range streamflow predictions, it is necessary …

    수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 …

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    High-resolution medium-range streamflow prediction is crucial for sustainable water quality and aquatic ecosystem management. For reliable medium-range streamflow predictions, it is necessary to understand the characteristics of forcings and to effectively utilize weather forecast data with low spatio-temporal resolutions. In this study, we presented a comparative analysis of medium-range streamflow predictions using the distributed hydrological model, WRF-Hydro, and the numerical weather forecast Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) in the Geumho River basin, Korea. Multiple forcings, ground observations (AWS&ASOS), numerical weather forecast (GDAPS), and Global Land Data Assimilation System (GLDAS), were ingested to investigate the performance of streamflow predictions with high-resolution WRF-Hydro configuration. In terms of the mean areal accumulated rainfall, GDAPS was overestimated by 36% to 234%, and GLDAS reanalysis data were overestimated by 80% to 153% compared to AWS&ASOS. The performance of streamflow predictions using AWS&ASOS resulted in KGE and NSE values of 0.6 or higher at the Kangchang station. Meanwhile, GDAPS-based streamflow predictions showed high variability, with KGE values ranging from 0.871 to -0.131 depending on the rainfall events. Although the peak flow error of GDAPS was larger or similar to that of GLDAS, the peak flow timing error of GDAPS was smaller than that of GLDAS. The average timing errors of AWS&ASOS, GDAPS, and GLDAS were 3.7 hours, 8.4 hours, and 70.1 hours, respectively. Medium-range streamflow predictions using GDAPS and high-resolution WRF-Hydro may provide useful information for water resources management especially in terms of occurrence and timing of peak flow albeit high uncertainty in flood magnitude.


    수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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    31 May 2024
  • Research Article

    A simple approach to simulate the size distribution of suspended sediment

    부유사 입경분포 모의를 위한 간편법

    Kwon, MinhyuckㆍByun, JisunㆍSon, Minwoo

    권민혁, 변지선, 손민우

    Numerous prior studies have delineated the size distribution of noncohesive sediment in suspension, focusing on mean size and standard deviation. However, suspensions …

    많은 연구에서 비점착성 부유사의 입경분포를 평균입경와 표준편차를 이용해 묘사한다. 그러나 부유사는 크기가 다른 많은 입자의 혼합물로 구성되어 있다. 난류조건에서 부유사의 이동은 크기와 …

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    Numerous prior studies have delineated the size distribution of noncohesive sediment in suspension, focusing on mean size and standard deviation. However, suspensions comprise a heterogeneous mixture of sediment particles of varying sizes. The transport dynamics of suspended sediment in turbulent flow are intimately tied to settling velocities calculated based on size and density. Consequently, understanding the grain size distribution becomes paramount in comprehending sediment transport phenomena for noncohesive sediment. This study aims to introduce a straightforward modeling approach for simulating the grain size distribution of suspended sediment amidst turbulence. Leveraging insights into the contrast between cohesive and noncohesive sediment, we have meticulously revised a stochastic flocculation model originally designed for cohesive sediment to aptly simulate the grain size distribution of noncohesive sediment in suspension. The efficacy of our approach is corroborated through a meticulous comparison between experimental data and the grain size distribution simulated by our newly proposed model. Through numerical simulations, we unveil that the modulation of grain size distribution of suspended sediment is contingent upon the sediment transport capacity of the carrier fluid. Hence, we deduce that our simplified approach to simulating the grain size distribution of suspended sediment, integrated with a sediment transport model, serves as a robust framework for elucidating the pivotal bulk properties of sediment transport.


    많은 연구에서 비점착성 부유사의 입경분포를 평균입경와 표준편차를 이용해 묘사한다. 그러나 부유사는 크기가 다른 많은 입자의 혼합물로 구성되어 있다. 난류조건에서 부유사의 이동은 크기와 밀도로부터 계산된 침강속도에 영향을 받는다. 따라서 비점착성 부유사의 이동을 이해하려면 입경분포를 보다 정량적으로 고려하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 난류조건에서 부유사의 입경분포를 모의할 수 있는 간편한 모형화 방법을 제시하는 것이다. 점착성 유사와 비점착성 유사의 차이에 대한 이해를 바탕으로, 점착성 부유사를 위한 추계학적 응집 모형을 비점착성 유사의 입경분포 모의에 적합하도록 수정하였다. 본 연구에서 제안하는 간편법의 적용성을 살펴보기 위해 선행연구의 실험자료에 적용하여 모의 결과와 비교하였다. 수치 모의의 결과를 통해 본 연구에서 제안한 모형이 실험값에서 나타나는 주요한 특성을 모사할 수 있다는 점을 확인하였다. 이를 바탕으로 유사 이동 모형을 사용하여 부유사 입경분포를 모의하는 접근 방식이 부유사 입경분포의 중요한 특성을 이해하기에 효과적이라는 결론을 얻었다.

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    31 May 2024
  • Research Article

    A study on the feasibility analysis of the current flood season: a case study of the Yongdam Dam

    현행 법정홍수기 타당성 검토 및 개선에 관한 연구: 용담댐 사례

    Lee, Jae HwangㆍKim, Gi JooㆍKim, Young-Oh

    이재황, 김기주, 김영오

    Korea prepares for potential floods by designating June 21st to September 20th as the flood season. However, many dams in Korea have …

    한국은 6월 21일부터 9월 20일까지를 법정홍수기로 지정하여 잠재적 홍수에 대비하여왔다. 하지만 2020년 54일의 역대 최장 장마 사례와 같이 과거와 다른 기후양상으로 인한 …

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    Korea prepares for potential floods by designating June 21st to September 20th as the flood season. However, many dams in Korea have suffered from extreme floods caused by different climate patterns, as in the case of the longest consecutive rain of 54 days in the 2020's flood season. In this context, various studies have tried to develop novel methodologies to reduce flood damage, but no study has ever dealt with the validity of the current statutory flood season thus far. This study first checked the validity of the current flood season through the observation data in the 21st century and proved that the current flood season does not consider the effects of increasing precipitation trends and the changing regional rainfall characteristics. In order to deal with these limitations, this study suggested seven new alternative flood seasons in the research area. The rigid reservoir operation method (ROM) was used for reservoir simulation, and the long short-term memory (LSTM) model was used to derive predicted inflow. Finally, all alternatives were evaluated based on whether if they exceeded the design discharge of the dam and the design flood of the river. As a result, the floods in the shifted period were reduced by 0.068% and 0.33% in terms of frequency and duration, and the magnitude also decreased by 24.6%, respectively. During this period, the second evaluation method also demonstrated that flood decreased from four to two occurrences. As the result of this study, the authors expect a formal reassessment of the flood season to take place, which will ultimately lead to the preemptive flood response to changing precipitation patterns.


    한국은 6월 21일부터 9월 20일까지를 법정홍수기로 지정하여 잠재적 홍수에 대비하여왔다. 하지만 2020년 54일의 역대 최장 장마 사례와 같이 과거와 다른 기후양상으로 인한 극한 홍수로 피해를 겪고 있다. 그동안 홍수 피해 저감을 위한 연구는 매우 많았지만, 법정홍수기가 앞으로도 유효할지에 대한 연구는 시도된 적이 없었다. 따라서 본 연구는 21세기 관측 자료를 통해 현행 법정홍수기의 타당성을 통계적으로 검토하였으며, 이를 통해 현행 법정홍수기가 강수량 증가 추세와 지역별 강수 특성의 강화를 고려하지 못하고 있음을 확인하였다. 이러한 한계점의 해결을 위해 본 연구에서는 대상 유역에 대한 7개의 새로운 홍수기 후보군을 제안하였고, 이의 타당성을 모의 운영을 통해 분석하였다. 모의 운영 시 댐 운영룰 rigid operation method를, 댐 유입량 예측에는 long short-term memory model을 적용하였다. 제안한 홍수기 각 후보는 댐의 계획방류량과 하천의 계획홍수량을 초과하느냐를 기준으로 평가하였다. 첫 번째 기준으로 평가한 결과, 본 연구에서 제안한 홍수기 적용 시 초과 빈도와 지속시간이 각각 0.068%와 0.33% 감소되었으며, 크기 또한 24.6% 감소하였다. 두 번째 평가 기준으로 평가한 결과 역시, 홍수피해 발생 구간이 기존의 4회에서 2회로 감소하였다. 본 연구 결과를 계기로 법정홍수기 재검토가 공식적으로 이루어져 새로운 양상으로 변화하고 있는 강우 양상에 적극적으로 대비하길 기대한다.

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    31 May 2024