• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.352-352
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• 2011

최근 이상기후 및 집중호우 등의 영향으로 국지적으로 큰 강우가 발생하여 재산피해 및 인명피해를 발생시키고 있으며, 과거 강우발생 빈도에 비하여 큰 강우가 발생되고 있다. 이러한 증가되는 추세에 대하여 확률강우량 산정시 반영하고 있는 추세이며(한만신, 2005), 이렇게 반영된 결과는 확률강우량의 증가와 함께 설계시 반영되어 안전하게 수공구조물을 시공하게 된다. 하지만, 이러한 강우의 경향을 단순하게 증가추세로만 판단하여 미래의 강우를 증가라는 개념으로 검증 절차없이 도입하기에는 과대 추정될 우려가 있으며, 과대 추정된 확률강우량은 결국 시공비의 증가를 유도하여 경제적으로 불이익이 발생한다. 따라서, 과거의 강우자료를 통하여 분석된 최근의 강우 예측결과가 어느정도의 타당성을 갖고 설계된 것인지 판단하여 향후 강우 예측을 통한 확률강우량 산정시 반영하여야 할 것으로 판단된다. 본 연구에는 강우 예측을 위하여 사용되고 있는 ARIMA 모형을 이용하여 인천지역의 1961년~2005년까지의 강우자료를 이용하여 2010년까지의 강우를 예측함으로써 실제 강우자료와의 비교를 통하여 강우 예측의 신뢰성을 검토하여 미래 강우에 대한 예측에 있어서 보다 신뢰성을 확보하고자 하였다. 또한, 강우추세에 의한 인천지역의 확률강우량을 산정함으로써 동일 유역에서의 다른 분포형이나 확률강우를 사용함으로써 발생되는 설계의 혼란을 방지하고자 한다. 본 연구를 위하여 인천지방 기상대의 관측자료를 이용하여 1961년부터 2010년까지의 분단위 강우자료를 획득하였으며, 임의시간에 의한 지속시간별 최대강우량을 산정함으로써 기존의 설계에서 사용되어 왔던 고정시간의 환산계수 대신 실제 최대강우량을 이용함으로써 강우 예측에 대한 정확도를 향상하였고, 확률강우강도식 선정시 지역 강우 특성을 고려하여 결정하여야 한다는 결론을 도출하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.176-176
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• 2011

전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.98-98
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• 2018

최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 강우 특성은 산지 지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 통상 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우 패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 초단기예보 모형은 돌발홍수 예경보시스템의 입력 값인 예측강우 자료를 생산한다. 시스템에 입력되는 예측강우 자료는 두 가지의 문제점을 가지게 된다. 첫 번째는 예측강우 자료 자체가 가지는 정확도의 문제이다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 G/R비 개념을 도입하여 예측강우의 품질을 개선하고 있다. 두 번째 문제는 호우사상의 크기에 대한 것이다. 현재 돌발홍수 예경보시스템의 예측강우 보정기법은 호우의 거동 특성을 고려하지 않으며, 이로 인해 예측강우의 편의보정계수인 G/R비가 적절하지 않게 결정되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 현재의 예측강우 보정기법과는 달리 호우의 이동경로를 고려하여 G/R비를 결정하고 이를 예측강우에 적용하는 방법을 제시하였다. 현재 호우가 위치하는 지역에 대해 G/R비를 산정하고 몇 시간 내에 대상지역에 도달하게 될 호우에 대한 예측 강우에 적용하였다. 본 연구에서는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 개선된 보정기법 방법론을 적용하였다. 그 결과 현재의 보정방법을 적용하는 경우 비정상적으로 과대하게 보정된 결과를 주는 데 반해, 호우의 이동경로를 고려한 보정방법을 적용한 경우에서는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 합리적인 보정치를 제공해 주는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.3-3
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• 2015

임진강 유역면적은 $8,138.9km^2$이나 이 중 62.9%인 $5,108km^2$가 군사분계선 이북에 놓여있어 유역특성에 따른 수문량을 분석하는 데 어려움이 있다. 1996년, 1998년, 1999년 및 2011년 임진강 유역의 이상 강우로 인해 약 1조 원의 재산피해와 136명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 국지성 호우의 발생 여부 및 강우의 지역적 편차 등 수문 정보를 예측하지 못하여 상황 대처가 어려운 실정이다. 따라서 미계측 유역이 많은 임진강 유역의 홍수피해 최소화를 위해 예측 강우와 같은 수문 정보의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역 중 미계측 유역이 97%에 달하는 군남홍수조절지 유역에 예측 강우 자료의 적용을 위해, 임진강 유역의 한탄강 유역($2,436.4km^2$)에 대하여 예측 강우자료의 적용성을 평가하였다. 예측 강우 자료는 기상청의 Local Data Assimilation and Prediction System(LDAPS) 자료를 사용하여 선행 시간에 따른 예측 정확도로부터 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.936-940
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• 2012

충분한 선행시간을 확보한 강우의 정확한 예측은 홍수피해를 저감하기 위한 필요한 조건이다. 이를 위해 지역규모의 기상모델인 Advanced Research WRF (ARW)를 적용하여 지역에 맞는 강우 예측에 가장 밀접한 관계를 갖는 물리학적 요소들의 최적화된 조건을 찾아보려 한다. 이를 위해 2006년의 7월의 강우에 대한 분석을 실시하고 생극과 분천의 강우 관측치 와의 비교를 통해 (Root Mean Square Error와 Index of Agreement 활용), ARW의 수문학적 예측을 위한 적용 가능성을 보려 한다.