• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.112-112
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• 2022

본 연구에서는 2005-2020년 용담댐의 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 홍수위험과 이수 안전도 지표를 중심으로 평가하였다. 유입량 모의를 위해 GR6J 강우-유출 모형을 사용했고, 댐 운영룰 추출을 위해 Random Forests 모형을 관측자료에 적합시켰다. 294개의 추계학적 기후스트레스 시계열을 GR6J 모형에 입력해 일유입량을 모의한 후 Random Forests 모형으로 방류량과 저수량을 추정하여 연최대일방류량과 공급신뢰도를 분석하였다. 공급신뢰도는 평균강수량 변화에 주로 영향을 받는 것으로 나타났지만 연최대방류량은 평균강수량과 강수변동성 변화에 모두 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다. 2021-2040년 용담댐 저수량은 평균강수량 증가로 인해 공급신뢰도는 과도하게 상승할 것으로 전망되었다. 하지만 강수변동성 증가 인해 20년 빈도 연최대방류량은 가파르게 상승해 댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.587-587
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• 2015

기후변화의 영향으로 발생 가능한 자연재난들에 대응하기 위해 많은 연구들이 활발히 수행중이다. 하지만, 대부분의 기후변화 연구들은 강수량의 증가와 해수면의 상승을 구분하여 재난의 영향을 평가하는데 그쳤고 기후변화로 인해 발생한 요소들의 복합적인 고려와 이로 인한 홍수 피해액 산정 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 서쪽 산지에서 발원하여 울산 시가지를 관통하고 동해로 유입되는 태화강을 대상유역으로 선정하였고 기후변화로 인한 해수면 상승이 연안 지역과 인접하천에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 따른 미래 강수량과 함께 해수면 상승의 복합적인 고려를 통해 기후변화의 영향이 연안지역의 수문량 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 기후변화에 따른 해수면 상승이 연안지역에 얼마나 영향을 미치는지 확인하기 위해 강수의 증가량과 해수면의 상승량에 따른 홍수범람도를 작성 비교하였고 이를 정량적으로 비교하기 위해 홍수 피해액을 산정하였다. 해수면 상승으로 인한 하천의 기점수위가 높아짐에 따라, 전체적인 홍수위가 상승하는 것으로 나타났으며, 홍수위 상승은 하구에 가까울수록 상승폭이 큰 것으로 나타났다. 해수면 상승에 따른 침수심 및 피해지역의 변화는 홍수 피해액에도 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있었다. 연안지역에 위치한 하천에서는 기후변화에 따른 강수량의 증가뿐만 아니라 해수면 상승량의 변화도 계획홍수위, 홍수범람 및 홍수 피해액에 분석에 있어 중요한 요소이며, 본 연구의 결과는 향후 연안 지역의 취약성 평가 기술과 풍수해 자연재난 위험의 대응방안 마련 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.259-263
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• 2008

최근 기후변화로 인해 집중호우, 태풍, 폭설 등 악기상 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 태풍은 단일 기상현상 가운데 가장 강력하며, 태풍으로 인하여 집중호우 폭풍 및 해일 등 부차적 악기상이 함께 발생하여 인명 및 경제 사회적인 피해 또한 막대하지만, 태풍으로 인한 강수량 측정은 다른 현상에 비해 정확한 측정이 어렵다. 이것은 태풍이 발생에서 소멸까지 일생의 대부분을 해상에서 보내, 육상 관측으로는 정확한 강수량 측정이 어렵기 때문이다. 그러나 위성자료를 활용하면 해상에서의 태풍 구름에 의한 강수분포를 추정할 수 있으며, 특히 구름을 투과하여 아래 내부구조 파악이 가능한 마이크로파 영역의 적외복사에너지를 이용하면 좀더 정확한 강수량 자료를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 관측영역 확대를 위해서는 가능한 마이크로파위성자료를 합성처리하여 활용하는 것이 효과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현재 기상청에서 수신하고 있는 Aqua/AMSR-E, SSM/I, TMI, QuilSCAT 등에서 산출되는 강수량을 상호 검증기법을 이용하여 합성처리 하였다. 위성자료마다 정확도와 해상도가 다른 것에 대해서는 높은 정확도에 가중치를 주고, 고해상도 자료에 맞추어 픽셀 크기를 맞추었다. 사용한 자료는 2005년$\sim$2007년 간 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 준 나비, 나리, 에위니아 등 3개 사례이며, 검증은 자동관측자료(AWS : Automatic Weather Station)자료와 일본 AWS자료(AMEDAS : Automatic Measurement Data Aquisition System) 및 미해군 연구소 발표자료를 이용하여, 시계열오차 분석 및 산포도를 분석하였다.

• The Korean Journal of Quaternary Research
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• v.16 no.1
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• pp.29-36
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• 2002

May rainfall (317 years: A.D. 1682~A.D. 1998) of western region of Sorak Mt. was reconstructed using a tree-ring chronology of Pinus densiflora 5. et 2. The reconstruction indicated that the 1690~1710년, 1745~1755 and 1847~1853 periods were the least May rainfalls, whereas 1715~1733 and 1835~1845 the greatest ones. The wet period of 1835~1845 was agreed with that found in Songni Mt., central Korea. This wet epoch seems to be widely spreaded in Korea. There were found no significant differences among the means of the 18th, 19th and 20th century's May rainfalls. The major periodicity of May rainfalls was 2~4 years.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.310-310
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• 2023

기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.255-255
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• 2020

아프리카 대륙에서 존재하는 가장 큰 사하라 사막(Sahara desert)의 면적은 지난 1세기 동안 기후변화로 인하여 10% 정도 증가하였고, 미래에도 기온상승으로 인하여 증가할 것으로 판단된다. 사하라 사막 면적의 증가로 인하여 아프리카의 자연식생과 수자원뿐만 아니라 아프리카에 거주하는 사람들의 삶에 많은 영향을 미치기에 사막의 면적 또는 경계선의 위치를 예측함은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5)의 36개 Global Climate Models (GCMs)과 ERA-interim 재분석 자료의 1979~2000년 강수 자료들을 이용하여 사헬(Sahel) 지대 서쪽(15W~15E, 10N~20N)과 동쪽(15E~35E, 10N~20N)의 강수량과 사막경계선을 비교하였다. 또한, 각 모델의 과거 모의 성능을 평가하여 미래 기후 예측성을 판단하고자 한다. 본 연구에서는 22년 평균 강수량이 200mm 이하인 지역을 사막이라 정의하고, 모델별로 연평균 강수량과 사막경계선에 대한 root mean square error(RMSE)를 산정하여 평가하였다. 또한, 습윤 정적 에너지(Moist. Static Energy; MSE), 바람(풍속 및 풍향) 자료를 이용하여 각 모델의 사막경계선의 오차에 대한 이유를 분석하였다. 이 연구를 바탕으로 하여 사헬 지대의 강수량 및 사막면적 모의의 불확실성 요소를 이해하고, 미래 상세 지역 수문기후 변화 예측에 활용 가능한 GCMs을 선별할 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.5
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• pp.385-396
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• 2009

The spatial distribution of precipitation trends according to urbanization, geographical and topographical conditions have been studied. In this study, precipitation data from 1973 to 2006 were analyzed for 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea. In addition to annual average daily precipitation, monthly average daily precipitation in April, July, October and January were analyzed, considering seasonal effect. The geographical and topographical characteristics of these sites were examined using GIS analysis. Land use status of the study area was also examined to estimate the extent of urbanization. The study results indicate that annual average precipitation increased, and monthly average precipitation in April and October decreased, while those in January and July increased. Considering urbanization effect, annual average precipitation and monthly average precipitation in July increased; however, monthly average precipitation in January, April and October decreased. Furthermore, compared with urbanization rate and proximity to coast, average elevation of study area appeared to be the most close correlation with annual and monthly averages of precipitation trends.