• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.104-104
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• 2012

최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.171-171
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• 2017

강우의 시간분포는 다양한 시간규모에 걸쳐 프랙털 또는 멀티프랙털 특성을 가지고 있음이 알려졌다. 기존의 연구는 주로 시간단위 이상의 프랙털 특성에 관한 것이었다. 실제로 극한 홍수를 가져오는 집중호우는 짧은 시간 규모에서 발생함에도, 이것에 대해서는 관측 자료가 제한되어 극소수의 실험적 연구만 가능했다. 본 연구에서는 기상청에서 제공한 고해상도(1분 단위) ASOS(Automated Synoptic Observation System) 자료를 이용하여, 강우 사상 안에서의 프랙털 특성을 분석해보았다. 대부분의 사상에서 단일 멱함수보다는 2개의 멱함수로 나누어지는 것이 밝혀졌으며, 나뉘는 시간 규모(T*)는 $3{\times}10$ 분으로 파악되었다. 이 시간 규모는 한 단위의 집중호우를 가져올 수 있는 구름크기의 물리적 상한과 관련이 있는 것으로 보인다. T*보다 작은 시간 규모에서의 멱함수 지수는 그 이후의 값보다 대체로 작은 것으로 나타났다. 이는 호우가 집중되는 기간의 변동성이, 강수가 물리적 한계에 도달한 이후보다 훨씬 작기 때문으로 보인다. 구체적인 멱함수의 지수는 강수의 발생과정과도 관련이 있을 것으로 추정된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.399-399
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• 2011

최근 한반도와 세계 곳곳에서 기후변화로 야기되는 이상기후에 의한 피해가 늘고 있으며, 그 피해 규모와 빈도 또한 점점 증가하는 추세이다. 이러한 추세 속에서 인적, 물적 피해를 최소화하기 위해 세계 각국이 기후변화에 대한 정확한 예측을 위한 많은 노력과 연구가 진행되고 있다. 지금까지 수행된 연구들은 일반적으로 강수특성의 변화를 파악하기 위해서 연 및 월 최대 강우량, 지속시간별 최대 강우량 등 총량적 개념을 이용한 연구가 대부분이다. 그러나 이는 실제 강수사상의 구조적 변화를 파악하는 데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 전국 기상관측소 59개의 지점에 대한 1961년-2009년까지의 시계열 강수자료를 이용하여 지점 및 유역별 강수사상의 number of rain even, duration, intensity, quantity 시간분포 구조의 변화를 파악하고자 하였다. 분석결과 number of rain event와 total quantity는 전국적으로 증가 하였으며 total rain hour는 남해안 지역을 제외한 전국에서 증가 하는 것으로 분석 되었다. 결과를 바탕으로 강수변화의 패턴과 추세를 보다 정확하게 파악하고 미래강수 예측에 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1179-1183
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• 2010

본 연구에서는 하천유역에 대한 호우의 대표 이동방향을 결정하였다. 대상유역으로는 내성천 유역을 고려하였으며, 101개의 호우사상을 선정하여 각각의 호우사상별로 방향적 특성을 분석하였다. von Mises 분포의 주방향을 이용하여 모든 호우사상의 대표 이동방향을 결정하고, 이를 이용하여 내성천 유역에 대한 호우 대표 이동방향을 결정하였다. 아울러 호우 발생특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 호우의 방향적 특성을 분류하여 각각의 특성이 구분될 수 있도록 하였다. 적용 결과, 태풍에 의한 호우의 이동방향은 기존 연구결과와 유사하게 주로 북동 방향으로 진행되었으며, 장마와 대류성 강우에 의한 호우가 대표방향 결정에 가장 큰 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 아울러 대상유역에 대한 호우의 대표 이동방향은 mode의 특성이 뚜렷하게 한 방향으로 나타나며, 내성천 유역의 경우 대표 호우 이동방향은 59.45도로 결정되었다. 이러한 결과는 한반도에 발생하는 강우의 특성과도 잘 부합하는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.552-552
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• 2016

논의 경우 다양한 영향인자에 의해 비점오염물질이 배출되기 때문에 유출특성을 파악하기가 어렵다. 따라서 본 연구의 목적은 논에서 발생하는 비점오염물질의 유출 특성에 대해 파악하여 추후 효율적인 농업비점오염 관리를 위한 기초자료를 제공하는데 있다. 연구 대상지점으로 춘천시에 위치한 논 1곳(면적: $11,130m^2$)을 선정하였으며. 2014년 5월부터 9월까지 총 11회(9회 유출)의 강우 사상에 대한 오염물질별 오염부하 및 유량가중평균농도(Event Mean Concentration, EMC)를 산정하였다. 모니터링기간 동안 발생된 강우량의 범위는 2.6~95.8 mm로 나타났으며, 선행무강우일수는 0.59~21.2일, 강우강도는 0.33~5.13 mm/hr의 범위로 나타났다. 총 유출량은 $0.16{\sim}497.3m^3$, 유출율은 0.01~0.47(평균 0.24)의 범위로 나타났다. 오염물질별 EMC는 SS 17.1~55.3 mg/L(평균 31.9 mg/L), BOD 1.9~9.7 mg/L(평균 4.2 mg/L), COD 3.6~18.9 mg/L(평균 8.3 mg/L), TOC 3.4~17.4(평균 6.4 mg/L) mg/L, T-N 1.64~7.17 mg/L (평균 3.79 mg/L), T-P 0.16~1.04 mg/L(평균 0.44 mg/L)의 범위로 나타났다. 각 강우사상에 대한 단위면적당 오염부하는 SS 0.005~19.56 kg/ha, $BOD_5$ 0.001~1.70 kg/ha, $COD_{Mn}$ 0.003~3.15 kg/ha, TOC 0.002~1.81 kg/ha, T-N 0.001~0.822 kg/ha, T-P 0.00003~0.115 kg/ha의 범위로 산정되었다. 논의 경우에는 초기유출 발생에 따른 오염부하의 급격한 변화가 없었고, 누적오염부하량비의 그래프도 강우사상의 기울기가 직선에 가깝게 나타났다. 하지만 지속적으로 오염물질을 배출하는 경향과 다양한 조건에 따라 배출양상이 달라지기 때문에 효과적인 관리를 하기 위해서 장기적인 모니터링 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.429-429
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• 2019

최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.18 no.1
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• pp.76-83
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• 2016

In recent, the series of extreme storm events were occurred by those continuous typhoons and the severe flood damages due to the loss of life and the destruction of property were involved. In this study, we call Mega flood for the Extreme flood occurred by these successive storm events and so we can have a hypothetical Mega flood by assuming that a extreme event can be successively occurred with a certain time interval. Inter Event Time Definition (IETD) method was used to determine the time interval between continuous events in order to simulate Mega flood. Therefore, the continuous extreme rainfall events are determined with IETD then Mega flood is simulated by the consecutive events : (1) consecutive occurrence of two historical extreme events, (2) consecutive occurrence of two design events obtained by the frequency analysis based on the historical data. We have shown that Mega floods by continuous extreme rainfall events were increased by 6-17% when we compared to typical flood by a single event. We can expect that flood damage caused by Mega flood leads to much greater than damage driven by a single rainfall event. The second increase in the flood caused by heavy rain is not much compared to the first flood caused by heavy rain. But Continuous heavy rain brings the two times of flood damage. Therefore, flood damage caused by the virtual Mega flood of is judged to be very large. Here we used the hypothetical rainfall events which can occur Mega floods and this could be used for preparing for unexpected flood disaster by simulating Mega floods defined in this study.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.4
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• pp.275-282
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• 2016

The objective of this study is to propose a new method to determine the drought event and the design drought severity. In order to define a drought event from precipitation data, theory of run was applied with the cumulative rainfall deficit. When we have a large amount of rainfall over the threshold level, in this study, we compare with the previous cumulative rainfall deficit to determine whether the drought is relieved or not. The recurrence characteristics of the drought severity on the specific duration was analyzed by the conditional bivariate copula function and confidence intervals were estimated to quantify uncertainties. The methodology was applied to Seoul station with the historical dataset (1909~2015). It was observed that the past droughts considered as extreme hydrological events had from 10 to 50 years of return period. On the other hand, the current on-going drought event started from 2013 showed the significantly higher return period. It is expected that the result of this study may be utilized as the reliable criteria based on the concept of return period for the drought contingency plan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1991-1994
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• 2008

우리나라는 도시화, 산업화에 따른 수질저하 및 용수확보 문제를 해결하기 위하여 각종 환경기초시설의 증설과 수질개선을 위한 대책을 수립하여 왔다. 그러나 점오염원에 국한한 수질개선은 한계가 있었으며, 1995년 환경부는 전국 비점오염원 조사를 통해 비점오염원이 수질오염에 기여하는 비율이 T-N, SS는 50% 이상을 점유하고 기타 BOD, T-P도 $20{\sim}30%$ 수준임을 밝힌 바 있다. 이에 정부는 오염총량관리제를 도입하여 비점오염원의 관리를 시작하였으나, 강우시 정확한 유량자료를 바탕으로한 수질 측정자료의 부족으로 비점오염원 관리에 있어 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 비점오염원 관리 및 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있도록 수도권 및 인근지역 주민의 식수원인 팔당호로 직유입되고, 정확한 수질자료 확보가 필요한 경안 수위관측소 지점에서 2007년 6월${\sim}$9월에 일어난 강우 중 4개의 강우사상에 대하여, 수질측정을 실시하였다. 본 연구에서 이용한 유량자료는 2007년 수위-유량관계곡선식으로 산정한 환산 유량이며, 실측한 수질자료를 바탕으로한 유량과 부하량의 관계는 통계학적으로 분석하였다. 수질측정 항목은 수온, DO, pH, EC, SS, BOD, CODMn, CODCr, T-N, T-P 등이며, BOD의 농도는 2개의 강우사상에서만 분석하였다. 현장에서 휴대용미터를 이용하여 수온, DO, pH, EC를 측정하였고, 나머지 항목은 한국건설기술연구원내 환경정밀분석 센타에 의뢰하였다. 각 항목별 유량-부하량 관계식은 기존의 지수식이 아닌 선형이나 다항식으로 산정하였다. 다항식으로 산정된 식의 결정계수($R^2$)는 BOD, T-N 항목을 제외한 각 항목에서 0.6 이상의 값을 가졌다. 항목별로 보면 SS는 0.90, $COD_{Mn}$은 0.87, $COD_{Cr}$은 0.84, T-P는 0.62의 값을 가졌다. 또한, T-N은 0.53, BOD는 0.32의 값을 가져 유량과 부하량의 관계가 거의 상관성이 없는 것으로 나타났다. BOD의 경우는 4개의 강우사상 중 2개의 강우사상에서만 분석되어 다른 항목에 비해 실측자료가 부족한 관계로 그 특성을 판단하기 어려웠다. 본 연구가 주로 홍수기에 이루어져 실측자료가 많지 않았기 때문에 본 연구의 대상지점을 대표할 수 있는 유량-부하량 관계식으로는 미흡한 한 것으로 분석되었다. 본 연구자료를 기초로 장기간 많은 자료를 확보하여 유량-부하량 관계식을 수정 보완한다면, 차후 비점오염원 관리의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.41 no.1
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• pp.43-53
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• 2008

This study was conducted to simulate storm hydrographs on a small forested watershed using TOPMODEL, which is a distributed hydrological model. The Myeongseong watershed, which is 58.3 ha in size, was selected to monitor rainfall and runoff data. The Monte Carlo simulation was also used to calibrate parameters of TOPMODEL. Six rainfall-runoff pairs collected at the watershed in the year 1997 were used for parameter calibration, and eight rainfall-runoff pairs collected during the period of $1998\sim1999$ were used for validation effort. The errors of runoff volume ranged from -2.74% to 1.81%, and an average value of model efficiency in terms of runoff volume was 0.92 for the calibration period. The average value of observed peak discharge was $0.324m^3\;s^{-1}$ for six rainfall-runoff pairs, while the prediction value was $0.295m^3\;s^{-1}$. The simulation errors of peak discharge varied according to rainfall characteristics and antecedent condition, within ranges of -27.65% to -1.13%. The model efficiency for the validation period was 0.92. For the validation period, observed peak discharges have an average value of $0.087m^3\;s^{-1}$ and average value of simulated peak discharge was $0.090m^3\;s^{-1}$. Observed and simulated values of time to peak for the calibration period were 18.3 hrs and 11.0 hrs, respectively, and 16.6 hrs and 13.5 hrs, respectively, for the validation period.