• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2017

본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 현재 실무에서 널이 이용되고 있는 레이더 강우보정 기법 적용에 따른 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM (KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하여 보정된 레이더 강우자료를 적용한 분포형 수문모형의 효율성을 검토하는데 있다. 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 2014년 8월 태풍 이벤트(나크리), 2016년 10월 태풍 이벤트(차바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 강우자료의 보정은 21개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 조건부 합성 보정기법을 이용하였으며, 누적 강우량 그리고 면적 강우량 모두 관측치를 잘 재현함을 확인 할 수 있었다. $R^2$(coefficient of determination), ME (model efficiency), VCI (volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 2016년 태풍 차바 이벤트에서의 유출 모형의 보정결과 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 $R^2$, ME는 각각 0.75, 0.13으로 나타났고 조건부 합성 보정기법을 적용하였을 경우 각각 0.87, 0.82로 유출량 정확도가 크게 향상됨을 나타냈다. 다양한 국지성 집중호우 이벤트는 레이더 강우자료의 과대 및 과소추정을 유발하는 오차의 원인으로 조건부 합성 보정기법은 이러한 오차를 줄여 강우-유출 모형의 유출분석 결과 비교시 첨두유량 및 정량적인 면에서 실측 유량과 가깝게 모의되는 결과를 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.584-584
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• 2015

최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 태풍 등으로 홍수피해가 급증하고 있음에 따라 침수지역에 대한 공간적인 분석과 사전 예측으로 피해를 최소화하려는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 소유역 별 평균화된 매개변수로 홍수량을 산정하는 집중형 모형이 아닌 분포형 모형을 적용하여 남강댐 유역의 유출량 산정 및 침수예측을 분석하였다. 분포형 모형은 격자체계를 기반으로 유역에 각 격자별 공간적 특성이 반영된 매개변수를 적용하므로 유역의 특성을 효과적으로 반영하므로 집중형 모형보다 정확한 해석이 가능하다. DEM, 토양도, 토지피복도 등의 격자크기 $240{\times}240$의 지형공간 자료를 ArcGIS를 이용하여 남강댐유역의 Flow direction, 경사도, 하도경사, 불투수율, 유효공극률, 조도계수, 토양심도, 수리전도도, 토양흡인수두 등의 수문매개변수를 추출하였다. 강우 자료의 경우 티센(Thiessen)법에 의해 선정된 남강댐유역 주변의 장수, 거창, 진주, 합천, 산청, 남원 강우관측소의 100년빈도 확률강우량 산정하여 24시간 확률강우를 3분위 Huff 분포시킨 후 강우의 공간적 통계특성을 반영하는 크리깅(Kriging)기법으로 적용하여 강우보간을 실시하였다. 침수예측을 위해 $Vflo^{TM}$모형을 이용해 48시간의 강우모의시간 홍수수문곡선 유도 및 홍수량 산정하였으며, 시간에 따른 침수 시뮬레이션하여 침수예측도를 작성하였다. 작성 시 침수심의 정도에 따라 5개의 구간으로 분류해 침수위험지역을 확인 할 수 있도록 도식화하였다. 본 연구에서는 남강댐유역의 침수위험지역을 개략적으로 예측할 수 있었으며, 추후 연구에서는 보다 조밀한 격자크기와 강우를 이용하여 분석한다면 향후 피난 정보 제공과 홍수재해지도 작성, 홍수방지 시설물 건설 또는 홍수보험계획 등에 응용이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.343-343
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• 2022

강우의 유출은 하늘에서 발생한 강우가 다양한 유역을 거쳐 하천 및 해안 등으로 방류되는 일련의 과정을 의미한다. 강우의 유출과정에서 좀 더 효율적인 유량처리를 위하여 대부분의 도시 유역에는 우수관망이 설치되어 있다. 우수관망은 일정 빈도 이하의 강우량 방재를 목적으로 설계하며, 해당 강우량을 초과하는 경우 침수피해가 발생한다. 우수관망의 목표 강우를 초과하는 경우를 위하여 우수 저류지, 펌프장 및 LID(Low Impact Development) 시설물 설치 등 다양한 노력이 지속되어 왔으며, 이를 더욱 효율적으로 관리하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 강우 발생유역을 격자로 분할하여 우수의 흐름을 파악하여 효율적인 저류지 및 LID 시설물의 설치 위치를 지정하고자 한다. 분석지역은 경상남도 창원시 마산합포구 인근이며, ArcGIS 10.8을 이용하여 해당 지역의 지형을 3D로 구현하였으며 EPA-SWMM 5.1을 이용하여 침수분석을 진행하였다. 또한, 구성된 TIN(Triangulated Irregular Network)를 10m × 10m 크기의 격자로 분할하여 지표고에 따른 유량의 흐름 및 중첩을 판단하였다. 분할된 격자들 중 유량의 중첩 정도가 가장 높으며 침수피해 정도가 높은 지역을 대상으로 종류 및 크기를 고려한 최적의 비용과 효율을 갖는 저류지 및 LID 시설물 설치 위치를 결정하였다. 우수관망 시스템, LID 시설물, 우수 저류지 각각의 시선에서 접근한 기존의 연구와 달리 다양하고 포괄적인 방재시설물 설치를 통해 더욱 효율적이고 경제적인 우수 방재 시스템 구현에 도움이 될 것으로 기대된다. 우수관망 시스템, LID 시설물, 우수 저류지 각각의 시선에서 접근한 기존의 연구와 달리 다양하고 포괄적인 방재시설물 설치를 통해 더욱 효율적이고 경제적인 우수 방재 시스템 구현에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권11호
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• pp.1123-1133
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• 2008

유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.149-154
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• 2010

분포형 수문모형은 컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전과 GIS를 바탕으로 한 수문지리공간정보에의 접근성 및 활용성 증가에 따라 근래에 많은 발전을 이루게 되었다. 하지만 물리기반 분포형 수문모형은 입력자료 구축 및 모형구동에 많은 시간과 노력이 필요하며 수문자료가 불충분한 미계측 유역에서는 모형의 구축이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 개념적 격자물수지 기법을 이용하여 집중형 수문모형의 자료구축의 간편성과 분포형 수문모형의 공간적 유출 해석 능력을 동시에 만족할 수 있는 그리고 격자기반 레이더강우자료를 활용할 수 있는 개념적-분포형 수문모형을 개발하였다. 본 수문모형은 GUI 환경으로 개발되었으며, GIS 전처리과정(pre-process) 및 유역의 지형자료 추출 기능을 탑재함으로 지형분석을 위해 GIS 상용 도구에 대한 의존성이 없는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 모형의 적용성을 검토하기 위하여 내린천 유역을 대상으로 유출해석을 실시하였으며 그 결과 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.111-111
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• 2018

본 연구의 목적은 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM) 기법을 활용하여 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성 자료를 보정하고, 이를 격자기반 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)에 적용하여 보정된 자료의 효율성을 검토하는데 있다. 모형의 유출 해석은 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 하였으며, 2016년 10월에 발생한 태풍 차바에 대하여 GPM 자료와 CM 기법을 적용한 GPM 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 강우자료의 보정은 유역 내 위치한 21개 지점의 지상강우자료를 활용하였으며, 각각의 위성강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였다. 유출 결과는 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 유출용적지수(Volume conservation index, VCI)를 이용하여 산정하였다. 지상강우자료와 CM 기법을 통해 보정한 강우자료는 대기의 많은 영향을 받는 위성자료의 특성을 보정하여 공간유출 및 첨두유출을 합리적으로 재현할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1095-1105
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• 2014

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.759-763
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• 2010

본 연구는 격자기반의 지표면 유출 및 도시 유역 우수관거 유출해석모형으로서 유역을 관거 유입구를 기준으로 다수의 소유역들로 구분하고 각 소유역내 지표면 흐름을 비선형저류방정식으로 표현하여 유출량을 산정하는 방법 및 유역을 일정한 크기의 격자로 분할한 상태에서 각 격자의 유입 유출을 계산함으로써 주어진 시간 간격별로 유역 전체에 대한 물수지를 파악하는 격자 물수지식을 이용하는 방법을 결합하여 도시유역의 지표면 유출량을 산정하기 위한 격자기반의 분포형 지표면 유출해석 모형을 개발하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 즉, 본 연구에서 개발한 유출모형은 지표면 유출의 메카니즘을 비선형저류방정식으로 표현한다는 점에서 SWMM의 방법을, 격자기반으로 유출량을 계산 추적한다는 것이다. 또한 도시지역의 침수형태 및 원인을 파악함과 동시에 기존의 도시유출 해석모형을 일부 수정 및 보완하여 집중호우발생시의 지표이동류 흐름, 폐합형 우수관거, 하류부의 배수영향 등을 고려한 우수관거 유출모델을 개발하였다. 본 모형을 이용하여 가상 및 실제 유역에 대한 유출모의를 수행함으로써 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시하는 격자기반 도시유출해석모형은 대상유역을 일정한 크기의 격자로 구성하고 개개의 격자마다 유출해석을 위한 지형정보와 수문정보를 입력하여 격자별 유출량을 계산 추적함으로써 유역의 임의의 위치에서의 유출량, 유출심의 시간적 변화와 공간적인 분포를 모의할 수 있다. 가상 및 실제 유역에 대한 유출해석을 통하여 본 연구에서 개발한 모형은 이동강우나 국지적인 집중호우 등 시공간적으로 변하는 수문 특성을 반영할 수 있고, 폐합형 우수관망 해석 및 하류부 배수효과를 검토하여 도시유역의 홍수방재관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1721-1728
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• 2010

본 연구의 목적은 USLE 모형의 적용 범위 확장에 따른 모형의 적정성을 평가하는 데에 있다. 본 연구는 300 $km^2$ 정도의 유역면적을 갖는 만경강 봉동 수위관측소 유역에서 유사유출량을 모의한 후 이를 실측치와 비교 분석하는 과정으로 수행되었다. USLE 모형의 주요 인자 등은 객체지향프로그램인 ArcView를 이용하여 산정하였으며, 이를 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자, 식생피복인자, 침식조절인자 등과 같은 주제도에 격자기반($30m{\times}30m$)으로 구현하였다. 본 연구의 대상유역에서 모의된 2009년 평균토양침식량은 206.7 $ton/km^2/year$이며, 토양침식량에 Vanoni(1975)와 Boyce(1975), USDA(1972)의 유사전달비(sediment delivery ratio)를 고려한 유사유출량은 각각 47.128 $ton/km^2/year$, 19.223 $ton/km^2/year$, 61.596 $ton/km^2/year$로 산정되었다. Vanoni(1975)의 유사전달비가 고려된 유사유출량은 47.128 $ton/km^2/year$로 봉동 수위관측소에서 실측된 2009년 유사유출량 42.330 $ton/km^2/year$와 비교적 유사하였다.