[논문]SWMM 모형을 이용한 농업용 저수지 용수분배 모의 및 관개효율 평가

신지현; 남원호; 방나경; 김한중; 안현욱; 도종원; 이광야

doi:10.5389/ksae.2020.62.3.001

[국내논문] SWMM 모형을 이용한 농업용 저수지 용수분배 모의 및 관개효율 평가
Assessment of Water Distribution and Irrigation Efficiency in Agricultural Reservoirs using SWMM Model 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.62 no.3, 2020년, pp.1 - 13

신지현 (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Hankyong National University) , 남원호 (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University) , 방나경 (Department of Convergence of Information and Communication Engineering, Hankyong National University) , 김한중 (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, Hankyong National University) , 안현욱 (Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungnam National University) , 도종원 (Integrated Water Management Supporting Department, Water Resources Planning Office, Korea Rural Community Corporation) , 이광야 (Integrated Water Management Supporting Department, Water Resources Planning Office, Korea Rural Community Corporation)

Abstract ▼ AI-Helper

The management of agricultural water can be divided into management of agricultural infrastructure and operation to determine the timing and quantity of water supply. The target of water management is classified as water-supply facilities, such as reservoirs, irrigation water supply, sluice gate control, and farmland. In the case of agricultural drought, there is a need for water supply capacity in reservoirs and for drought assessment in paddy fields that receive water from reservoirs. Therefore, it is necessary to analyze the water supply amount from intake capacity to irrigation canal network. The analysis of the irrigation canal network should be considered for efficient operation and planning concerning optimized irrigation and water allocation. In this study, we applied a hydraulic analysis model for agricultural irrigation networks by adding the functions of irrigation canal network analysis using the SWMM (Storm Water Management Model) module and actual irrigation water supply log data from May to August during 2015-2019 years in Sinsong reservoir. The irrigation satisfaction of ponding depth in paddy fields was analyzed through the ratio of the number of days the target ponding depth was reached for each fields. This hydraulic model can assist with accurate irrigation scheduling based on its simulation results. The results of evaluating the irrigation efficiency of water supply can be used for efficient water distribution and management during the drought events.

Keyword

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Location of watershed, irrigated areas and irrigation canals in Sinsong reservoir, Chungcheongnam-do
표 Table 1 Characteristics of the agricultural reservoir and irrigation area used in Sinsong reservoir
그림 Fig. 2 Schematic diagram of the process used to SWMM-based water allocation and irrigation efficiency modeling
표 Table 2 Irrigation water supply log of Sinsong reservoir from May to August in 2019 year
표 Table 3 Classification of irrigation efficiency values where the threshold level is less than each irrigated period as determined by the ponding depth
그림 Fig. 3 Comparison of observed and simulated reservoir storage under three cases of different simulation
표 Table 4 Analysis of observed and simulated reservoir storage under three cases of different simulation
그림 Fig. 4 Comparison of irrigation water distribution simulation results for irrigated areas from May to August in 2015-2019 years
표 Table 5 Irrigation satisfaction of total irrigated areas from May to August in 2015-2019 years
그림 Fig. 5 Temporal changes of irrigation satisfaction of agricultural water supply for each irrigation canal
표 Table 6 Analysis of irrigation satisfaction of total irrigated areas for each irrigation canal
표 Table 7 Analysis of irrigation satisfaction for each irrigation canal
그림 Fig. 6 Proportion of irrigation and discharge for each irrigation canal from May to August in 2015-2019 years
표 Table 8 Average proportion of irrigation and discharge ratio for each irrigation canal

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 SWMM 모형을 활용하여 수로 네트워크 모의 및 용수공급 효율을 분석하고자 한다. 필지와 간선의 개별적인 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 위해 충청남도 서산지역의 신송저수지를 대상으로 2019년 5월부터 8월까지 실제 현장의 통수일지 자료를 구축하였다.
필지와 간선의 개별적인 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 위해 충청남도 서산지역의 신송저수지를 대상으로 2019년 5월부터 8월까지 실제 현장의 통수일지 자료를 구축하였다. 분석기간 동안 목표 담수심 도달 일수의 비율을 통하여 담수심 만족도 분석 및 각 간선에 포함된 필지의 면적대비 관개량과 간선별 공급량 대비 관개량을 산정하여 관개 효율을 평가하고자 한다.
최대값의 경우 2,993,424 m³으로 (c), 최소값의 경우 4,063 m³으로 (a)가 가장 작았다. 본 연구에서는 실제공급량과 모의결과 공급량이 유사하며 오차가 가장 적은 관개일의 평균 저수변화량 데이터를 사용하여 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 진행하였다.
본 연구에서는 신송저수지의 농업용수 공급결과를 기반으로 관행적 방법의 관개효율을 비교 분석하기 위하여 실시간 저수율 데이터를 활용하여 SWMM 수로 네트워크 기반의 공급량 모의를 수행하였다. 목표 관개수량을 공급할 경우를 기준으로 저수량을 비교하여 SWMM 모형에 의한 관개용수 공급량의 적용성을 판단하였으며, 간선별 면적대비 관개효율 및 각 간선의 관개효율을 분석하였다.

제안 방법

양정 취입보에 의해 공급되는 수혜면적은 약 110 ha로 조사되었다. 본 연구에서는 Fig. 2에 도시한 바와 같이, 농업기반시설관리시스템 (Rural InfrastructureManagement System, RIMS)의 저수율 데이터 수집 후 통수일지 기반으로 최근 5년간 관개기인 5월부터 8월까지 SWMM모형 기반 수로 네트워크 모의를 통해 농업용수 시공간적 분배 모의 및 관개효율 분석을 하였다.
각 간선별 관개효율 (E_c)을 판단하기 위하여 해당 간선의 공급량 대비 해당 간선의 관개량 비율을 산정하여 관개만족도 분석하였다. E_c의 산정식은 식 (4)와 같다.
각 간선의 관개효율 만족도 분석을 위하여, 간선별 공급량 대비 관개량 비율을 산정하였다. Fig.
본 연구에서는 신송저수지의 농업용수 공급결과를 기반으로 관행적 방법의 관개효율을 비교 분석하기 위하여 실시간 저수율 데이터를 활용하여 SWMM 수로 네트워크 기반의 공급량 모의를 수행하였다. 목표 관개수량을 공급할 경우를 기준으로 저수량을 비교하여 SWMM 모형에 의한 관개용수 공급량의 적용성을 판단하였으며, 간선별 면적대비 관개효율 및 각 간선의 관개효율을 분석하였다.
최근 5년간 5월부터 8월까지 월 단위로 비교하여 오차를 분석한 결과 관개일의 평균 저수변화량 평균이 799,281 m³, 관개일의 저수변화량 총합의 경우 872,736 m³, 관개일의 평균저수변화량을 공급한 경우 956,397 m³으로 SWMM 모형 적용성이 가장 높은 관개일의 평균 저수변화량 데이터를 활용하여 농업용수 관개효율을 분석하였다. 최근 5년간 관개기의 농업용수 분배 모의결과, 각 수로의 하류부로 갈수록 용수공급효율이 20%∼40% 미만으로 감소하며, 신송간선과 양천간선의 경우 대체로 모든 필지가 80% 이상으로 농업용수 분배가 적절히 이루어진 것으로 나타났다.
수혜면적 크기에 따른 관개효율 분석을 위해 전체 관개량대비 해당 간선의 관개량 비율과 전체 수혜면적 대비 해당간선의 수혜면적 비율을 산정하여 관개만족도를 평가하였다(Jensen, 2007; Hong et al., 2015; Nam et al., 2016). 수혜면적별 관개효율 (E_a) 산정식은 식 (3)과 같으며, 값이 0일 경우 적정공급, (+) 값일 경우 과잉 공급, (-) 값일 경우 공급량이 부족한 것으로 정의하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 SWMM 모형을 활용하여 수로 네트워크 모의 및 용수공급 효율을 분석하고자 한다. 필지와 간선의 개별적인 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 위해 충청남도 서산지역의 신송저수지를 대상으로 2019년 5월부터 8월까지 실제 현장의 통수일지 자료를 구축하였다. 분석기간 동안 목표 담수심 도달 일수의 비율을 통하여 담수심 만족도 분석 및 각 간선에 포함된 필지의 면적대비 관개량과 간선별 공급량 대비 관개량을 산정하여 관개 효율을 평가하고자 한다.
본 연구에서는 최근 기상이변으로 인한 가뭄 피해가 심했던 충청남도를 대상 후보지로 선정하였고, 보조수원공으로 양수장을 포함한 지구로 들녘단위 분석이 가능하며, 가뭄 극복 대책 시행이 이루어진 곳인 충청남도 서산시 고북면 신송저수지를 선정하였다. Fig.
충청남도 서산 지역 농업관계자인 수로감시원 7명을 대상으로 설문을 진행하였으며, 현장 상황에 적용 가능한 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 위하여 신송저수지의 2019년 통수일지를 조사하였다. 한국농어촌공사 RIMS의 저수량자료를 이용하여 통수일지와 저수량을 비교하였으며, 저수량자료는 최근 5년간 2015년부터 2019년까지 관개기인 5월부터 8월까지 일별 저수량 자료를 사용하였다.
충청남도 서산 지역 농업관계자인 수로감시원 7명을 대상으로 설문을 진행하였으며, 현장 상황에 적용 가능한 농업용수 분배 모의 및 관개효율 분석을 위하여 신송저수지의 2019년 통수일지를 조사하였다. 한국농어촌공사 RIMS의 저수량자료를 이용하여 통수일지와 저수량을 비교하였으며, 저수량자료는 최근 5년간 2015년부터 2019년까지 관개기인 5월부터 8월까지 일별 저수량 자료를 사용하였다. Table 2는 설문 조사의 결과로서 2019년 신송저수지 통수일지를 나타낸 것이다.
현장 통수일지 조사자료를 기반으로 한국농어촌공사 RIMS의 저수량 데이터를 활용하여 2015년부터 2019년까지 최근 5년간 농업용수 공급량을 산정하였다. SWMM 모형의 적용성 파악을 통한 정확한 데이터 분석을 위해 Table 4의 3가지 경우 공급량을 산정하여 실제공급량과 모의결과 공급량 차이의 평균과 최대 및 최소값을 산정한 후 비교하였다.

데이터처리

현장 통수일지 조사자료를 기반으로 한국농어촌공사 RIMS의 저수량 데이터를 활용하여 2015년부터 2019년까지 최근 5년간 농업용수 공급량을 산정하였다. SWMM 모형의 적용성 파악을 통한 정확한 데이터 분석을 위해 Table 4의 3가지 경우 공급량을 산정하여 실제공급량과 모의결과 공급량 차이의 평균과 최대 및 최소값을 산정한 후 비교하였다. (a) 관개일의 평균 저수변화량, (b) 관개일의 저수변화량 총합,(c) 관개일의 평균 저수변화량에 분석일수를 곱한 값을 나타낸다.

이론/모형

농업용수 분배 모의를 위하여 2019년 신송저수지 통수일지와 연도별 저수율 자료를 이용하여 SWMM 모형에 적용하였다. 농업용수 분배 모형의 모의조건은 저수지 모의 경우 목표 담수심 도달 후 저수지에서의 관개용수 공급을 중단하도록 설정하였다.
본 연구에서 사용한 SWMM 모형은 농업용 관개수로의 구성과 형태를 고려하여 개수로와 관수로에서의 흐름해석이 가능하고, 평야부 용수공급 시스템을 노드와 링크로 도식화함으로써 농업 관개구역에 필요한 공급량, 관개구간별 부족량과 용수공급, 관개계획을 수립할 수 있는 모형이다 (Kang, 2015; Park, 2017). 모의 시 침투량 및 증발산량, 저수지 공급유량, 초기담수심, 목표담수심 등의 입력자료가 필요하며, 증발산량의 경우 국제식량농업기구 (Food and AgricultureOrganization of the United Nations, FAO) 추천하는 FAO-56 Penman-Monteith 공식을 활용하여 (Jeon et al., 2019) 산정하였다. 침투량의 경우 편차가 큰 편이기 때문에 변수를 최소화하기 위하여 모형 기본값인 4 mm로 설정하였다.

성능/효과

Table 2는 설문 조사의 결과로서 2019년 신송저수지 통수일지를 나타낸 것이다. 설문 결과 2019년 5월의 경우 총 15일, 6월의 경우 총 13일, 7월의 경우 총 10일, 8월의 경우 총 7일 동안 통수한 것으로 조사되었다.
평균 관개만족도의 경우 신송간선 6.1%, 양천간선 2.2%, 정자간선 –1.5%, 양천1간선 –6.8%로 신송간선과 양천간선은 필요이상의 수량이 관개 시 사용되며, 정자간선과 양천1간선은 면적대비 관개량 부족으로 나타났다.
3은 세 가지 경우의 실제 공급량과 모의결과 공급량을 비교하였다. 평균값의 경우 (a) 799,281 m³, (b) 872,736 m³, (c) 956,397 m³으로 관개일의 평균 저수변화량이 가장 작았으며, 관개일의 평균 저수변화량을 분석기간 만큼 공급한 저수량 데이터의 차이가 가장 크게 발생하였다. 최대값의 경우 2,993,424 m³으로 (c), 최소값의 경우 4,063 m³으로 (a)가 가장 작았다.
각 수로의 하류부로 갈수록 용수공급 효율이 20% 이상 40% 미만으로 떨어지는 경향을 보이며, 파란색으로 표시된 80% 이상인 면적이 10 ha 미만인 공급효율이 낮은 시기는 2015년 6월, 2017년 7월 그리고 2018년 5월로 나타났다. 해당 시기에 농업용수 부족으로 신송간선과 양천간선의 상류부를 제외한 모든필지가 20% 이하의 공급효율 보이는 것으로 판단된다. 또한 특정 필지에 집중 공급된 2015년 6월, 2017년 7월과 다르게 2018년 5월의 경우 전체적으로 20% 이상 40% 미만의 관개만족도를 보이며 전체적으로 용수공급이 이루어진 것으로 판단된다.
해당 시기에 농업용수 부족으로 신송간선과 양천간선의 상류부를 제외한 모든필지가 20% 이하의 공급효율 보이는 것으로 판단된다. 또한 특정 필지에 집중 공급된 2015년 6월, 2017년 7월과 다르게 2018년 5월의 경우 전체적으로 20% 이상 40% 미만의 관개만족도를 보이며 전체적으로 용수공급이 이루어진 것으로 판단된다. 특히 신송간선과 양천간선의 경우 대체로 모든 필지가 80% 이상으로 농업용수 분배가 적절히 이루어진 것으로 나타났다.
또한 특정 필지에 집중 공급된 2015년 6월, 2017년 7월과 다르게 2018년 5월의 경우 전체적으로 20% 이상 40% 미만의 관개만족도를 보이며 전체적으로 용수공급이 이루어진 것으로 판단된다. 특히 신송간선과 양천간선의 경우 대체로 모든 필지가 80% 이상으로 농업용수 분배가 적절히 이루어진 것으로 나타났다.
최근 5년간 관개기의 농업용수 분배 모의결과, 각 수로의 하류부로 갈수록 용수공급효율이 20%∼40% 미만으로 감소하며, 신송간선과 양천간선의 경우 대체로 모든 필지가 80% 이상으로 농업용수 분배가 적절히 이루어진 것으로 나타났다.
각 간선의 평균 관개만족도의 경우 신송간선 25.0%, 양천간선 19.2%, 정자간선 57.4%, 양천1간선 74.7%로 양천1간선이 가장 높은 만족도를 보이며, 양천간선은 가장 낮은 만족도를 나타냈다. 최소 관개만족도의 경우 신송간선 13.
7%로 양천1간선이 가장 높은 만족도를 보이며, 양천간선은 가장 낮은 만족도를 나타냈다. 최소 관개만족도의 경우 신송간선 13.4%, 양천간선 1.9%, 정자간선 14.3%, 양천1간선 37.0%로 평균 관개만족도와 같이 양천간선의 관개만족도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 정자간선의 경우 2017년 7월 평균 57.
6은 2015년부터 2019년까지 간선별 관개량 및 퇴수량의 비율을 나타내며, Table 8은 최근 5년간 월별 관개율 및 퇴수율의 평균값을 나타낸다. 관개율의 경우 신송간선 49.3%,양천간선 8.4%, 정자간선 17.9%, 양천1간선 24.4%로 신송간선의 관개율이 가장 높으며, 양천간선의 관개율이 가장 낮은것으로 나타났다. 퇴수율의 경우 신송간선 63.
4%로 신송간선의 관개율이 가장 높으며, 양천간선의 관개율이 가장 낮은것으로 나타났다. 퇴수율의 경우 신송간선 63.6%, 양천간선24.7%, 정자간선 6.4%, 양천1간선 5.3%로 신송간선의 퇴수율이 가장 높았으며, 양천1간선이 가장 낮은 퇴수율을 나타났다.
1%로 양천1간선의 관개효율이 가장 낮으며, 이는 하류부로 갈수록 면적대비 관개량 부족에 기인한 것으로 판단된다. 간선별 관개효율 분석결과 대체로 상류부에 위치한 신송간선과 양천간선의 관개효율이 높았으며, 하류부에 위치한 정자간선과 양천1간선이 효율이 낮은 것으로 나타났는데 이는 하류부로 갈수록 용수공급량이 부족하기 때문으로 판단된다.
Table 3은 관개지구의 목표담수심 도달 기간에 따른 관개효율 범례를 나타낸 것이다. 분석기간에 대한 목표담수심 만족도를 이용하여 평가하며, 파란색의 경우 80% 이상으로 목표담수심 도달 일수가 분석기간 20일 중 16일 이상 만족, 주황색의 경우 20%에서 40%로 4일에서 8일 만족, 노란색의 경우 40%에서 60%로 8일에서 12일 만족, 초록색의 경우 60%에서 80%로 12일에서 16일 만족, 빨간색의 경우 20% 이하로 4일 이하 만족으로 정의하였다.

후속연구

, 2020) 등 주로 저수지, 수원공 중심의 용수공급량을 평가하는 연구들이 수행되었다. 따라서 저수지로부터 관개용수를 공급받는 수혜면적, 즉 관개지구에 대한 효율적인 물 관리, 합리적인 분배, 말단 수로, 포장까지 안정적인 용수공급을 위하여 물 배분을 위한 수리시설물을 모니터링, 제어할 수 있는 용수관리시스템이 필요하며, 관개용수 배분모의 및 물공급 효율을 규명하는 연구가 필수적이다.
이는 하류부에 위치할수록 공급량 부족으로 인한 효율 감소로 판단된다. 본 연구의 농업용수공급의 효율 평가 결과는 향후 수혜면적의 용수부족지역 파악, 시기별 용수배분의 공간적인 분포 모니터링 등 농업용수 이수대책에 활용하여 농업가뭄 상황 시 효율적인 물 배분 및 관리에 활용될수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	용수공급량을 평가하기 위해 사용한 모형은 무엇이 있는가?	, 2012). 따라서 농업용 저수지의 적정 저수용량을 결정하는 모형인 HOMWRS(Hydrological Operation Model for Water Resources System)또는 저수지운영 모의모형인 DIROM (Daily Irrigation ReservoirOperation Model), 준분포형 연속 강우 유출 모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 저수율을추정하거나 관개지구의 관행 물관리를 고려한 저수지 용수공급량을 추정하는 연구 (Ahn et al., 2013; Kang et al.
	국내 용수공급량을 연구하는 이유는 무엇인가?	최적의 용수 관리는 수리시설물을 이용하여 필요한 시기에적정한 양의 용수를 효율적으로 균등하게 공급하는 것이다.현재 우리나라 농업용수는 경험에 의한 관행적인 물 관리가이루어지고 있어, 용수의 과다 손실과 균등분배의 어려움이발생하고 있다 (Nam et al., 2011). 저수지, 보, 양수장, 관정등의 수원공으로부터 취수되는 농업용수 공급량은 실제 저수지 방류량이나 양수량에 대한 자료가 부족하므로 직접적인 사용량 조사는 어려운 실정이다 (Nam et al., 2012).
	SWMM이란 무엇인가?	SWMM (Storm Water Management Model) 모형은 도시 유역의 하천유량과 수질을 모의할 수 있도록 개발된 모델로 강우사상에 의해 발생하는 지표면 유출, 지하수 및 증발 등 수문학적 특성분석과 관수로 및 개수로 등 관망 해석에 활용할수 있는 모형으로 (Rossman, 2010), 주로 유역모델을 적용하여 도시화에 따른 유출량의 변화 연구 (Yang and Kim, 2016;Koo and Seo, 2017)에 활용되었다. SWMM 모형은 유역 유출연속 모의 및 지하수 유출이 고려되어야 하는 전원 유역에도적용하기 때문에 (Kang and Lee, 2014), 수원공과 관개수로및 포장으로 구성된 농업용수 관개시스템을 네트워크 모델로구축하고 관개수로내 수문의 수리해석 및 포장의 물수지 모의로부터 용수간선, 포장 등 용수계통을 따라 공급량 및 관개수로의 관개용수량 산정이 가능하다 (Kang et al.

참고문헌 (32)

Ahn, S. R., G. Y. Park, and S. J. Kim, 2013. Assessment of agricultural water supply capacity using MODSIM-DSS coupled with SWAT. Journal of the Korean Society of Civil Engineers 33(2): 507-519 (in Korean). doi:10.12652/Ksce.2013.33.2.507.

원문보기 상세보기
An, H. U., H. S. Kang, W. H. Nam, and K. Y. Lee, 2020. Estimation of irrigation return flow from paddy fields based on the reservoir storage rate. Korean Journal of Agricultural Science 47(1): 19-28 (in Korean). doi:10.7744/kjoas.20190083.

원문보기 상세보기
Baffaut, C., and J. W. Delleur, 1989. Expert system for calibrating SWMM. Journal of Water Resources Planning and Management 115(3): 278-298. doi:10.1061/(ASCE)0733-9496(1989)115:3(278).

상세보기
Bang, N. K., W. H. Nam, E. M. Hong, M. J. Hayes, and M. D. Svoboda, 2018. Assessment of the meteorological characteristics and statistical drought frequency for the extreme 2017 spring drought event across South Korea. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 60(4): 37-48 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2018.60.4.037.
Bang, N. K., 2019. Development and application of field management model for agricultural reservoir. Master's thesis, Hankyong National University, Anseong, South Korea (in Korean).
Hong, E. M., W. H. Nam, J. Y. Choi, and J. T. Kim, 2014. Evaluation of water supply adequacy using real-time water level monitoring system in paddy irrigation canals. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 56(4): 1-8 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2014.56.4.001.
Hong, E. M., J. Y. Choi, W. H. Nam, S. H. Lee, J. K. Choi, and J. T. Kim, 2015. Analysis of water loss rate and irrigation efficiency in irrigation canal at the Dong-Jin district. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 57(2): 93-101 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2015.57.2.093.
Hong, E. M., J. Y. Choi, W. H. Nam, and J. T. Kim, 2016. Decision support system for the real-time operation and management of an agricultural water supply. Irrigation and Drainage 65: 197-209. doi:10.1002/ird.1935.

상세보기
Jensen, M. E., 2007. Beyond irrigation efficiency. Irrigation Science 25: 233-245. doi:10.1007/s00271-007-0060-5.

상세보기
Jeon, M. G., W. H. Nam, E. M. Hong, S. A. Hwang, J. H. Ok, H. R C ho, K . H. H an, K. H. Ju ng, Y. S . Zhang, a nd S. Y Hong, 2019. Comparison of reference evapotranspiration estimation methods with limited data in South Korea. Korean Journal of Agricultural Science 42(2): 137-149 (in Korean). doi:10.7744/kjoas.20190004.
Kang, M. G., S. T. Oh, and J. T. Kim, 2014. Estimation of amounts of water release from reservoirs considering customary irrigation water management practices in paddy-field districts. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 56(5): 1-9 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2014.56.5.001.
Kang, M., H. Kim, B. Koh, and S. Kim, 2013. Irrigation channel network flow analysis by applying for SWMM model. Korean National Committee on Irrigation and Drainage 20(2): 119-132 (in Korean).
Kang, M. S., 2015. Feasibility study on irrigation system flow analysis through SWMM simulation. Ph.D. diss., Konkuk University, Seoul, South Korea (in Korean).
Kang, T. U., and S. H. Lee, 2014. Development on an automatic calibration module of the SWMM for watershed runoff simulation and water quality simulation. Journal of Korea Water Resources Association 47(4): 343-356 (in Korean). doi:10.3741/JKWRA.2014.47.4.343.

원문보기 상세보기
Kim, H. D., J. T. Kim, W. H. Nam, S. J. Kim, J. Y. Choi, and B. S. Koh, 2016a. Irrigation canal network flow analysis by a hydraulic model. Irrigation and Drainage 65: 57-65. doi:10.1002/ird.1992.

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Kim, J. S., J. Y. Lee, J. B. Lee, C. M. Song, and J. S. Park, 2016b. Evaluation of agricultural water supply potential in agricultural reservoirs. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 58(2): 65-71 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2016.58.2.065.

원문보기 상세보기
Kim, S. R., M. W. Jang, S. J. Kim, and S. J. Bae, 2017. Spatial and temporal analysis of drought using the storage data of agricultural reservoirs in Chungnam province in 2015. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 59(2): 29-36 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2017.59.2.029.
Kim, Y. Y., J. W. Lee, S. Y. Woo, and S. J. Kim, 2020. Inter-basin water transfer modeling from Seomjin river to Yeongsan river using SWAT. Journal of Korea Water Resources Association 53(1): 57-70 (in Korean). doi:10.3741/JKWRA.2020.53.1.57.
Koo, Y. M., and D. I. Seo, 2017. Parameter estimations to improve urban planning area runoff prediction accuracy using Stormwater Management Model (SWMM). Journal of Korea Water Resources Association 50(5): 303-313 (in Korean). doi:10.3741/JKWRA.2017.50.5.303.
Lee, H. W., and J. H. Choi, 2015. Analysis of rainfall-runoff characteristics in Shiwha industrial watershed using SWMM. Journal of Korean Society of Environmental Engineers 37(1): 14-22 (in Korean). doi:10.4491/KSEE.2015.37.1.14.

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Lee, Y. H., Y. J. Oh, C. S. Na, M. H. Kang, K. K. Kang, and S. T. Yoon, 2013. Vulnerability assessment on spring drought in the field of agriculture. Journal of Climate Change Research 4(4): 397-407 (in Korean).
Nam, W. H., J. Y. Choi, S. G. Choi, M. W. Hang, N. H. Lee, and K. D. Ko, 2011. A survey on irrigation timing and water saving strategies of agricultural reservoirs. Korean National Committee on Irrigation and Drainage 18(1): 81-93 (in Korean).
Nam, W. H., T. G. Kim, J. Y. Choi, and J. J. Lee, 2012. Vulnerability assessment of water supply in agricultural reservoir utilizing probability distribution and reliability analysis methods. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 54(2): 37-46 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2012.54.2.037.
Nam, W. H., J. Y. Choi, E. M. Hong, and J. T. Kim, 2013. Assessment of irrigation efficiencies using smarter water management. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 55(4): 45-53 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2013.55.4.045.

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Nam, W. H., T. G. Kim, E. M. Hong, M. J. Hayes, and M. D. Svoboda, 2015. Water supply risk assessment of agricultural reservoirs using irrigation vulnerability model and cluster analysis. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 57(1): 59-67 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2015.57.1.059.
Nam, W. H., E. M. Hong, and J. Y. Choi, 2016. Assessment of water delivery efficiency in irrigation canals using performance indicators. Irrigation Science 34: 129-143. doi:10.1007/s00271-016-0488-6.

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Nam, W. H., H. J. Kwon, and K. S. Choi, 2018. Reevaluation of design frequency of drought and water supply safety for agricultural reservoirs under changing climate and farming methods in paddy field. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 60(1): 121-131 (in Korean). doi:10.5389/KSAE.2018.60.1.121.
Niazi, M., C. Nietch, M. Maghrebi, N. Jackson, B. R. Bennett, M. Tryby, and A. Massoudieh, 2017. Storm water management model: Performance review and gap analysis. Journal of Sustainable Water in the Built Environment 3(2): 04017002. doi:10.1061/JSWBAY.0000817.

상세보기
Park, J. H., 2017. Development of 4-dimensional agricultural water management system by functional improvement of irrigation facilities. Ph.D. diss., Konkuk University, Seoul, South Korea (in Korean).
Rossman, L. A., 2010. Storm water management model user's manual version 5.0. EPA/600/R-05/040, National Risk Management Research Laboratory, Environmental Protection Agency, Cincinnati, Ohio.
Song, J. H., I. Song, J. T. Kim, and M. S. Kang, 2015. Simulation of agricultural water supply considering yearly variation of irrigation efficiency. Journal of Korea Water Resources Association 48(6): 425-438 (in Korean). doi:10.3741/JKWRA.2015.48.6.425.

원문보기 상세보기
Yang, J. S., and I. W. Kim, 2016. Development of urban flood risk index for the Cheonggyecheon watershed using SWMM. Journal of the Korean Society of Civil Engineers 36(3): 385-393 (in Korean). doi:10.12652/Ksce.2016.36.3.0385.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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