• 한국습지학회지
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• 제17권4호
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• pp.370-379
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• 2015

최근 기후변화로 인하여 돌발성 집중호우 등의 기상재해가 증가하고 있는 추세이다. 이러한 재해로 인한 피해의 대응을 위해서 강우의 정밀한 관측과 더불어서 정확한 공간분포의 파악도 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 레이더 강우자료 등을 같이 활용하는 연구도 진행되어 왔으나, 아직까지 지상우량계의 강우공간분포를 추정하는데에는 한계가 존재하고 있다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역을 대상으로 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 방법과 함께 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 비교하여 각각의 기법의 적용성을 평가하고자 한다. 정량적 평가 결과, OK 기법은 상관계수 0.978, Slope best-fit line 0.915, $R^2$ 0.957의 값을 가지며 MAE, RMSE, MSSE, MRE 값이 0에 가장 근접하는 우수한 결과를 나타내었으며, 다음으로 KED, CK 순으로 좋은 결과를 나타내었다. 그러나 정량적 평가만으로는 강우의 공간분포에 대한 정확한 평가를 하는데 있어 한계성을 가지고 있으므로 강우공간분포의 참값으로 가정되는 레이더강우장과의 공간분포특성을 수치화하여 유사성을 비교할 수 있는 기법에 대한 제시가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.321-334
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• 2006

본 연구에서는 3차원 공간상에서 구면 좌표계값을 가지는 레이더 반사도 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 산출 프로그램을 개발한다. 오염되지 않은 CAPPI 자료의 산출을 위해서 레이더 반사도 자료에 대한 품질검사 과정이 선행되었다. 개발된 모형은 3차원 공간상에서의 연속성을 유지하기 위해서 가장 근접하고 가장 적은 자료수를 운영함으로서 최적의 반사도 자료를 보간하였다. 개발된 모형은 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각 하에 임의의 해상도 및 고도등에 대한 자료를 효율적으로 계산해 낼 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제19권3호
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• pp.366-374
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• 2017

본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우 보다 선행하여 토사재해 예경보를 발령할 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 추계학술발표회
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• pp.193-199
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• 2006

본 논문은 열대저기압, 태풍 및 허리케인의 연구와 분석에 사용되는 몇 가지 마이크로파 방식들을 검토하였다. 마이크로파 신호는 폭풍 속 구름과 비에 의해 잘 흡수되지 않는 장점을 가지기 때문에 격렬한 폭풍을 동반하는 열대저기압의 관측에 있어 매우 유용하다. 그에 대한 장비들로 산란계(scsatterometers), 마이크로파 복사계(microwave radiometers), 합성개구레이더 (synthetic aperture radars; SARs), 강우레이더 (rain radar) 에 대해 살펴보았다. 이러한 마이크로파 장비들로부터 얻어진 열대저기압내의 바람, 강우, 구름분포와 같은 자료들은 태풍의 진로와 강도예측에 중요한 정보를 제공한다. ERS-1, 2 산란계와 RADARSAT-1 SAR로부터 얻어진 세부적인 바람장, 넓은 관측범위를 가지는 SSM/I 로부터 얻은 풍속분포, 높은 해상도를 가지는 TRMM 강우레이더의 강우 강도측정들은 이러한 예를 보여주고 있다. 초기 마이크로파 원격탐사에서 나타났던 해상도, 관측 폭과 같은 한계들은 최근 발사되어 운영되는 위성들의 장비들로 많은 개선이 이루어졌다. 이러한 마이크로파 장비들에 대한 충분한 이해와 활용은 열대저기압의 발생과 강도와 같은 특성들을 규명하는데 큰 역할을 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.250-250
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• 2017

글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 KOICA 사업으로 진행중인 모로코 세부강 유역 홍수방지 마스터플랜 사업에서 모로코 세부강 유역의 2010년 홍수사상에 대한 위성강우 및 지상계측 일일자료를 이용하여 홍수유출량을 추정하는 것으로 목적으로 하고 있다. 모로코 세부강(Oued Sebou) 유역은 모로코의 서북부에 위치하며 유역면적은 한강유역과 유사한 $38,380km^2$이고 하천연장은 450km로 모로코 국토면적의 약 7% 정도를 차지하며 모로코 농업생산의 중심지역이고 유역의 기후 및 기상 특성은 겨울철 온난다습하고 여름에 고온 건조한 지중해성 기후를 나타내며, 연강수량은 400mm이상으로 보고하고 있다(이산 등, 2015). 유역내 49개 관측소의 일일 강우량 자료를 분석한 결과 2000년부터 2010년까지의 유역 산술평균 강수량은 607.1mm/yr로 분석되었고, 2010년 가장 많은 강수를 기록한 지역은 Jbel oudka로 1874.1mm/yr였고, 가장 적은 강수량을 기록한 지역은 Allal Al Fassi - Barrage로 289.9mm/yr로 나타났다. 2010년 홍수가 발생한 시기인 2009년 12월 19일부터 2010년 1월 18일까지의 1시간 간격의 위성강우자료와 1일 관측 지상계측자료를 합성하여 위성보정강우량을 추정하였다. 보정 방법은 순위상관방법을 적용하였다. 사용한 모형은 일본 ICHARM에서 개발한 IFAS와 한국건설기술연구원의 MapWindow 기반 GRM 모형(mwGRM)을 이용하였다. 모형의 적용 결과 세부강 유역 본류의 첨두유출량은 $6,010m^3/s$(mwGRM)과 $5,878m^3/s$(IFAS)로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측 강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.265-271
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• 2020

첨단 차량에서 가장 중요한 장비 중 하나인 차량레이더는 일반적으로 자동차와 같은 객체의 속도와 범위를 감지하는데 사용된다. 본 논문에서는 객체감지 이외에 차량레이더 자료를 이용하여 강수 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 레이더 수신신호의 감쇠 정도가 강수 강도에 따라 다르다는 사실과 시공간적으로 짧은 관측에서는 강수의 분포가 일정하다는 가정에 근거한다. 본 논문은 차량 레이더를 이용하여 강수정보 추정에 대한 타당성을 평가하는데 목적이 있다. 실제 주행 중 제안 된 방법의 실현 가능성을 검증하기 위해, 다양한 강수 사상의 각 시간 세그먼트에 대한 강수정보 추정 방법이 적용되었다. 주행 현장실험의 결과로부터 제안된 방법이 다양한 강우 유형에서 강수 정보 추정에 적합하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.109-124
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• 2015

레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.

• 한국습지학회지
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• 제12권1호
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• pp.51-61
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• 2010

기후변화로 인하여 국지성 집중호우가 크게 늘어나고 그로인해 막대한 인적 및 물적 피해를 야기하고 있다. 따라서 강우의 시간적 공간적 특성을 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 레이다 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이다 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이다 강우와 비교하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이다 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 안성천 유역을 대상유역으로 선정하여 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이다 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2011

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 이루어져 있다. 최근 산지하천 유역에서 발생한 홍수와 토석류 등에 의해 많은 인적 물적 피해가 발생하고 있다. 현재 산지하천 유역은 유량자료에 비해 강우관측 자료는 비교적 많이 축적되어있으며, 최근에는 레이더를 이용한 강우관측도 지속적으로 이루어져 강우특성을 분석하는 것은 용이하다. 이에 비해서 산지하천 유역의 하천 유량에 대한 자료는 부족하거나 자료가 있더라도 결측치가 많고 보유연한이 분석에 필요한 만큼 충분하지 못하다. 또한 산지하천 유역의 유출특성을 분석하기 위해서는 강우관측 자료와 수위자료로부터 환산된 유량자료가 필수적인 인자이나 산지하천 유역의 수위관측소는 설치 및 유지관리 등의 어려움으로 인하여 유량자료가 상대적으로 부족한 실정이다. 이와 같은 제약을 해소하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요되므로 단 시간 내에 해결하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 유역의 물리적 특성을 이용하여 임의의 지점의 설계홍수량을 손쉽고, 정확하게 산정할 수 있다면 산지유역의 홍수와 토석류에 의해 발생하는 홍수 피해에 대한 대책을 마련하는데 큰 도움이 될 것이다. 일반적인 통계적 회귀분석은 여러 분야에서 널리 적용되고 있으나, 산지하천 유역의 강우-유출해석의 경우 관측자료의 수가 적고 발생하는 사상이 애매한 경우가 많아 일반적인 통계학적 선형 회귀분석을 적용하는 데 어려움이 많다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 fuzzy regression 기법을 사용하였다. Fuzzy regression 기법의 하나인 possibilistic 모형을 사용하여 주어진 관측값과 산정값의 오차를 최소화함으로써 모형의 fuzziness를 최소화하였다. fuzzy regression 기법을 사용하면 변수들 간의 애매한 관계를 쉽게 해석하고 관측값과 산정값의 오차를 최소화하여 연구목적에 적합한 결과를 도출할 수 있다. 산지유역에서 발생하는 홍수는 많은 인명 및 재산피해뿐 아니라 사회 및 경제적 측면, 환경 및 생태계 그리고 인간의 정신적인 측면까지도 깊이 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서 제안한 fuzzy regression 기법을 사용한 홍수량 산정기법을 통해 임의 지점의 빈도별 설계홍수량을 보다 신속하고 정확하게 산정하여 수공구조물의 설계에 적용하면 집중호우에 의해 발생하는 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.