• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.6
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• pp.359-371
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• 2017

This study generated flood time series of ungauged catchments in the Andongdam catchment using a distributed rainfall-runoff model and data generation method, and extracted the peak flows of 50 catchments to investigate the effect of rainfall spatial variability on peak flow simulation. The model performance statistics for three gauged catchments were reasonable for all events. The flood time series of the 50 catchments were generated using distributed and mean rainfall time series as input. The distribution of the peak flow using the mean rainfall was similar or slightly different to that using the distributed rainfall when the distribution of the distributed rainfall was nearly uniform. However, the distribution of the peak flow using the mean rainfall was reduced significantly compared to that using the distributed rainfall when actual storms moved to the top or bottom of the study catchment, or the rainfall was randomly distributed. These cases were 35% of total number events. Therefore, the spatial variability of rainfall should be considered for flood simulation. In addition, the power law relationship estimated using the peak flow of gauged catchments cannot be used for estimating the peak flow of ungauged independent catchments due to latter's significant variation of the peak flow magnitude.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.22 no.1
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• pp.15-22
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• 2008

This study collected the latest 30-year (1976~2005) continuous rainfall data hourly recorded at 61 meterological observatories in Korea, and the continuous rainfall data was divided into individual rainfall events. In addition, distribution charts of average rainfall event-depth were created to facilitate the application to the overflow risk-based design of detention storage basin. This study shows that 4 hour is appropriate for SST (storm separation time) to separate individual rainfall events from the continuous rainfall data, and the one-parameter exponential distribution is suitable for the frequency distribution of rainfall event depths for the domestic rainfall data. The analysis of the domestic rainfall data using SST of 4 hour showed that the individual rainfall event was 1380 to 2031 times, the average rainfall event-depth was 19.1 to 32.4mm, and ranged between 0.877 and 0.926. Distribution charts of average rainfall event-depth were created for 4hour and 6 hour of SST, respectively. The inland Gyeongsangbuk-do, Western coastal area and inland of Jeollabuk-do had relatively lower average rainfall event-depth, whereas Southern coastal area, such as Namhae, Yeosu, and Jeju-do had relatively higher average rainfall event-depth.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.265-265
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• 2016

호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.2
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• pp.191-201
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• 2012

This study reviewed the parameter estimation procedure of the Freund bivariate exponential distribution for the decision of the annual maximum rainfall event. The method of moments was reviewed first, whose results were compared with those from the method of maximum likelihood. Both methods were applied to the hourly rainfall data of the Seoul rain gauge station measured from 1961 to 2010 to select the annual maximum rainfall events, which were also compared each other. The results derived are as follows. First, when applying the method of moments for the parameter estimation, it was found necessary to consider the correlation coefficient between the two variables as well as the mean and variance. Second, the method of maximum likelihood was better to reproduce the mean, but the method of moments was better to reproduce the annual variation of the variance. Third, The annual maximum rainfall events derived were very similar in both cases. Among differently selected annual maximum rainfall events, those with the higher rainfall amount were selected by the method of maximum likelihood, but those with the higher rainfall intensity by the method of moments.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.4
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• pp.361-372
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• 2013

This study used the beta distribution to analyze the independent annual maximum rainfall events from 1961 to 2010 and decided the representative rainfall event for Seoul. In detail, the annual maximum rainfall events were divided into two groups, the upper 50% and the lower 50%. For each group, a beta distribution was derived to pass the mean location of the rainfall peaks. Finally, the representative rainfall event was decided as the rainfall histogram of the arithmetic average of the two beta distributions derived. The representative rainfall event derived has a realistic shape very similar to those observed annual maximum rainfall events, especially with the higher rainfall peak compared to that of the Huff distribution. Comparison with other rainfall distribution models shows that the temporal distribution of the representative rainfall event derived in this study is most similar to the Keifer & Chu model.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.5
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• pp.125-130
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• 2009

Storage function method which considers the non-linearity of the relationship between rainfall and runoff has been frequently used to predict runoff in a basin and a flood pattern. However, it is time-consuming to estimate appropriate parameters of every basin and rainfall event, which requires the empirical parameter equation applicable in Korea. In this study, multiple regression analysis is used to develop empirical equations to estimate parameters of Storage Function method using basin characteristics. The basin area, maximum stream length, and stream slope are considered as the basin characteristics as the result of the regression analysis. Collinearity is removed and trial-and-error method is used to choose the most descriptive parameters to the dependent variables in Han River basin which is divided into 30 subbasins. The developed equations are validated using the rainfall events in MunMak gauging station and named as 'Han River equation'. The equation could provide the useful information about Storage Function method parameter to calculate runoff from a basin and predict river stage.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.3
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• pp.543-552
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• 2020

This study is aimed at determining an algorithm capable of estimating the erosion index of rainfall for the region of Maceió-Alagoas in the northeast of Brazil. The sample of the truncated data from 2003 to 2006 counts 26,889 droplet size distributions integrated per minute, with 680 rain events with duration longer than 10 minutes. The equation proposed to estimate erosion index used as a dependent variable and independent variable, presenting a coefficient of determination of 99%. The statistical significance validated the relation between minimum rainfall intensity and erosion.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.236-237
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• 2016

인류의 발전과 함께 재난관리에 대한 발전도 이루어져 왔다. 그러나 세계은행(World Bank)의 조사에 의하면 지난 30년간 전 세계적으로 자연재해로 인해 250만 명의 사람이 목숨을 잃었고, 피해금액은 4조 달러에 이르는 것으로 나타나, 아직 재난관리 체계에 많은 문제점이 있음이 드러났다. 특히, 우리나라는 각종 재난으로 인해 최근 10년(2006~2015)간 연 평균 약 5천억원의 피해액과, 약 1조 1천억원의 복구비를 지출하고 있다(국민안전처, 2016). 만약 재난 피해 발생 전 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면, 예방 및 대비 차원의 재난관리를 통해 피해액이 크게 감소될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국내 재해의 65% 이상을 차지하고 있는 호우피해를 대상으로, 피해 예측함수를 개발하였다. 한강 권역을 본 연구의 대상지역으로 선정하였고, 재해연보자료를 조사하여 대상지역의 호우피해 발생 현황 및 피해액을 분석하였다. 또한 대상지역의 강우자료를 확보하기 위해 종관기상관측소의 강우자료를 확보하였다. 강우자료를 이용하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일) 자료, 그리고 재해기간의 총 강우량 자료를 산출하였다. 이를 독립변수로 하여 재해기간의 시설물별 피해액과의 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 호우피해 예측함수는 피해액을 로지스틱회귀분석을 통해 호우피해액이 큰 범위와 호우피해액이 작은 범위로 분류한 혼합분포를 이용하여 개발하였다. 본 연구는 효과적인 재해 관리체계를 확립 하고, 재해예방 및 대비 단계의 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.358-358
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• 2023

본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.