• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.7
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• pp.523-536
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• 2011

The objective of this study is to develop the data driven model for the flood forecasting that are improved the problems of the existing hydrological model for flood forecasting in medium and small streams. Neuro-Fuzzy flood forecasting model which linked the Takagi-Sugeno fuzzy inference theory with neural network, that can forecast flood only by using the rainfall and flood level and discharge data without using lots of physical data that are necessary in existing hydrological rainfall-runoff model is established. The accuracy of flood forecasting using this model is determined by temporal distribution and number of used rainfall and water level as input data. So first of all, the various combinations of input data were constructed by using rainfall and water level to select optimal input data combination for applying Neuro-Fuzzy flood forecasting model. The forecasting results of each combination are compared and optimal input data combination for real-time flood forecasting is determined.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1994.09a
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• pp.247-252
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• 1994

우리나라 산사태의 대부분은 사면의 깊이가 얕은 상태에서 발생하며, 지형적 지질적 및 강우조건에 따라 각기 다른 사면 파괴의 형태를 보여주고 있다. 본 논문에서는 IFDM의 기법을 이용하여 강우침투에 의해 발생할 수 있는 불포화지반으로의 침윤전선의 진행, 간극수압의 시간적 발생과정 등을 포함하는 침투해석을 수행하였다. 침투해석으로 얻은 강우침투 결과를 hyperbolic 응력, 변형을 모델에 조합하여 시간별로 응력, 변형해석을 할 수 있는 모델을 제안하였다. 이 모델에 의한 해석예로써 용인군 창리 산사태 지역을 선택하여 기존의 한계평형법과 본 논문에서 제안한 모델의 결과를 비교하였다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.45 no.6
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• pp.877-881
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• 2012

This research was carried out to investigate the interaction effect of slope gradient and rainfall intensity on soil loss with rainfall simulator. The soils used in this experiment were saprolite, Chahang series which distributed extensively in Daegwanryong. Slope gradient applied was 0.5, 7, 15 and 30%. Rainfall intensity applied was 20, 60 and $90mm\;hr^{-1}$. The result obtained can be summarised as follow; Overall, Chahang series suffered more losses than saprolite. Chahang series shows the immediately large increase of soil loss with the increasing soil gradient and rainfall intensity. However, saprolite shows a little increasing loss up to 7% gradient and abruptly increasing loss logarithmically over 7% gradient in soil slope. In combination of slope gradient 15, 30% and rainfall intensity 60, $90mm\;hr^{-1}$ processing, both soil erosion happened significantly. And there was no significant difference between the two soils. Because Chahang series have the danger of soil loss with low slope gradient and rainfall intensity, we should give greater attention to soil management in Chahang series.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.386-386
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• 2021

대기 중 온실가스 농도는 인간의 인위적 활동에 의해 증가하고 있으며, 이로 인하여 발생하는 기후변화는 극한 수문 사상에 상당한 영향을 미치고 있다. 특히, 기후변화로 인한 강수 특성의 변화는 홍수, 가뭄, 태풍 등과 같은 극한사상의 변화로 이어지며, 급격한 도시화와 복잡한 사회기반시설물 등과 맞물려 더욱 취약한 홍수위험 문제로 대두된다. 기후변화에 따른 미래의 불확실한 변화에 적응하기 위하여 다양한 기후모델들이 개발되었고, 기후변화와 관련된 많은 응용 연구들이 기후모델에서 모의된 자료를 기반으로 미래를 전망하고 있다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 제6차 평가보고서(The 6th Assessment Report: AR6)에서는 사회경제 구조의 변화를 반영한 공통사회경제경로 시나리오(Shared Socioeconomic Pathways, SSP) 개념을 도입하였다. SSP 시나리오는 사회경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 완화와 노력에 따라 5개의 시나리오로 구별된다. 기상청 기후정보포털(http://www.climate.go.kr/)에서는 4개 조합의 시나리오(SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP3-RCP7.0, SSP5-RCP8.5) 결과가 제공된다. 자료는 동아시아 지역에 대해 생산한 자료로 25km의 공간해상도를 가지고 있으며, 현재모의기간(1979-2014, S_HIST)과 미래시나리오기간(2015-2020, S_SSP)으로 구분된다. 본 연구에서는 전술한 SSP-RCP 시나리오 조합 중 SSP1-RCP2.6, SSP5-RCP8.5 조합을 이용하여 광주지역 극한강우의 미래 변화를 분석하였다. 시나리오 기반 강우자료의 통계적 특성 분석을 위해 연최대 자료를 추출하여 경향성 및 변동성 분석을 수행하였고, 광주지역 강우 자료에 내재된 특성 변화를 정량적으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1450-1454
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• 2005

수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.5B
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• pp.267-272
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• 2012

To reduce the flood risk caused by unexpected heavy rainfall, many prediction methods for flood have been developed. A major constituent of flood prediction is an accurate rainfall estimation which is an input of hydrologic models. In this study, a regional-scale weather model which can provide relatively longer lead time for flood mitigation compared to the Nowcasting based on radar system will be introduced and applied to the Chongmi river basin located in central part of South Korea. The duration of application of a regional weather model is from July 11 to July 23 in 2006. The estimated rainfall amounts were compared with observations from rain gauges (Sangkeuk, Samjook, and Sulsung). For this rainfall event at Chongmi river basin, Thomson and Kain-Frisch Schemes for microphysics and cumulus parameterization, respectively, were selected as optimal physical conditions to present rainfall fall amount in terms of Mean Absolute Relative Errors (MARE>0.45).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.546-546
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• 2016

본 연구에서는 모의 강우 및 실제 발생된 강우 자료를 이용하여 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 산출하였다. 모의 강우의 경우 과거 강우자료를 바탕으로 Markov Chain을 이용하여 모의강우발생을 하였으며, 과거 강우자료의 경우 IETD분석을 통해 대표 강우사상을 선정하였다. 또한, 우수관망도의 신뢰도와 위험도를 정량적으로 분석하기 위해 이정호(2012)에서 개발한 방법론을 이용하여 분석하였다. 또한, 우수관망의 경우 강우의 특성에 따라 발생되는 월류특성이 달라질수 있어 본 연구에서는 산정된 대표 강우사상을 그룹화 하여 그룹화된 강우 특성에 따른 위험도를 평가하였다. 우수관망의 경우 배수분구에서 발생되는 내수침수를 방어하기 위해 빗물펌프장이 운영되어 지고 있으며 본 연구에서 빗물펌프장의 운영수위 조건을 시나리오 제작하여 빗물펌프장 운영 수위에 따른 침수저감효과를 분석하였다. 운영수위 조건에 따라 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오와 현재운영수위의 월류량을 침수면적으로 변환하기 위해 서울안저누리에서 제공하는 침수흔적도를 이용하여 침수면적으로 변환하였다. 가장 큰 침수저감효과를 보이는 시나리오를 적용하여 침수면적을 산정한 결과 기존의 침수면적에 비해 5.20%의 침수면적이 감소하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 다양한 강우조건 및 펌프의 운영조건을 조합롭게 활용한다면 향후 비구조적 침수저감에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.359-359
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• 2023

최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.420-420
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• 2015

일반적으로 호우사상의 특성은 강우강도, 지속기간, 총 강우량으로 정량화된다. 주어진 호우 사상에 대한 재현기간은 보통 위 세 개 변량 중 두 개의 변량에 대한 이변량 빈도해석을 통해 결정된다. 따라서 3 가지의 다른 빈도해석이 가능하며, 원칙적으로 이 세 가지 빈도해석 결과는 같아야 한다. 그러나, 문제는 어떤 변량을 선택하느냐에 따라 빈도해석 결과가 달라진다는 점이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫 번째로 1961-2010년에 관측된 서울지점 연최대치 호우사상에 대한 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석은 Frank, Gumbel-Hougaard, Clayton, ali-Mikhail-Haq copula 모형을 이용하여 수행하였으며, 모형의 매개변수는 두 변량의 상관관계를 나타내는 Kendall's tau를 이용하여 추정하였다. 호우사상에 대한 이변량 빈도해석을 수행한 결과, 결과가 일관되지 않고 고려한 두 가지 강우변량에 따라 다르게 나타난 것을 확인하였다. 두 번째로 보편적인 강우강도식을 이용하여 호우사상을 이루는 세변량의 특성을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 강우강도식은 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형, Grunsky 형이다. 일반적인 강우강도식에서 지속기간과 강우강도의 관계는 I~t^a와 같이 나타나며, 이 때 a의 범위는 -0.5부터 -1까지 값으로 정해진다. 마지막으로, 호우사상을 이루는 세 변량의 상관관계를 이용하여 가장 적절한 이변량 빈도해석결과를 도출하는 강우 변량의 조합을 결정하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 지속기간과 강우강도를 copula 모형을 이용한 이변량 빈도 해석의 가장 적절한 것으로 판단되었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.1
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• pp.51-61
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• 2010

Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, it is important to understand the spatial-temporal features of rainfall. In this study, RADAR rainfall was used to calculate gridded areal rainfall which reflects the spatial-temporal variability. In addition, Kalman-filter method, a stochastical technique, was used to combine ground rainfall network with RADAR rainfall network to calculate areal rainfall. Thiessen polygon method, Inverse distance weighting method, and Kriging method were used for calculating areal rainfall, and the calculated data was compared with adjusted areal RADAR rainfall measured using the Kalman-filter method. The result showed that RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method well-reproduced the distribution of raw RADAR rainfall which has a similar spatial distribution as the actual rainfall distribution. The adjusted RADAR rainfall also showed a similar rainfall volume as the volume shown in rain gauge data. Anseong-Cheon basin was used as a study area and the RADAR rainfall adjusted with Kalman-filter method was applied in $Vflo^{TM}$ model, a physical-based distributed model, and ModClark model, a semi-distributed model. As a result, $Vflo^{TM}$ model simulated peak time and peak value similar to that of observed hydrograph. ModClark model showed good results for total runoff volume. However, for verifying the parameter, $Vflo^{TM}$ model showed better reproduction of observed hydrograph than ModClark model. These results confirmed that flood runoff simulation is applicable in domestic settings(in South Korea) if highly accurate areal rainfall is calculated by combining gauge rainfall and RADAR rainfall data and the simulation is performed in link to the distributed hydrological model.