• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.30 no.12
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• pp.5-14
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• 2014

Most of slope failures have taken place between June and September in Korea, which cause a considerable damage to society. Rainfall intensity and duration are very significant triggering factors for landslide. In this paper, landslide-triggering rainfall threshold consisting of rainfall intensity-duration (I-D) was proposed. For this study, total 255 landslides were collected in landslide inventory during 1999 to 2012 from NDMI (National Disaster Management Institute), various reports, newspapers and field survey. And most of the required rainfall data were collected from KMA (Korea Meteorological Administration). The collected landslides were classified into three categories: debris flow, shallow landslide and unconfirmed. A rainfall threshold was proposed based on landslide type using statistical method such as quantile-regression method. Its validation was carried out based on 2013 landslide database. The proposed rainfall threshold was also compared with previous rainfall thresholds. The proposed landslide-triggering rainfall thresholds could be used in landslide early warning system in Korea.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.10
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• pp.27-38
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• 2010

In every summer season, most of the slope failures and debris flows occurr due to seasonal rain, typhoon, and localized extreme rainfall in Gangwon Province where 83% of the area is of mountain region. To investigate the slope-hazard triggering rainfall characteristics in Gangwon Province, slope hazard data, precipitation records, and forest fire data were collected and the DATABASE was constructed. Analysis results based on the DATABASE showed that many slope hazards occurred when there was little rainfall and the preceding rainfall had more effect on the slope hazard than the rainfall intensity at the day of hazard. It also showed that the burned area by forest fire was highly susceptible to slope hazard with low rainfall intensity, and the slope hazard in burned area showed highest frequency, especially, under the rainfall below 2-year return period.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.339-339
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• 2022

본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.904-907
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• 2005

본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-17
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• 2017

최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.405-405
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• 2022

본 연구는 주암조절지댐 유역의 강우 빛 비강우시츨 포함한 장기간의 유역유출 및 지하수 이동에 따른 유량분석과 오염물질 부하 유입특성을 분석함으로써 유역의 오염물질을 선제적으로 관리하고 조절지댐내의 수질을 효과적으로 관리하기 위해서 수행되었다. Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) 모델을 적용하기 위하여 주암조절지댐 유역의 복잡한 지형과 기상조건 및 오염원 자료를 반영하고 수질관리 대책을 수립하는 데 적용하고자 하였다. 주암조절지댐 유역은 환경부의 소유역 구분을 고려하여 28개의 유역으로 세분화하고 티센망도를 고려해 3개의 그룹으로 재차 분류하였다. 기상 자료는 연구대상지역의 직접측정자료의 한계로 여수와 광양 기상청의 자료를 사용하였으며, 강우 자료 또한 소유역 그룹에 맞춰 입력 자료로 사용하였다. HSPF 모델의 보정은 유량 및 수질 (총질소 및 총인)에 대하여 2017 ~ 2021년의 모니터링 실측자료를 대상으로 수행되었다. 보정 결과는 R², RMSE로 평가하였고, 보정된 HSPF 모델을 바탕으로 유역별 유량 및 수질에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 본 연구의 결과는 주암조절지댐의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1443-1447
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• 2010

본 연구는 북한의 강수특성과 기후변화에 대한 전망을 분석하였다. 강우특성 분석은 북한전역에 분포한 27개 강우 관측지점의 자료를 사용하였으며, 자료 연한은 관측지점에 따라 차이가 있으나 1974년부터 2008년까지였다. 일강수량 자료를 바탕으로 강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 발생빈도 등 다양한 강수특성에 대한 통계 분석을 수행하였다. 북한의 연강수량은 전반적으로 증가경향을 보이나 통계학적으로 유의미하다고는 할 수 없으며, 강수일수는 뚜렷한 감소추세를 나타내었다. 이로 인해 평균 강우강도(연강수량/강수일수)의 증가경향 또한 뚜렷이 나타났으나, 80mm 이상의 일강수량 발생 빈도는 과거에 비해 크게 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 북한의 경우 강수량의 변화보다는 강수일수의 감소가 더 두드러져 홍수와 가뭄에 대한 취약성이 동시에 높아지는 결과로 귀결되며 수자원 관리에 더 대비해야 할 것으로 판단된다. 북한의 기후변화에 대한 전망은 A1B 시나리오를 사용하여 연강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 등 다양한 수문 변량을 분석하였다. 분석 결과 앞으로 북한지역에서는 강수량은 전반적으로 증가경향이 유지될 것으로 전망된다.

• KCID journal
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• v.5 no.1
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• pp.47-62
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• 1998

The purpose of this study is to evaluate storm runoff models of Imjin river basin(8,117.5$km^2$) for the provision of radar rainfall situation. Two lumped models, Storage Function Model(SFM) and HEC-1 model which are now in use broadly and prov