• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.111-114
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• 2008

최근 기후변화 등의 영향으로 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내에서도 홍수 피해액이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야 하며, 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 아직까지 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어서 지상 관측소 자료를 이용하여 보정과정을 거친 후 예측에 활용하고 있다. 본 연구에서는 조밀한 지상 관측망을 보유한 서울지역의 실시간 관측 자료를 이용하여 단시간 강수예측을 수행할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 지상관측자료와 이류 모델을 이용하여 강수를 예측하는 기법이다. 이를 위해 본 연구에서는 47개 지점의 서울시 홍수정보시스템의 자료를 이용하여 단시간 강수량 예측의 방법론과 적용 방법을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.924-927
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• 2005

한반도의 강수패턴을 보면 강수일수는 감소하나 호우일수는 증가하고 있는 추세이다. 특히, 우리나라는 강수의 대부분이 하계에 집중되어 있고, 단시간에 강수의 변화가 심하기 때문에 기존의 수치예보를 보완해줄 수 있는 예보체계의 확립이 불가피한 실정이다. TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)기법은 폭풍에 대한 내부 움직임을 결정하기 위한 목적으로 Rinehart와 Garvey(1978)에 의해 처음 개발된 것으로 비교적 간단하게 레이더 에코를 이용하여 강수의 이동경로를 추적할 수 있다. 일정한 시간 간격으로 제공되는 레이더 반사도 자료에 대하여 설정된 두 window 사이의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 강수의 움직임을 파악하였다. 개발된 기법은 레이더 에코로부터 강수의 안정된 이동방향과 이동속도를 제시하기 위하여 상관성 분석과 함께 일치성 분석 및 가중함수에 의한 이동 백터장 보정을 수행하였다. 또한 이동 백터의 외삽을 통하여 강우이동경로와 대상유역의 단시간 예측 면적 강우 산정 방법을 제시하였다. 결과는 개선된 단시간 강수예측 가능성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1167-1171
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• 2009

최근 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내 역시 홍수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야하며, 이를 위해 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할수 있고, 미계측 유역의 정보를 취득할 수 있는 장점이 있으나, 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어 지상 관측자료를 통한 보정 후 예측에 사용하는 실정이다. 본 연구에서는 지상 관측 강우와 이류 모델을 이용한 단시간 강수예측 방법론을 제시하고, 이를 조밀한 지상 관측망을 가진 서울시에 적용하였다. 강수 예측을 위해 서울시 홍수정보시스템의 자료와 Automatic Weather System (AWS) 자료 등의 지상 관측소 자료를 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.129-129
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• 2011

본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.7
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• pp.631-641
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• 2012

In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.193-197
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• 2009

오늘날 도시지역의 무분별한 개발로 인해 불투수면적이 증가하여 첨두유량 및 유출용적의 증가와 홍수도달시간을 단축시키고 있으며, 특히 도시유역에서는 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 결합되어 홍수피해가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 이에 대한 효율적인 조기 대응책으로 도시 수문기상 현상의 변화 및 현황을 파악하여 홍수로 인한 인명 및 재산피해를 최소화할 수 있는 적절한 홍수 예 경보 시스템의 구축을 들 수 있다. 이를 위하여 선진 외국의 경우 기상전문가에 의한 집중호우 현상규명 및 사전예보 기법 확립과 수자원 전문가에 의한 이들 예보자료를 활용한 특정지역의 홍수피해 유무를 사전에 예측하는 기상과 수자원의 학제간 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내의 경우 기상 현업에서는 국지성 집중호우 예측과 단시간 강수예보를 위해 수치예보모형, 레이더 및 기상위성을 활용하고 있으나 수자원 분야에서는 예측강우를 활용한 홍수예보에 관한 연구는 매우 미진한 상태이다. 특히 도시홍수의 경우 도달시간이 매우 짧으므로 강수의 초단시간 예보기법을 통한 강수예보의 선행시간 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기상레이더 정보와 이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성을 검토하였다. 이류모델은 강우강도 분포를 이류벡터에 따라 이동시키면서 강우의 발달쇠약 회전 등을 고려하여 강수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 초단시간 강수예보의 적용성 검토를 위해 Least-square fitting 기법으로 레이더 강수를 추정하고, 추정된 강수를 이류모델의 입력장으로 활용하였다. 또한, 도시홍수예보의 활용을 위해 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강수의 유역면적평균강우량을 산정하여 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.308-312
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• 2004

본 연구에서는 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 단시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 수자원공사의 치수모델인 KOWACO 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하려다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과, RDAPS 및 AWS MAP 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 어느 정도 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-KOWACO 연계 모형의 하천유출량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유출량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 놀은 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.1023-1034
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• 2008

The size and frequency of the natural disaster related to the severe storms are increased for recent decades in all over the globe. The damage from natural disasters such as typhoon, storm and local severe rainfall is very serious in Korea since they are concentrated on summer season. These phenomena will be more frequent in the future because of the impact of climate change related to increment of $CO_2$ concentration and the global warming. To reduce the damage from severe storms, a short-range precipitation forecasting model using a weather radar was developed. The study was conducted as following four tasks: conversion three-dimensional radar data to two-dimensional CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) efficiently, prediction of motion direction and velocity of a weather system, estimation of two-dimensional rainfall using operational calibration. Results demonstrated that two-dimensional estimation using weather radar is useful to analyze the spatial characteristics of local storms. If the precipitation forecasting system is linked to the flood prediction system, it should contribute the flood management and the mitigation of flood damages.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.695-707
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• 2010

The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.