• Title/Summary/Keyword: 강우오차

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Estimation of Runoff Curve Number using Antecedent Runoff Condition (Bangrim and Sanganmi Basin) (선행유출조건(ARC) 방법을 통한 유출곡선지수의 산정(방림, 상안미 유역))

  • Yang, Jae-Mo;Park, Cheong-Hoon;Kim, Joong-Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.288-288
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    • 2011
  • 최근 들어 관측된 강우-유출 사상으로부터 유출곡선지수(Runoff curve number, CN)를 계산하는 연구가 수행되어왔으며, 이것은 기존 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition; AMC) 을 이용한 유출곡선지수 적용에 대한 여러 문제점(AMC 기준의 타당성, 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$ S=0.20의 적정성))이 부각되면서 선행유출조건을 이용한 유출곡선지수가 제안되었다. 본 연구에서는 선행유출조건(Antecedent Runoff Condition, ARC) 방법을 적용하여 IHP유역인 방림과 상안미 유역의 강우-유출자료로부터 CN을 직접 산정하였다. 먼저 방림과 상안미 유역에서 각각 12개, 10개의 관측된 강우-유출 사상을 통해 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$/S)가 기존 가정의 0.20보다 작은 것을 확인하고 수정된 $I_a$/S비를 고려하여 대상 유역에서의 적정 CN을 산정하였다. 실제 강우-유출 사상에서 산정한 각 사상별 CN의 대표값을 찾기 위해 ARC-II의 평균유출조건으로 가정하여 각 사상별 단순평균과 4개의 지속기간(4시간, 3시간, 2시간, 1시간)별로 구분하여 평균한 CN을 구분하였다. 이를 통해 계산된 유효우량과 관측 유효우량과 비교를 실시하였으며 각 사상을 단순 평균한 ARC-II 조건으로 가정하여 계산된 CN의 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 기존의 선행토양함수조건(Antecedent soil moisture condition, AMC)의 CN으로 산정된 유효우량과 ARC조건으로 산정된 유효우량을 비교한 결과 방림유역에서 는 오차가 ARC 방법의 경우 37.76%, AMC 방법의 경우 51.27%로 평가되었고 상안미 유역에서는 오차가 ARC의 경우 31.97%, AMC 방법의 경우43.08%로 두 유역에서 모두 ARC 방법으로 산정된 CN이 더 적은 오차값을 주었다. 따라서 방림과 상안미 유역에서의 ARC로 산정된 CN값은 유효우량 산정의 정확성을 향상시킬 수 있으리라 판단된다.

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Evaluation of Precipitation Stations and Survey Network in Yeongsan Rriver Basin (영산강유역 강수량관측소와 조사망의 평가)

  • Choi, Kyu Hyun;Lee, Joon Ho;Oh, Chang Yeol;Hwangbo, Jong Gu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.492-492
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    • 2017
  • 강수량은 지상에 내린 물의 총량으로 홍수 및 갈수량 산정에 있어서 유출특성을 파악하는데 중요한 자료이다. 부정확한 자료 및 수문분석기법에 의한 수자원량의 추정은 수공구조물의 설계 시과소 또는 과다 설계로 문제를 가져올 수 있으며, 수리 수문분석시스템의 효율적인 운영에 많은 지장을 초래하게 될 수 있다. 특히 강수량자료를 기초로 하는 홍수예보 및 갈수예보 모형들은 그 입력치인 강수량자료의 정확도가 큰 비중을 차지하게 된다. 강수량은 면적 강수량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강수량을 면적 강수량으로 환산하는데서 발생하는 오차를 최소화 할 수 있다. 최근 강수 특성은 과거에 비해 시공간적으로 매우 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안에 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 강수량조사망은 이와 같은 강수 특성 변화를 충분히 반영할 수 있어야 한다. 강수 특성을 반영하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더에 활용하기 위해서는 기존 강수량조사망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 강수량조사망을 설계하여야 한다. 또한 강수량관측소는 그 자체에 여러가지 오차를 내재하는데, 이는 바람의 영향, 증발, 주변 환경 변화 등 다른 여러 가지 오차들이다. 이러한 오차의 발생을 최소화하기 위해서는 관측시설의 유지관리가 매우 중요하다. 강수량자료의 품질 문제를 최소화하여 강수량자료의 품질을 향상시키기 위해서는 기존 강수량관측소 및 운영현황에 대한 명확한 고찰이 선행되어야 하며, 기존의 강수량조사망에 어떠한 문제점 등이 내포되어 있는지에 대한 객관적인 평가를 통하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더 활용에 적합한 강수량조사망 구축이 필요하다. 본 연구에서는 영산강홍수통제소 관할 유역의 강수량관측소 67개소를 조사 평가하여 수문조사, 물관리, 강우레이더의 활용에 필요한 강수량조사망을 구축하였다. 이에 따라 신설 강수량관측소는 14개소가 필요한 것으로 나타났으며, 이 경우 평균 시강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 19.3 %에서 10.6 %로 줄어들며, 연평균 강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 9.0 %에서 4.7 %로 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 강수량조사망 구축에 필요한 강수량관측소 설치, 위치선정, 배치 등에 관한 기준 및 유지관리에 필요한 사항을 제시하였다.

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Basin-scale PMF Estimation Method by considering Spatio-temporal Characteristics (시·공간성을 고려한 유역기반의 PMF 산정)

  • Kim, Youngkyu;Kim, Yeonsu;Yu, Wansik;Oh, Sungryul;Jung, Kwansue
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.139-139
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    • 2016
  • 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)이란 대규모 수공구조물을 설계하고자 할 때 막대한 경제적 손실 및 인명피해 등을 막기 위해 기준으로 삼는 설계홍수량이며, 통계학적으로는 약 10,000년 빈도에 해당된다. 우리나라의 호우 특성은 방위, 진행방향 및 위에 따른 해석이 매우 복잡하여 강우를 정형화하기 어렵다. Kim and Won(2004)은 이동성 호우의 경우 강우의 깊이-면적-지속기간(Rainfall Depth-Area-Duration)의 분석결과에서 상당한 오차를 야기하는 문제점을 지닌다고 주장하였다. 따라서 오차를 포함한 DAD의 산정결과는 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 및 가능최대홍수량 산정에도 영향을 미치기 때문에 정확도 높은 DAD 분석을 통한 PMF 산정이 요구된다. 본 연구에서는 유역을 선정하고 각 지점의 시계열 강우 자료를 활용하여 공간분포화한 강우자료에 격자기반의 자동 강우장 탐색기법을 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 기존의 PMP 산정방법에서는 한반도 전역에서 발생했던 130 mm이상의 호우사상을 선정한 후에 각 호우의 범위에 있는 우량관측소의 강우자료를 이용하여 PMP를 산정한다. 그렇기 때문에 만약 상대적으로 긴 지속기간의 경우 호우의 범위가 우리나라 전역을 포함할 가능성이 크기 때문에 PMP 산정방법은 복잡하고, 기상이변이 잦지 않는 지역에서 산정된 PMP를 이용하여 PMF를 산정할 경우, 유역의 특성을 반영하지 않았기 때문에 과대산정의 우려가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 먼저 연구대상유역을 선정한 뒤, 유역 내에 발생했던 호우경보와 호우주의보를 기준으로 호우사상을 선정하여 DAD 분석 후 PMP를 산정하였다. 그 후, 강우-유출관계를 파악하여 PMF를 산정하였다.

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Area Rainfall Estimation Error for Each Types of Weather Radar Composite Images (기상레이더 합성영상 종류별 면적강수량 추정오차)

  • Tae-Jeong Kim;Jang-Gyeong Kim;Jae-Hyun Song;Chung-Dea Lee;Hyun-Han Kwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.310-310
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    • 2023
  • 기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.

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A Study on Radar Rainfall Prediction Method based on Deep Learning (딥러닝 기반의 레이더 강우예측 기법에 관한 연구)

  • Heo, Jae-Yeong;Yoon, Seong Sim;Lim, Ye Jin;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.128-128
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    • 2022
  • 최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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Real-Time Runoff Simulation of Youngju Dam Basin Using Data Assimilation (자료동화기법을 이용한 영주댐 유역 실시간 유출해석)

  • Lee, Dae Eop;Lee, Gi Ha;Lee, Kyoung Sang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.554-554
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    • 2016
  • 본 연구의 대상지역인 영주댐은 낙동강 중 하류지역의 수질 개선을 위한 하천유지용수 공급 및 최근 이상기후에 의한 홍수피해경감, 경상북도 북부지역의 안정적인 용수공급을 목적으로 건설된 다목적댐으로 상기의 목적달성 및 효과의 증대를 위해 댐유입량을 정확하게 산정 또는 예측할 필요가 있다. 이를 위해서 유출모형을 이용한 유출예측이 필요하지만 어떤 유출모형이라 할지라도 실제의 시스템을 오차 없이 모의할 수는 없으며, 하나의 사상에 대해 좋은 결과를 보이는 모형도 다른 사상에 대해 큰 오차를 유발할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위해 대상 연구지역의 다양한 특성을 반영 할 수 있는 인자의 수집과 이를 통한 모형의 보정 및 적용의 과정이 필요하게 된다. 본 연구는 영주댐 유역의 장 단기 유역유출해석 시스템 구축을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 개념적 강우-유출 모형인 저류함수모형 및 탱크모형을 자료동화기법인 칼만 필터(Kalman Filter) 기법과 결합하여 실시간 보정을 통해 영주댐 유역 유출해석을 수행하였다.

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Study of Optimal G/R Ratio using Statistical Analysis for Radar Rainfall Estimation (통계분석을 이용한 최적 레이더 보정 지점 선정에 대한 연구)

  • Jung, Young-Hun;Jeong, Chang-Sam;Ko, Ick-Hwan;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.103-106
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    • 2009
  • 우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

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Application of Grid-based DAD Analysis Program According to Rainfall Spatial Distribution Technique (공간보간 기법에 따른 격자기반 DAD 분석 프로그램 적용)

  • Kim, Young-Kyu;Yu, Wan-Sik;Jeong, An-Chul;Jung, Kwan-Sue
    • Journal of Cadastre & Land InformatiX
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    • v.47 no.1
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    • pp.191-211
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    • 2017
  • Assessment of a storm is accomplished by the duration and storm area rather than a simple analysis given by the ground rain gauge stations. One of the best method for assessing storm is Depth-Area-Duration(DAD) of rainfall analysis. but existing DAD analysis method is likely to possible errors. Therefore, DAD analysis and its applicability were examined using a grid-based DAD analysis program that can reduce the possibility of errors in this study. Three spatial distribution techniques were used to analyze the applicability. Then, DAD analysis was performed using the converted grid-based rainfall data. As a result, it was possible to estimate the MAAR values by area for each duration, and showed high applicability in the rainfall data using ordinary kriging technique.

분포형 수문매개변수 산정을 위한 GIS의 활용 - 금강상류유역을 중심으로 -

  • 정승권;정동양
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.809-813
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    • 2004
  • 강우시 유역 내에서 발생하는 수문특성을 구명하고자 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있다. 특히 최근 몇년간 집중호우로 인한 홍수피해가 매우 실각한 수준으로 발생하였고, 이에 지방 소하천을 포함한 전국의 하천정비사업이 새로운 설계홍수빈도를 토대로 진행되고 있다. 우리나라의 강우특성은 여름철에 편중되는 특성을 지니고 있어 홍수시의 홍수방어 대책 등 치수에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 집중호우로 인한 피해는 전 세계적인 문제로 제기되고 있으며, 이에 강우-유출 관계를 규명하고자 하는 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 강우-유출과정은 시간적, 공간적 다변성을 지닌 수문학적 인자에 의해 좌우되기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위해 다년간의 강우-유출 자료를 바탕으로 알고리즘을 생성하고, 이를 바탕으로 정확한 모의가 가능한 수문 모형 및 시스템들을 개발하는데 노력을 기울이고 있다(심순보 등, 1998, 신사철 등, 2002). 그러나 이러한 모형들은 많은 매개변수와 다양한 정보들을 필요로 하게 되어 이들을 처리하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 최근에는 GIS(Geographical Information System)를 활용하여 유역과 분수계를 결정하고 하천형태학적인 특성인자를 추출하는 자동화된 유역정보 추출기술 개발에 대한 관심이 집중되고 있다(Bhaskar, 1992, Francisco, 1995, Yeon, 1999). 이에 본 연구에서는 GIS기법을 이용하여 지형자료로부터 하천연장, 배수면적, 지체시간, 도달시간 등 유역내의 분포형 수문매개변수를 추출하였고 추출된 매개변수를 통해 강우-유출식을 적용하여 분포형 유출량을 산정하는데 활용하고자 한다.ansverse Mercatro) 지구좌표계의 DEM 자료로 변환하였다. 또한 유역의 고도차를 이용한 흐름특성 분석을 위해 수치고도자료를 이용하여 유역흐름특성을 분석할 수 있는 TOPAZ(Topographic PArameteri-Zation) 프로그램을 이용하였다. TOPAZ 프로그램을 통해 분석된 각 격자별 분포형 수문 매개변수는 적합한 관계식을 통해 분포형 유출량을 모의하는데 적용된다.다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유

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A Study on Water Level Forecasting by Heavy Rainfall using Neural Network (신경망 모형을 이용한 집중호우시 수위예측에 관한 연구)

  • Jun, Kye-Won;Lee, Ho-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.291-291
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    • 2011
  • 우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

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