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일우 영
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1 한국지형공간정보학회지 (Journal of the Korean Society for Geospatial Information System) Vol.21 No.3 September 2013 pp 연구논문 ISSN: (Print) ISSN: (Online) 금강유역을대상으로한 GIS 기반의유역의유사성평가 Catchment Similarity Assessment Based on Catchment Characteristics of GIS in Geum River Catchments, Korea * 이효상 * ㆍ박기순 ** ㆍ정성혁 *** ㆍ최석근 **** Lee, Hyo Sang ㆍ Park, Ki Soon ㆍ Jung, Sung Heuk ㆍ Choi, Seuk Keun 要旨 유역의수문학적유사성평가는계측지역의홍수량정보를미계측유역에서활용하는지역화연구의기초로서다양하게연구되고있다. GIS 기반의유역특성인자를기반으로대표적인수문학적거리산정법을활용하여금강유역의 25 개소유역을대상으로유역그룹화를수행하고, 이를유황곡선의관련계수 ( 저류계수, 갈수계수, 홍수계수, 풍수계수, 유황계수, 하상계수 ) 를바탕으로한결과와비교하여유역유사성평가의효용성을확인하였다. 수문학적거리산정을위하여영국의 FEH(Flood Estimation Handbook) 에서제안하는유클라디안거리법을적용하였으며, 유황관련계수의군집화를위하여 SPSS 프로그램을사용하여계층적군집분석의 Ward 법을적용하였다. 유역그룹화를수행한결과유역특성인자를반영한수문학적거리 ( 유사성척도 ) 에의한그룹은총 3 개 (H1, H2, H3) 이며, 유황관련계수에의한그룹은총 4 개 (F1, F2, F3, F4) 로분류되었다. 두그룹들을대응하여비교분석한결과 H1 그룹의 7 개유역중 6 개유역과 H3 의모든유역이 F1 그룹과대응하였고 H2 그룹의 5 개유역중 4 개유역이 F2 그룹과대응하였으므로본연구의유사성척도에의한유역그룹화가효용성이있음을확인하였다. 핵심용어 : 유역특성인자, 동질성, 그룹화, 유황곡선 Abstract Similarity measure of catchments is essential for regionalization studies, which provide in depth analysis in hydrological response and flood estimations at ungauged catchments. However, this similarity measure is often biased to the selected catchments and is not clearly explained in hydrological sense. This study applied a type of hydrological similarity distance measure-flood Estimation Handbook to 25 Geum River catchments, Korea. Three Catchment Characteristics, Area(A)-Annual precipitation(saar)-scs Curve Number(CN), are used in Euclidian distance measures. Furthermore, six index of Flow Duration Curve are applied to clustering analysis of SPSS. The catchments grouping of hydrological similarity measures suggests three groups (H1, H2 and H3) and the four catchments are not grouped in this study. The clustering analysis of FDC provides four Groups; F1, F2, F3 and F4. The six catchments (out of seven) of H1 are grouped in F1, while Sangyeogyo is grouped in F2. The four catchments (out of six) of H2 are also grouped in F2, while Cheongju and Guryong are grouped in F1. The catchments of H3 are categorized in F1. The authors examine the results (H1, H2 and H3) of similarity measure based on catchment physical descriptors with results (F1 and F2) of clustering based on catchment hydrological response. The results of hydrological similarity measures are supported by clustering analysis of FDC. This study shows a potential of hydrological catchment similarity measures in Korea. Keywords : Catchment Characteristics, Similarity, Classification, Flow Duration Curve 년 8 월 6 일접수, 2013 년 9 월 12 일수정, 2013 년 9 월 23 일채택 * 정회원ㆍ충북대학교토목공학과조교수 (Member, Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Chungbuk National University, hyosanglee@cbnu.ac.kr) ** 충북대학교토목공학과석사과정 (Master's course, Department of Civil Engineering, Chungbuk National University, yoosjin@gmail.com) *** 정회원ㆍ충북대학교토목공학과겸임교수 (Member, Adjunct Professor, Department of Civil Engineering, Chungbuk National University, idealharry@gmail.com) **** 교신저자ㆍ정회원ㆍ충북대학교토목공학과교수 (Corresponding author, Member, Professor, Department of Civil Engineering, Chungbuk National University, skchoi@cbnu.ac.kr) 37

2 38 이효상ㆍ박기순ㆍ정성혁ㆍ최석근 1. 서론 GIS 는지형공간정보를정확하게취득하여홍수등과같은방재나대규모건설공사등에적용하여그특성을분석함으로써필요한정보를신속하고정확하게제공할수있는기법이다. 최근국내의주요하천들은 4 대강살리기사업및고향의강살리기사업등을통하여홍수및갈수관리의능력이향상되고있다 (Lee, 2011). 그러나여전히국토의많은부분을차지하고있는중소규모의하천은미계측유역으로분류되며, 이러한유역의홍수량산정은여전히많은불확실성을포함하고있다. 계측유역의수문량산정방법을미계측유역에적용하기위하여매개변수산정공식및지역화모형등다양한기법등이적용되고있다. 그러나이러한방법을정확히적용하기위해서, 계측유역과대상이되는미계측유역이수문학적으로어느정도유사한지를평가할필요성이있다. 본연구에서는 GIS 기반의유역의유역특성인자및수문환경등을바탕으로금강유역 25 개소의계측유역을대상으로수문학적유사성을평가하고, 이를바탕으로한수문학적그룹화를수행하였다. GIS 를이용한유역특성분석은 GIS 에기반하여유역배수밀도의공간분포도를작성하였고 (Kim, et al., 2010), 댐유역의홍수예측을위하여 GIS 를이용한분포형모형과집중형모형의유출해석을비교하였으며 (Park, et al., 2006), GIS 를이용하여지형특성인자를추출한후최적유출계수를결정하는등 (Choi, et al., 2008) 많은분야에서이용되었다. 유역의수문학적유사성에관한연구는미국과유럽에서폭넓게연구되고있으며, Wagener 등은다양한연구동향을폭넓게소개하고있다. 수문학적유역유사성평가는유역의유출특성등유사한특성을가진유역을그룹화하여이를분석하는것이일반적이며, 유역의기후특성이나, 유역의토지피복, 유역저류량및유역의수문응답에따른유역그룹화연구가활발히진행중에있다 (Wagener et al., 2007). 이를통하여유역의변동성을예측하기위한기초자료로활용된다 (McDonnell and Woods 2004). 가장폭넓게적용되고있는유역특성인자의수문학적거리산정방법은영국의홍수량산정방법에서표준방법으로적용되고있다 (Flood Estimation Handbook, 1999). 이는유역의특성인자간 ( 예, 유역면적, 표준기간의연평균강우량및토양특성을반영한지하수유출비 ) 의유클리디안거리를산정하여, 이를객관적인수치 ( 예, 0.5 이하는동일한그룹으로활용등 ) 로제시하 고, 이를홍수량산정을위한유역그룹화에적용하고있다. Bloschl et al.,(2004) 은미계측유역의지역화연구에서강우유출모형변수의미계측유역적용을위한유역의유사성을평가하였다. 유역모형매개변수들의지역화를위해 11 개의매개변수를포함하는개념적인모형을사용하여오스트리아에위치한 308 개의유역의물수지분석을시행하였다. 또한미계측유역의모형매개변수들을산정하는유역분류기법들을비교하였다. 미계측유역의적용결과가장최상의성능은상 하류관계의유역, 또는인접한유역으로분류된유역의평균적인매개변수를사용하는방법인것을확인하였다. Sawicz (2011) 은강우에대한유역들의반응으로유역의유사성을확인하였고, 도출되어진수문학적유사성을유역분류에대한기초자료로활용하였다. 이연구를통해공간적인근접성은수문학적유사성을평가하는데가장신뢰도가높은지표임을확인하였다. 이러한지역적인분포는수문학적유사성을평가할때가장우선적으로고려하여야특성이다. 국내에수문학적유역의동질성 유사성에따른유역그룹화연구는다양하게이루어져왔다. 동일수계및유사한지형학적특성을보이는유역들을대상으로과거가지야마의공식이래로홍수지표를지역화한연구부분이 2000 년대이전에꾸준히이루어졌고 2000 년이후, 유황곡선및강우유출모형의지역화연구가이루어지고있다. 유황곡선은유역을장기간의유출수문자료로분석한것으로유역의특성을나타내는지표로서이를세부적으로연구하여다양한특성인자와계수를제안한연구는 Park(2003) 과 Lim(2012) 가대표적이다. 본연구에서는 GIS 기반의유역특성인자를기반으로유역유사성을평가하고, 이를유황곡선의관련계수 ( 하상계수, 유황계수, 홍수계수, 갈수계수, 저류계수, 풍수계수 ) 를바탕으로한유역군집화결과와비교하여유역유사성평가방법을제시하였다. 2. 연구대상지역현황 금강 25 개소유역 ( 대청댐상류 -12 개, 미호천 -5 개, 갑천 -3 개, 금강하류 -5 개 ) 을대상으로유역특성인자및최근 10 년 ( ) 의유량자료를바탕으로유역유사성을평가한다. 금강은사계절이뚜렷한온대대륙성기후대의한반도중부권역에위치하고있다. 유역의연평균기온은 11.5 ( 대청댐기준 ) 이며, 연평균강우량은약 1285

본연구에서활용한계측유역의수위관측소는총 25 개 ( 대청댐상류 :12 개, 미호천 :5 개, 갑천 :3 개, 대청댐하류 :5 개 ) 이며각수위관측소를유출구로유역을 GIS 분석을통하여산정하였다.

3 금강유역을대상으로한 GIS 기반의유역의유사성평가 39 Figure 1. Study catchment and flow data period in Geum River region mm 이며강우의대부분이 6~9 월에집중되는전형적인한반도중부권역의기후특성이다 (Ministry of Land, 2002). 본연구에서활용한계측유역의수위관측소는총 25 개 ( 대청댐상류 :12 개, 미호천 :5 개, 갑천 :3 개, 대청댐하류 :5 개 ) 이며각수위관측소를유출구로유역을 GIS 분석을통하여산정하였다. 금강본류에위치하는수위관측소를유출구로하는유역들은대청댐상류에 4 개 ( 천천, 용담, 양강, 대청댐 ), 미호천에는 3 개 ( 북일, 석화, 합강 ) 가있으며이들유역은상류및지류유역들을모두포함한다. 금강유역도와 25 개의소유역의현황은 Fig. 1 과같다. 일자료는최소 2009 년부터최대 1952 년의자료분포를보이고시자료는최소 2002 년부터최대 1981 년의자료분포를보인다. (DEM) 등의공간자료를이용하여 GIS 공간분석을실시하였다. 3. 유역및유황특성인자 3.1 GIS 공간분석연구대상지역의유역특성을분석하기위하여정량적분석이필요하며대상지역의유역도, 수치고도모형 Figure 2. DEM data in Geum River region

4 40 이효상ㆍ박기순ㆍ정성혁ㆍ최석근 3.2 대표유역특성인자유역의특성인자는유역의수문학적반응을추정하는기초자료로수자원분석의기본이된다. 유역특성은크게국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS) 에서제시하는 21 개의지형학적유역특성인자와토양학적특성인자 (SCS-CN, 토지이용비 ), 영국의 FEH 에서제안하는수문학적특성인자 (SAAR, FARL) 로구분된다 (Ko, 2011). 본연구에서검토한 7 개의대표유역특성인자 ( 유역면적, 평균경사, 형상계수, 수계밀도, 년평균강우량 -SAAR8110, 저수지홍수저감지수 -FARL, 유출특성지수 -CN2007) 의정의는 Table 1 과같으며, 이를금강 25 개소유역을대상으로산정하였으며그결과는다음 Table 2 와같다. 유역면적, 평균경사, 형상계수, 수계밀도및 FARL 는 Table 1. Catchment characteristics Catchment Characteristics A Drainage Area [km²] SLPBAR Mean catchment slope [ ] Form factor, Rf = Topographical Rf Lc:Catchment Length [km] D Drainage density, D = Geological Hydrological CN FARL SAAR8110 Definition An empirical parameter used in hydrology for predicting direct runoff or infiltration from rainfall excess FEH catchment descriptor defining the Flood Attenuation by Reservoirs and lakes standard-period average annual rainfall(mm) Table 2. The representative catchment characteristics of 25 catchments in Geum River Catchments Area( km2 ) SLPBAR( ) Form Factor Drainage SAAR Density (81_10) FARL CN C C C C Upper C C Daecheong C Dam C C C C C C C Niho C C C C Gab C C C C Lower Geum R C C C

5 금강유역을대상으로한 GIS 기반의유역의유사성평가 41 축적 1/5000 의수치지도를통하여 GIS 을통하여산정하였으며, 년평균강우량은국가수자원관리포털 (WAMIS) 의 년기간의자료를년평균하여산정하였다. 유출특성지수는정밀토양도 (2007 년 ) 를바탕으로 GIS 를활용하여산정하였다. 유역특성인자의산정과정과대표특성인자의선정과정은 Ko(2012) 및 Ko 등 (2011) 을참조한다. 대표유역특성인자중유역면적은홍수량의크기및반응시간등유출과정의중요한역할을한다. 평균경사는빗물의침투량 / 유출률결정및지표면유출속도에기여하는인자이다 (Jeon, 2010). 대청댐상류의산지부에위치한소유역들이상대적으로급한경사분포를나타낸다. Horton 에의해제안된개략적인유역의형상을나타내는지표인형상인자는유역면적은최장유로연장의제곱으로나눈값으로대부분의자연하천의경우 0.5 이하를나타낸다. 대상유역에서유역면적이가장큰대청댐과양강교는형상인자가각각 0.06 과 0.08 로작은값을나타냈다. 하천수계의조밀상태를나타내는지표인수계밀도는그값이클수록유역의단위면적당평균하천길이가길다는것을의미한다. 대상유역에서수계밀도가가장큰유역은천천 (3.27) 이고, 산계교 (3.10), 청성 (3.09), 기대교 (3.09), 옥산 (3.05) 이 3 이상의값을나타냈다. 이들유역은호우가내릴경우유출응답이빠르며배수가양호할것으로판단된다. 지난 30 년 ( ) 동안의연평균강우량을나타내는 SAAR8110 은대상유역에서 ( 논산 ) ( 심천 ) mm분포를나타낸다 mm가넘는유역은논산 (1317.7), 유성 ( ), 우성 ( ) 이고 1200 mm가넘는유역은금강상류에서는동향 ( ) 유역이유일하며, 미호천은청주유역 (119.17) 을제외한 4 개의유역이모두포함된다. 갑천과금강하류또한모든유역이 1200 mm이 상의연평균강우량을나타낸다. 저수지에의한홍수저감효과를나타내는 FARL 은유역면적, 저수지의위치, 저수지의크기가고려된지표로그값이작을수록홍수저감효과가큰것을의미한다. 대상유역에서 FARL 은 0.78( 용담 )-1.0( 복수, 인동 ) 의분포를나타낸다. FARL 이 0.9 이하를나타내는유역의용담 (0.78), 대청댐 (0.82), 양강교 (0.859) 로이들유역은다목적댐이있거나큰저수지가위치한유역이다. 미국의토양보존국 (US, Soil Conservation Service, SCS) 이제안한 CN(Curve Number) 은유역의토양특성과식생피복상태및선행강수조건에따라강우로부터유효우량을추정하는인자이다. CN 값은 100 에가까울수록빠른유출특성을나타낸다. 대상유역의 CN 값의분포는 72.32( 인동 )-54.19( 탄부 ) 이다. 70 이상의 CN 값을갖는유역은인동 (72.32), 우성 (72.19), 청주 (71.66), 복수 (70.83) 로이들유역은도시화가많이진행되어직접유출량이상대적으로많은유역들이다. 3.3 유황곡선및특성인자유황곡선 (Flow Duration Curve, FDC) 은다양한크기에대한상대적인지속기간을보이는연속적인유출량시계열이며, 이는유출량의누가빈도곡선으로정의된다 (Lee, 2009). 본연구에서는유출고를바탕으로한표준화한유황곡선을적용한다. 다음 Fig. 3 은금강유역의대상연구유역의유출고를바탕으로산정한유황곡선이다. 유황곡선의객관적인비교분석을위하여 Park (2003), Lee(1993) 및 Lim(2012) 이제시한저수계수, 갈수계수, 홍수계수, 풍수계수, 유황계수, 그리고하상계수를산정한다. 각각의유황곡선관련계수의설명은 Table 2 와같다. 이들계수들은유역의강우현상 - Table 3. Coefficients of Flow Duration Curves Coefficient Symbol Definition Fomula Low flow C L proportion of low flow to ordinary flow Drought flow C D proportion of drought flow to ordinary flow Flood C F proportion of flood flow to ordinary flow Abundant C A proportion of abundant flow to ordinary flow Flood Duration C FD proportion of flood runoff exceed on 10 days to drought flow River Regime C RR proportion of maximum flow to minimum flow

6 42 이효상ㆍ박기순ㆍ정성혁ㆍ최석근 Table 4. The results of coefficients of FDC Figure 3. Flow duration curve(fdc) in Geum River Catchments Area(km 2 ) C L C D C F C A C FD C RR C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C 유역유출수문현상등을모두반영, 유역출구에서최종적으로표현된유량으로부터산정된특성인자로서, 각각저수, 갈수, 홍수및풍수에대한에개별적인특성으로제시하여유역의그룹화할때그의미가있다. 이러한유황곡선및관련계수는유역의수무학적그룹화에효율적으로적용할수있을것으로판단된다. 대상유역의유황관련계수산정결과는 Table 4 와같다. 각지표의분포는저수계수 0.08( 우성 )-0.91( 양강교 ), 갈수계수 0.04( 우성 )-0.82( 양강교 ), 홍수계수 9.1( 양강교 ) ( 탄부교 ), 풍수계수 1.18( 용담댐 ) 3.62( 합강 ), 유황계수 4.92( 양강교 ) ( 송천 ), 하상계수 11.41( 양강교 ) ( 송천 ) 의범위를보인다. 각각의계수들을비교하였을때저수계수와갈수계수, 풍수계수는하천의규모에무관한결과를보였다. 반면홍수계수와유황계수, 하상계수는최소값과최대값의차이가매우큰것을알수있다. 이러한경향이나타난이유는금강유역의유황곡선을나타내는 Fig. 2 의유황곡선은 Q10.0 이하와 Q90.0 이상에서기울기가매우급하고지점간변화폭이크게나타났다. 하지만 Q10.0 이상과 Q90.0 이하에서는완만한기울기를보이며, 각지점간의차이가미미했기때문이다. 또한유황곡선은유역의유출량을직접적인영향을받는데경사

7 금강유역을대상으로한 GIS 기반의유역의유사성평가 43 가급한유역에서는유량변동이심하고, 경사가완만한유역에서는유량변동의차가비교적작게나타나는특성이반영된것으로판단된다. 4. 유사성평가방법 본연구에서는유역특성인자기반의유역특성인자방법 ( 수문학적거리산정방법 ) 을금강유역에적용하고, 이를유역의유일한유출관측자료인유량자료를바탕으로유사성을평가 - 분석한결과와비교한다. 이는기존의유역모형유출모의결과를바탕으로한평가 ( 예, Bloschl et al.,(2004) 보다관측자료에입각한평가를제시할수있다. 유역의특성인자 ( 지형학적, 수문학적, 기후학적특성 ) 기반의수문학적특성거리산정과유황관련계수의통계적인군집분석평가방법은다음과같다. 4.1 수문학적특성거리산정유역의수문학적거리는두유역의유사성을중요유역특성인자들간의거리로서판단한다. 본연구의수문학적거리는영국의홍수량산정방법 (Flood Estimation Handbook, IH, 1999) 에서제시한유클라디안 (Euclidean) 수문학적거리산정을적용한다. 영국의수문학적거리산정에활용되는인자 (CCs) 는유역면적 (A), 연평균강우량 (SAAR), 토양특성을반영한기저유량지표 (BFIHOST) 이며, 이인자들은각각유역의지형학적유역크기, 기후적인강우특성및수문학적유출특성을반영한다. 국내자료현실을반영하여유역의유출특성반영지표로서미국의 SCS 방법 -CN 을토양특성과식생피복상태및선행강수조건을고려하는인자로서 BFIHOST 대신적용한다. FEH 에서수문학적거리는 0 6 사이까지범위로나타나며일반적으로단일그룹의기준이되는값은 0.5 이내 (BFIHOST 을사용한경우 ) 이다 (FEH, 1999). 그러나본연구에서는국내의유역특성인자값을고려하여동일그룹의기준값은 1.5 이하로추정한다. 수문학적거리측정공식은다음식 (1) 과같다. (1) 각변수들은다양한범위를가지고있으므로표준편차를사용함으로써표준화하였으며, 로그변환을통하여변수의분포를보다균형적으로나타나게하고수문학적거리가변수들간의차이보다는그양의비율에 중점을두고자하였다 (FEH, 1999). 4.2 계층적군집분석 (SPSS) 군집분석 (Cluster Analysis) 이란각객체의유사성을측정하여유사성이높은대상집단을분류하고, 군집에속한객체들의유사성과서로다른군집에속한객체간의상이성을규명하는통계분석방법이다. 이를위해통계프로그램 (statistical package for social science, SPSS 19) 을활용하여군집분석을실시한다. 군집분석의유사성측정법과군집방법들은매우다양한기법들이존재한다 (Song and Chang, 2010). 본연구에서는계층적군집분석을실시하였고대상거리선정기준은 Ward 법, 유사성측도는제곱유클리디안거리를이용하였다. 5. 결과분석 5.1 수문학적거리산정결과유역의수문학적거리를산정은영국의표준홍수량산정방법인 FEH 에서제시하는유클라디안공식을 3 개의유역특성인자 (A, SAAR, SCS-CN) 로산정하였다. 유역그룹화는수문학적거리가가장가까운두개의유역을기준으로하여단일그룹기준 ( 수문학적거리 1.5 이하 ) 을만족하는유역들을수문학적거리가가까운순서대로포함하여수행하였다. 또한한그룹에최소 3 개의유역이포함되도록하였다. 본연구에서수문학적거리를바탕으로산정한수문그룹 (Hydrological Group, H) 은총 3 개 (H1, H2, H3) 로그룹에포함되는유역들은다음 Table 5 와같다. 수문학적그룹 H1 은총 7 개의유역이있으며대청댐상류에서 3 개유역, 미호천유역의 4 개유역이포함되었다. 가장가까운수문학적거리를나타내는청성 - 산계교 (0.03) 는보청천의동일수계이며두번째로가까운거리를나타내는석화 - 합강 (0.14) 도미호천동일수계이다. 또한이들유역은유출구의거리도가까워유역특성이유사하다. H1 에포함된유역들은 SAAR 이 mm, CN 값이 사이의값의분포를나타내다른두그룹의중간값에해당한다. Table 5. The hydrological groups Hydrological Groups H1 H2 H3 Included Catchments C2-C7(0.03), C5, C15-C17(0.14), C13, C16 C21-C19(0.39), C14, C22, C24, C25 C6, C11, C12

8 44 이효상ㆍ박기순ㆍ정성혁ㆍ최석근 수문학적그룹 H2 는총 6 개의유역이있으며미호천유역 1 개, 갑천유역 1 개, 금강하류유역 4 개가포함된다. 이들유역은유역면적이 300 km2미만이고 SAAR 은청주 (1190 mm ) 를제외하고 mm로비교적많은연평균강수량을나타낸다. 또한 CN 값도 의분포로다른그룹에비하여큰값을나타낸다. 수문학적그룹 H3 는총 3 개의유역이포함되며모두금강상류의유역이다. 이유역들의 SAAR 과 CN 값의분포가각각 mm, 로다른그룹에비하여작은값을나타낸다. 5.2 유황관련계수의군집분석금강수계 25 개소유역의유출특성을반영하는유황관련계수 ( 저수계수, 갈수계수, 홍수계수, 풍수계수, 유황계수, 하상계수 ) 를바탕으로 SPSS 군집분석의상호관계를나타내는덴드로그램 (dendrogram) 의결과는 Table 6. Grouping by flow characteristics Groups F1 F2 F3 F4 Included Catchments C2, C3, C5, C6, C11, C12, C13, C14, C15, C16, C17, C18, C21 C1, C4, C7, C8, C19, C20, C22, C23, C24, C25, C9 C10 Fig. 4 와같다. 분석결과, Fig. 4 의붉은색으로표시한바와같이유황관련계수의군집분석에서의미있는적정군집을 4 개로추정하였다. 유황관련계수를바탕으로산정한그룹 (clustering by flow duration curve, F) 은 4 개 (F1, F2, F3, F4) 로그룹에포함되는유역들을다음 Table 6 과같다. 유황관련계수로그룹화를수행한결과두개의그룹 (F3, F4) 에는각각송천유역과탄부교유역으로 1 개의유역만그룹화가되었다. 이는송천유역과탄부유역의유황관련계수들이다른유역에비하여아주큰차이를보이기때문인것으로판단된다. 송천유역은유황계수 (569.74) 와하상계수 ( ) 의값이타유역에비하여아주크며, 탄부교유역도홍수계수 (588.26) 의값이타유역과큰차이를보인다. Figure 4. Ward dendrogram 5.3 유역유사성평가유역특성을반영한수문학적거리로분류된 H 그룹과유역의유출특성을직접적으로반영되는유황관련계수로분류된 F 그룹의비교를통해유역유사성의효용성을평가하였다. 수문학적거리를바탕으로그룹화된유역들과유황관련계수를바탕으로그룹화된유역들이대응은 Fig. 5 와같다. H1 그룹에서산계를제외한나머지 6 개유역 ( 청성, 기대, 북일, 옥산, 석화, 합강 ) 과 H3 그룹의모든유역 ( 무주, 양강, 용담 ) 이 F2 그룹에대응한다. 또한 H2 그룹 Figure 5. The results of catchment similarity assessment

9 금강유역을대상으로한 GIS 기반의유역의유사성평가 45 에서청주와구룡을제외한나머지 4 개유역 ( 우곤, 복수, 우성, 석동 ) 이 F1 그룹에대응한다. 금강유역의유사성이있는유역으로미호천유역의 3 개소 ( 석화, 북일, 합강 ) 과보청천유역의 2 개소 ( 청성, 기대 ) 유역을수문학적으로유사한유역으로평가한다. 금강하류및갑천부분의우곤, 복수, 우성, 석동은 F2 유역으로수문학적거리의산정결과와유황관련계수의군집화에서동일하게그룹화되었다. 이들유역은동일수계및인접수계의상 - 하류에위치한유역으로서지역적인근접성이유역유사성평가에중요한역할을하였다고판단된다. 그러나보청천과미호천의유역들이지역적으로떨어져있지만유역의수문학적인거리산정및유황계수의군집화에서동일한결과를도출하여본연구에서제시한유역유사성평가방법이유역의수문학적특성을반영한것으로판단되며, 이는지역적인한계를넘어선일반적인유역그룹화의가능성을확인하였다. 6. 결론 본연구에서는금강유역의수문학적유사성평가하기위하여금강권역의 25 개유역 ( 대청댐상류 (12 개 ), 미호천 (5 개 ), 갑천 (3 개 ), 금강하류 (5 개 )) 을대상으로유역그룹화를수행하였다. 본연구의주요결론은다음과같다. 유역특성인자를반영한수문학적거리에의한유역그룹 (H) 과유출특성을반영한유황관련계수들에의한유역그룹 (F) 과의비교분석을통하여유역유사성을평가한결과 H2 그룹의 6 개유역중 4 개의유역이 F1 그룹에속하며, H1 그룹의 7 개유역중 6 개유역과 H3 그룹의모든유역이 F2 그룹에속한다. 금강유역의수문학적유사성이있는유역은미호천유역의 3 개소 ( 석화, 북일, 합강 ) 과보청천유역의 2 개소 ( 청성, 기대 ) 유역이다이들유역은동일수계및인접수계의상 - 하류에위치한유역으로서지역적인근접성이유역유사성평가에중요한역할을하였다고판단된다. 보청천과미호천의유역들이지역적으로떨어져있으나, 유역의수문학적인거리산정및유황계수의군집화에서동일한결과를도출하여지역적인한계를넘어선일반적인유역그룹화의가능성을확인하였다. 본연구는향후금강유역의미계측유역의매개변수추정을위한기초자료로활용될수있을것으로보이나연구결과의일반화된적용을위해서는향후추가적인연구가필요하다고판단된다. 감사의글 본논문은 2013 년한국연구재단일반연구자지원사업의연구비지원으로수행되었으며, 이에감사드립니다. References 1. Beven, K. J., 2000, Rainfall-runoff modelling the primer, Chichester, UK:John Wiley. 2. Beven, K. J., and Freer, J., 2001, Equifinality, data assimilation and uncertainty estimation in mechanistic modelling of complex environmental systems using the GLUE methodology, Journal of Hydrology 249(1-4), pp Burn. D. H., 1989, Cluster analysis as applied to regional flood frequency, Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 115, pp Burn. D. H., 1997, Catchment similarity for regional flood frequency analysis using seasonality measures, Journal of Hydrology, Vol. 202, pp Castellarina A, Burn. D. H., Bratha. A., 2001, Assessing the effectiveness of hydrological similarity measures for flood frequency analysis, Journal of Hydrology, Vol. 241, pp Choi, S., Park, M., 2008, Determination of the optimum runoff coefficient using GIS in the route design, Journal of the Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 16, No. 3, pp Hong, S., Jung, Kang H., Min W., Kim, Y., Hur, S., Ha, S., 2008, Runoff potential map of Korea, Korean Society of Soil Science and Fertilizer, Vol. 41, pp Institute of Hydrology, 1999, Flood estimation handbook, 3 volumes and associated software, Institute of Hydrology. 9. Jeon, I., 2010, Training of administration of river, Donghwagisul. 10. Jung, Y., Jeong, C., Nam, W., Heo, J., 2010, Study of rainfall quantile estimation using cluster analysis and regional frequency analysis, Conference of Korea Water Resources Association, pp Kang, B., 2005, Multivariate statistics using SPSS, Hankyungsa. 12. Kim, G., 2003, Wetland and environment, Akademiseojuk. 13. Kim, J., Lee, S., 2010, Mapping the spatial distribution of drainage density based on GIS, Journal of the

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괘상원리에 기초한 도심재개발 경관 이원관계의 해석

괘상원리에 기초한 도심재개발 경관 이원관계의 해석 한국조경학회지 41(5): 68~77, 2013. 10. http://dx.doi.org/10.9715/kila.2013.41.5.068 The Water Circulation Improvement of Apartment Complex by applying LID Technologies - Focused on the Application of Infiltration