• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1393-1396
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• 2009

일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1152-1156
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• 2004

수자원분야에서 강우-유출의 해석은 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 특히 기존에 수위 측정 자료가 존재하는 지역에 대한 유출의 분석은 측정 자료를 통한 정밀한 강우-유출의 분석이 가능하나 유량 기록이 전혀 없는 산악지역이나 미개발지역의 f하천에서 댐이나 제방과 같은 수공구조물의 설계 및 수자원 개발을 위해선 강우-유출 관계에 의한 유출량 산정은 상당히 복잡한 과정일 것이다. 미계측 유역에 유출모형을 적용하기 위해서는 모형변수의 초기치 설정과 과거 유출자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야 하기 때문에 미계측 유역에 유출모형을 적용하기란 그리 쉽지 많은 않은 실정이다. 따라서 본 연구 에서는 월 유출량 산정을 위한 모형 중 기존의 Xu가 제안한 WASMOD의 매개변수를 관측된 유출량과의 검정에 의해 산정하는 것이 아니라 유출에 영향을 주는 인자 중 유역의 지형학적 인자인 토지이용과의 상관관계를 분석하여 미계측 유역의 적용을 위한 방법을 모색하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.309-314
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• 2016

본 연구에서는 확률강우량 산정을 위한 빈도해석 시 보다 타당하고, 신뢰도 높은 강우자료를 선정하여 수공구조물 설계 및 재난방재계획에 합리적인 기준을 제시하고자 이상치 적용에 따른 확률강우량을 산정 비교하였다. 이상치검정의 비교를 위하여 Grubbs and Beck 방법과 미국 수자원평의회 방법을 적용하였으며, 적용결과에 따라 강우자료를 조정하여 확률강우량을 산정 비교하여 타당성을 검토하였다. 본 연구의 수행으로 이상치검정에 따라 강우자료 년수에 변화가 있었으며, 기존의 방법과 확률강우량을 비교하였을 때, 증감이 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1440-1444
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• 2005

본 연구는 일반적인 수문모형 및 수자원 관련 모형들의 초기세팅시 모형별로 사용되는 각기 다른 형태의 입력자료 대한 활용성을 용이하게 하고 실제 시스템에 적용하여 모형의 활용성을 높이고자 하는데 있다. 특히 현재 한국수자원공사 데이터베이스의 수문자료는 각종 수문모형 및 수자원 관련 시스템에 직접 사용하기에는 모형의 입력 포맷 형태가 너무나 다양하기 때문에 그 한계가 있다. 자료의 형태 대부분이 Raw data의 형식으로 이루어져 있어 모형 입력을 위한 선행 자료처리가 불가피하며, 이로 인해 실질적인 유출해석의 정확성을 높이는 연구 또는 수문학적 분석을 위한 연구등의 학술적인 측면에 초점이 맞추어지기보다 오히려 입력자료 구축에 많은 시간이 투입되는 것이 사실이다. 그 예로 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)에서 유역유출 모형으로 사용 중인 SSARR모형의 강우 입력자료로는 유역평균강우량(MAP)이 사용된다. 한편 데이터베이스에는 지점 강우자료가 저장되어 있으며, 이를 사용하기 위해서는 다시 티센법(Thiessen Method), 유역평균법 등을 이용하여 지점강우에서 MAP로 환산 후 활용해야한다. 또한 이러한 선행 작업들은 모형 수행자마다 반복적으로 이루어지는 작업이므로 변환 프로그램에 의해 자동으로 계산하여 DB 등에 저장하고 사용한다면 수문자료 분석에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것이다. 현재 데이터베이스 내부에는 이러한 자료변환 알고리즘이 포함되어 있지 않으며 원시자료인 지점 강우자료가 데이터베이스에 저장되어 활용하고 있다. 따라서 수자원 전문가들에게 분석하고자 하는 유역별 모형별로 입력자료의 형태가 변환되어 자료를 실시간으로 제공하고, 또한 전산전문가가 아닌 수자원 전문가에 의해 관리 될 수 있는 데이터베이스 관리프로그램이 필요하다. 이러한 데이터베이스 관리프로그램의 역할가운데 주요사항으로 수문 자료를 활용한 수자원 관련 프로그램에 해당 실무 차원에서 작성, 검토, 사용을 위한 수자원 공사의 Raw Data 가공이 사용자의 요구에 따라 이루어져야 한다. 사용자의 요구에 따라 가공된 데이터는 다시 데이터베이스에 저장되어 다른 모형에서 해당 자료를 필요로 하게 될 경우 사용자들은 데이터를 손쉽게 받아 사용할 수 있다. 저장된 자료들은 검$\cdot$보정 기능을 포함하여 신뢰성을 확보하고 유출모형의 입력자료를 동일한 수준으로 유지하게 된다. 특히 IRWMS(Integrated Real-time Water Manage System)를 물관리 센터에서 실질적으로 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수문자료의 확보가 반드시 필요하다. 초기 입력자료의 신뢰성에 따라 시스템 전체에 미치는 영향이 상당히 크기 때문이다. 따라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.147-153
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• 2008

본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.287-291
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• 2004

가능최대홍수량(PMF)은 가능최대강수량(PMF)을 입력으로 한 강우-유출해석의 결과이다. 대상유역의 가능최대강수량을 산정하여 시${\cdot}$공간분포를 고려한 가능최대호우를 결정한 후, 강우-유출관계를 적용하여 가능최대홍수량을 산정하는 것이다. 이러한 과정을 통하여 산정된 가능최대홍수량은 실무에서 댐설계를 위해 이용되어 오고 있다. 하지만, 댐설계기준(건설교통부, 2001)에 가능최대홍수량 산정을 위한 방법론은 제시되어 있지만, 이에 내한 이론적인 토의가 충분치 않다. 본 연구에서는 국내의 가능최대홍수량 산정절차에 대한 문제점을 제시하고, 이에 대한 논의를 하고자 강우분포와 강우-유출매개변수에 따른 가능최대홍수량의 변화를 검토하였다. 먼저, 강우의 시간분포방법으로 blocking 방법, huff 방법, mononobe 공식을 채택하여 그 문제점을 세시하고, 시간분포방법별 가능최대홍수량의 변화를 비교${\cdot}$검토하였다. 강우-유출 매개변수에 따른 가능최대홍수량의 변화를 검토하기 위해서, 먼지 평균개념의 기존단위도와 최대개념의 단위도에 대해 평가하였으며, 두 단위도 적용에 따른 가능최대홍수량의 변화를 비교${\cdot}$검토하였다. 최대개념의 단위도는 강우-유출관계의 적용을 위해 그동안 우리나라에서 주로 이용되어 왔던 Clark 단위도를 선정하였고, 실측강우-유출자료의 해석을 통해 가능최대홍수량의 개념에 부합되는 매개변수를 산정하였다. 또한, 가능최대강수량의 차이, 강우손실방법, 기저유량 고려유무에 따른 가능최대홍수량의 변화를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.374-374
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• 2012

최근 기후변화에 따라 강우양상이 급격한 변화를 나타내고 있다. 년 평균 강우량의 증가뿐만 아니라 국지성 강우강도가 현저히 증가하여 홍수의 위험이 증대되고 있다. 강우특성변화에 따른 정확한 수문분석이 필요하고, 설계홍수량 산정을 위한 강우의 시간분포의 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 기상청 서울지점의 계획강우분포를 도출하기 위해 국내에서 사용되고 있는 강우 시간분포 설정방법 중 Huff의 방법, Yen-Chow방법, 교호블럭법, Keifer-Chu방법을 비교 분석하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청 관할 서울지점의 1954년부터 2010년까지 67년간의 강우량 자료를 사용하였다. 빈도분석은 국립방재연구원의 FARD2006을 이용하여 적합한 확률분포인 확률가중모멘트법에 의한 매개변수 추정과 ${\chi}^2$기법 등에 의한 적합도 검정을 거쳐 선정된 GEV분포를 사용하였고, 강우의 지속기간은 100분, 180분이며 재현기간은 100년, 200년, 300년, 500년으로 였다. 강우시간분포 설정방법 중 첨두강우량은 대체적으로 교호블록법이 가장 크다. Huff방법(2분위)은 첨두강우발생 전의 총 강우량이 첨두강우발생 후의 총 강우량 보다 큰 경향을 보이나, 다른 방법의 경우는 첨두강우발생 후 총 강우량이 전보다 더 크게 나타났다. 많이 쓰이는 방법 중 하나인 Huff 분포에 관하여 좀 더 정확한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.154-154
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• 2012

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.514-514
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• 2015

홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.565-574
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• 2005

It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.