• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.790-794
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• 2008

본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.168-172
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• 2007

소유역의 배수시설물 설계를 위한 확률강우량 결정에는 일반적으로 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식을 이용하며, 강우의 지속시간이 10분이하인 경우에도 통상 제시된 강우강도식의 지속시간 최소단위인 10분을 그대로 적용하는 것이 일반적이다. 따라서 도달시간이 수 분 정도인 도로 배수시설물의 경우에는 상대적으로 과대설계가 될 가능성이 크다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모포마 분포를 시자료에 적용하여 분단위 연최대치 강우계열을 구성하고 이를 빈도해석하여 확률강우량을 추정하였다. 1분단위 강우자료(MMR 자료)를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식은 분단위로 내삽할 수 없음을 확인하였다. 60분 집성자료를 모포마 분포에 적용하여 추정한 지속시간별 분단위 연최대치 강우계열은 관측된 분단위 연최대치 강우계열의 특성을 적절히 설명할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서 모포마 분포를 이용하는 경우 시단위자료를 이용하여 1분단위 자료의 특성 재현이 가능한 것으로 판단된다. 60분 집성자료와 시단위 자료를 이용하여 모포마 분포에 각각 적용하여 IDF 관계를 유도한 경우 그 차이는 매우 미미한 것으로 나타났다. 아울러 사용된 자기상관함수에 따른 차이도 미미한 것으로 확인되었다. 따라서 모포마 분포는 시단위 자료로 부터 60분 이하의 지속시간에 대한 연최대치 강우계열을 적절히 재현할 수 있는 방법인 것으로 판단된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.113-120
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• 2008

본 연구에서는 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 분석하였다. 이를 위해 이 변량 혼합대수정규분포를 이용하여 강우를 모형화하였다. 본 연구에서의 분석은 중부지역의 26개 우량관측소 지점자료를 이용 하였으며, 호우 발생 특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 수행하여 서로 비교될 수 있도록 하였다. 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분을 적용하였다. 그 결과, 현재의 분단위 관측지점 자료는 임의 지점의 분단위 강우강도로 내삽하여 추정하는데 적절하지 않음을 확인하였다. 만일 적절한 자료분해 및 내삽 방법론이 구비된다면, 분단위 관측지점 자료를 이용하는 것보다 시자료와 같이 밀도 있는 관측망의 자료를 이용하는 것이 보다 현실적인 분단위 강우강도 추정 방안이 될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.388-391
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• 2011

강우침식인자를 구하기 위해서는 개별 호우사상의 30분 최대 강우강도를 산정해야 한다. 이를 위해서는 연속된 분단위 강우자료가 필요하지만, 자료 획득이 제한되어 지점별로 보다 얻기 쉬운 시간 단위 강우량을 이용하여 30분 최대 강우강도를 추정하려는 노력이 있어왔다. 본 연구는 시강우량을 이용하여 개별 호우사상의 30분 최대 강우강도를 추정하기 위한 것으로서 대구 지점의 1960년~1999년 기간의 818개 호우사상을 이용하였다. 분류된 호우사상별 30분 최대 강우강도를 기상청으로부터 획득한 분단위 강우자료를 이용하여 산출한 뒤, 이를 참값으로 하여 60분 최대 강우강도와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 대구 지점의 60분 최대 강우강도로부터 30분 최대 강우강도를 추정할 수 있는 변환계수는 1.228로 나타났으며, 고정시간 1시간 최대 강우강도로부터 30분 최대 강우강도를 추정할 수 있는 변환계수는 1.3778로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권8호
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• pp.643-654
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• 2007

본 연구에서는 도로나 도시유역에서와 같은 소유역의 배수시스템에서 적정량의 설계 규모를 결정하기 위해 지속시간 10분 이하의 강우강도-지속시간-재현기간 관계를 유도할 수 있는 방안을 제시하고 검토하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 모포마 분포에 근거한 것이며, 그 적용성을 서울지점 자료에 대한 적용을 통해 확인하였다 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 1분단위 강우자료를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식은 분단위로 외삽할 수 없음을 확인하였다. (2) 60분 집성자료를 모포마 분포에 적용하여 추정한 지속시간별 분단위 연최대치 강우계열은 관측된 분단위 연최대치 강우계열의 특성을 적절히 설명할 수 있는 것으로 파악되었다. (3) 60분 집성자료와 시단위 강우자료를 이용하여 모포마 분포에 적용한 IDF 관계의 차이는 미미한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.275-290
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• 2012

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1215-1219
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• 2008

수공구조물 설계에 있어 가장 중요한 기준이 되는 확률강우량은 기존에 발생한 시간강우와 일강우 자료를 이용하여 지속시간별 연최대치 계열을 빈도해석하여 수행하고 있다. 현재 기상청에서 제공하는 강우자료는 00시 00분부터 01시 00분까지 누적된 강우량을 01시 강우량으로 제공하고 있다. 이는 한 호우 사상에서 총강우량은 동일할지 모르지만, 강우의 발생별 시점, 종점 및 누적 강우량은 다르게 산정된다. 이와 같이 확률강우량 산정시 고정시간 강우자료를 수문학적 의미인 임의 지속시간별 강우량자료로 변환이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 37개 지점의 1분 단위 강우 관측자료를 이용하여 고정시간별 연 최대치 계열과 임의 지속시간별 연 최대치 계열을 추출한 후 두 자료에 따른 지속시간별 환산계수를 산정하였으며, 기존에 산정된 환산계수와 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.430-430
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• 2022

20년 이상의 분단위 강우자료가 없는 지역에서는 연강수량, 월강수량, 일강수량 등을 이용하여 강우가식성지표를 추정하는 연구가 이루어지고 있다. 이중에서 월강수량을 이용한 연평균 강우가식성지표 추정방법은 Fouriner Index, Modified Index, IAS index, Modified IAS index 등 학계에서 다양한 모델이 제시된 바 있다. 국내에서는 1971 ~ 1999년 기간의 기상청 관측지점에 대한 평가가 일부 이루어진 바 있으나, 월강수량을 이용한 추정모델에 대한 후속 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 기상청 강우자료를 이용하여 월강수량 기반 강우가식성지표 추정모델의 적용성을 평가하기 위한 것으로, 선행 연구에서 기산정된 지점별 연평균 강우가식성지표 값을 바탕으로, 월강수량 기반의 기존 추정모델로 산정한 값을 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 실무에서 활용할 수 있도록 월강수량을 이용하여 연평균 강우가식성지표를 추정할 수 있는 경험식을 업데이트 하여 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.349-349
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• 2021

일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.410-410
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• 2021

강우가식성 지표(또는 강우침식인자)는 빗방울이 지상으로 떨어질 때 빗방울의 크기와 낙하속도 즉 운동에너지에 의하여 표토의 입자가 잠재적으로 침식될 수 있는 정도를 의미한다. 최신 호우사상을 분석하여 지점별 연평균 강우가식성 지표를 지속적으로 갱신하는 연구는 범용토양유실공식을 이용하여 장기간에 걸친 연평균 토양침식량을 산정하려고 하는 연구자들에게 지속적인 관심의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 기상청 산하 관측소 54개 지점을 대상으로 지점별 연평균 강우가식성 지표를 업데이트하기 위한 것으로, 2017년까지의 데이터를 포함하여 업데이트하는 것을 목표로 하였다. 강우 가식성 지표 계산을 위한 1분 단위 강우자료는 기상자료개방포털의 공개된 자료로부터 획득할 수 있으나, 지점별로 결측치를 일부 포함하고 있거나 불연속된 자료가 포함되어 있어 54개 지점 모두를 업데이트하는 것은 제한이 되었다. 결과적으로 54개 지점 중에 29개 지점에 대한 값을 업데이트할 수 있었다. 연구결과 기상청 29개 지점의 1961~2017년 기간(최소 45년 ~ 최대 57년) 동안의 연평균 강우가식성 지표는 4,624MJmm/ha/hr로 나타났다. 이 값은 2015년 기간까지의 평균값과 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 지역적 분포로서 29개 지점 중에 14개 지점에서 연평균 강우가식성 지표가 소폭 감소한 것으로 나타났으며, 15개 지점은 증가한 것으로 나타났으며 최대 증가 및 감소폭은 2.5% 이내인 것으로 나타났다.