• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1503-1506
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• 2007

수공구조물의 설계를 위해서 주로 사용되는 강우강도식은 연최대치 강우자료를 이용하여 빈도별 혹은 지속기간별 확률강우량을 구한 후 이 값들을 선형 혹은 비선형식의 형태로 회귀분석하여 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 회귀분석을 이용하여 추정된 강우강도식은 원래의 강우자료가 가지고 있는 확률적인 특성을 재현한다고 하기는 어렵기 때문에, 본 연구에서는 연최대치 강우자료에 대한 적정 확률분포형으로부터 직접 강우 강도식을 유도하는 방법을 적용하여 대상지역 강우강도식의 매개변수를 산정하였다. 선정된 적정 확률분포형을 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서, 평균제곱오차의 제곱근을 최소화하는 형태의 목적함수를 구성한 후 유전자알고리즘을 이용하여 적절한 매개변수를 산정하였다. 산정된 매개변수를 사용한 강우강도식으로 구한 결과값과 기존의 강우강도식에 의한 결과값 그리고 지점빈도해석에 의한 결과값을 비교하여 본 연구에서 산정된 강우강도식의 적용성을 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.120-120
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.259-259
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• 2012

범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인자의 적절한 산정을 위해서는 각 독립강우사상의 30분 최대강우강도의 산정이 필수적이다. 이를 위해서는 조밀한 시간 간격으로 측정된 강우자료가 필요하나 자료습득의 용이성 문제 및 자료의 비연속성 문제 등이 있었다. 이를 해결하기 위해 박정환 등(2000)은 1시간 단위 자료로부터 기존에 개발된 Talbot형, Sherman형, Japanese형 강우강도경험식을 이용하여 30분 최대강우강도를 추정했다. 이후 이준학 등(2010)은 강우의 스케일 성질을 이용하여 속초지점의 2007년의 강우사상을 대상으로 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 방법을 제안했으며, 이준학 등(2011)은 대구지점의 1960년~1999년간 강우사상을 대상으로 고정시간 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정할 수 있는 변환계수를 제안했다. 선행연구는 경험식을 이용했거나 연구대상을 특정지점에 국한 또는 1시간과 30분 최대강우강도의 일대일 변환관계에만 집중한 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 2000년~2010년의 AWS 분 단위 강우자료를 이용했고 도시, 내륙, 산간, 해안, 섬을 대표할 수 있는 전국 5개 지점에 대해 임의시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 관계곡선을 산정했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.511-511
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• 2012

강우침식인자는 강우사상(rainfall event)으로 인한 토양침식량을 산정하는 지표(index)로서 일정기간 토양침식의 정도를 산정할 수 있는 범용토양유식공식(Universal Soil Loss Equation)을 구성하고 있는 인자 중 가장 값의 변동성이 크고 동일한 조건에서 토양유실량 산정에 큰 영향을 미치는 인자다. 강우침식인자의 산정은 유량탐사 센서나 강우게이지 자료(pluviograph)로부터 12.7mm이상, 최소 15분간 6.35mm이상의 호우사상을 추출하여 해당하는 호우사상에 대한 강우에너지식에 30분 최대강우강도를 곱한 값의 연평균값을 계산한 것이다(Wischmeier and Smith, 1978). 본 연구에서는 범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인 자(R)를 산정하고 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 공간적 분포를 나타낼 수 있는 만경강 유역 상류부에 위치한 봉동 수위관측소 유역의 토양침식도를 연도별로 도시하였으며, 2001~2010년까지의 10개년 강우량을 바탕으로 토양침삭량을 산정하였다. 그 결과는 강우량이 많을수록 침식인자가 크게 산정되는 일반적인 결과를 기대 할 수 있지만, 2001~2010년까지 10개년 강우침식인자를 분석한 결과 강우량이 많다하여 침식인자의 변화 값이 크게 반응하는 값보다 강우강도에 의해 침식인자가 크게 반응하는 결과를 보였다. 따라서 강우침식인자는 강우량보다는 강우강도에 좌우됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.249-249
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• 2011

본 연구에서 AFDA(Approximate Full Distribution Approach)를 사용하여 하수관의 성능불능확률(Probability of capacity failure)을 정량적으로 산정할 수 있는 신뢰성 모형이 개발되었다. 전국 여러 도시의 연 최대강우강도(Yearly Maximum Rainfall Intensity)를 이용하여 그 확률분포함수를 규명하였고 우수관(Storm sewer)의 성능불능확률 산정을 위한 신뢰성모형에 적용하였다. 본 연구에서는 우수관의 성능불능확률을 산정하여 신뢰성 해석을 수행하였다. 먼저 적용도시의 강우자료를 면밀히 분석하고 연 최대강우강도의 통계적 특성을 분석하여 신뢰함수를 구축하였으며 우수관의 성능불능확률 산정을 위한 신뢰성 모형이 개발되었다. 그리고 우수관에 적체되는 토사의 깊이에 따라 우수관의 용량을 산정하였다. 재현기간별 강우강도를 사용하여 청주와 춘천의 원형우수관의 성능불능확률을 산정한 결과, 재현기간의 증가에 따란 성능불능확률을 급하게 상승하는 것을 알 수 있었다. 5년, 10년, 20년 재현기간에 따른 연 최대강우강도를 사용하여 청주와 춘천의 우수관의 성능불능확률을 산정하였다. 또한 토사의 적체에 따른 우수관 유효면적의 변화를 고려하여 두 도시의 우수관의 성능불능확률을 산정하였다. 원형 우수관의 성능불능확률을 산정한 결과, 토사의 적체에 따라 우수관의 용량은 감소하여 성능불능확률이 크게 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 우수관의 용량 감소를 막고 성능불능확률을 최소화하기 위해 우수관에 적체된 토사의 양을 예측할 수 있는 연구가 필요하며 적체된 토사와 콘크리트나 강관벽면이 복합된 우수관에 대한 조도계수를 보다 더 정확히 정량화 할 수 있는 연구가 수행되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.204-204
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• 2019

국지성 호우의 증가로 인해 도시 지역의 내수침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 배수의 흐름이 집중되는 저지대 지역과 노후화된 하수관거가 설치된 지역에서 특히 피해가 집중되고 있으며, 이는 도로 측면에 설치된 빗물받이와 같은 하수시설에서 원활하게 배수가 되지 않기 때문에 강우 발생시 도로표면에 노면수가 정체되어 피해가 발생하고 있다. 과거 도로 노면의 형상과 강우의 임계 지속시간을 고려한 적정 우수 유출량 산정에 관한 연구가 진행된 바 있으나, 현재 발생하는 국지성 호우의 형태나 강우강도의 변화에 따른 유출량의 변화가 발생하였으며, 도달시간 산정식에 따른 매개변수의 차이와 새로운 도달시간 산정식의 개발로 도달시간의 결과가 크게 차이가 날 수 있다. 따라서 도로의 침수피해를 막고 교통 안정을 유지하기 위해서는 도로 조건을 고려한 도로 입구 및 하수관의 적절한 설계 등 다양한 연구가 주기적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 강우 유출 모델인 SWMM 모형과 계산식을 이용하여 도로 표면의 폭과 길이, 도로 종횡단의 변화량, 재 산정한 강우강도에 따른 유출량을 계산하였다. 도로 표면의 폭과 길이, 경사를 다양하게 입력하였으며, 또한 각 Case에 따라 최대 유출량을 생성하는 임계지속기간을 결정하고 다양한 도달시간 산정식의 결과와 비교하여 상관관계를 분석하였다. 분석결과 도달시간은 산정식의 매개변수에 따라 차이가 발생하였으며, 도로표면의 길이와 횡단경사에 크게 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 횡단경사보다 종단경사가 클 경우 도달시간이 길어져 유량의 집중을 막는 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.846-851
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• 2006

본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하여 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분${\sim}$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov -Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 Ⅰ 및 Ⅱ 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 Ⅰ을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.430-430
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• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.7
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• pp.591-599
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• 2011

The rainfall intensity is a very essential factor which must be considered for the estimation of the time of concentration. The rainfall intensity, however, is not fully considered for the estimation of the time of concentration due to the complexity of the equation of rainfall intensity. To increase accuracy of the time of concentration, the rainfall intensity and return period were included in the derivation of the time of concentration equations in this study. The equation of rainfall intensity is Sherman type and the regional coefficients were estimated from the rainfall intensity readings on the probability rainfall maps published by Ministry of Construction and Transportation. For simple calculation of rainfall intensities, the contour maps were drawn that expresses coefficients of the Sherman type equation. By substituting the Sherman type equation of rainfall intensity in the equation of the time of concentration, a relatively simple equation with no repeated calculation has been derived. From the study results, in order to include the influence of the rainfall intensity for the estimation of the time of concentration, it is highly recommended that the Sherman type equation of rainfall intensity be used. When one knows a location in Korea and a return period, he can estimate the coefficients of the rainfall intensity equation and calculate the time of concentration considering the rainfall intensity.