• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1590-1596
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• 2009

최근 기후변화의 영향으로 인한 기상이변으로 인해 세계적으로 많은 피해가 발생하고 있으며, 규모도 점점 커지고 있다. 특히 가뭄에 대한 피해는 더욱 더 심화되는 현상으로 보이고 있다. 본 연구에서는 국내에 적합한 월단위와 주단위 가뭄전망을 제시하였다. 월단위 전망에서는 앙상블 기법을 기반으로 기상청에서 제공하는 월간산업기상정보의 적용에 따른 가뭄전망 정확성을 비교하였다. 주단위 전망에서는 기상청에서 제공하는 GDAPS를 이용하여 확정론적 가뭄전망을 하였다. 가뭄지수로서는 강수, 유량, 지하수위를 인자로 하는 MSWSI(Modified Surface Water Supply Index)를 가뭄지수로 사용하였으며, MSWSI는 5개 구간으로 나누었다. 월단위 가뭄전망에서는 물수지모형인 abcd모형에 과거 강수와 잠재증발산량 시나리오를 입력변수로 하여 최종적으로 유량과 지하수위 시나리오를 생산하여, 확률 가뭄전망을 위해 각 구간의 발생확률을 산정하고 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였다. 정확성 평가를 위해서 RPS(Ranked Probability Score)를 이용하였다. 금강유역에 적용한 결과, 이수기(10월-이듬해 6월)에는 4개 달이 초보전망보다 높았으나 전체 RPS는 1.87로서 초보전망의 1.84보다 높아 현재 월단위 가뭄전망기법에는 많은 불확실성이 존재하였다. 또한 월간산업기상정보를 이용한 월단위 가뭄전망에서도 초보전망보다 정확성이 낮아, 현재 중장기 기상정보를 이용하기에는 어려운 것으로 나타났다. 주단위 가뭄전망에서는 abcd모형에 GDAPS를 입력변수로 하여 확정론적 MSWSI를 산정하여 실측자료로부터 산정한 MSWSI와 비교하였으며, Hit ratio를 이용하여 그 정확성을 평가하였다. 주단위 가뭄전망 결과, 주단위 가뭄전망의 Hit ratio가 0.480으로서 초보전망보다 높아 주단위 가뭄전망은 효용성이 있음을 입증하였다. 본 연구에서 적용기간이 짧아 가뭄전망의 정확성을 판단하기는 이르나, 월단위 가뭄전망에서는 기상정보의 정확성이 향상에 따라 가뭄전망의 정확성도 향상될 것으로 판단된다. 장기적으로 본 연구 결과를 토대로 단기와 중장기 가뭄전망을 수행하고 평가한다면, 가뭄전망에 대한 신뢰도가 더 높아질 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.155-155
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• 2020

최근 전 세계적으로 기후변화 및 이상기후로 인해 홍수, 가뭄과 같은 수자원과 관련된 재해들의 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 가뭄은 발생 시작 및 종료 시기가 명확하지 않고, 그 피해가 광범위한 특징으로 인해 농업분야에 직접적인 피해를 주고 있으며, 농산물 생산성 및 안정적인 농업용수 확보에 큰 영향을 미치고 있다. 과거 가뭄을 해석하기 위해서는 일반적으로 강수량, 가뭄지수 등 단일지표를 활용하여 가뭄을 평가하였으나, 최근 선제적인 가뭄대응을 위해 다양한 인자들을 종합하여 판단하는 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 개념을 도입하였다. 농업가뭄 취약성은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 기상 및 수문학적 가뭄에 의한 작물 생산 피해 및 가축의 피해를 동반할 수 있는 가능성으로 정의한다. 본 연구에서는 농업용 저수지 중심의 농업용수 기반 취약성 평가 항목을 선정하여 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 민감도, 노출도 및 적응능력 개념에 적합한 대응변수를 활용하여 저수지의 저수율, 용수 부족 및 가뭄 대응능력 뿐만 아니라 사회·환경적, 기상학적 영향을 고려한 평가 항목 선정하였다. 항목별 단위 및 특성을 통합하기 위해 스케일 재조정 (Re-Scaling), Z-Score 등 다양한 방법을 활용하여 표준화를 실시하였으며, AHP (Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 분석 등을 통해 항목별 가중치를 산정하였다. 또한 농업가뭄에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미치는 항목을 구분하여 대응변수를 적용하였다. 이를 바탕으로 농업가뭄 취약성을 평가하여 항목별 등급을 구분하였으며, 전국 167개 시군을 대상으로 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 시군별 맞춤형 농업가뭄 대응정책의 기초자료 활용 가능하며, 농업가뭄 취약지역/상습가뭄지역에 대한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.272-272
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• 2023

기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.303-303
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• 2022

기후변화로 인해 기상이변 현상의 발생 빈도가 잦아지며 가뭄 방생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 가뭄 피해를 경감하는 선제적 가뭄대응체계 구축과 가뭄이 발생한 이후에 피해를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄피해 여부를 이진분류 방법으로 접근하여 예측 가능성을 검토하였다. 가뭄피해 여부는 비상급수(제한급수,운반급수) 자료를 이용하여 비상급수가 시행된 경우를 가뭄피해 발생으로 보고, 비상급수가 시행되지 않은 경우를 피해 없는 사례로 구분하였다. 기상 상황 변수로는 강수량, 기온, 상대습도 등을 이용하였다. 또한 지역별 연간 총 급수량 대비 저수량을 이용하여 지역별 현 상황을 고려하고자 하였다. 의사결정나무를 이용하여 분석한 결과 불균형 클래스 문제의 정확도에 주로 이용되는 오차행렬의 정확도가 0.95 이상으로 나타났으며, F1-Score는 약 0.5 로 나타났다. 이는 예측 결과 전체를 대상으로 했을 경우 95 %의 확률로 가뭄피해 여부를 구분할 수 있는 것을 나타내며, 가뭄 피해만을 대상으로 했을 경우 50 %의 정확도를 타나낸다. 그러나 본 연구에서는 비상급수를 유발하는 충분한 환경적 변수를 고려하지 않았고, 다양한 딥러닝 모형을 분석하지 않았다. 따라서 비상급수를 유발하는 요인을 충분히 고려하고 딥러닝 기법을 고도화 한다면 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.352-356
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• 2008

가뭄관리에서 가장 중요한 요소는 1) 강수량, 지표수, 지하수, 댐수, 토양수분 등 물 공급량의 시 공간적 모니터링과 2) 이용가능한 물 공급량 약화 정도에 따라 적시적소에 물 이용자가 취해야할 행동요령을 제시하는 것이다. 가뭄지수는 가뭄관리에서 종합적인 물 공급량 정보를 하나의 수치로 정량화하여 가용 수자원의 악화정도를 나타내어 가뭄경보의 기준으로 활용된다. 현재까지 개발된 대표적인 가뭄지수들은 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SPI(Standardized Precipitation Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 등이 있다. PDSI는 여러 가지 제한점을 가지고 있지만 가뭄지수 개발의 시발점이 되었다는 점에서 전세계적으로 이용하고 있고 국내에서도 기상청의 공식적인 가뭄지수로 발표되고 있다. PDSI는 복잡한 물수지 모형에 의해 산정되며, 이용되는 매개변수는 지역의 기후상황, 보정자료기간 등에 민감하게 작용하고 있으나 이들에 대한 국내기후 환경에서의 평가가 선행되어 있지 않고 있다. PDSI는 가뭄과 습윤 기간의 시작과 종료 시점을 확률적으로 산정하여 이를 기반으로 가뭄경보에 활용하고 있다. 또한, 이들 확률은 기상학적 가뭄상황을 나타내는 PDSI에 후행하는 하천유출, 저수지 수위, 지하수 등의 수문학적 가뭄을 표현하는 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 산정하는 데 이용된다. Z-지수 역시 PDSI에서 얻을 수 있는 가뭄지수로 단기간의 가뭄특성에 의한 농업가뭄을 표현하는 데 적합한 지수로 알려져 있다. 본 연구에서는 PDSI의 제한점들을 살펴보고 우리나라의 기후상황, 자료보정기간 등에 따른 PDSI의 제매개변수들을 재산정하여 계산된 PDSI의 변동성을 검토한 후 이를 Palmer(1965)가 제시한 PDSI 산정식과 비교 평가하였다. 또한 가뭄의 시작과 종료 확률 개념에 의하여 산정된 PDSI를 기상청에서 제공하고 있는 PDSI와 비교 분석하여 개선점을 도출하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.1
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• pp.69-78
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• 2015

In this study, meteorological drought indices were examined to simulate hydrological drought. SPI (Standardized Precipitation Index) and SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index) was applied to represent meteorological drought. Further, in order to evaluate the hydrological drought, monthly total inflow and SDI (Streamflow Drought Index) was computed. Finally, the correlation between meteorological and hydrological drought indices were analyzed. As a results, in monthly correlation comparison, the correlation between meteorological drought index and monthly total inflow was highest with 0.67 in duration of 270-day. In addition, a meteorological drought index were correlated 0.72 to 0.87 with SDI. In compared to the annual extremes, the relationship between meteorological drought index and minimum monthly inflow was hardly confirmed. But SDI and SPEI showed a slightly higher correlation. There are limitation that analyze extreme hydrological drought using meteorological drought index. For the evaluation of the hydrological drought, drought index which included inflow directly is required.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1295-1304
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• 2021

For the efficient use and management of water resources, a reliable rainfall-runoff analysis is necessary. Still, continuous hydrological data and rainfall-runoff data are insufficient to secure through measurements and models. In particular, as part of the reasonable improvement of a rainfall-runoff model in the case of an ungauged watershed, regionalization is being used to transfer the parameters necessary for the model application to the ungauged watershed. In this study, the GR4J model was selected, and the SCEM-UA method was used to optimize parameters. The rainfall-runoff model for the analysis of the correlation between watershed characteristics and parameters obtained through the model was regionalized by the Copula function, and rainfall-runoff analysis with the regionalized parameters was performed on the ungauged watershed. In the process, the intermediate state variables of the rainfall-runoff model were extracted, and the correlation analysis between water level and the ground water level was investigated. Furthermore, in the process of rainfall-runoff analysis, the Standardized State variable Drought Index (SSDI) was calculated by calculating and indexing the state variables of the GR4J model. and the calculated SSDI was compared with the standardized Precipitation index (SPI), and the hydrological suitability evaluation of the drought index was performed to confirm the possibility of drought monitoring and application in the ungauged watershed.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1117-1123
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• 2014

Water is a necessary condition of plants, animals and human. The state of the water shortage, that drought is globally one of the most feared disasters. This study was calculated target standardized precipitation index with unit of region for judgment and preparation of drought in consideration of the regional characteristics. First of all, Standardized Precipitation Index (3) were calculated by monthly rainfall data from rainfall data more than 30 years of 88 stations. Parametric frequency and nonparametric frequency using boundary kernel density function were analysed using annual minimum data that were extracted from calculated SPI (3). Also, Target return period sets up 30 year and target SPI analysed unit of region using thiessen by result of nonparametric frequency. Analyzed result, Drought was entirely different from severity and frequency by region. This study results will contribute to a national water resources plan and disaster prevention measures with data foundation for judgment and preparation of drought in korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.340-340
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• 2021

가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.21-21
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• 2015

가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.