• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.4
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• pp.253-261
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• 2017

A lot of nonstationary frequency analyses have been studied in recent years as the nonstationarity occurs in hydrologic time series data. In nonstationary frequency analysis, various forms of probability distributions have been proposed to consider the time-dependent statistical characteristics of nonstationary data, and various methods for parameter estimation also have been studied. In this study, we aim to introduce a parameter estimation method for nonstationary Gumbel distribution using ensemble empirical mode decomposition (EEMD); and to compare the results with the method of maximum likelihood. Annual maximum rainfall data with a trend observed by Korea Meteorological Administration (KMA) was applied. As a result, both EEMD and the method of maximum likelihood selected an appropriate nonstationary Gumbel distribution for linear trend data, while the EEMD selected more appropriate nonstationary Gumbel distribution than the method of maximum likelihood for quadratic trend data.

• Journal of Wetlands Research
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• v.22 no.1
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• pp.15-23
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• 2020

The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1105-1116
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• 2014

A stochastic rainfall model, NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model), is able to reflect the cluster characteristics of rainfall events which is unable in the RPM (Rectangular Pulse Model). Therefore NSRPM has advantage in the hydrological applications. The NSRPM consists of five model parameters and the parameters are estimated using optimization techniques such as DFP (Davidon-Fletcher-Powell) method and genetic algorithm. However the DFP method is very sensitive in initial values and is easily converge to local minimum. Also genetic algorithm has disadvantage of long computation time. Nelder-Mead method has several advantages of short computation time and no need of a proper initial value. In this study, the applicability of parameter estimation methods was evaluated using rainfall data of 59 national rainfall networks from 1973-2011. Overall results demonstrated that accuracy in parameter estimation is in the order of Nelder-Mead method, genetic algorithm, and DFP method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.10 s.171
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• pp.891-904
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• 2006

The estimation of the probability precipitation is essential for the design of hydrologic projects. The techniques to calculate the probability precipitation can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The regional frequency analysis includes index-flood technique and L-moment technique. In the regional frequency analysis, even if the rainfall data passed homogeneity, suitable distributions can be different at each point. However, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to parametric point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. Therefore, this paper applies kernel density function to precipitation data so that homogeneity is defined. In this paper, The data from 16 rainfall observatories were collected and managed by the Korea Meteorological Administration to achieve the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The point frequency analysis applies parametric technique and nonparametric technique, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.128-128
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• 2019

증발산량은 수표면이나 토양면에서 수증기의 형태로, 대기중으로 방출되는 증발량과 식물의 엽면을 통해 지중의 물이 대기 중으로 방출되는 증산량의 합으로, 기상학과 수문학에 사용되는 중요한 농업기상 매개 변수이다. 증발산량을 관측하는 방법으로는 라이시미터 (Lysimeter)와 같은 관측장비를 통해 실제 증발산량을 측정하는 방법과, FAO-56 Penman-Monteith (PM)과 같은 증발산량 추정 알고리즘을 이용하여 산출하는 방법이 있다. 국내의 경우 기상관측소에서 수집한 데이터를 이용하여 증발산량 추정공식을 통해 증발산량을 산정하는 연구가 이루어졌으며, 위성영상에 기반하여 증발산을 추정하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 추진하는 위성을 이용한 지구 전역의 장기관측 계획 EOS (Earth Observing System)에 의해 발사된 지구 관측 위성인 MODIS Terra 위성에서 제공되는 MOD16A2 위성영상을 사용하였다. MOD16A2 위성영상은 2001년부터 현재까지 500m의 픽셀 단위로 제공되는 8일 간격의 전지구 규모의 위성영상으로, 본 연구에서는 우리나라 관측소에서 관측된 기상인자를 PM 공식에 입력하여 산정된 증발산량 값과 MOD16A2 위성영상 데이터를 비교하여 우리나라 MOD16A2 위성영상 적용성 및 밭작물 가뭄분석에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.96-96
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.153-153
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• 2012

기후변화는 강우량, 기온, 해수면온도 등 많은 수문기상학적 요소에 영향을 끼치고 있으며 이러한 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서도 수공구조물의 설계에 직접적으로 영향을 끼치는 강우특성에 대한 연구는 기후변화로 야기되는 강우의 비정상성(non-stationary)을 중심으로 이루어지고 있다. 현재 수문설계량은 강우량의 빈도해석을 통해 산정되는데, 이러한 빈도해석은 기본적으로 연최대강우자료의 정상성(stationary)과 독립성(independent)을 가정하고 이루어진다. 그러나 기후변화로 연최대강우자료에 경향성이나 변동성이 나타남에 따라 경향성과 변동성을 고려할 수 있는 빈도해석 기법의 개발에 대한 필요성이 증가하고, 실제로 2000년대에 들어서면서부터 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 이루어지고 있다. 연최대강우자료의 정상성을 판단하기 위해 강우자료에 대한 경향성 분석을 수행하게 되는데, 경향성 분석을 위해 다양한 통계적 기법들이 적용되고 있다. 그러나 현재 경향성 분석방법의 적용에 대한 뚜렷한 기준이 없어 여러 가지의 경향성 분석 방법을 적용하여 다수의 분석방법별 결과를 종합하여 경향성 유무를 판단하고 있는 실정이며, 동일자료에 대해서도 연구에 따라 다른 결과가 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 경향성 분석방법의 기각력을 비교검토하여 경향성 분석방법의 적용에 필요한 기준을 제시하고자 한다. 이를 위해 경향성 분석을 위해 널리 사용되고 있는 t-test, Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test를 비교하고자 한다. 여기에서 t-test는 매개변수를 사용하는 매개변수적 방법이고, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 비매개변수적 방법이다. 귀무가설의 경우 t-test는 경향성이 없다고 가정하고 있는데 반해, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 경향성이 있다고 가정하고 있다. 기각력 검토를 위해서는 Monte Carlo simulation을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.131-139
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• 2009

Recently frequent occurrences of heavy rainfall and increases of rainfall intensity resulted in severe flood damage in Korea. In order to mitigate the vulnerability of flood, it is necessary to estimate proper design rainfalls considering the increasing trend of extreme rainfalls for hydrologic planning and design. This study focused the estimation of design rainfalls in a design target year. Tests of trend indicated that there are 7 sites showing increasing trends among 56 sites which have hourly data more than 30 years in Korea. This study analyzed the relationship between mean of annual maximum rainfalls and parameters of the Gumbel distribution. Based on the relationship, this study estimated the probability density function and design rainfalls in a design target year, and then constructed the rainfall-frequency curve. The proposed method estimated the design rainfalls 6-20% higher than those from the stationary rainfall frequency analysis.