• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1132-1136
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• 2004

본 논문은 지금까지의 지점빈도해석의 약점을 보완하기 위하여 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석의 방법에 관한 연구이다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 한다. 반면 지역빈도해석의 경우 우리나라와 같이 자료의 수가 부족한 경우에도 효율적이고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축한 훈, L-모멘트기법과 Netmax법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 기존의 방법으로 산정한 수문량과 비교${\cdot}$분석하였다. 지역빈도해석의 결과 남한강 유역은 이질성 척도가 큰 것으로 판명되어 남한강 유역의 경우 지역적인 세분화가 필요한 것으로 나타났다. Netmax를 이용하여 산정된 수문량은 L-모멘트법과 지점빈도해석 그리고 확률강우량도에 의해 산정된 값에 비하여 과소추정 되었다 지역적 특수성을 고려하지 않고 형성된 네트워크는 지역적으로 세분화가 필요한 지역에 대하여서 좋지 않은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.382-386
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• 2012

최근 산지하천 유역에서 발생하는 홍수와 이를 동반한 토석류에 의해 많은 인적, 물적 피해가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 유역의 정확한 홍수유출량 해석이 동반되어야 하지만 산치하천 유역은 유출특성 분석에 기본이 되는 수위관측소의 수가 적고, 관측소가 존재하더라도 결측치가 많거나 자료보유 연한이 짧아 자료의 활용성이 떨어진다. 따라서 선행 연구에서는 미비한 자료만으로도 회귀분석이 가능하며 높은 신뢰도를 갖는 Fuzzy 회귀분석 기법을 도입하여 수위자료 없이도 산지하천 유역의 유역면적과 하도경사를 바탕으로 홍수유출량을 평가할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 연구에서는 여기에 빈도별 강우량을 새롭게 추가하여 홍수량 산정식을 개선 및 보완하였다. 새롭게 도출된 홍수량 산정식의 정확도는 기존 대상유역 내 특정지점 설계홍수량을 기준으로 기존 개발된 홍수량 산정식과 비교하여 검토하였고 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 이를 바탕으로 일반 사용자도 손쉽게 홍수량을 산정할 수 있도록 MATLAB을 이용하여 홍수량 산정 프로그램을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.582-582
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• 2015

최근 하천에서 발생하는 침수피해는 대규모 하천보다는 중소규모의 하천이 전체의 약 50%이상 발생하고 있으며, 기후변화에 따른 강우량의 증가와 도시화에 따른 불투수층의증가로 인하여 도시유역을 통과하는 중소규모 하천에서의 침수피해는 증가하고 있다. 특히, 도시를 통과하는 중소하천의 경우 강우발생시 짧은 도달시간으로 갑작스런 침수피해가 발생하며, 최근 급격한 인구의 증가, 산업화 및 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 도시유역의 유출특성이 변화되고 있다. 기존의 선행된 하천 연구는 주로 유역단위의 연구가 진행되었지만 하천이 통과하는 도시유역의 경우 대부분 합류지점에 도시지역이 밀집되어 있어 하천유역을 기반으로 하는 도시지역의 구분은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 하천분류인 국가하천, 지방하천, 소하천에서 침수피해가 발생하는 지방하천과 소하천사이의 중소하천에 대한 구분 기준을 제시하고 중소하천의 유역의 불투수면적뿐만 아니라 하천 선을 중심으로 하천폭에 대한 불투수면적에 대하여 비교 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.280-280
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• 2021

대청댐은 1980년에 준공하여 금년도 현재 40년이 경과한 댐이다. 40년간의 수문자료를 확보하고 있으나, 준공이후 94년까지는 홍수기 시간자료가 축적이 안 되어 분석이 불가한 상황이며, '95년부터 2020년까지는 홍수기 시간자료를 최대한 활용하여 홍수수문분석을 시행하였다. 홍수의 기초자료인 강우량을 발생원인(태풍, 장마, 집중호우, 전선형강우)별로 구분하였으며, 강우의 시간분포(증가, 감소, 증가감소, 균일, 감소증가, 증가계단, 감소계단, Huff1, Huff2, Huff3, Huff4)의 11가지로 모든 호우사상에 대하여 구분을 하였으며, 적용모형인 저류함수법의 주요 매개변수(K, P, T_l, F₁, R_sa)는 최적화 기법(Golden Search)을 이용하여 산정하였다. 또한, 유입량과 방류량 관계에 의한 홍수조절율, 주요호우 사상의 이전 상황인 무강우일수, 선행 강우를 분석하여 유출율에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.56-56
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• 2022

지속시간 동안 물리적으로 발생 가능한 최대의 강수량으로 정의되는 PMP(Probable Maximum Precipitation)를 나타내는 한 가지 방법으로 포락곡선이 있다. 포락곡선은 최대강수량을 지속시간에 대해 도시한 것으로 역사적으로 발생한 극한 강수현상의 특징을 그대로 나타낸다. 오랜 기간 동안 강수 관측이 이루어졌다면 관측자료로부터 직접 포락곡선을 그릴 수 있겠으나, 지금까지 우리나라에서는 통계적 추정 방법을 통해 간접적으로 접근해왔다. 하지만, 강우관측자료가 상당히 누적된 지금에 이르러서는 직접 포락곡선을 도출하는 것이 가능해졌다. 이 연구에서는 50년 이상의 강우관측년도를 보유하고 있는 24개 종관기상관측 지점의 최대강우량을 종합하여 우리나라 기후조건을 대표할 수 있는 포락곡선을 산정하였다. 이번에 산정된 포락곡선을 우리나라 선행연구들에서 제시된 PMP와 비교하였으며, 전세계의 지속시간에 따른 최대강수량을 대표하는 Jennings law와도 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1182-1186
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• 2006

The decision of design flood in river basins is very important in the aspect of flood control. The design flood of rivers was estimated according to the size and importance of basins. As the damage of floods increases more and more and the importance of defense against floods increases further, the presumption of design flood can be very important. Especially, what influences most greatly flood is rainfall. However, in spite of equal rainfall, the estimated flood differ according to the features of basins. The fact that the features of basins influence greatly the estimation of flood was confirmed by the preceding research results and experiences. However, although many rivers have their own basin features, the research on how these basin features are related to the estimation of design flood, is not yet sufficient. The purpose of this study is to identify how the design flood estimated previously by river arrangement basic plan is correlated with topography factors, and so investigate the correlation between basin topography factors and design flood in order to provide the additional information for the unmeasured basins or the middle/small river basins where their river plan is not established.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.16 no.3
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• pp.49-55
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• 2015

The rainfall pattern, rainfall intensity as well as topographical conditions used for the analysis of debris flow affect, in general, the magnitude of debris flow and flow velocity, when debris flow occurs. The consideration of topographical conditions implies that the topography is equally divided into grids and the slope of inside the grid is computed as an average, leading to, in turn, obtain the closer results to the reality as the grid is smaller in the case of the severely bended topography. Although the size of grid should be as small as possible so as for more accurate analysis of debris flow, the analysis of debris flow has been so far conducted by using sparsely divided grids due to the limitation of analysis algorithm, computational ability and running time. So, it is necessary to suggest an appropriate grid size for the practical approaches. Therefore, this study presents the evaluation of the effect of the size of a grid on the debris flow besides the factors which referred to the previous studies such as accumulated rainfall, rainfall intensity and rainfall duration time. From this, it enables to suggest a rational and practical grid size for topography to be divided.

• Journal of Wetlands Research
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• v.19 no.3
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• pp.366-374
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• 2017

The objective of this study is to explore the applicability of very short-range-forecast rainfall for the early warning of mud-debris flows. An artificial neural network was applied to use the very short-range-forecast rainfall data. The neural network is learned by using the relationship between the radar and the AWS, and forecasted rainfall is estimated by replacing the radar rainfall with the MAPLE data as the very short-range-forecast rainfall data. The applicability of forecasted rainfall by the MAPLE was compared with the AWS rainfall at the test-bed using the rainfall criteria for cumulative rainfall of 6hr, 12hr, and 24hr respectively. As a result, it was confirmed that forecasted rainfall using the MAPLE can be issued prior to the AWS warning.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.4
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• pp.281-289
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• 2019

In this study, the typhoon damage forecasting model was developed for southern inland district. The typhoon damage in the inland district is caused by heavy rain and strong winds, variables are many and varied, but the damage data of the inland district are not enough to develop the model. The hydrological data related to the typhoon damage were hour maximum rainfall amount which is accumulated 3 hour interval, the total rainfall amount, the 1-5 day anticipated rainfall amount, the maximum wind speed and the typhoon center pressure at latitude 33° near the Jeju island. The Multivariate Analysis such as cluster Analysis considering the lack of damage data and principal component analysis removing multi-collinearity of rainfall data are adopted for the damage forecasting model. As a result of applying the developed model, typhoon damage estimated and observed values were up to 2.2 times. this is caused it is difficult to estimate the damage caused by strong winds and it is assumed that the local rainfall characteristics are not considered properly measured by 69 ASOS.