• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1626-1630
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• 2006

본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2005년의 신뢰성 있는 수문 수질자료를 바탕으로 유역의 유출거동에 따른 수질인자와의 상관관계를 분석하는데 있다. 시험유역에서는 10분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측과 연간 30회 이상의 유량측정성과를 통하여 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하고 있으며, 수질분석을 위한 시료채취는 유량측정시 현장에서 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 DO, BOD, COD, T-N, T-P, F, Cl, $NO_3-N,\;SO_4$, pH, 전기전도도로 총 11개 항목으로 수질측정은 우기가 시작되는 시기인 $6{\sim}9$월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우가 시작되어 유량이 증가되는 시기를 선정하여 각각 20회의 시료를 채취하여 분석하였다. 측정된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대한 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대하여 각 항목간의 상관분석을 수행하였다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토하였다. 2개 지점의 상관분석 결과는 오염물질간 상관성이 유사한 경향을 나타내었으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대한 각 항목간의 상관분석 결과는 유량은 전기전도도 항목과 상관도가 높게 나타났을 뿐 다른 항목은 없었으며, 수질항목간 상관도도 유기물질들 사이에서만 상관성을 나타내었다. 비강우기에는 질소성분의 항목과 전기전도도가 높은 상관도를 나타내었지만 강우기에는 유기물질과 질소성분의 항목간에 상관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토한 결과 선행강우일수가 클수록 전반적으로 DO, COD, BOD의 농도는 수문곡선의 형상과 비슷하게 증가 하였다가 감소하는 결과를 보이고 있으며, T-N은 선행강우일수가 큰 상태에서는 농도가 증가하였으나 선행강우가 작을수록 일정한 경향을 보이고 있다. 그리고, pH는 홍수기의 유량의 변화에 관계없이 일정한 값을 유지를 하고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.584-588
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• 2004

본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.19 no.1
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• pp.27-35
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• 2017

This research was to elucidate the generation method of daily precipitation data from monthly data. We applied a combined method of Markov chain and gamma distribution function using 4 specific parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, p(W/W) and p(W/D) for generation of daily rainfall data using daily precipitation data for the past 30 years which were collected from the country's 23 meteorological offices. Four parameters, applied to use for the combination method, were calculated by maximum likelihood method in location of 23 sites. There are high correlations of 0.99, 0.98 and 0.98 in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall between measured and simulated data in case of those parameters. In case of using parameters estimated from monthly precipitation, correlation coefficients in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall are 0.84, 0.83 and 0.96, respectively. We concluded that a combination method with parameter estimation from monthly precipitation data can be applied, in practical purpose such as assessment of climate change in agriculture and water resources, to get daily precipitation data in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.262-262
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• 2011

최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.378-378
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• 2020

우리나라에서 발생하는 자연재해 중 대부분이 홍수와 관련되어, 주로 호우를 동반한 태풍이나 돌발적인 집중호우에 의해 홍수피해가 해마다 발생하고 있다. 따라서 홍수발생 시 예상되는 피해지역과 피해의 규모를 예측하는 사전예방적인 홍수관리대책이 필요하며, 이를 위해 지역별 홍수특성별 피해양상에 대한 파악과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 여러 수문학적 요소 중 홍수재해에 가장 영향력이 높은 강우특성과 재해발생으로 인한 직접적인 피해특성인 인적피해와 물적피해의 상관관계 분석을 위해, 홍수발생 원인에 따라 시군구별 강우-피해특성에 대한 회귀분석을 수행하여 향후 시군구별 홍수로 인한 피해 예측 및 대응에 활용하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 행정안전부의 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보 자료로부터 시군구별 호우 및 태풍으로 인한 이재민수와 인명피해자수를 종합한 인적피해특성과 총 재산피해액을 종합한 물적피해특성 자료를 구축하고, 홍수발생기간 동안의 강우특성을 파악하고자 전국 권역 기상청 관측자료를 수집하여 홍수피해 사상별 강우량 자료를 구축한다. 회귀분석 과정에서는 분석 결과에 악영향을 미칠 가능성이 있는 이상치가 존재할 경우, 이를 제거하여 시군구별 3가지 재해원인별(호우, 태풍, 종합), 피해특성별(인적, 물적) 강우조건에 따른 피해특성 예측을 위한 최적 회귀식을 선정한다. 본 연구를 통해 시군구별 강우조건에 따른 홍수피해 규모의 예측이 가능하다면, 행정구역별 호우 및 태풍으로 인한 인적 및 물적 피해예측 및 저감대책 수립에 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.431-438
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• 2011

This study investigated the problem of mean-field bias correction under the assumption that the radar and rain gauge rainfall data follow the log-normal distribution. Regression curves for the average, median and mode of the radar and rain gauge rainfall were derived and evaluated for their usefulness. Additionally, these regression curves were compared with those derived under the assumption that the radar and rain gauge data follow the normal distribution. This study investigated the regression results for the Typhoon Meami occurred in 2003 as an example. As results, three regression lines with the radar rainfall as the independent variable were found to underestimate the rainfall, while those with the rain gauge rainfall as the independent variable to overestimate. Among three types of regression curves considered, the result for the average was most appropriate. However this case was found to be inferior to the regression line passing the origin under the assumption of the normal distribution with the rain gauge rainfall as its independent variable. So it was hard to conclude that the consideration of the log-normality on the correction of radar rainfall is beneficial.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.7
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• pp.453-462
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• 2021

As the frequency of localized heavy rainfall has increased during recent years, the importance of high-resolution radar data has also increased. This study aims to correct the bias of Dual Polarization radar that still has a spatial and temporal bias. In many studies, various statistical techniques have been attempted to correct the bias of radar rainfall. In this study, the bias correction of the S-band Dual Polarization radar used in flood forecasting of ME was implemented by a Convolutional Autoencoder (CAE) algorithm, which is a type of Convolutional Neural Network (CNN). The CAE model was trained based on radar data sets that have a 10-min temporal resolution for the July 2017 flood event in Cheongju. The results showed that the newly developed CAE model provided improved simulation results in time and space by reducing the bias of raw radar rainfall. Therefore, the CAE model, which learns the spatial relationship between each adjacent grid, can be used for real-time updates of grid-based climate data generated by radar and satellites.

• Journal of Wetlands Research
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• v.15 no.2
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• pp.191-201
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• 2013

Landslide in Korea occurs generally in summer, and rainfall is a major factor to trigger landslides. This study evaluates the applicability of radar rainfall to estimate landslide occurs locally in mountainous area. Temporal changes in spatial distribution of rainfall is analyzed using radar data, and the characteristics of rainfall in landslide area during the landslide occurred in Inje, July 2006. This study shows radar rainfall field can estimate local landslides more precisely than the rainfall data from ground gauges.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1155-1159
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• 2008

본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 충분한 강우자료가 확보된 지점들의 강우분석을 수행하였다. 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 57개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 확률분포형 분석을 실시하여 대표확률분포형을 선정한다. 지점별 지속기간의 대표확률분포형 모수를 확인하고 이를 도시하여 국내 전역에 대한 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 57개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, GEV 분포의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하였다. 둘째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과의 확률강우량과는 차이는 대부분 기존 연구보다 과다 산정되게 발생하였다. 셋째, 확률분포 모수선도의 활용으로 기존의 연구에서 산정하기 어려웠던 미계측 지점에서의 확률강우량을 보다 편리하게 구할 수 있었으며, 기존의 연구와 비교하였을 때 산정된 확률강우량의 편차가 적어 미계측 지점에서의 확률강우량 산정 시 효율적인 방법이 될 수 있을 것이다.