• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.194-194
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• 2018

현재까지 우리나라에서는 공식적으로 총 세 번의 전국 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 추정이 이루어졌다. 첫 번째는 1988년에 건설부 주도로 작성된 바 있는데, 1987년까지의 관측된 기상자료를 이용한 수문기상학적인 방법을 전국에 적용하여 한국가능최대강수량도를 작성하였다. 이후 12년 뒤인 2000년에 건설교통부 주도로 그 동안의 축적된 관측자료를 추가하여 한국가능최대강수량을 추정하였다(건설교통부, 2000a). 2000년의 전국 PMP도 추정은 WMO 보고서(WMO, 1986)를 가능한 충실히 반영하려는 노력이 있었으며, 과학적인 측면에서도 한층 진일보된 PMP도가 생산되었다고 평가할 수 있다. 그러나 2000년 이후 태풍 '루사' 또는 태풍 '매미'와 같은 관측 최대 강우량 기록을 경신하는 대형 호우사상들이 연이어서 발생하였기 때문에, 기존에 추정된 전국 PMP도에 대한 의문이 제기됨에 따라 해당 호우들을 추가하여 전국 PMP도를 개략적으로 재산정하여 제시한 바 있다(건설교통부, 2004). 국외에서는 PMP 추정의 표준으로 인정받고 있는 World Meteorological Organization (WMO) 보고서(WMO, 1986)가 2009년에 수정되어 발간됨에 따라 PMP 추정절차 중 일부 방법에 대한 기술적 보완이 이루어졌다(WMO, 2009). 그러나 우리나라의 경우 2008년 PMP 및 PMF 산정절차 지침 수립 용역 이후 중앙정부 차원의 전국 PMP도 생산은 더 이상 추진되고 있지 않은 상태이기 때문에, 2018년 현재에도 2000년 혹은 2004년에 재산정된 전국 PMP도를 그대로 수자원 실무에 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 WMO(2009)에서 제시하는 방법 및 최근 국외에서 적용되고 있는 PMP 추정방식을 참고하여 1973년부터 2017년까지의 기상 자료를 이용하여 전국을 대상으로 PMP를 추정하여 다양한 지속시간별 영향면적별 전국 PMP도를 생산하고 기존 2004년 보고서 결과와 비교를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.396-396
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• 2011

본 연구에서는 레이더 강수량 자료를 대상으로 예측모형을 구축하기에 앞서서 강수장이 가지는 특징을 활용한 Tracking 기법을 개발하고자 한다. Tracking 기법이라 함은 시간에 따라 움직이는 강수장을 추적하는 개념이다. 최근에 태풍, Hurricane 등의 경로를 추정하기 위한 방법으로 국외를 중심으로 연구가 시작되고 있다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 모멘트 개념을 중심으로 강수장으로부터 1차모멘트와 2차모멘트를 추정함으로써 강수장의 중심, 강수장의 이동 방향, 강수장의 폭 등 다양한 정보를 유도할 수 있다. 일단 이러한 정보들이 유도되면 이를 통해 강수장의 특성을 범주화 시킬 수 있으며 이를 예측 모델과 연결시킬 수 있을 것으로 판단된다. 격자형태의 레이더강수량으로부터 1, 2차모멘트를 추정하기 위한 식은 다음과 같다. 모멘트 추정을 통해 총 5 개의 속성을 추출할 수 있다. 즉, 위경도상의 도심과 방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산 등을 이용하여 다음 그림과 같이 강수의 중심과 강수장의 형태를 수치적으로 추정할 수 있다. 강수장의 형태는 공분산으로부터 추정하여 타원체로 나타내었다. 이러한 과정을 통해 강수장의 중심과 모양의 Tracking이 가능하며 이를 활용한 예측모형의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.5
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• pp.321-334
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• 2021

A fixed reflectivity-rainfall relationship approach, such as the Marshall-Palmer relationship, for an entire year and different seasons, can be problematic in cases where the relationship varies spatially and temporally throughout a region. From this perspective, this study explores the use of long-term radar reflectivity for South Korea to obtain a nationwide calibrated Z-R relationship and the associated uncertainties within a Bayesian inference framework. A calibrated spatially structured pattern in the parameters exists, particularly for the wet season and parameter for the dry season. A pronounced region of high values during the wet and dry seasons may be partially associated with storm movements in that season. Overall, the radar rainfall fields based on the proposed modeling procedure are similar to the observed rainfall fields. In contrast, the radar rainfall fields obtained from the existing Marshall-Palmer relationship show a systematic underestimation. In the event of high impact weather, it is expected that the value of national radar resources can be improved by establishing an active watershed-level hydrological analysis system.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2000.11a
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• pp.64-68
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• 2000

장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.180-180
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• 2018

가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.5
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• pp.511-525
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• 2010

Rainfall intensity was estimated using the MTSAT-1R infrared channels and the microwave satellite precipitation data. Brightness temperature of geostationary satellite is matched temporal and spatial to a variety of microwave satellite(SSM/I, SSMIS, AMSU-B, AMSRE, TRMM) precipitation data. Rainfall intensity was calculated by the look -up table using relationships of MTSAT-1R brightness temperature and microwave precipitation. Estimated rainfall is verified using by precipitation of TRMM satellite(TRMM3B42) and ground rainfall as AWS from Jul. 21 2008 to Jul. 25 2008. The results of rainfall estimated TRMM 2A12(TMI) that validated by AWS and TRMM3B42 precipitation are represented highly 0.38 and 0.61 by correlation coefficient, 5.81 mm/hr and 2.44 mm/hr by RMSE, 0.79 and 0.84 by POD and 0.65 and 0.87 by PC, respectively. Overall, estimated rainfall using by microwave satellite calculated 5 mm/hr or more comparing by AWS and 5 mm/hr or more comparing by TRMM3B42 precipitation, respectively. Validation results of correlation coefficient are shown series of TRMM 2A12, AMSRE, SSM/I, AMSU-B and SSMIS.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.12
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• pp.1227-1237
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• 2014

Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting vertically vibration waves and horizontally vibrating waves simultaneously is contain systematic bias of the radar itself. Thus the calibration bias is necessary to improve quantitative precipitation estimation. In this study, the calibration bias of reflectivity (Z) and differential reflectivity ($Z_{DR}$) from the Bislsan dual-polarization radar is calculated using the 2-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) data. And an improvement in rainfall estimation is investigated by applying derived calibration bias. A total of 33 rainfall cases occurring in Daegu from 2011 to 2012 were selected. As a results, the calibration bias of Z is about -0.3 to 5.5 dB, and $Z_{DR}$ is about -0.1 dB to 0.6 dB. In most cases, the Bislsan radar generally observes Z and $Z_{DR}$ variables lower than the simulated variables. Before and after calibration bias, compared estimated rainfall from the dual-polarization radar with AWS rain gauge in Daegu found that the mean bias has fallen by 1.69 to 1.54 mm/hr, and the RMSE has decreased by 2.54 to 1.73 mm/hr. And estimated rainfall comparing to the surface rain gauge as ground truth, rainfall estimation is improved about 7-61%.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.9
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• pp.681-690
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• 2009

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.