• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.738-743
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 또한, 1Km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 본 연구를 위한 선행연구로 배영혜 등(2007)은 레이더 강우와 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 임진강 유역에 대한 강우-유출 모의를 실시하였으며 분포형 모형의 입력 자료로 활용된 임진강 유역의 공간자료는 임진강 유역조사 성과 및 GIS/RS를 자료를 이용하여 구축하였다. 배영혜 등(2007)이 모의한 임진강 유역의 홍수 유출 모의 결과 모의치와 관측치 사이의 첨두값은 일치하나 지체 시간의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 오차의 원인을 파악하기 위해 북한의 하천과 연결되지 않은 임진강 영중지점을 대상으로 홍수 유출 모의를 실시한 결과 지상 강우계를 이용한 레이더 강우의 보정 유무보다는 GIS 수문매개변수의 불확실성이 오차에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 특히 토양분류 체계가 상이하고 현시성이 결여된 토양도의 활용이 수리전도도를 비롯한 토양 매개변수에 불확실성을 초래하여 첨두 유량과 지체시간 등에 영향을 준 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역의 지리적 특성과 현지조사가 필수적인 토양도의 재구축이 현실적으로 어렵다는 점을 고려하여 상대적으로 단순한 가 분포형(Quasi-distributed) 수문 모형인 ModClark 모형을 이용하여 2006년 7월 사상에 대하여 홍수 유출 모의를 실시하였으며 그 결과를 선행연구를 통해 모의한 $Vflo^{TM}$ 모형의 유출 모의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1555-1559
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• 2009

우리나라의 연 강수량은 지역에 따라 다르지만 대체로 1280mm 정도로 연강수량의 60%$\sim$80%가 여름철에 집중되어 있는 특성 때문에 비가 많이 오는 여름에는 홍수대책을, 남은 계절은 용수 확보를 위하여 늘 고심하게 된다. 특히 2008년도 여름철에 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 단 하나로, 여름철에 많은 강우가 발생하지 않아 연 강수량은 정상대비 강수량에 70%$\sim$80% 수준에 불과하다. 그로 인해 용수확보에 고심하고 있으며 현재 일부지역에서 극심한 물 부족현상을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전국에 주요지점을 인천, 서울, 대구, 전주, 부산, 목포지점으로 총 6지점을 선정하여, 대표적인 가뭄지수라 할 수 있는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 강우자료 및 온도자료는 기상청에서 제공하는 30년간의 정상(71$\sim$00년)자료를 이용하여 가뭄지수의 민감도 분석을 실시하였다. 분석방법은 강우량자료가 정상 강우대비 0%, $\pm10%$, $\pm20%$, $\pm30%$, $\pm40%$, $\pm50%$로 변동 한다 보고 각각의 가뭄지수를 산정하여 비교분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1401-1405
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• 2009

현재 하천기본계획은 10년 주기로 수립되고 있다. 일반적으로 실무에서는 과거에 계산된 홍수량과 최근에 계산된 홍수량을 비교하여 큰 값을 설계홍수량으로 채택하는 경향이 있다. 동일한 유역에 대해서는 도시화와 산업화로 인하여 과거에 계산된 홍수량보다 최근에 계산된 홍수량이 대부분 클 것으로 예측되었으나, 실제로는 증가뿐만 아니라 감소하는 결과도 발견되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이 증감의 원인을 분석하여 합리적인 설계홍수량의 채택에 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위하여 경기도 중 소하천 6개 유역을 대상으로하여 수립된 하천기본계획 보고서를 기초자료로 강우자료의 채택방법(임의시간), 면적감소계수(ARF) 적용, 강우의 시간분포형 변화(Huff 4분위법), 유출곡선지수(CN) 변화, 도달시간공식의 변화, 임계지속시간의 적용에 따른 홍수량의 변화를 분석하였다. 분석 결과 홍수량 산정 시 임계지속시간 적용은 평균 60%, 유출곡선지수(CN)의 증가는 평균 10%, 강우자료 임의시간 채택은 평균 21%정도 홍수량을 증가시키는 것으로 나타났다. 반면에 홍수량을 감소시키는 인자는 강우의 시간분포형을 Huff의 4분위법으로 하였을 때 평균 62%, ARF를 적용 했을 경우 평균 5%정도 감소하는 것으로 분석되었다. 도달시간의 변화는 홍수량 증감에 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 홍수량 증가에 가장 크게 영향을 미치는 인자는 임계지속시간의 적용여부였고, 가장 큰 감소원인으로는 강우 시간분포형의 변화였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.234-234
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• 2011

기후변화로 인한 수문사상의 특성이 급격하게 변동되는 것은 이미 많은 연구로 인해 밝혀졌다. 이중, 강우사상의 경우 연강우량의 증가에도 불구하고, 일최대강우량 또는 강우강도나 강우집중률이 비교적 더 크게 증가하면서 직접유출 부분이 증가하고 침투량이 감소하면서, 즉 총강우의 유역출구로 나가는 부분이 증가하면서, 갈수기의 지하 및 하천수위는 예년에 비해 더욱 하강하고 있는 실정이 국가지하수관측망이나 하천수위 자료로서 관측되고 있다. 이는 지하수위의 변동특성이 강우패턴의 변화로 인해 분명히 영향을 받고 있다는 사실을 자료로서 입증하고 있다고 할 수 있다. 본 연구는 국가지하수 관측망 중 낙동강유역에 위치한 관측소를 대상으로 관측자료를 검토한 결과 총 43개의 관측소를 선정하여 암반층 36개, 충적층 19개로 관측정별 자료 수집을 하였으며, 연최대, 연평균, 연최저 지하수위에 대한 경향성 및 유의성 검정을 실시하였다. 유의성 검정은 t-test를 실시하였다. 연 평균지하수위를 기준으로 암반층은 27개 관측소가 하강하였고, 이 중 유의수준 5% 이내에 유의하며 하강하는 지점은 9개로 나타났다. 충적층은 16개 관측소가 하강하는 경향을 나타냈으며, 이 중 12개 관측소가 유의수준 5% 이내에 유의하는 것으로 나타났다. 지하수위의 하강하는 경향성이 뚜렷한 지역은 지하수의 고갈과 함께 인근하천의 건천화 그리고 지반침하나 해안지방인 경우는 염수침입이 일어날 가능성이 큰 지역이므로 향후 이에 대한 대책이 세워져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.267-272
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• 2011

수문학적인 물의 순환은 여러 기상인자들과 영향을 주고 받으며 복합적으로 발생하는 자연현상이다. 바로 이 물의 순환과정을 통해 물의 이동은 시간 및 공간적인 변동성을 가진다. 강수량이 많을 때는 하천의 통수능력을 초과함으로써 홍수를 발생시키기도 하며, 반대로 장기간에 강수가 전혀 없어 하천유출이 중단되어 가뭄을 발생시키기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 강우 자료의 확보가 용이하고, 과거로부터의 관측자료의 신뢰성이 높은 기상청 자료와 2007년부터 2010년 동안의 낙동강 본류와 주요지점을 대상으로 강우특성 및 강우량에 의한 첨두홍수량 비교분석, 지점별 강우에 따른 유출률변화 특성을 비교분석을 실시하였다. 대상지점의 자료는 유량조사사업단 실시한 낙동강유역의 실측된 유량자료를 이용하였다. 강우특성에 의한 낙동강 본류 주요지점을 선정하여 첨두홍수량을 비교 하였으며 유출률 비교를 위해 선정된 지점은 연속적인 수위-유량관계곡선식이 개발되어 안정적인 시계열자료를 산출할 수 있는 지점으로 낙동강권역의 유역특성을 대표할 수 있는 낙동강하류에 위치한 진동 지점과 도시하천의 특성을 나타내는 금호강유역에 위치한 동촌 지점 및 남강댐 하류에 위치하여 댐방류량에 의한 하천유지유량이 발생하는 정암 지점을 선정하여 유출률분석을 실시하였다. 세 지점의 유출률은 해당연도의 강우량에 따라 변화 되는 양상을 보였다. 이는 저 평수기 토양 침투 및 증발에 의한 자연적인 손실과 가용하천유량이 적어짐에 따른 취수량의 유출량에 대한 양적 비율의 증가가 원인으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.250-250
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• 2016

인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.330-330
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• 2022

우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.349-349
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• 2021

일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1057
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• 2008

본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.