• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.411-411
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• 2019

지형학적으로 다양한 형상을 가지고 있는 하천유역은 지역적 조건에 따라 뚜렷한 특징을 나타낸다. 이러한 조건은 하천유역의 발달 및 수문학적 특징에 영향을 미친다. 금회 연구는 여러 가지 유역의 특징 중 유역을 대표할 만한 특징을 이용하여 간단하고 유용한 하천 유역 분류 기법을 제시하였다. 하천유역의 여러 특징 중 지류교차각(Tributary Junction Angle)은 유역을 분석하기 위해 많이 사용되었으며 다른 특징들과 함께 유역 구분을 위해 분석되어 왔다. 하지만, 지류교차각만 이용하여 유역 분류를 제시하는 기법은 연구되지 않았다. 하천유역 분류 기법 제시를 위해 수지형 유역, 평행형 유역, 부채형 유역, 직사각형 유역, 격자형 유역 등 5가지의 형태를 중심으로 50개의 하천유역을 사용하였고, 지류교차각의 Beta Distribution 모델을 적용하여 매개변수 추정치 산정 후 유역 분류를 위한 분석을 실시하였다. 매개변수 추정치는 각 유역 형태 구분을 위해 적용되었고, 이후 Support Vector Machines를 이용하여 하천유역 형태를 분류하도록 하였다. 분석을 통한 결과는 일반적인 통계기법과 다른 유역형태 구분 기법을 이용하여 검증하였다. 제안된 기법은 수지형, 평행형, 부채형 유역 형태들에 대하여 정확하게 분류할 수 있으며, 얻어지는 결과는 중요한 수문학적 정보 제공에 사용 될 것으로 판단된다. 금회 연구를 통해 Beta 분포형의 매개변수 추정치는 하천유역 분류 적용에 유용하게 사용 될 수 있음을 확인하였고, 하나의 주요 유역 인자로 유역 구분이 가능함을 제시하였다. 향후 연구로는 하천유역 분류를 통해 수문학적인 동질 유역을 구분하여 수문모델의 수행능력을 향상 시킬 수 있는 수문모델 분석과 개발에 적용 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1363-1367
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• 2007

낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 본 연구에서는 WASP 모형을 이용하여 낙동강 하류에서 부영양화의 주요원인이 되는 영양물질과 결과적으로 나타나는 Chl-a 농도변화를 모의하였다. Chl-a의 농도모의를 위한 주요 입력자료로서 측정된 동물성 플랑크톤의 개체수가 입력되었다. 선정된 수질조사 지점은 낙동강 본류(왜관, 고령, 적포, 남지, 하남, 낙동강 하구둑)와 지류인 금호강, 회천, 황강, 남강, 밀양강이다. 수질모의 구간은 낙동강 본류(왜관${\sim}$낙동강 하구둑)와 지류인 금호강, 회천, 황강, 남강, 밀양강을 포함한 총 72개의 구간이다. 모형의 모의시간과 출력시간은 각각 1일로 하였다. 2003년의 자료를 이용하여 추정된 수질 매개변수들의 적합성을 확인하기 위해 2004년${\sim}$2005년의 수질자료와 유량자료를 이용하여 검증하였고, 입력된 매개변수와 기상 입력자료(유량, 수온, 일사량, 일조율)의 값을 중심으로 10% 씩 상하로 변화시켰을 때의 민감도를 분석하였다. Chl-a는 민감도분석결과 Chl-a의 성장률과 동물성 플랑크톤의 섭식률에 의해 영향을 많이 받았다. 인은 Chl-a에 영향을 주었지만 질소는 거의 영향이 없었다. 기상자료의 민감도분석결과 유량, 수온, 일조율, 일사량의 순서로 민감하게 모의 되었다. WASP 모형에서 동물성 플랑크톤 개체수의 입력 유 무에 따른 수질모의결과는 동물성 플랑크톤을 입력했을 때가 더 정확히 모의되는 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.4
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• pp.37-44
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• 2013

Concentrated localized torrential rains due to global warming and climate change have resulted in much water damage each year. GIS is used as a tool for predicting the peak-outflows caused by these regional torrential rains in mountainous rivers. However, the research of the resolution of the data is limited, and most of approaches are about hydrological geographic. This paper estimates the flood discharge needed for decision of standard rainfall of automatic rainfall warning system by using GIS with GcIUH model, and establishes the criteria of flash flood warning. It also has analyzed the terrain in river basin, extracted the morphological characteristics parameters of water shed such as stream width, channel slope, channel length, shape factor, and GcIUH parameters, and analyzed the relationship between them.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1047-1051
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• 2009

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.180-180
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• 2018

가능최대강수량(PMP)은 대규모 수공구조물의 설계 시 기준이 되는 강수량으로, 최근 대규모 거대재난에 대비한 대피계획수립에 PMP를 활용하려는 움직임이 있으며 PMP에 대한 국내 연구가 활발히 수행되고 있다. PMP를 추정하기 위해 Hershfield의 통계적 방법에 대한 간단한 대안이 제안되었다. PMP는 물리적인 강우량 상한계로, 확률론적 개념과는 모순적이다. 또한, Hershfield의 PMP는 연 최대 시계열 평균의 선형함수로 주어지는 모양 매개변수를 가지는 GEV 분포의 약 60,000년 빈도임이 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 Hershfield의 방법을 확률론적으로 해석하는 것이 바람직할 것으로 판단하였고, 기상청 ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 우리나라 각 지점자료 중 10년 이상의 자료를 사용하여 Hershfield 방법을 적용하여 PMP를 산정하였다. 각 지점의 빈도계수를 구하여 우리나라 자료에 적합한 확률분포의 형태를 적용하였고, 분포형의 매개변수 값을 추정하였다. 또한, Hershfield의 빈도계수와, 우리나라 자료에 해당하는 빈도계수가 몇 년 빈도로 계산되는지 각각 확인해 보았다. ASOS 및 AWS 자료를 이용하여 연 최대 강수량 시계열 평균과 모양 매개변수의 관계 공식 또한 구성하였다. 본 연구의 방법을 검증하기 위하여 우리나라에서 제일 오래된 자료(57년)인 서울지점 자료를 이용하여 경험적인 분포함수와 본 연구에서 제안하고 있는 방법을 비롯한 다양한 방법을 통하여 구한 분포함수를 비교하여 도시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.347-347
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• 2023

홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.136-136
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• 2020

홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1393-1396
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• 2009

일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.