• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.783-783
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.143-152
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• 2003

This paper suggests the improvement of the Sumjinkang for the estimation of areal averages of heavy rainfall events based on the optimal network and three existing networks. The problem consists of minimizing an objective function which includes both the accuracy of the areal mean estimation as expressed by the Kriging variance and the economic cost of the data collection. The wellknown geostatistical variance-reduction method is used in combination with SATS which is an algorithm of minimization. At the first stage, two kinds of optimal solutions are obtained by two trade-off coefficients. One of them is a optimal solution, the other is an alternative. At the second stage, a quasi optimal network and a quasi alternative are suggested so that the existing raingages near to the selected optimal raingages are included in the two solutions instead of gages of new gages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.326-330
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• 2011

댐의 최적운영을 위해서는 강우량, 유량, 토양수분량, 증발산량과 같은 수문자료는 필수적이다. 이중 강우량과 유량자료는 치수 중심의 댐 운영에 가장 중요하게 이용되며, 국가 수자원계획, 이수 및 환경 계획 등에도 다목적으로 활용된다. 강우량은 면적 강우량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강우량을 면적 강우량으로 환산하는데서 발생되는 오차를 최소화할 수 있다. 이는 실제 발생되는 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 때 가능한 일이다. 최근 강우 특성은 급 점진적으로 변화하고 있다. 과거에 비해 매우 시공간적으로 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 이와 같은 강우 특성 변화는 강우관측망에 반드시 반영되어야 한다. 강우 특성을 반영하여 댐을 효율적으로 운영하기 위해서는 기존 관측망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 관측망을 개선해야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 최근 10개년(기상청)의 강우자료를 Kriging method로 공간 분포시켜 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 수 있는 강우관측망을 구축하였다. 강우관측망을 구축한 결과, 최소 72개소의 강우관측소가 필요하였다. 기관별로는 한수원(주) 29개소(화천댐 유역, 신설 2개소 포함), 국토해양부 18개소, 한국수자원공사 4개소, 기상청(유인 및 무인) 21개소로 구축되었다. 본 연구에서 설계한 강우관측망은 대략 평균 $100km^2$의 밀도로 구축되었으며, 팔당댐 유역에서 가장 크게 개선되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.4
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• pp.245-255
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• 2015

This study used high density network of integrated meteorological sensor, which are operated by SK Planet, with KMA weather stations to estimate the quantitative precipitation field in Seoul area. We introduced SK Planet network and analyzed quality of the observed data for 3 months data from 1 July to 30 September 2013. As the quality analysis result, we checked most SK Planet stations observed similar with previous KMA stations. We developed the real-time quality check and adjustment method to reduce the error effect for hydrological application by missing and outlier value and we confirmed the developed method can be corrected the missing and outlier value. Through this method, we used the 190 stations(KMA 34 stations, SK Planet 156 stations) that missing ratio is less than 20% and the effect of the outlier was the smallest for quantitative precipitation estimation. Moreover, we evaluated reproducibility of rainfall field high density rain gauge network has $3km^2$/gauge. As the result, the spatial relative frequency of rainfall field using SK Planet and KMA stations is similar with radar rainfall field. And, it supplement the blank of KMA observation network. Especially, through this research we will take advantage of the density of the network to estimate rainfall field which can be considered as a very good approximation of the true value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.512-512
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• 2015

시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.2
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• pp.187-194
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• 2002

To improve the accuracy of the areal rainfall estimates over a river basin, the optimal design method of rainfall network was studied using the stochastic characteristics of measured rainfall data. The objective function was constructed with the estimation error of areal rainfall and observation cost of point rainfall and the observation sites with minimum objective function value were selected as the optimal network. As a stochastic variance estimator, kriging model was selected to minimize the error terms. The annual operation cost including the installation cost was considered as the cost terms and an accuracy equivalent parameter was used to combine the error and cost terms. The optimal design method of rainfall network was studied in the Yongdam dam basin whose raingauge numbers need to be enlarged for the optimal rainfall networks of the basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.27-27
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• 2018

최근 국지적인 집중 호우에 따른 홍수 피해와 도로에 홍수가 발생하고 있다. 또한, 기존의 도로위 강우관측 방식은 인근 강우관측소에서 관측된 강우량을 활용하며 지상 관측소 또는 AWS기상관측소의 관측 네트워크와 근접한 거리에서 강우량 편차가 크고 원하는 위치에서의 강우량과 다르며 인근관측소와의 거리가 멀어질수록 강우량의 정확도는 감소하게 된다. 국지적인 집중호우로 인한 도로위의 홍수에 따른 피해를 줄이기 위해서는 현재 운영 중인 관측망 외에 보다 상세화된 위치에서 강우량을 관측하고 이에 따라 실시간으로 강우정보를 수집하는 것이 필요하다. 따라서, 원하는 위치에서의 보다 정확한 강우량 값을 관측하기 위해서는 고해상도의 강우 관측망을 형성할 필요가 있다. 차량용 강우센서는 관측시 차량을 사용하기 때문에 고밀도 강우 관측 망을 형성하기 용이하다. 하지만 기존 강우량계와 달리 차량용 강우센서는 빛의 양을 이용하여 강우량을 변환시켜 측정되기 때문에 정확한 강우보정기술의 개발하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 차량용 강우센서를 활용하여 정확도 높은 강우량 관측을 위한 관계식을 개발했습니다. 관계식은 실내실제 관측되는 차량용 강우센서 정보 값에 적용하여 강우량을 생산하고 실제 강우관측 값과 비교 검실험을 통해 도출한 후 강우 관측장비 인근에서 실제 주행실험을 통해 강우관측소에서 관측된 강우량 값과 비교 및 검증을 수행하였습니다. 차량용 강우센서 정보 수집을 위해 데이터 스키마를 표준화하여 실시간으로 수집체계를 구축하였고 이는 보다 여러 위치에 있는 많은 차량에서 재해 관리를 위해 도로기상정보를 수집하고 활용할 수 있을 것입니다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.1
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• pp.113-124
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• 2014

The observed rainfall may be different along with the altitude of rain gauge, resulting in the fact that the characteristics of rainfall events occurred in urban or mountainous areas are different. Due to the mountainous effects, in higher altitude, the uncertainty involved in the rainfall observation gets higher so that the density of rain gauges should be more dense. Basically, a methodology for the rain gauge network evaluation, considering this altitude effect of rain gauges can account for the mountainous effects and becomes an important step for forecasting flash flood and calibrating of the radar rainfall. For this reason, in this study, we suggest a methodology for rain gauge network evaluation with consideration of the rain gauge's altitude. To explore the density of rain gauges at each level of altitude, the Equal-Altitude-Ratio of the density of rain gauges, which is based on the fixed amount of elevation and the Equal-Area-Ratio of the density of rain gauges, which is based on the fixed amount of basin area are designed. After these two methods are applied to a real watershed, it is found that the Equal-Area-Ratio generates better results for evaluation of a rain gauge network with consideration of rain gauge's altitude than the Equal-Altitude-Ratio does. In addition, for comparison between the soundness of rain gauge networks in other watersheds, the Coefficient of Variation (CV) of the rain gauge density by the Equal-Area-Ratio is served as the index for the evenness of the distribution of the rain gauge's altitude. The suggested method is applied to the five large watersheds in Korea and it is found that rain gauges installed in a watershed having less value of the CV shows more evenly distributed than the ones in a watershed having higher value of the CV.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1013-1017
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• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.1
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• pp.103-112
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• 2014

Area average rainfall estimation is important to determine the exact amount of the available water resources and the essential input data for rainfall-runoff analysis. Like that, the necessary criterion for accurate area average rainfall estimate is the uniform spatial distribution of raingauge network. In this study, we suggest the spatial distribution evaluation methodology of raingauge network to estimate better area average rainfall and after the suggested method is applied to Han River and Geum River basin. The spatial distribution of rainfall network can be quantified by the nearest neighbor index. In order to evaluate the effects of the spatial distribution of rainfall network by each basin, area average rainfall was estimated by arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method and estimation theory for 2013's rainfall event, and evaluated the involved errors by each cases. As a result, it can be found that the estimation error at the best basin of spatial distribution was lower than the worst basin of spatial distribution.