Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.100-100
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2023
단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.281-285
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2007
본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.93-93
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2016
최근 증가하고 있는 기후변화에 의해 설계빈도를 상회하는 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인한 도시유역의 내수범람 피해가 증가하고 있다. 도시유역에서 발생하는 침수 피해의 경우 인적 물적 자원이 집중되어 있는 도시의 특성으로 인해 침수로 인한 직접적 피해 규모가 상당할 뿐만 아니라 침수 발생 후 세균 및 박테리아에 의해 발생하는 수인성 전염병의 유행 등과 같은 2차적 피해 또한 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있어 도시유역의 침수 피해를 저감시키기 위한 대책이 절실히 요구되어지고 있다. 도시유역의 침수를 예방하기 위한 대책은 구조적 비구조적 대책으로 구분되어 질 수 있으며 구조적 대책의 경우 침수 피해 예방에 직접적인 효과를 낼 수 있다는 장점이 있으나 대규모 사업예산 및 사업 기간으로 인해 직접적 효과를 보기까지 상대적으로 긴 시간이 필요할 뿐만 아니라 사업 진행 중 대상지역 거주민들의 민원으로 인한 갈등 조정 등으로 인해 사업실행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 비구조적 대책의 일환인 수치해석을 통한 침수피해 재현 및 침수원인 파악을 통한 구조개선 제안은 구조적 대책의 단점을 보완할 수있는 좋은 대안이 될 수 있다. 도시유역의 경우 비도시유역과 대조적인 차이점으로는 높은 비율의 불투수층, 복잡한 지형, 다수의 인공 구조물 및 배수관망 시스템 등을 들 수 있으며, 침수해석 모형의 정확도를 높이기 위해서는 복잡한 지형의 효율적인 처리가 무엇보다 중요하다. 일반적으로 이용되는 2차원 침수해석 모형들은 직교구조 격자 또는 비구조 격자를 이용하여 지형을 묘사하고 있으며 DEM 자료를 직접 사용하는 직교구조 격자의 경우 지형 데이터 생성이 상대적으로 쉽다는 장점이 있으나 복잡한 지형을 표현하기 위해서는 불필요한 지역까지 높은 해상도를 이용해야 하며 이로 인하여 모의시간이 지나치게 길어지는 문제점이 발생한다. 비구조 격자의 경우 상대적으로 복잡한 도시 유역을 잘 묘사할 수 있다는 장점이 있으나 격자망 생성에 필요한 데이터가 많고 격자망 생성에 지나치게 많은 시간과 노력이 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 방법의 장점만을 취할 수 있도록 메쉬 세분화 기법을 이용한 2차원 침수해석 모형을 개발 하여 복잡한 지형은 고해상도 메쉬를 이용하여 보다 자세히 묘사하고 상대적으로 복잡하지 않은 지형은 저해상도 메쉬를 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 수치해석 기법으로는 엇갈림 격자를 이용하는 Leap-Frog 기법과 유한차분 (Finite difference Method)기법을 이용하였다.
A photovoltaic energy map that included a topography effect on the Korean peninsula was developed using the Gangneung-Wonju National University (GWNU) solar radiation model. The satellites data (MODIS, OMI and MTSAT-1R) and output data from the Regional Data Assimilation Prediction System (RDAPS) model by the Korea Meteorological Administration (KMA) were used as input data for the GWNU model. Photovoltaic energy distributions were calculated by applying high resolution Digital Elevation Model (DEM) to the topography effect. The distributions of monthly accumulated solar energy indicated that differences caused by the topography effect are more important in winter than in summer because of the dependency on the solar altitude angle. The topography effect on photovoltaic energy is two times larger with 1 km resolution than with 4 km resolution. Therefore, an accurate calculation of the solar energy on the surface requires high-resolution topological data as well as high quality input data.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.7
no.1
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pp.115-123
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2005
Quantitative understanding of spatial characteristics of the study site is a prerequisite to investigate water and carbon cycles in agricultural and forest ecosystems, particularly with complex, heterogeneous landscapes. The spatial characteristics of variables related with topography, vegetation and soil in Gwangneung forest watershed are quantified in this study. To characterize topography, information on elevation, slope and aspect extracted from DEM is analyzed. For vegetation and soil, a land-cover map classified from LANDSAT TM images is used. Four satellite images are selected to represent different seasons (30 June 1999, 4 September 2000, 23 September 2001 and 14 February 2002). As a flux index for CO₂ and water vapor, normalized difference vegetation index (NDVI) is calculated from satellite images for three different grid sizes: MODIS grid (7km x 7km), intensive observation grid (3km x 3km), and unit grid (1km x 1km). Then, these data are analyzed to quantify the spatial scale of heterogeneity based on semivariogram analysis. As expected, the scale of heterogeneity decreases as the grid size decreases and are sensitive to seasonal changes in vegetation. For the two unit grids where the two 40 m flux towers are located, the spatial scale of heterogeneity ranges from 200 to 1,000m, which correspond well to the climatology of the computed tower flux footprint.
Comparisons between two different surface temperatures from high-resolution ECMWF ReAnalysis 5 (ERA5) and Automated Synoptic Observing System (ASOS) observations were performed to investigate the reliability of the new reanalysis data over South Korea. As ERA5 has been recently produced and provided to the public, it will be highly used in various research fields. The analysis period in this study is limited to 1999-2018 because regularly recorded hourly data have been provided for 61 ASOS stations since 1999. Topographic characteristics of the 61 ASOS locations are classified as inland, coastal, and mountain based on Digital Elevation Model (DEM) data. The spatial distributions of whole period time-averaged temperatures for ASOS and ERA5 were similar without significant differences in their values. Scatter plots between ASOS and ERA5 for three different periods of yearlong, summer, and winter confirmed the characteristics of seasonal variability, also shown in the time-series of monthly error probability density functions (PDFs). Statistical indices NMB, RMSE, R, and IOA were adopted to quantify the temperature differences, which showed no significant differences in all indices, as R and IOA were all close to 0.99. In particular, the daily mean temperature differences based on 1-hour-averaged temperature had a smaller error than the classical daily mean temperature differences, showing a higher correlation between the two data. To check if the complex topography inside one ERA5 grid cell is related to the temperature differences, the kurtosis and skewness values of 90-m DEM PDFs in a ERA5 grid cell were compared to the one-year period amplitude among those of the power spectrum in the time-series of monthly temperature error PDFs at each station, showing positive correlations. The results account for the topographic effect as one of the largest possible drivers of the difference between ASOS and ERA5.
Yoo, Su Hong;Sohn, Hong Gyoo;Jung, Jae Hoon;Choi, Si Kyong
Journal of Korean Society of societal Security
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v.2
no.2
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pp.85-90
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2009
In recent days, climatic change cause abnormal weather all over the world and we have a great loss of life and property every year. In Korea, we suffer from landslide problem because large regions of Korea Peninsula are composed of mountain. In order to detect rapidly and to take follow-up measures of disaster, the remote sensing is being used actively as conventional field survey has many restrictions in accessibility because of more time and man power requirement. In additions interferometric SAR is one of the techniques that have our attention because it can provide many kinds of accurate surface information without restriction of atmospheric and ground conditions by using L-band. In this study, we aimed to monitor the displacement of mountain area in Kangwondo and this results will be used for detecting landslide. Also we build the web system for detecting and analyzing the landslide.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.5
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pp.539-550
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2014
High resolution satellite images have to be oriented and geometrically processed from GCPs(Ground Control Points) to generate precise DEMs(Digital Elevation Models) and topographic maps. In Korea, thousands of national UCPS(Unified Control Points) are established and distributed all over the country by the Korean NGII(National Geographic Information Institute). For that reason, UCPs can be easily searched and downloaded by the national-control-point-record-issues system. Following the study, we suggested the sky-view and road-view from web-portals for searching and identifying UCPs on the images. To evaluate the usefulness of UCPs in RPCs(rational polynomial coefficients) adjustment of the high resolution satellite images, the one UCP, which of using simple the control point, has been applied to adjust the vendor-provided RPCs of the KOMPSAT-3 images. As a result, the positioning error of corrected RPCs was approximately one pixel and one meter. From this experiment, we conclude that the UCPs will be able to replace the survey GCPs for mapping with the satellite images or aerial images.
The high-resolution X-band SAR systems such as COSMO-SkyMED and TerraSAR-X have been launched recently. In addition KOMPSAT-5 will be launched in the early of 2012. In this study we developed the new method for persistent scatterer candidate (PSC) selection and network construction, which is more suitable for PSInSAR analysis using multi-temporal X-band SAR data. PSC selection consists in two main steps: first, selection of initial PSCs based on amplitude dispersion index, mean amplitude, mean coherence. second, selection of final PSCs based on temporal coherence directly estimated from network analysis of initial PSCs. To increase the stability of network the Multi- TIN and complex network for non-urban area were addressed as well. The proposed algorithm was applied to twenty-one TerraSAR-X SAR of New Orleans. As a result many PSs were successfully extracted even in non-urban area. This research can be used as the practical application of KOMPSAT-5 for surface displacement monitoring using X-band PSInSAR.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.2
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pp.72-78
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2009
The demand for rainfall data in gridded digital formats has increased in recent years due to the close linkage between hydrological models and decision support systems using the geographic information system. One of the most widely used tools for digital rainfall mapping is the PRISM (parameter-elevation regressions on independent slopes model) which uses point data (rain gauge stations), a digital elevation model (DEM), and other spatial datasets to generate repeatable estimates of monthly and annual precipitation. In the PRISM, rain gauge stations are assigned with weights that account for other climatically important factors besides elevation, and aspects and the topographic exposure are simulated by dividing the terrain into topographic facets. The size of facet or grid cell resolution is determined by the density of rain gauge stations and a $5{\times}5km$ grid cell is considered as the lowest limit under the situation in Korea. The PRISM algorithms using a 270m DEM for South Korea were implemented in a script language environment (Python) and relevant weights for each 270m grid cell were derived from the monthly data from 432 official rain gauge stations. Weighted monthly precipitation data from at least 5 nearby stations for each grid cell were regressed to the elevation and the selected linear regression equations with the 270m DEM were used to generate a digital precipitation map of South Korea at 270m resolution. Among 1.25 million grid cells, precipitation estimates at 166 cells, where the measurements were made by the Korea Water Corporation rain gauge network, were extracted and the monthly estimation errors were evaluated. An average of 10% reduction in the root mean square error (RMSE) was found for any months with more than 100mm monthly precipitation compared to the RMSE associated with the original 5km PRISM estimates. This modified PRISM may be used for rainfall mapping in rainy season (May to September) at much higher spatial resolution than the original PRISM without losing the data accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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