• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.164-164
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• 2018

강우침식인자는 토양침식에 영향을 주는 한 인자이다. 강우침식인자는 강우강도, 강우량, 강우빈도 등과 같은 강우패턴으로 산정되는 값으로 기후변화로 인해 많은 지역에서 강우패턴의 변화가 관측되었기에 강우침식인자 또한 기후변화로 인한 변화가 예상된다. 한국의 강우의 시공간적인 변동성에 대한 연구는 많이 진행되었으나, 강우침식인자에 대한 연구는 아직까지 미흡한 상태이기 때문에 본 연구에서는 한국의 강우침식인자의 시공간적 변동성을 분석하였다. 강우강도, 강우량, 강우빈도, 강우지속기간 등 강우패턴을 결정하는 인자들 중 어떤 인자가 강우침식인자의 시간적인 변동성에 영향을 주는지 조사하였다. 시간적인 변동성을 조사하기 위해서 경향성 검사를 진행하였다. 적용된 경향성 검사는 Mann-Kendall test, 수정된 Mann-Kendall test, Block Bootstrapping Mann-Kendall test, T-test를 적용하였다. 검사결과 대부분의 지점에서는 강우침식인자에서는 경향성이 발견되지 않았다. 경향성이 발견된 지점에 대하여 경향성의 원인을 검토해본 결과, 복합적인 강우패턴 인자의 영향으로 인하여 강우침식인자의 경향성이 발생하는 것을 확인하였다. 강우패턴 인자 중에서는 유효강우사상의 강우량이 가장 큰 영향인자인 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2018

강우에 의해 발생되는 토양침식의 정도를 나타내는 강우침식인자의 산정공식은 미국에서 경험적인 방법으로 유도된 식이지만, 전 세계적으로 널리 활용되고 있다. 강우침식인자는 토양침식을 유발하는 호우사상의 지속기간 중에 발생한 총 강우에너지와 30분 최대 강우강도 값을 곱하여 호우사상별로 산정하게 되며, 이 값의 연간 총합이 연강우침식인자가 된다. 최근 강우침식인자에 대한 관심이 국내외적으로 고조되면서 많은 연구 산물이 학계에 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 동일 기간, 동일 지점일지라도 연구자에 따라 강우침식인자 값이 달라지는 원인과 그 불확실성을 규명하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 연구는 강우침식인자와 관련된 국내외 문헌연구를 토대로 연구방법에 따라 결과값이 달라지는 현상을 분석하고 이에 대한 대안을 제시하고자 한다. 연구결과, 강우침식인자 산정의 불확실성의 가장 큰 인자는 연구자가 사용하는 데이터로서, 5분 단위 이하의 강우자료를 사용하는 것과, 그 이상의 자료를 사용하는 것으로 구분할 수 있었다. 두 번째 중요한 인자는 유효 호우사상의 분류기준을 어떻게 적용하느냐에 있었다. 세 번째는 강우 에너지를 계산할 때 어떤 강우운동에너지식을 적용하는지에 따라 결과값이 달라지는 것을 알 수 있었다. 네 번째는 연구자가 어떤 프로그램을 이용하여 산정했느냐에 따라 차이가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 다섯 번째 지역단위 강우침식인자 산정시 어떤 공간분포 기법을 적용하느냐에 따라 결과값의 차이가 발생함을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 국내에서 강우침식인자 산정시 연구자들이 적용할 수 있는 표준 계산 절차에 대해서 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2019

본 연구는 지점별 연평균 강우침식인자 값을 2018년 호우사상을 포함한 최신자료로 업데이트하기 위한 것이다. 이를 위하여 기상자료개방포털의 QC 테스트를 통과한 강수량 자료를 2018년 자료까지 수집하여 입력데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원에서 개발한 강우인자 계산기를 이용하여 지점별 연평균 강우침식인자 값을 재산정한 뒤, 기존 연구의 결과값과의 차이점을 비교 분석하였다. 산정된 지점별 강우침식인자 값을 바탕으로 강우침식인자의 공간분포 지도인 등강우침식도를 작성하였으며, 기존에 학계에 보고된 선행연구 결과의 등강우침식도와 비교하여, 강우침식인자의 지역별 분포의 최근 변화 양상을 분석하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2012

강우침식인자는 강우사상(rainfall event)으로 인한 토양침식량을 산정하는 지표(index)로서 일정기간 토양침식의 정도를 산정할 수 있는 범용토양유식공식(Universal Soil Loss Equation)을 구성하고 있는 인자 중 가장 값의 변동성이 크고 동일한 조건에서 토양유실량 산정에 큰 영향을 미치는 인자다. 강우침식인자의 산정은 유량탐사 센서나 강우게이지 자료(pluviograph)로부터 12.7mm이상, 최소 15분간 6.35mm이상의 호우사상을 추출하여 해당하는 호우사상에 대한 강우에너지식에 30분 최대강우강도를 곱한 값의 연평균값을 계산한 것이다(Wischmeier and Smith, 1978). 본 연구에서는 범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인 자(R)를 산정하고 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 공간적 분포를 나타낼 수 있는 만경강 유역 상류부에 위치한 봉동 수위관측소 유역의 토양침식도를 연도별로 도시하였으며, 2001~2010년까지의 10개년 강우량을 바탕으로 토양침삭량을 산정하였다. 그 결과는 강우량이 많을수록 침식인자가 크게 산정되는 일반적인 결과를 기대 할 수 있지만, 2001~2010년까지 10개년 강우침식인자를 분석한 결과 강우량이 많다하여 침식인자의 변화 값이 크게 반응하는 값보다 강우강도에 의해 침식인자가 크게 반응하는 결과를 보였다. 따라서 강우침식인자는 강우량보다는 강우강도에 좌우됨을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.124-128
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• 2011

토양유실 모델링의 중요한 입력자료인 강우침식인자는 분석자료, 호우사상의 분류, 강우 운동에너지식의 적용, 30분 최대 강우강도의 산정방법 등에 따라 연구자별로 결과값이 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 강우 운동에너지식에 따른 (R)USLE의 강우침식인자(R factor) 값의 차이와 정도를 비교 분석하기 위한 것이다. 이를 위해서 기상청으로부터 서울 지점에 대한 1960∼1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 이용하여 5가지 강우 운동에너지식에 따른 강우침식인자를 각각 계산하였으며, 그 값을 비교 분석하였다. 연구결과 Wischmeier와 Smith(1978)의 강우 운동에너지식을 적용한 강우침식인자 값이 가장 크게 나타났고, Brown과 Foster(1987)의 식을 적용한 값이 이에 비해 약 10%, 노재경과 권순국(1984)의 식을 적용한 값이 약 20% 작게 평가되는 것으로 나타났다. 국내에서 개발된 유일한 강우 운동에너 지식인 노재경과 권순국(1984)의 강우 운동에너지식을 적용한 서울 지점의 강우침식인자는 6988.9MJmm/ha/hr/yr이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2016

세계 각국에서는 국가별, 지역별 전역적인 강우침식인자에 대한 연구를 지속하고 있다. 우리나라에서도 몇 차례에 걸쳐 남한 전역에 대한 강우침식인자를 규명하기 위한 연구가 이루어졌고, 그 결과물로서 등강우침식도가 제작된 바 있다. 그러나 현재까지 우리나라의 강우침식인자가 세계 각국에 비해서 어느 정도의 토양침식에 대한 잠재 위험성을 가지고 있는지에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 국제 및 국내 학계에 보고된 자료를 토대로, 세계 각국의 강우침식인자를 수집하고, 우리나라의 강우침식인자와 비교하여 우리나라의 강우에 의한 토양침식 잠재위험성을 분석하기 위한 것이다. 이를 통해 현재 실무에 활용중인 강우침식인자 값에 대한 개선방안을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.430-430
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• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.431-431
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• 2022

Rainfall Erosivity는 "강우침식인자"로 불리고 있지만, 호우사상이 토양침식을 일으킬 수 있는 잠재적인 가식성 인자로서 "강우가식성 지표"로 부르는 것이 타당하다. 본 연구의 목적은 연평균 강수량을 이용하여 연평균 강우가식성 지표를 추정하는 전국 단위 경험식을 개발하는 것이다. 기존에 학계에 보고된 경험식은 1971 ~ 1999년 기간의 31개 지점으로부터 도출된 경험식이 있으나, 2000년대 이후의 강우사상을 포함하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 60개 지점에 대한 기상청 강우자료를 이용하였으며 선행연구자들이 각각 산정한 연평균 강우침식인자를 토대로 새로운 강우침식인자 추정식을 개발하였다. 또한, 역거리 방법으로 등강우침식도를 작성하여 1981 ~ 1990년, 1991 ~ 2000, 2001 ~ 2010년, 2011 ~2020년의 각 10년 주기별 강우침식인자의 지역별 분포를 비교하였다. 연구 결과 국지성 집중호우로 인해 연평균 강우가식성 지표값의 지역별 편차가 심하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.169-173
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• 2010

토양침식은 농경지 면적의 감소 및 사태 유발, 토사의 하천 유입으로 인한 생태계 교란 및 오염물질 확산 등의 피해를 야기시킨다. 토양침식을 유발하는 가장 큰 인자는 일반적으로 강우로 알려져 있으며, 연구대상 지역의 토양침식량을 산정하기 위해서는 강우침식인자를 추정하는 과정을 거치게 된다. 이와 관련하여 정필균(1983), 박정환 등(2000)은 각각 1980년, 1996년 이전의 강우자료를 이용하여 우리나라 강우침식인자를 제시한 바 있으나, 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우량으로 30분 최대 강우강도를 추정하는 것이 제한되어, 근래에 들어서는 연강수량을 이용하여 강우침식인자를 산정할 수 있는 국외 추정식을 적용하는 연구사례가 늘고 있다. 본 연구는 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우자료를 바탕으로 각 호우사상별 30분 최대 강우강도를 추정하여 보다 정확한 연강우침식인자를 산출하기 위한 것으로서 강우의 스케일 성질을 이용하였다. 속초 지점의 2007년 강우자료를 바탕으로 각 호우사상의 1시간 최대 강우량을 하향스케일링 하여 30분 최대 강우강도를 산출하여 강우침식인자를 산정한 결과, 기존의 $EI_{30}$와 $EI_{60}$의 상관관계식 및 연강수량을 이용한 추정방법보다 더 합리적임을 알 수 있었다.