• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.33-33
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• 2011

현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1570-1574
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• 2010

본 논문에서는 서울지점 강우특성 변화의 지배적인 요인이 도시화에 의한 국소적 현상인지 혹은 지구온난화에 의한 전 지구적 현상의 일부인지에 대한 규명과 그 정량적인 영향정도를 가늠해 보았다. 이를 위해 도시화의 정도가 서로 다른 서울 인근의 비교지점을 선정하여 강우특성별로 변화양상의 차이를 비교하였다. 분석결과, 서로 도시화의 정도가 다른 세지점이 모두 강우량과 강우강도의 중심 크기와 폭이 증가하는 공통적인 경향을 나타내었고, 이는 기후변화가 서울지점 강우특성 변화의 주요 요인으로 작용한 것으로 보인다. 그러나 서울지점과 비교해 인접 비교지점인 수원이나 이천의 강우량과 강우강도의 중심 크기가 비교적 명확히 작은 값을 보였고 중심 위치와 이동방향이 서로 다르게 나타났다. 이러한 차이는 도시화의 영향으로 판단된다. 연구결과를 종합하면, 근래 서울지점 강우특성의 변화요인은 지구온난화 등에 의한 기후변화와 급격한 도시화로 인한 두가지 요인이 복합적으로 작용한 결과로 판단되고, 두 가지 주요 요인의 영향정도는, 월평균 일강우강도 기준에서, 대등한 수준으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1525-1529
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• 2006

하천유역에서 강우-유출을 해석할 때에는 적용이 용이하고 비교적 정확한 결과를 얻는 것으로 알려진 단위도와 순간단위도를 널리 사용하여 왔다. 순간단위도의 유도를 위해서는 신뢰성 있는 강우-유출자료의 획득이 선행되어야한다. 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해서는 시험유역의 운영에 의한 실측 강우와 그 에 따른 유출자료의 확보가 중요하다. 횡성댐 상류 섬강시험유역에서 얻어진 실측 자료를 사용하여 가변기울기법을 이용하여 직접유출을 분석하였고, 기존의 강우-유출자료를 분석하여 누가강우에 따른 유출계수를 분석하였다. 지리정보시스템을 이용하여 유역의 지형학적 매개변수를 얻어 유도된 지형학적 순간단위유량도에 의한 강우-유출의 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.299-299
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• 2021

본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2001.04a
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• pp.149-152
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• 2001

장기적인 강수량 및 지하수위 관측과 강수, 지표수 및 지하수에 대하여 동위원소모니터 링을 수행함으로써, 여수지역 소규모 수계에서의 지표수와 지하수 상관관계 및 지하수의 함 양특성을 고찰하였다. 지표수 및 지하수의 동위원소조성은 강우량과 강우의 동위원소조성에 직접적으로 영향을 받고 있음을 보여준다. 또한 강우량이 약 20mm이하일 경우는 강우가 지하수수 침투되지 못함을 나타낸다. 지하수의 동위원소조성은 각 강우사건에 의해 변화된 후, 다시 지하수 저류체의 조정으로 변화되는 양상을 확인하였다. 이는 모니터링된 강우 초기에 는 강우가 상층으로부터 지하수 체계로 유입되고 있음을 보여준다. 혼합방정식을 이용하면 갈수기 이후 첫 번째 강우의 지하수에 침투비율은 16.5%로 산출된다. 지하수의 함양특성에 대하여 기존 방법과 결부시켜, 보완된 동위원소방법을 적용한다면, 지하수 함양율을 보다 정량적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.403-407
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• 2011

본 연구에서는 임의시간 환산계수(Conversion Factor, CF)와 관련하여 거의 유일한 이론적 연구인 Weiss 모형을 자세히 검토하고, 그 문제점을 보완한 수정 Weiss 모형을 제안하였다. 특히, 임의시간 환산계수를 이론적인 방법을 통해 산정하는 과정에서 강우 지속기간과 강우 시간분포의 특성을 반영하지 못하는 한계를 극복하는 시도의 하나로서 강우의 시간분포 특성을 고려하여 CF를 결정하였다. 이를 실제 관측 자료에 근거한 국내 외 CF값들과 비교해본 결과, 수정 Weiss 모형을 근거로 산정한 CF값은 강우 시간분포의 특성에 영향을 받으며 그 형태에 따라 다양한 값이 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1099-1103
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• 2010

본 연구에서는 기후변화로 인한 부산 강우특성을 고려하고 강수량의 증감을 알아보기 위하여 부산 기상청 지점의 강우 자료를 수집하고 분석하여 월, 계절, 연 평균강우와 지속시간별 연최대 강우량 및 강우강도(30 mm 이상)를 Trend 분석하였다. 분석기법은 T Test, Hotelling Pabst Test, Non Linear Test, Mann-Kendall Test, Sen Test이고 0.99, 0.95, 0.90의 유의수준별로 분석하였다. 분석된 결과는 1등급에서 4등급까지 등급화하고, 특히 Sen Test의 Slope는 빈도분석하여 등급화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.110-110
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• 2019

유역 강우-유출 과정의 물리적 특성과 비선형성을 반영하여 유출을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. Dynamic wave 이론 기반의 강우-유출 모형과 유역의 지형적, 수문학적 특성을 이용하여 유역의 순간단위도를 S-수문곡선 방법을 통해 유도하였으며, 비선형성을 고려한 유출수문곡선 산정을 위해 순간단위도의 회선적분 시 강우강도별로 달라지는 순간단위도를 반영하였다. 기존 선형 가정에 근거한 단위도 방법이나, kinematic wave 이론 기반의 순간단위도 방법들에 비해 유역 반응의 물리적 특성과 비선형성을 잘 반영할 수 있었으며, 수치 시뮬레이션을 통한 강우유출 예측 방법에 비해 예측에 소요되는 시간이 짧다는 이점을 가졌다. 본 연구에서 제시한 방법에 대한 이상적 유역, 실제 유역에 대한 검증을 진행하였으며 실제 관측결과와 비교해 본 결과 유역의 강우-유출 관계를 정확히 예측하였다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.