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2025년 학술발표회
2025年5月21日(수) ~ 23(금), 여수엑스포컨벤션센터
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수자원 관리
지속 가능한 물 관리를 위한 소통과 협력의 중심 한국수자원학회는 댐, 저수지, 하천 등 수자원의 효율적이고 지속 가능한 관리를 위해 연구 성과, 정책 제안, 기술, 교육이 학계와 실무 현장에서 활발히 공유될 수 있도록 학술 교류와 협력을 지원합니다.
수문분야
물의 순환을 이해하고, 미래를 예측하다 한국수자원학회는 강수, 유출, 증발산 등 수문 데이터의 분석과 모형 활용이 학계와 산업 현장에서 효과적으로 이루어질 수 있도록 협력과 지식 교류를 지원합니다.
수리분야
물의 흐름을 이해하고, 더 안전한 구조물을 만들다 한국수자원학회는 수리 구조물의 설계와 해석, 실험 및 시뮬레이션 등 다양한 수리 분야의 전문 지식이 학계와 산업계 전반에 공유되고 확산될 수 있도록 학술 교류와 협력을 적극적으로 지원하고 있습니다.
수문 원격탐사
데이터가 그리는 수자원의 미래 한국수자원학회는 위성 기반 수문 데이터를 활용한 강수, 증발산, 토양수분 등의 분석과 예측 기술이 학계와 실무 현장에서 폭넓게 확산될 수 있도록, 지식 교류와 협력의 장을 마련하고 있습니다.

학회 논문집

Journal of Korea Water Resources Association
2025 Vol.58, Issue 10
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논문 이미지
Assessment of hydrological characteristics using observation-based water budget analysis in a Korean watershed
국내 유역의 실측기반 물수지 분석을 통한 수문학적 특성 평가
  • 국내 13개 유역을 대상으로 실측 기반 물수지 분석을 수행하여 강수·유출·증발산 자료 간의 물수지 폐합률을 5–10% 이내로 확보, 실측자료의 신뢰성을 입증
  • Budyko 프레임워크를 적용해 유역별 수문 반응 특성을 정량화, 기후 건조도와 토지이용(특히 관개)의 영향을 명확히 구분함
  • 관개 지역은 산지보다 증발산 비율이 높아 인위적 수분공급이 유역 수문에 큰 영향을 미침을 확인하고, 향후 관측 기반의 통합 물순환 평가 체계 구축 필요성을 제시
논문 이미지
Impact of an ensemble of artificial intelligence models on improving groundwater level prediction in mid-mountainous region of Jeju Island
인공지능 모델의 앙상블이 제주도 중산간지역 지하수위 예측 향상에 미치는 영향
  • 제주도 중산간 지역의 2개 지하수위 관측정에 대해 3개 인공지능(LSTM, GRU, ANN) 모델과 앙상블 모델은 1~3개월 미래 지하수위를 적절히 예측함
  • 3개 인공지능 모델의 지하수위 예측 성능의 우열은 서로 달라 더욱 개선된 지하수위 예측을 위해서는 서로 다른 인공지능 모델의 결과를 활용하는 앙상블 모델이 필요함
  • 앙상블 모델은 3개월 예측에 대해 0.7184 이상의 적절한 NSE 값을 나타내었으며, 개별 인공지능 모델 대비 NSE 값이 최대 0.1434만큼 개선된 예측결과를 도출함

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학회 소식

관련 기관

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