• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.604-609
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• 2004

일반적으로 설계호우(확률강우량, PMP 등)는 유역중심에서의 추정되고, 이 값을 유역의 평균강우량으로 이용한다. 그러나, 실제호우는 유역의 형상에 대해 지속기간 동안 균일하게 발생하지 않으려, 이러한 현상을 분석에 적절히 고려하기 위해서 호우의 공간분포에 대한 분석이 필요하다. 또한 유역면적이 크고, 소유역으로 분할된 중${\cdot}$대규모 유역조차도 균일한 설계호우 값을 적용함으로써 평균강우량 및 출력 값을 과대하게 산정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 설계호우의 공간분포를 기왕의 실제호우로부터 가상호우의 형태를 가정하였으며, 이 가상호우의 형태에 따라 설계호우를 대상유역에 공간분포시켜 평균강우량을 재산정하는 절차를 예를 들어 상세히 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.423-423
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• 2015

국내에서는 유역의 설계홍수량을 결정하기 위해 강우-유출 사상에 의해 유도된 대표단위도를 활용하는 방식이 일반적으로 채택되고 있으나, 유역의 실측 호우사상이 부족한 경우 대표단위도의 신뢰성은 종종 논쟁의 여지를 갖게 된다. 이는 제한된 수의 자료를 활용하여 도출된 매개변수의 평균이나 최대/최소값으로 채택되는 대표단위도를 통해 산정되는 설계홍수량이 왜곡될 수 있는 가능성에 기인하는 것이다. 따라서 매개변수 산정 및 검정에 활용되는 사상의 수와 질이 설계홍수량 산정에 미치는 영향을 파악하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 가용한 호우사상의 수가 제한된 유역의 경우 Clark 단위도의 매개변수 도출에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 대상유역은 비교적 다량의 실측 호우사상을 갖는 국내 중규모 댐 유역으로 선정하였으며, 호우사상 모집단의 수가 N개일 때 단위도 유도에 활용되는 사상을 2개부터 N-1개까지 증가시켜 가며 분석대상이 되는 호우사상이 무작위로 선정될 경우를 가정하였다. 불확실성 분석을 수행하기 위하여 Monte Carlo Simulation을 각 호우사상 수별로 100회씩 적용하였으며, 이 때 확률변수는 등분포함수를 따르는 것으로 가정하여 각 호우사상이 선정될 가능성을 동일하게 부여하였다. 이러한 과정을 통해 선정된 호우사상별 매개변수들 중 도달시간과 저류상수의 평균값과 최소값을 대표단위도(평균, 최대)의 매개변수로 각각 채택하여 설계홍수량을 도출하였다. 그 결과 선정된 호우사상의 양과 질에 관계없이 호우사상 수가 증가함에 따라 채택되는 대표단위도의 매개변수가 안정되는 경향을 보였으며, 설계수문곡선의 첨두홍수량 분포는 음으로 왜곡되는 경향을 나타내어 설계홍수량이 과소산정될 가능성이 감소하는 결과를 보였다. 즉, 대상유역의 분석 대상 호우사상 수가 증가하면 대표단위도 매개변수 및 설계홍수량 산정결과가 안정되는 경향을 보이므로 설계홍수량 산정의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이며, 이는 향후 설계홍수량 산정 및 평가를 수행하는 기술자들의 판단도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.181-181
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• 2018

설계홍수량 산정 시 지점확률강우량을 대상유역 내 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량 환산계수(areal reduction factor, ARF)를 적용한다. ARF 산정방법은 크게 면적고정형 방법과 호우중심형 방법으로 나뉜다. 면적고정형 방법은 현재 국내 하천설계기준에서 설계강우량 산정 시 활용하고 있는 방법이지만, 동 시간에 발생한 강우사상을 활용하지 않고 지점강우량과 면적강우량의 독립적인 빈도해석을 통해 산정되므로 비현실적인 값이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 강우사상의 공간분포 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 레이더 강우 자료를 활용하여 한강권역의 호우중심형 ARF를 활용하였다. 호우중심형 ARF는 지속기간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대하여 산정하였으며, 재현기간은 강우 사상의 규모에 따라 총 다섯 구간(0-10, 10-20, 20-50, 50-80, 80-100년)으로 분류하였다. 지속기간 및 재현기간에 따른 호우중심형 ARF는 강우 사상마다 산정되므로 다양한 값이 산재(scattered)되어 있는데, 대푯값을 선정하기 위하여 Weibull 분포의 비초과확률 95%의 값을 추출하였다. 두 가지 방법으로 산정된 ARF는 지속기간에 대하여 로그형태로 증가하였으나, 재현기간에 따른 관계에서는 차이를 보였다. 면적고정형 ARF는 재현기간에 대한 민감도가 매우 낮았으나, 호우중심형 ARF는 재현기간에 따라 감소하였다. 또한 호우중심형 ARF는 지속시간이 길수록 재현기간에 대한 민감도가 점차 낮아졌으며 지속기간 24시간 이후로는 일정한 값을 보였다. 이러한 차이는 레이더 실 강우를 활용한 호우중심형 ARF 산정 시에 면적고정형 ARF 산정과정에서 고려되지 않는 강우의 시 공간적 특성을 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 설계홍수량 산정 시 호우중심형 ARF를 적용한다면 보다 현실적인 값을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.98-102
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• 2009

최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계 시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 대전지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 대전지지방기상청의 강우자료 중 강우가 집중되는 기간인 5월부터 10월사이의 강우자료를 바탕으로 강우분석을 실시하였고 갑천 유역에 적용하여 설계홍수량을 산정 하였다. 1999년도 수자원관리기법개발연구조사 보고서(건설교통부, 2000)에 따르면 Huff 방법에 의한 강우분포의 형태는 초기에 호우가 집중되는 1분위로 나타났고, 본 연구에 의한 방법은 Huff방법의 3분위에 속하는 53%에서 호우가 집중되는 양상으로 나타났다. 이는 Huff 방법이 호우사상별로 분위를 결정 하는 반면 본 연구에서는 지속시간별 강우량을 누가하고 지속시간별 분포형태를 무차 원화하여 결정하였다. 또한 Huff방법과 본 연구 방법의 비교 시 무강우 상태와 누락된 타 분위 호우가 분포형에 미치는 영향을 고려하였다. 유효우량 산정 시 초기의 강우량이 크면 손실우량도 커지고, 강우의 시간분포 형태에 따라 첨두홍수량도 차이를 보이게 되므로 강우의 시간분포 결정시 신중을 기하여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.163-163
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• 2017

설계홍수량은 수공구조물의 규모를 결정하는데 이용되며, 국내에서는 설계홍수량을 산정하기 위하여 지속시간과 재현기간에 따라 면적강우량을 추정한다. 지점강우량은 제한된 지역을 대표하는 값이므로 지점강우량을 기준면적에 대한 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factor)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 과거 관측자료를 활용하여 산정하는 경험적 방법(empirical method)이 주를 이루고 있으며, 경험적 방법은 크게 면적고정형(Fixedarea) 방법과 호우중심형(Storm-centered) 방법으로 분류된다. 면적고정형 방법은 국내 하천설계 기준에서 적용하고 있는 방법으로 면적강우 및 지점강우의 연 최대치를 독립적으로 빈도 해석하여 ARF를 산정하므로 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형 방법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간 전이시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우를 활용하면 실제 강우사상의 공간분포 특성을 반영한 현실적인 ARF 산정이 가능하다. 본 연구에서는 국내 기상청에서 제공하는 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하여 지속시간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대한 호우중심형 ARF를 산정하였고, 면적강우 산정 시, 강우사상의 면적을 원형 또는 타원형으로 선정하여 강우의 형상 및 방향성을 고려하였다. 또한 레이더 강우의 중심강우를 지상강우 자료로 산정된 확률강우량 기준으로 분류하여 재현기간별 호우중심형 ARF를 산정하였으며, 이를 통해 기준면적, 지속시간, 재현기간에 따른 ARF의 특성을 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1300-1304
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• 2006

최근 침투형 우수유출저감시설은 물 순환 및 초기우수관리 문제, 치수 목적으로 사용이 증대되고 있으며, 시설 확대를 위한 관련 법규나 기준이 강화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 호우사상에 대한 침투통의 저감효과를 분석하여 우수유출저감시설로써 적용성과 치수효과를 검증하는데 그 목적이 있으며, 연구방법으로는 실제 호우사상에 대해 침투통의 현장계측을 이용하여 유출 저감율을 측정하고, 수문해석에 의해 저감효과를 분석하였다. 현장계측을 실시한 전주지역의 2005년 8월 2일 호우사상은 290.5mm를 나타냈으며, 이 강우량은 $\ulcorner$한국확률강우량도(한국건설기술연구원, 2000)$\lrcorner$에 의한 전주관측소 50년 빈도 24시간 확률강우량 287.7mm를 초과하는 값으로 분석되었다. 이 때, 총유출저감율은 약 56%로 측정되었으며, 유역특성이 비슷한 지역에서는 해당 강우량에 대해 유사한 저감효과를 나타낼 것으로 판단된다. HEC-HMS와 단위침투설계법을 이용하여 수문해석을 실시하였으며, 동일한 호우사상 자료를 적용한 결과, 총유출저감량은 20.64%, 최대 첨두유량은 6%의 저감율을 나타냈다. 향후 지속적인 모니터링과 첨두유량에 대한 연구가 보완되고 호우사상에 대한 계측자료가 추가로 확보된다면 호우사상에 대한 침투통의 치수효과를 정량화할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.615-619
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• 2004

본 연구에서는 유출해석에 있어서 중요한 기존 설계강우의 시간분포 방법의 문제점을 해결하고 강우의 통계적 특성과 유역특성에 맞는 설계강우의 시간분포 방법을 개발하고자 하였다. 홍수량 산정지점별로 인근 관측소의 Thiessen 가중치를 부여하여 지속시간별로 호우사상을 호우 중심에 따라 4개 분위로 구분한 다음 분위별 호우사상을 무차원화 하여 누가우량곡선으로 변환한 후 산정지점별로 지속시간별 설계강우를 분포시킨다. 본 연구의 결과로 지속시간별 분위를 구분함으로써 기존 Huff의 4분위법에서 문제점으로 제시된 평활화된 무차원누가곡선으로 인한 첨두홍수량의 과소산정 등을 해결할 수 있었고, 홍수량산정지점에 대하여 지점별 대표누가우량곡선의 작성이 가능하여 현재 제시된 우량관측소별 우량주상도의 지점별 적용시 대표 우량관측소 선정 등의 어려움을 해결할 수 있이 설계홍수량 산정시 유역의 시${\cdot}$공간적 특성에 따른 강우의 특성이 최대한 반영되도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1332-1336
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• 2010

우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 피해가 빈번하게 발생하며, 이러한 호우는 주로 태풍과 집중호우로 인해 발생한다. 그런데 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 이러한 호우사상들의 규모가 점차 커지고 있으며 그 특성 또한 변화하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 기상청에서 관할하는 총 78개의 기상 관측소 중에서 17개의 기상관측소를 대상으로 연최대시간강우량을 추출하여 각각의 지속시간에 대한 평균과 표준편차에 대한 변동성과 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 또 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여 각각의 지속시간별 연최대시간강우량을 구분하여 추출하고 이를 비교 분석하였다. 분석결과에서 연최대시간 강우량은 변동성이 있지만 경향성은 나타나지 않는 것으로 분석되었고, 지역에 따라 호우원인별 강우특성이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 기후변화에 따른 강우패턴의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있고, 또 수공구조물의 설계에 반영한다면 호우로 인한 피해를 감소시킬 수 있는 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.285-285
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• 2016

설계홍수량 산정 시, 지점강우량을 대상 유역 내 면적강우량으로 환산하기 위해 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factors)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 크게 면적고정형법(Fixed-Area Method)과 호우중심형법(Storm-Centered Method)로 나뉜다. 면적고정형법은 현재 국내 하천설계기준에서 활용하고 있는 방법이지만, 공간적 관측밀도의 제약으로 정확한 ARF 산정에는 한계가 있다. 또한 연 최대치계열의 독립적인 빈도해석을 통해 지점강우량과 면적강우량을 산정하므로 동시간(Synchronized)에 발생하는 강우 사상이라고 볼 수 없기 때문에 산정된 ARF는 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간전이 시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우 자료를 활용하면 현실적 ARF값의 산정이 가능해진다. 레이더 강우는 기상청에서 제공하는 2007-2012년 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하였으며, 대상지역으로는 한강 권역을 선정하였다. 그러나 기상청 레이더강우 자료의 경우 가용기간이 아직까지 충분하지 않아 다양한 빈도의 강우사상을 확보하는데 한계가 있어, 보조적으로 한강 권역의 지상강우 관측 자료를 수집하여 높은 재현기간의 강우사상이 부족한 문제점을 해결하고자 하였다. 산정된 레이더 및 지상강우 호우중심형 ARF는 통계적 분석을 통해 비초과확률 90%, 95%의 값을 추출하였으며, 지속시간 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간과 재현기간 0~10년, 10~20년, 20~50년, 50~80년, 80~100년에 대한 호우중심형 ARF 회귀상수를 제시하였다. 비초과확률 95%에서 기존 국토해양부(2011)에서 제시된 ARF와 호우중심형 ARF는 대체로 유사한 경향을 보이고 있었으나, 지속시간이 비교적 긴 12시간, 24시간에서는 호우중심형이 기존 ARF보다 다소 작게 산정되는 패턴을 보이고 있어 설계적용 시 유의해야 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.338-338
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• 2023

최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.