• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.3
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• pp.251-264
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• 2008

In this study, a nonhomogeneous markov model which is able to simulate hourly rainfall series is developed for estimating reliable hydrologic variables. The proposed approach is applied to simulate hourly rainfall series in Korea. The simulated rainfall is used to estimate the design rainfall and flood in the watershed, and compared to observations in terms of reproducing underlying distributions of the data to assure model's validation. The model shows that the simulated rainfall series reproduce a similar statistical attribute with observations, and expecially maximum value is gradually increased as number of simulation increase. Therefore, with the proposed approach, the non-homogeneous markov model can be used to estimate variables for the purpose of design of hydraulic structures and analyze uncertainties associated with rainfall input in the hydrologic models.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.3
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• pp.523-534
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• 1994

The purpose of this study is to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. In the paper(I) of this study, the alternate renewal process(ARP) is used for the daily precipitation series. In this paper(Il), stochastic simulation models for the daily precipitation series are developed by combining Markov chain for the precipitation occurrence process and continuous probability distribution for the precipitation amounts on the wet days. The precipitation occurrence is determined by first order Markov chain with two states(dry and wet). The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma, Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Since the daily precipitation series shows seasonal variation, models are identified for each month of the year separately. To illustrate the application of the simulation models, daily precipitation data were taken from records at the seven locations of the Nakdong and Seomjin river basin. Simulated data were similar to actual data in terms of distribution for wet and dry spells, seasonal variability, and precipitation amounts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.226-226
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• 2017

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.821-831
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• 2014

Stochastic rainfall generators or stochastic simulation have been widely employed to generate synthetic rainfall sequences which can be used in hydrologic models as inputs. The calibration of Poisson cluster stochastic rainfall generator (e.g. Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) is seriously affected by local minima that is usually estimated from the local optimization algorithm. In this regard, global optimization techniques such as particle swarm optimization and shuffled complex evolution algorithm have been proposed to better estimate the parameters. Although the global search algorithm is designed to avoid the local minima, reliable parameter estimation of MBLRP model is not always feasible especially in a limited parameter space. In addition, uncertainty associated with parameters in the MBLRP rainfall generator has not been properly addressed yet. In this sense, this study aims to develop and test a Bayesian model based parameter estimation method for the MBLRP rainfall generator that allow us to derive the posterior distribution of the model parameters. It was found that the HBM based MBLRP model showed better performance in terms of reproducing rainfall statistic and underlying distribution of hourly rainfall series.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.342-342
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• 2019

수자원 분야에서 장기적인 수문현상을 모의하기 위해 장기유출모형이 적용되어 오고 있다. 이러한 수문모형의 가장 주요한 기상입력자료는 강수량이며, 일단위의 시간스케일을 요구하는 것이 대부분이다. 또한, 장기적인 기후 시나리오 기반의 강수자료 생성을 위해 추계학적 기상모형이 널리 이용되고 있으며, 유역단위의 수문모형 적용을 위해 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려한 기상모의모형이 개발되어 적용되고 있는 실정이다. 이러한 강우관측지점 간의 공간상관성을 고려하여 발생된 강우자료는 합리적인 유출해석을 위한 유역수문모형에서의 주요한 고려사항이다. 따라서, 본 연구에서는 공간적인 강우의 분포특성을 고려하기 위해 Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX) 모형 내에 개발된 Spatial Rainfall Generator(SRGEN)를 중심으로, 충주댐 상류유역을 대상으로 국내 적용성 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.260-264
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• 2012

전 지구적으로 지구온난화로 인해 기후변화가 일어나고 있으며 이에 대해 다양한 방면에서 기후변화에 대한 대응, 적응, 극복을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 선진국에서는 일찍이 기후 변화관련 영향을 정량적으로 평가하고 치수정책에 반영하고자 노력하고 있으며, 우리나라의 경우도 2000년에 들어서 기후변화 관련 연구를 본격적으로 시작하였다. 지난 100년 동안 한반도 기온은 약 $1.7^{\circ}C$ 상승하여 세계온도의 증가율에 비해 2.3배 상승하였고, 최근 50년 동안 우리나라 강수량을 분석한 결과 전국적으로 강수일수는 감소하고 일강수량 80mm 이상인 호우발생 빈도는 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 남부지역에서는 연강수량이 7% 증가하고 연 강수일수는 14% 감소하며 강수강도는 18% 증가하는 것으로 분석되었다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 우리나라는 기후변화의 영향으로 강우일수는 감소하고 연강우량은 증가하는 것을 알 수 있으며, 이는 곧 강우강도가 강해짐에 따라 홍수와 가뭄의 발생가능성이 증가될 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수와 가뭄 발생에 대응하기 위한 기초자료를 제공하고자 지석천 유역의 기후변화 시나리오에 따른 유출량 변화를 모의하였으며, 이를 위해 분포형 장기 강우-유출모형인 SWAT(Soil And Water Assessment Tool)모형을 이용하였다. 기후변화 시나리오 자료는 국내 기상청에서 제공하는 수평격자 27km의 고해상도 RCM A1B 시나리오 자료를 사용하였으며, 1971~2010년 기간의 기후변화 시나리오 자료를 지석천 유역에 인접한 광주기상청 실측 기상자료와 비교하여 편이보정 후 2011~2100년 기간의 유출량을 모의하였다. 유출량 모의값에 대한 검 보정을 위하여 지석천유역의 하류지점인 남평지점의 실측 유량을 이용하여 검 보정을 실시하였으며, 2002~2005년 기간의 자료를 이용하였다. 검 보정 결과 2002~205년 기간 동안의 유출량 모의값은 실측유량값과 유사한 경향을 나타내었으며 본 연구의 목표인 2011~2100년까지의 유출량은 기후변화 시나리오의 내용과 비슷한 첨두유량이 증가함을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1876-1879
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• 2006

우리나라의 경우 약 70%가 산악지형이며, 특히 북동부 산악지대의 경우 겨울철에 내린 눈이 봄철까지 쌓여있는 경우가 많기 때문에 수자원의 양적측면의 평가는 겨울철 적설과 융설을 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대표적인 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하여 강원도 쌍천유역을 대상으로 적설 및 융설의 영향을 검토하였다. 융설모형을 고려하지 않는 경우에는 강수가 발생하면 그 즉시 유출이 발생하나, 융설모형을 적용하는 경우에는 강설 이후 기온이 상승하여 융설이 된 이후에 유출이 발생하게 된다. 즉, 강원도의 산악지역에서는 적설 및 융설모형의 적용여부에 따라 봄철 가뭄시기에 차이가 발생할 수 도 있다. 실측 유량과 모의를 통해 얻어진 유량을 비교한 결과, 적설 및 융설의 영향을 고려하지 않을 때 보다 고려할 경우가 실측유량과 더 유사한 패턴을 보였다. 유황분석 결과, 적설 및 융설의 영향을 고려하지 않을 때보다 고려할 경우에 하천의 유황이 다소 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.65-65
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• 2023

최근 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등 수재해가 세계 곳곳에서 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 정확한 강우-유출 해석의 중요도는 높아지고 있으며 강우-유출 해석에 따라 수자원 관리 및 계획수립의 정도가 달라질 수 있다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 중국과 동남아시아 5개국(라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)을 관통하는 국가공유하천으로 기초자료의 획득이 어렵고 국가별로 구축된 자료가 질적, 양적 품질이 상이하여 수문해석에서의 기초자료로 사용하기에 불확실성이 있다. 최근 기술의 발달로 글로벌 격자형 강수자료 획득이 용이함에 있어 미계측 대유역에서의 다양한 연구들이 수행되고 있지만, 지점강수자료와 시·공간적 오차로 인한 불확실성을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 지점 격자형 강수자료(APHRODITE)와 4개의 위성강수자료(CHIRPS, CMORPH, PERSIANN-CDR, TRMM)를 수집하고 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 기법을 이용하여 위성강수자료의 시·공간 편의 보정을 수행하였다. 또한, 하천 수위에 대한 장기간 정보 수집이 가능한 메콩강 본류 4개 관측소(Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie)를 선정하였으며 SWAT 모형을 이용하여 매개변수 보정(2004~2013)과 격자형 강수자료의 보정 전·후의 유출모의(2014~2015) 결과를 비교·분석하였다. 격자형 강우를 이용한 보정 및 유출 분석 결과 4개의 위성강수자료 모두 성능이 향상되었으며 그 중 보정된 TRMM이 가장 우수한 성능을 보여 해당 유역에서의 APHRODITE를 대체할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 ConvAE를 이용한 보정기법과 이를 이용한 강우-유출 해석은 향후 다양한 격자형 강수자료를 활용한 미계측 대유역에서의 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.971-976
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• 2002

최근 대부분의 정보시스템은 웹기반 정보시스템으로 이주하고 있으며 이의 개발과 유지보수시에 '웹 위기' 현상이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 웹엔지니어링 기술 중 웹기반 비즈니스 프로세스 명세 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹기반 비즈니스 프로세스 명세를 위한 BPN(Business Process Net) 모형을 제시한다. BPN 모형은 베타분포형 확률 패트리넷이며 수행가능형 Activity Diagram이라 할 수 있다. BPN을 모형화할 때 Use Case 분석을 이용하며, 비즈니스 프로세스의 수행 시간 및 비용적 불확실성은 베타분포를 이용하고 있다. BPN 모형은 XML 기반 비즈니스 프로세스 명세언어를 위한 공통 명세모형으로 이용될 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5B
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• pp.485-493
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• 2008

The Artificial Neural Network (ANN) model was suggested for predicting probability of precipitation (PoP) using RDAPS NWP model, observation at AWS and upper-air sounding station. The prediction work was implemented for flood season and the data period is the July, August of 2001 and June of 2002. Neural network input variables (predictors) were composed of geopotential height 500/750/1000 hPa, atmospheric thickness 500-1000 hPa, X & Y-component of wind at 500 hPa, X & Y-component of wind at 750 hPa, wind speed at surface, temperature at 500/750 hPa/surface, mean sea level pressure, 3-hr accumulated precipitation, occurrence of observed precipitation, precipitation accumulated in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, precipitation occurrence in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, relative humidity measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water difference in 12 hrs previous to RDAPS run. The suggested ANN has a 3-layer perceptron (multi layer perceptron; MLP) and back-propagation learning algorithm. The result shows that there were 6.8% increase in Hit rate (H), especially 99.2% and 148.1% increase in Threat Score (TS) and Probability of Detection (POD). It illustrates that the suggested ANN model can be a useful tool for predicting rainfall event prediction. The Kuipers Skill Score (KSS) was increased 92.8%, which the ANN model improves the rainfall occurrence prediction over RDAPS.