• 대한토목학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.31-42
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 장래(將來) 예상(豫想)되는 유역내(流域內)의 수자원(水資源) 수요문제(需要問題)에 대처(對處)하여 수자원(水資源)의 기초(基礎)가 되는 강수(降水)를 공간적(空間的)으로 모의발생(模擬發生)(Simulation)하기 위한 모델을 개발(開發)한 것으로서, 유역(流域)의 중심(中心) 관측소(觀測所)인 기간관측소(基幹觀測所)와 그 주변의 준기간(準基幹) 관측소간(觀測所間)의 강수현상(降水現像)에 대(對)한 공간적(空間的) 확률구조(確率構造)로부터 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 강수계열(降水系列)를 모의발생(模擬發生)하였다. 섬진강 유역(流域)을 대상(對象)으로 기간(基幹) 관측소(觀測所)로는 하동(河東)을 택(擇)하고 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)로는 임실, 보성, 순창, 동복, 구례를 택(擇)하여 강수(降水)의 공간적(空間的) 모의발생(模擬發生) 모델을 검토(檢討)하였으며 얻어진 성과(成果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 강수상태(降水狀態)의 공간적(空間的) 분리(分離)는 강수상태별(降水狀態別)(강수(降水)-강수계(降水系), 무강수(無降水)-강수계(降水系), 강수(降水)-무강수계(無降水系), 무강수(無降水)-무강수계(無降水系)) 발생확률(發生確率)이 안정(安定)된 값을 보여 공간적(空間的) 모의발생시(模擬發生時) 유효(有効)한 방법(方法)임을 알았다. 2) 기간(基幹) 관측소(觀測所)의 일강수계열(日降水系列)로부터 모의발생(模擬發生)한 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 일강수계열(日降水系列)은 연평균(年平均) 강수량(降水量)의 경우(境遇) 관측치(觀測値)와 비슷한 결과(結果)를 보였으나, 하계(夏季)의 강수량(降水量)은 약간(若干) 과소(過少)하게 나타났다. 3) 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 월강수량(月降水量)에 대한 Correlogram과 Power Spectrum은 관측표본(觀測標本)과 잘 맞고 있어 주기성(周期性)의 재현(再現)은 충분(充分)한 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.164-168
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• 2008

일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.335-335
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• 2012

기후변화에 의한 미래 수문량 전망에 대한 연구는 전지구 모델 결과를 바탕으로 이루어진다. 현재 전지구 모델의 모의 결과 생산된 강우 자료는 기상청에서 제공되며, 제공된 자료는 기상청 관측 지점에 국한되어 있다. 어떤 유역의 확률홍수량 전망은 유역내 강우 지점의 확률강우량을 강우-유출 모형인 HEC-1에 입력하여 추정할 수 있다. 한강 유역과 같은 대유역의 확률홍수량을 구하기 위해서는 유역내 기상청 관측 지점만으로는 지점수가 부족하기 때문에 국토해양부나 수자원공사 관할의 지점 자료를 활용한다. 하지만 이러한 대유역의 미래 확률홍수량을 전망하고자 하는 경우에 제공되는 전지구 모델 결과가 기상청 지점에 국한되어 있어 다른 지점의 확률강우량을 산정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 지역빈도해석을 이용하여 미래 전망 자료가 없는 지점들의 확률강우량을 추정하였다. 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 관측 자료가 있는 유역내 지점들의 특성치(site characteristics)를 바탕으로 지역을 구분하고, Hosking and Wallis(1997)가 제안한 이질성 척도(heterogeneity measure)를 근거로 구분된 지역의 수문학적 동질성 여부를 검토하며, 각 지역에 대한 성장곡선(growth curve)를 추정한다. 지역별로 추정된 성장곡선에 지점의 연최대값 평균을 곱하면 그 지점의 확률강우량을 추정할 수 있다. 따라서 미래 기간의 지역별 성장곡선과 지점의 연최대값 평균을 전망할 수 있으면, 미래 기간의 지점별 확률강우량을 산정할 수 있고, 이를 바탕으로 확률홍수량도 전망할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전지구 모델에서 모의된 강우 자료를 바탕으로 미래 기간의 성장곡선을 추정하고, 과거 대비 미래 기간의 지속기간별 연최대값 평균의 비율을 산정하여 모의 자료가 없는 지점에 적용함으로써 미래 기간의 연최대값 평균을 산정하였으며, 이를 바탕으로 미래 기간의 확률강우량을 산정하도록 하였다. 이 기법의 신뢰도를 검증하기 위해 관측 자료를 두 기간으로 구분하여, 이 기법을 적용하여 추정한 확률강우량과 관측 자료로부터 산정한 확률강우량을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.274-278
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• 2008

현대 강우관측 자료를 빈도분석할 때 나타나는 가장 큰 문제는 관측기간이 짧기 때문에 고빈도 확률강우량 추정이나 장기간의 경향성 예측시 신뢰성 부족하다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 현대 강우자료의 문제점를 보완하기 위한 방법으로 측우기 관측기록을 활용하기 위한 방안을 검토하였다. 빈도해석을 통한 확률강우량의 결정을 위해서는 연최대치 계열의 작성이 선행되어야 한다. 측우기 강우자료는 강우시작시점과 종료시점 그리고 그 사이의 강우량으로 구성된 펄스 형태로 기록되어 있기 때문에 이를 이용하여 빈도해석을 하려면 전통적인 빈도해석 방법과는 다르게 독립호우사상을 적절하게 정의하는 것이 필요하다. 독립호우사상에 대한 기존 연구결과에 기초하여 무강우지속기간 10시간을 기준으로 측우기 관측기록과 현대 관측기록으로부터 이를 추출한 후 총강우량과 강우강도 두 가지를 대상으로 이변량 지수분포를 적용하였다. 그리고 각 호우사상의 재현기간을 산정하고, 연도별로 최대 재현기간을 가지는 호우사상을 연최대 호우사상으로 결정하였다. 이변량 지수분포의 매개변수 산정시 전기간에 대해 매개변수를 산정하는 경우보다 연도별로 매개변수를 산정하는 경우가 강우발생의 변동양상 및 수문학적인 극한호우의 정의를 반영하기에 적합한 것으로 검토되었고 또한 그로 인해 얻어진 연최대 호우사상이 이변량 극치분포를 보다 잘 따르는 것으로 나타났다. 연도별 매개변수 추정결과를 우기해와 건기해로 나누어 살펴보면 우기해에는 강우강도가 재현기간 산정에서 상대적으로 영향이 크고, 건기해에는 총강우량과 관련된 영향이 큰 것으로 나타났다. 연최대 호우사상의 변동성을 살펴보면 현대자료에서 강우지속기간은 점점 증가하고 강우강도는 감소하며 이에 따른 호우사상의 총강우량은 증가하는 특징을 보였다. 그러나 측우기 자료에서는 이러한 변화양상이 반복순환하는 것으로 나타났으며 이와 관련된 별도의 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 측우기 자료를 이용한 빈도해석의 선행작업으로서 연최대 호우사상 계열의 결정 과정을 살펴보았으며 이렇게 얻어진 연최대 호우사상은 현대자료와 어우러져 보다 신뢰성 높은 설계호우사상을 결정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.425-435
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• 2004

수자원분야에서 관측최대강수량은 주로 지점최대 강수량에 의해 평가되어 왔으나, 엄밀한 의미에서 강수량이라 함은 면적평균강수량으로 고려되어야 한다. 면적평균강수량은 관측호우의 DAD(rainfall Depth-Area-Duration) 분석을 통하여 계산된 추정치이고, 이로부터 대상면적-지속기간별 면적평균강수량 또는 최대관측강수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역을 수문학적으로 동질하다고 가정하여 호우중심의 DAD 분석을 수행하였으며, 이로부터 면적-지속기간별 최대관측강수량의 연도별 변화를 고찰하였다. 또한, 면적-지속기간별고 구성된 시계열로부터 확률강수량을 산정하여, 면적별 IDF와 관측치대강수량의 특성에 대하여 논하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권4호
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• pp.215-224
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• 2014

2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.55-55
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• 2022

수공구조물을 설계하고 수자원 관리 정책을 수립하기 위해 일반적으로 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 활용한다. 통상 IDF 곡선은 연최대치계열을 통계적으로 분석하여 재현빈도 마다의 적절한 강우강도를 추정하여 결정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 위해 최소 30년 이상의 정상 강우자료의 통계분석이 권장되나, 긴 재현기간의 최대강우강도는 본질적으로 확률분포 함수로부터 추정한 값이라는 한계가 있다. 한편, 우리나라에서 종관기상관측을 통해 고해상도의 지상관측 강수자료가 장기간 누적되어 관측자료로부터 직접 최대강우강도-지속시간 사이의 관계식을 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 실무에서 널리 사용되고 있는 '홍수량 산정 표준 지침'의 확률강우 분석 결과를 오랫동안 관측된 강우자료에서 찾은 최대강우강도와의 비교가 가능해졌다. 본 연구에서는 우리나라에서 50년 이상 강우가 관측된 24개의 지점에 대해 최대강우강도-지속기간 관계식을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 통계적으로 추정한 IDF 곡선이 실제 관측자료에서 나타난 최대강우강도를 얼마나 정확하게 추정하는지 검증해 보았다.