• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1963-1966
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• 2007

본 연구에서는 기존의 IIR 필터가 아닌 장기간의 누적 반사도자료를 활용하여 실제 레이더 반사도의 감쇄정도를 정량적으로 파악하고 차폐지역 후면의 반사도를 보정하여 강우산정시 기초자료인 반사도 자료처리에서 개선된 품질관리기법을 적용하여 그 결과를 분석해보고자 하였다. 개발된 품질관리기법을 적용한 사례분석 결과, 기 IIR필터에 의한 지형에코제거에 비해 강수에코의 제거현상 등의 오차발생이 줄어들고 차폐보정으로 반사도 강도도 향상되었다. 실제 C밴드에 비해 감쇄의 영향이 적은 광덕산 S밴드 레이더와 비교한 결과에서도 차폐보정을 통하여 완전차폐를 제외한 부분차폐지역의 경우 상당히 개선된 결과를 보여주었다.

• Water for future
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• v.29 no.3
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• pp.187-195
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• 1996

In this study, a methodology for the hourly prediction of rainfall surfaces was applied to the Pyungchang river basin at the upstream of South Han river with meteorological radar and ground rainfall data. The methods for the exclusion of abnormal echoes, and suppression of ground clutter, and the augmentation of attenuation effects associated with rainfall phenomena were reviewed, and the relationship between radar reflectivity (Z) and rainfall rate (R) was analyzed. The transformation of augmented radar reflectivities into the rdar rainfall surfaces was carried out, and afterward they were synthesized with the ground rainfall data generating the hourly rainfall surfaces. For the prediction of hourly rainfall surface, the moving factors of rainfall field estimated by the cross correlation coefficient method and the temporal variation of radar rainfall intensities were considered. The synthesized hourly rainfall surfaces were used to predict the hourly rainfall surfaces up to 3 hours in advance and subsequently the results were compared with the measured and the synthesized. It seems that the prediction method need to be verified with more data and be complemented further to consider the physical characteristics of rainfall field and the topography of the basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.354-354
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• 2020

최근 기후변화로 인하여 극한 강우사상이 증가하고 있으며, 이에 대한 재해 위험도도 커지고 있는 추세이다. 서낙동강 지역에서는 부산 에코델타 스마트시티 조성사업이 2023년 완공을 목표로 개발을 진행 중이다. 부산 에코델타 스마트시티는 대저수문과 녹산수문이 각각 상/하류에 위치하고 있으며, 스마트시티가 위치한 좌안에는 평강천이 유입하고 우안에는 대감천, 예안천, 주중천, 신어천, 금천천, 조만강 및 지사천이 유입하고 있다. 스마트시티의 대저수문과 녹산수문 구간은 4월-10월 기간 동안 주변지역 농업용수 공급을 위하여 하계의 일시적인 방류를 제외하면 연중 담수가 이루어지는 전형적인 하천형 저수지의 특성을 가지고 있다. 낙동강의 홍수예보는 낙동강의 본류 구간만을 대상으로 수행하고 있으며, 스마트시티 구간은 주로 수질에 관한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 스마트시티의 조성과 함께 서낙동강 구간의 홍수 영향 분석의 필요성이 제기되고 있으나 스마트시티 하천구간을 대상으로 한 홍수분석은 거의 수행된 바가 없다. 본 연구에서는 부산에코델타 스마트시티 구간을 대상으로 시나리오 기반의 홍수분석을 수행할 수 있는 웹기반 통합플랫폼을 개발하였다. 홍수분석에 필요한 자료는 에코델타 스마트시티 개발계획을 기반으로 단기유출모의, 하천흐름모의 및 도시유출모의를 연계하여 분석을 실시할 수 있도록 하였다. 홍수분석을 실시함에 있어 대상 하천구간의 농업용수이용, 수문조작 기준을 고려하였다. 단기유출모의는 홍수통제소의 유출분석을 위하여 사용되는 저류함수법을 적용하였으며, 하천흐름 모의는 미국 공병단에서 개발한 HEC-RAS모형을 적용하였으며, 하천흐름모형의 결과를 미국 환경청(EPA) 도시유출모형인 SWMM과 연계할 수 있도록 하였다. 대상 구간의 하천 취수량을 산정하기 위하여 일별 담수심추적법을 활용한 논 농업용수 수요량을 산정하여 반영하고, 농업용수 수요량에 따른 저수량과 수문운영 룰을 고려하였다. 또한 부산에코델타 스마트시티의 개발에 따른 상태 변화를 반영할 수 있도록 웹기반으로 사용자가 시나리오를 설정하고 각 모형의 입력자료와 매개변수를 조정할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과는 부산에코델타 스마트시티의 개발에 있어 홍수위험을 분석 및 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 활용하여 홍수에 안전한 부산에코델타 스마트시티를 만들 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.28 no.1
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• pp.125-135
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• 2019

For the purposes of enhancing usability of Numerical Weather Prediction (NWP), the quantitative precipitation prediction scheme by machine learning has been proposed. In this study, heavy rainfall was corrected for by utilizing rainfall predictors from LENS and Radar from 2017 to 2018, as well as machine learning tools LightGBM and XGBoost. The results were analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Normalized Peak Error (NPE), and Peak Timing Error (PTE) for rainfall corrected through machine learning. Machine learning results (i.e. using LightGBM and XGBoost) showed improvements in the overall correction of rainfall and maximum rainfall compared to LENS. For example, the MAE of case 5 was found to be 24.252 using LENS, 11.564 using LightGBM, and 11.693 using XGBoost, showing excellent error improvement in machine learning results. This rainfall correction technique can provide hydrologically meaningful rainfall information such as predictions of flooding. Future research on the interpretation of various hydrologic processes using machine learning is necessary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.471-471
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• 2023

소양댐 상류 유역에 위치한 고랭지 밭에서 강우시 많은 양의 탁수가 유입되고 있어 상·하류지역사회에 갈등을 유발하고 하천 환경오염의 주범으로 지목되었다. 이에 환경부는 2007년부터 꾸준히 소양호 유역을 비점오염원 관리지역으로 지정하여 다양한 노력을 기울여왔으나 여전히 소양강 상류 수계의 강우시 흙탕물 발생이 지속적으로 문제가 되고 있다. 특히 고랭지 농업이 활발한 자운지구의 경우 고랭지 밭 경작 이외에도 나대지 상태로 방치되거나, 절삭지 보호가 제대로 이루어지지 않는 등 여러 가지 문제로 토사유출이 심각하게 발생하고 있어 흙탕물 관리가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 자운지구를 포함한 내린천 유역을 대상으로 강우유출수 모니터링을 수행하였으며, 모니터링 결과를 바탕으로 강우시 비점오염물질 유출 특성을 분석하였다. 강우유출수 모니터링은 2022년 3월부터 10월 중 총 5회를 수행하였으며, 내린천 유역 내 유량 측정망이 설치되어 있는 4개지점(양지교, 현리교, 하죽천교, 원대교)과 내린천 상류 2개지점(에코빌리지, 새터교) 총 6개 지점에서 강우유출수 모니터링을 실시하였다. 분석된 자료를 바탕으로 각 소유역별 EMC, 오염부하, 단위면적당 오염부하를 산정한 결과 하죽천교와 원대교의 단위면적 당 오염부하가 높게 나타났다. 이는 해당 소유역(내린천 하류)에서 발생한 강우강도가 상류에 비해 높았으며, 하죽천교는 유역내 농경지의 비율이 높고, 원대교는 가파른 경사도의 영향이 큰 것으로 판단된다. 또한, 하죽천교와 원대교 소유역에서 배출된느 흙탕물이 내린천 유역의 하천수질 오염에 상당한 기여를 하고 있는 것으로 나타났으며, 오염 우심 소유역에서 발생하는 흙탕물 저감을 위한 적절한 대책이 마련되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구 결과와 같이 장기적인 모니터링을 통해 내린천 유역의 흙탕물 저감 대책 수립을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.3
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• pp.187-193
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• 2020

The increase in the area of impervious water due to the recent abnormal weather conditions and rapid urbanization led to a decrease in the amount of low current, resulting in an increase in the amount of surface runoff. Increased surface runoff is causing erosion, destruction of underwater ecosystems, human and property damage in urban areas due to flooding of urban river. The damage has been increasing in Korea recently due to localized heavy rains, typhoons and floods. As a countermeasure, the Busan Metropolitan Government will proceed with the creation of the Eco-Delta City waterfront zone in Busan with the aim of creating a future-oriented waterfront city from 2012 to 2023. Therefore, the current urban river conditions and precipitation data were collected by utilizing SWMM developed by the Environment Protection Agency, and the target basin was selected to simulate flood damage. Measures to reduce flood damage in various cases were proposed using simulated data. It is a method to establish a disaster prevention plan for each case by establishing scenario for measures to reduce flood damage. Considering structural and non-structural measures by performing an analysis of the drainage door with a 30-year frequency of 80 minutes duration, the expansion effect of the drainage pump station is considered to be greater than that of the expansion of the drainage door, and 8 scenarios and corresponding alternatives were planned in combination with the pre-excluding method, which is a non-structural disaster prevention measure. As a result of the evaluation of each alternative, it was determined that 100㎥/s of the pump station expansion and the pre-excluding EL.(-)1.5m were the best alternatives.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.36 no.1
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• pp.109-124
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• 2015

A novel approach, hybrid surface rainfall (KNU-HSR) technique developed by Kyungpook Natinal University, was utilized for improving the radar rainfall estimation. The KNU-HSR technique estimates radar rainfall at a 2D hybrid surface consistings of the lowest radar bins that is immune to ground clutter contaminations and significant beam blockage. Two HSR techniques, static and dynamic HSRs, were compared and evaluated in this study. Static HSR technique utilizes beam blockage map and ground clutter map to yield the hybrid surface whereas dynamic HSR technique additionally applies quality index map that are derived from the fuzzy logic algorithm for a quality control in real time. The performances of two HSRs were evaluated by correlation coefficient (CORR), total ratio (RATIO), mean bias (BIAS), normalized standard deviation (NSD), and mean relative error (MRE) for ten rain cases. Dynamic HSR (CORR=0.88, BIAS= $-0.24mm\;hr^{-1}$, NSD=0.41, MRE=37.6%) shows better performances than static HSR without correction of reflectivity calibration bias (CORR=0.87, BIAS= $-2.94mm\;hr^{-1}$, NSD=0.76, MRE=58.4%) for all skill scores. Dynamic HSR technique overestimates surface rainfall at near range whereas it underestimates rainfall at far ranges due to the effects of beam broadening and increasing the radar beam height. In terms of NSD and MRE, dynamic HSR shows the best results regardless of the distance from radar. Static HSR significantly overestimates a surface rainfall at weaker rainfall intensity. However, RATIO of dynamic HSR remains almost 1.0 for all ranges of rainfall intensity. After correcting system bias of reflectivity, NSD and MRE of dynamic HSR are improved by about 20 and 15%, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.623-626
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• 2006

일정한 시간간격으로 제공되는 연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI) 자료의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 산출하는 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 동일 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하기 때문에 수평방향의 2차원이며, 대류성 구름체계에서 발생되는 수직 활동을 표현할 수 없는 한계성을 지니고 있다. 본 연구에서는 여러 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하여 기존의 TREC 기법을 이용한 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 특정고도의 레이더 반사도를 이용하여 에코를 추적하는 TREC 기법의 단점을 보완하기 위하여 서로 다른 고도의 레이더 반사도를 이용함으로써 기존의 접근법보다 실제 강수의 움직임에 더욱 가깝도록 단시간 강우 예보 정확도를 개선하였다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.30 no.12
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• pp.1053-1065
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• 2021

In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.5
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• pp.409-423
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• 2015

In this study the very short-term rainfall forecasting and storm water forecasting using the weather radar data were implemented in an urban stream basin. As forecasting time increasing, the very short-term rainfall forecasting results show that the correlation coefficient was decreased and the root mean square error was increased and then the forecasting model accuracy was decreased. However, as a result of the correlation coefficient up to 60-minute forecasting time is maintained 0.5 or higher was obtained. As a result of storm water forecasting in an urban area, the reduction in peak flow and outflow volume with increasing forecasting time occurs, the peak time was analyzed that relatively matched. In the application of storm water forecasting by radar rainfall forecast, the errors has occurred that we determined some of the external factors. In the future, we believed to be necessary to perform that the continuous algorithm improvement such as simulation of rapid generation and disappearance phenomenon by precipitation echo, the improvement of extreme rainfall forecasting in urban areas, and the rainfall-runoff model parameter optimizations. The results of this study, not only urban stream basin, but also we obtained the observed data, and expand the real-time flood alarm system over the ungaged basins. In addition, it is possible to take advantage of development of as multi-sensor based very short-term rainfall forecasting technology.