• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.764-769
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• 2006

본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.15 no.2
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• pp.37-53
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• 2008

This study has developed a water balance model for the catchment of Byungchun river using a BROOK90 4.4e physical deterministic water balance model with the long-term meterological data and stream run off data obtained from the basin of Byungchun river in Korea. It is intended that the validation model with calibrated model fitting parameter can build a long-term water balance plan for a period when meterological data are available but stream runoff data are not. Results of this study have satisfied the first expectation as an experiment for water balance modeling since measured stream runoff data have turned out to be very similar to simulated stream runoff data. Through the confirmation of model fitting parameters and validated simulation, water balance for the period of 1998 to 2006 has been restored. Unless the conditions of geomophology, vegetation, soil and land use change, meterological data alone can produce various hydrometeorological data related to stream runoff amount, soil water amount, and evapotranspiration. This study opens up a new horizon in restoring water balance in the past as well planning water balance in the present. The obtained results from this study are expected to be used in predicting future water balance in the wake of the changes in climate and vegetation in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.104-104
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• 2018

이수안전도의 기준이 되는 갈수량에 대해 기후변화 시나리오에 따른 전망을 제시하였다. 충주 댐 유역을 대상으로 기준기간(1986~2000년)에서의 기상청의 관측 기상자료와 IPCC 보고서의 RCP 4.5/8.5 시나리오를 대상으로 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 5개의 모델(ACCESS1.3 CanESM2, CNRM-CM5, GFDL-ESM2G, HadGEM2-AO)의 기준기간과 미래기간(2011~2100년)의 기상자료를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성/비정상성 분위사상법과 베이지안 모델 평균기법을 통해 불확실성과 통계적 오차를 저감하였다. 미래기간에서, 강우는 RCP 4.5에서 1.74mm/year, RCP 8.5에서 3.22mm/year, 실제증발산은 RCP 4.5에서 1.09mm/year, RCP 8.5에서 1.78mm/year의 증가율을 보였다. 실제증발산을 입력자료로 활용할 수 있도록 IHACRES모델의 CMD(Catchment Moisture Deficit) 비선형 모듈의 매개변수를 변이하여 유효강우량 산정 과정을 개선하였다. 기준기간에서 관측유량자료와 IHACRES의 시뮬레이션을 통해 산정된 유량자료의 R-squared는 0.65이다. 기준기간에서의 매개변수를 고정하여 미래기간의 유량을 산정하고 유황분석을 통해 갈수량 전망하였다. 유량은 RCP 4.5에서 4.41MCM/year, RCP 8.5에서 9.66MCM/year의 증가율을 보였다. 갈수량은 RCP 4.5에서 0.30MCM/year, RCP 8.5에서 -0.47MCM/year의 증감율을 보였다. 연간 강수량 대비 실제증발산의 비율의 추세분석 결과, RCP 4.5에서는 홍수기에는 0.014%/year, 비홍수기에는 0.027%/year의 증가율을 보이며 거의 변화가 없는 추세를 확인할 수 있었다. RCP 8.5의 홍수기에는 -0.042%/year, 비홍수기에서는 0.167%/year의 증감율을 보이며 홍수기에는 실제증발산에 비해 강수량의 증가가 확연히 보였으며 비홍수기에는 강수량에 비해 실제증발산의 증가가 뚜렷이 확인되었다. RCP 8.5에서 비홍수기의 강수량 대비 실제증발산의 증가가 갈수량의 감소로 반영된 것을 확인할 수 있었다. 미래기간의 RCP 4.5/8.5에서 실제증발산의 증가로 인하여 강수량이 증가함에 따라 유입량이 증가함에도 불구하고 갈수량의 증가로 이어지지 않았다. 미래 갈수량의 감소는 하천의 건전성과 이수안전도의 위협이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.567-570
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• 2005

본 연구에서는 GEV분포형에 패해 L-모멘트법을 적용하여 추정된 지점빈도 설계강우량의 변동추이가 관측년수변화에 따라 어떠한 변동추이를 나타내는지를 규명함으로써 향후 수리시설물의 설계방향모색에 도움이 되고자 한다. 현재 우리나라는 수리시설물의 설계나 관리시에 PMP, PMF 또는 빈도별 설계수문량 등을 이용하고 있다. 그러나, 이러한 수문량들은 매년 관측되는 수문관측치들에 의해서 매번 변하고 있으며 또한 이러한 변화의 양상과 크기는 각 지점별로 매우 다양하게 나타나고 있다. 이로인해, 수리시설물의 설계 및 관리시 관측 지점별로 매우 상이한 설계수문량을 제시하기도 하며 특정관측자료로 인해 설계수문량이 급변하는 등 많은 혼란을 초래하고 있는 실정이다. 따라서, 현재 관측지점별로 나타나고 있는 설계수문량의 변화양상을 분석함으로써 추후에 변화될 설계수문량의 양상 예측이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구는 우리나라 전역에 걸쳐 기록년수가 가장 긴 강릉, 서울, 인천, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산, 목포 및 여수기상대의 총 12개소를 선정하여 해당 기상대의 24시간 최대강우량을 대상으로 지점빈도분석을 실시한다. 지점빈도분석시 적용된 분포형과 매개변수추정법은 최근 가장 많이 사용되고 있는 GEV분포형과 L-모멘트법을 적용한다. 또한. 최종결론은 설계수문량의 양상을 형태별로 분류하고 형태에 따른 특성들과 예상되는 현상들에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.764-769
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• 2009

하천과 바다가 만나는 하구는 자연적인 기능 뿐만 아니라 공학적인 측면에서도 매우 중요한 자원이다. 우리나라는 국토의 개발에 따른 용수 사용의 증가, 홍수재해대책 등으로 인해 한강을 제외한 4대강에 하구둑을 건설하였으며 강물과 바닷물을 인위적으로 차단하는 구조물이므로 하천의 생태적인 기능을 손상시키는 것은 불가피 하다. 하지만 이러한 단점에도 불구하고 하구둑이 건설되는 가장 큰 목적 중의 하나는 주변지역의 안정된 용수공급이다. 1987년에 완공된 낙동강 하구둑은 건설 이 후 약 20년 동안 안정된 용수공급과 효율적 운영으로 관리되어 왔지만 그동안 기상 및 수리 수문뿐만 아니라 환경적으로 크고 작은 변화가 있었다. 하천의 기수역인 하구에서 유체는 하구둑이라는 구조물이 존재하지 않을 때도 매우 복잡하게 거동한다. 하천의 유량, 지형학적 요소 그리고 조위의 상태 등 여러 가지 요인으로 인하여 비정상적으로 변화하며 이러한 하구에서 유체의 거동을 보다 더 정확하게 묘사하려면 흐름방향, 수심방향, 하폭방향의 3차원적인 해석이 필요하다. 하지만 하천과 바다를 밀도가 같은 하나의 상으로 가정하고 수행한 수문학적인 분석이나 1 2차원 수치모형을 활용한 수리 분석 결과는 시간적 공간적으로 경제적이고 양호한 결과를 산출해낼 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 하구둑의 수리특성을 분석하기 위하여 미국 기상청의 홍수추적모형인 FLDWAV 모형과 미수로국(WES)의 2차원 유한요소 모형인 RMA-2 모형을 활용하였으며 낙동강유역 주요 수위관측소의 실측자료를 토대로 매개변수 검정을 실시하였다. 분석결과 조위가 고려된 2차원 유속장을 구현하였으며 하구둑 유지 관리 개선에 기여코자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.941-941
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• 2012

최근 이상기후로 인한 강우량 증가와 집중호우가 빈번히 발생하고 있는 추세이다. 작년 서울지역의 하루 강우량은 301.5mm, 1시간 최대 강우량이 113mm를 기록하였고, 침수와 산사태 인한 인적, 물적 피해가 나타나면서 재해위험이 크고 예측한계를 벗어난 특이기상 발생빈도가 증가했다. 강수일수 또한 1980년대 36일에서 2011년 48일로 빠르게 증가하고 있다. 본 연구에서는 특이기상 발생 원인을 강우량으로 고정하여 확률강우량 증가에 따라 홍수량의 변화양상을 해석하였다. 변화한 홍수량이 홍수위에 미치는 변화양상을 분석하기 위해 금강수계의 무심천유역에 위치한 청주강우관측소를 선정하였고, 대상유역의 확률강우량을 증가시켜 빈도해석을 통한 각각의 재현기간에 발생한 면적확률강우량을 산정하였다. 또한 GIS 프로그램을 이용해 지형인자를 추출하고 추출된 지형인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다. HEC-HMS 모형의 계산조건에서 손실우량은 SCS CN, 유출변환은 Clark 단위도법을 적용하였다. 그리고 HEC-RAS 모형에서는 자연하천에 주로 적용하는 부등류 모델링을 수행하여 결과값의 조건별 양상을 분석하였다. 분석결과 확률강우량 증가율에 대한 홍수량은 비슷한 변화율을 보여주었고, 홍수량 증가에 대한 홍수위 변화율은 동일한 비율만큼 반영되지 않음을 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.374-374
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• 2012

최근 기후변화에 따라 강우양상이 급격한 변화를 나타내고 있다. 년 평균 강우량의 증가뿐만 아니라 국지성 강우강도가 현저히 증가하여 홍수의 위험이 증대되고 있다. 강우특성변화에 따른 정확한 수문분석이 필요하고, 설계홍수량 산정을 위한 강우의 시간분포의 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 기상청 서울지점의 계획강우분포를 도출하기 위해 국내에서 사용되고 있는 강우 시간분포 설정방법 중 Huff의 방법, Yen-Chow방법, 교호블럭법, Keifer-Chu방법을 비교 분석하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청 관할 서울지점의 1954년부터 2010년까지 67년간의 강우량 자료를 사용하였다. 빈도분석은 국립방재연구원의 FARD2006을 이용하여 적합한 확률분포인 확률가중모멘트법에 의한 매개변수 추정과 ${\chi}^2$기법 등에 의한 적합도 검정을 거쳐 선정된 GEV분포를 사용하였고, 강우의 지속기간은 100분, 180분이며 재현기간은 100년, 200년, 300년, 500년으로 였다. 강우시간분포 설정방법 중 첨두강우량은 대체적으로 교호블록법이 가장 크다. Huff방법(2분위)은 첨두강우발생 전의 총 강우량이 첨두강우발생 후의 총 강우량 보다 큰 경향을 보이나, 다른 방법의 경우는 첨두강우발생 후 총 강우량이 전보다 더 크게 나타났다. 많이 쓰이는 방법 중 하나인 Huff 분포에 관하여 좀 더 정확한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.301-301
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• 2018

본 연구에서는 위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 자료동화하여 격자 단위에서 수문기상인자를 산출하고 그 정확성을 평가하였다. 수문모형으로는 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 선정하여 국내 주요 8개 댐 유역에 구축하였으며, 입력자료는 2008년 이후 10년간 자료를 수집하였으며, 2008-2012년의 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하였다. 모형의 보정을 위해 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 적용하여 매개변수를 추정하였고, 2013-2017년의 관측유량 자료를 통하여 모형의 성능을 검증하였다. VIC 모형에 자료 동화한 토양수분 자료는 AMSR2 위성 토양 수분 자료와 지상관측 토양수분 자료를 합성한 자료를 사용하였으며, 인공위성자료와 지상 자료를 조건부합성기법으로 합성한 토양수분자료는 각 격자별 토양수분을 더 정확히 산정하여 자료동화시 모형의 모의 정확도가 향상되는 경향을 보였다. 본 연구결과는 지상관측자료를 통해 보정된 위성관측 토양수분자료를 자료동화하여 수문모형의 정확도를 향상시키고, 미계측 유역에 대한 향상된 수문기상인자 정보를 제공함으로써 다양한 수문분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.