• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2006.11a
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• pp.111-116
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• 2006

The objective of this research is to develop an assesment system for BTL Project. A new method for the prediction of construction and maintenance cost in the educational facilities has been considered and under development by the authors. This paper explains the current BTL assesment method used by most local district office of education and lists its potential problems. Main conceptual modules in the new Assesment System are shown in this paper. Also, viable results of each module are discussed in this paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.351-354
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• 2018

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.62-62
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• 2019

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 인공위성 관측자료와 레이더 자료를 합성하여 예측된 선행시간 2시간의 강수량 예측자료를 이용하여 도시유역의 침수 발생 여부를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상유역은 부산광역시에 위치하고 있는 유역면적 $54km^2$의 온천천유역으로, $10m{\times}10m$의 해상도로 지표면의 침수예측을 수행한다. 침수예측에 이용되는 모델은 지표면과 하수관망 사이의 상호작용을 효과적으로 고려할 수 있도록 지표면 2차원, 하수관망 1차원 모델을 연계하였으며, 침수예측에 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 OpenMP기반의 병렬해석 기법을 적용하였다. 또한 초기조건에 의한 오차를 줄이기 위하여 하천수위 관측소에 관측된 수위자료를 예측모델의 초기조건으로 입력할 수 있도록 시스템을 구성하였으며 유역 하류단에서 경계조건으로 활용되는 예측수위자료는 시계열자료의 예측에 뛰어난 성능을 보여주는 것으로 알려진 LongShort-term Memory(LSTM) 기법을 적용하여 이용하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 도시침수 예측 시스템은 집중호우 발생시 침수 발생 위치를 사전에 빠르게 예측하여 도시유역의 인적 물적 자원의 피해를 저감하는데 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.115-115
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• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.51-51
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• 2019

기후변화 따라 과거에 경험하지 못했던 이상 수문기상 및 기상재해가 유발되며, 그 피해의 규모는 매년 증가한다. 그 중 가뭄은 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대 자연재해 중 상위 5위 안에 랭크되었으며 가뭄의 피해와 영향력은 막대하다고 언급하였다. 가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제학적 가뭄으로 구분할 수 있으며 직 간접적으로 영향을 미치고 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄 등으로 가뭄의 종류가 변화되며 이를 가뭄전이라고 부른다,. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 분석하기 위하여 Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package (WRF-Hydro) 모형을 한반도 대상으로 구축하였다. 모형의 정확성을 향상시키기 위해 충주댐, 소양강댐, 용담댐, 남강댐의 유입량과 모형 유출량을 비교 분석하였으며, 유출에 영향을 미치는 지면 유출, 표면 거칠기와 같은 파라미터를 보정하여 주었다. 위와 같이 구축, 보정된 모형을 활용하여 모의된 유출량을 이용하여 수문학적 가뭄지수 Standardized Streamflow Drought Index(SSFI)를 도출하여 기상학적 가뭄지수 Standardized Precipitation Index(SPI)와 비교하여 기상학적 가뭄이 수문학적 가뭄으로 전이되는 과정을 가뭄의 빈도, 강도, 특성 등에 초점을 맞추어 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.397-397
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• 2020

가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.135-135
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• 2020

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.