• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2017

본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.963-967
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• 2006

어떤 강우사상에 대해서 특정유역으로부터의 오염물질 유출특성은 첨두농도, 산술 평균농도, 첨두 오염물질 부하량, 평균 오염물질 부하량 또는 총 유출 부하량 등으로 나타낼 수 있다(이재수 등, 2001). 그러나, 대부분의 경우 강우시 발생하는 총 부하량이 개개의 농도 또는 첨두 부하량보다 더욱 중요하다. 그 이유는 유출사상이 비교적 짧고, 강우 유출수가 유입되는 수체, 특히 저수지나 댐 내에서는 어느 정도의 혼합 현상이 수반되므로 저수지내의 오염물질 농도는 강우로 인한 유출수(저수지로 유입되는)내 개개의 농도변화보다는 결국 총 부하량의 반응이기 때문이다. 특히, 저수지나 호수에서 질소와 인과 같은 영양염류에 대해서 총 부하량은 가장 중요한 수질영향 및 결정 변수일 수밖에 없다. 이와 같은 이유로 강우사상에 대한 평균농도 또는 유량가중 평균농도(EMC, event mean concentration)는 비점원 오염물질의 유출을 평가하는데 가장 적절한 인자로 인식되고 있으며, 가장 널리 이용되고 있다 (EPA, 1983). 본 연구에서 소하천 유역을 대상으로 유량과 수질농도를 실측하여 대상하천에 대한 수문자료를 구축하고, 오염부하모의 모형을 통해 대상유역에서의 강우사상별 오염부하량을 모의하였는데 모형의 보정은 실측된 유량자료를 활용하였으며, 실측된 수질농도자료와 유량자료로 산정한 오염부하량 자료를 통해 검증하였다. 검증된 모형에 대하여 100개의 강우사상에 대한 무작위 모의를 수행하였고, 결과자료를 활용하여 대상하천에 대한 강우-오염부하량의 상관관계식을 도출하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1023-1034
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• 2008

최근 몇 년간 전 세계에 걸쳐 폭풍우와 관련한 자연재해는 그 규모와 빈도에 있어서 상당히 증가하고 있는 추세다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 여름철에 집중되어 있어 이러한 태풍, 폭우 그리고 국지성 집중호우 등과 같은 자연재해로 인한 피해가 더욱 심각하다. 이러한 현상은 대기 중 이산화탄소 농도의 증가로 인한 지구온난화와 엘리뇨 등으로 인하여 앞으로도 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 따라서 이와 같은 폭풍우로 인한 피해를 줄이기 위하여 본 연구에서는 기상레이더를 이용한 단시간 강우예측 모형을 개발하였다. 본 연구는 3차원으로 생산되는 레이더 자료를 2차원 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)로 변환, 강우의 이동방향과 이동속도 예측, 현업보정을 이용한 2차원 강우량 산정으로 구성되어 있다. 연구결과 기상레이더를 이용한 국지성 호우의 단시간 강우예측 가능성을 제시하였으며 향후 홍수 예 경보시스템과 연계한다면 홍수 관리 및 피해 경감에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.608-612
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• 2006

산지사면에서의 토양침식량은 실제 유역을 빠져나가는 토사유출량과 같지 않다. 이는 토사가 이동하는 과정에서 지형적인 요인 등에 의해 퇴적되거나, 가중되는 유수에 의해 더 많은 토양이 침식될 수 있기 때문이다. 토사유출률(SDR)은 유역의 크기뿐만 아니라 지형, 기후, 토양, 식생피복, 토지이용도 등에 관계된다. 본 연구에서는 기후 특성인 강우크기에 따른 토사유출률의 변화를 분석하고자 하였다. 산불 이후 5년 동안 산지 소유역의 시험유역을 운영하여 유출 및 토사유출량을 실측하여 자료를 구축하였고, 이 유역에 산지지역의 토양침식 모형인 SEMMA을 적용하여 토양침식량을 산정하고 유역출구로 이송한 실제 토사유출량과 비교하였다. 5년 동안 SDR은 전반적으로 감소하고, 강우량, 강우강도, 강우에너지와 같은 강우사상의 크기에 따라 증가한다. SDR은 2001년에서 2002년까지 대부분 1.0 이상이고, 2005년에는 1.0을 초과하지 않으며, 강우특성 뿐만 아니라 식생피복, 산불시간경과 등의 인자에 의존한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.1-1
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• 2015

최근 연구에 의하면 엘니뇨 패턴의 중심이 열대 동태평양에서 중앙태평양으로 이동하는 양상을 보이고 있는 것으로 보고되고 있으며 태평양 연안 국가를 중심으로 이에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 진화하는 엘니뇨패턴과 관련하여 한반도의 영향을 미치는 태풍을 중심으로 태풍의 활동특성과 그에 따른 지역별 태풍강우의 특성을 비교 분석하였다. CT/WP 엘니뇨와 관련하여 북서태평양 지역에서 발생한 태풍이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 태풍에 의해 발생한 여름철 강우와 중호우 사상의 발생특성을 분석하였다. CT 엘니뇨해에는 한반도의 서남부 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 감소하는 경향이 나타났으며, 동북부 지역에서는 증가하는 특성이 있음을 확인하였다. 또한 WP 엘니뇨 해에는 한반도 대부분 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 증가하였으며, 중북부지역과 중서부 지역에서 통계적으로 유의한 증가패턴이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 성과는 태풍을 고려한 지역 맞춤형 기반시설 확충 및 유역대책 수립, 수자원 확보 등에 대한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2018

최근 기후변화 및 도시화로 인해 집중호우와 도시 내의 불투수층이 증가하고 있으며, 현재 도심의 강우관리시스템이 한계에 달하여 수재해 피해가 급증하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 저영향개발 기법이 대두되고 있으며, 본 기법은 해당 지역의 강우를 분산식 빗물처리 하여 도시 내의 수문학적 특성을 개발이전 상태로 회복 및 유지하는 기술이다. 저영향개발 기법의 종류는 투수성 포장, 옥상녹화, 빗물정원, 식생저류지, 식생화분 등이 있다. 본 연구에서는 저영향개발 기법 중 하나인 투수성 아스팔트에 대한 우수저감 효과를 분석하기 위해 경상남도 양산시 부산대학교 양산캠퍼스 그린인프라 저영향개발 센터에서 주차장형 LID 시설의 투수성 아스팔트 포장과 대조군인 불투수 콘크리트 포장을 실험대상으로 선정하였다. 포장체는 $10.85m(L){\times}2.3m(B){\times}0.9 m(H)$의 크기로 원지반 침투가 없는 박스형 실험시설로써 이동형 강우모의장치를 이용하여 인공강우실험을 실시하였다. 강우모의 시에 발생하는 지표유출 및 침투유출은 각 유공관을 통해 모니터링 박스에 차집되어 실시간으로 웹사이트 상에 저장된다. 저장된 자료를 이용하여 투수성아스팔트의 첨두유출량 저감, 지체시간지연효과를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 첨두유출량은 11%저감되었고 투수성 아스팔트와 불투수 콘크리트는 각각 3시간, 1시간 동안 유출되어 2시간의 차이를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.123-126
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• 2005

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.99-110
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• 2000

본 연구에서는 마코프 연쇄에 근거하여 지점간 공간상관을 적절히 고려할 수 있는 일강우의 다지점 모의 발생 방법을 제안하였다. 유역 내 여러 지점 대표지점을 선정하여 강우의 발생의 간단한 1차 마코프 연쇄에 의해 모의되도록 하였고 강우강도는 과거자료에서 무작위하게 추출하는 방법을 적용하였다. 지점간 공간상관은 모든 지점에 대해 강우강도가 대표지점과 같은 시점의 것이 일관되게 선택되도록 함으로서 그대로 유지시킬수 있었다. 모의된 일강우자료는 평균, 분산이나 평균 무강우일수, 강우일수 등의 강우 특성은 잘 재현함을 알 수 있었으나, 원자료의 군집특성(시간축에서의)은 상대적으로 약화되어 1일 지체 상관계수가 원자료의 경우보다 작게 나타나고 있으며 아울러 평균 강우지속일수 및 무강우지속일수, 강우-강우 확률 및 무강우-무강우 확률이 원자료의 그것보다 약간 작게 나타남을 파악할 수 있었다. 그러나 이러한 단점은 유역을 대표할 수 있는 지점을 적절히 선택함으로서 또한 대표지점에 대한 강우발생의 상태를 무강우-강우에서 좀더 세분화함으로서 어느 정도 보완할 수 있을 것으로 판단된다.