• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.149-149
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• 2017

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.3 s.164
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• pp.215-226
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• 2006

In this study, we performed verification of VSRF (Very Short Range Forecast of precipitation) model and application of NWSPC (National Weather Service PC) rainfall-runoff model in Kyoungan-chun basin. We used two methods for verification of VSRF model. The first method is a meteorological verification that evaluates the special quality feature for rain amount between AWS and VSRF model over Kyoungan-chun basin, while second method is a hydrological verification that compares the calculated Mean Area Precipitation (MAP) between AWS and VSRF Quantitatively. This study examines the usefulness of VSRF precipitation forecasting model data in NWSPC hydrological model. As a result, correlation coefficient is over 0.6 within 3 hour lead time. It represents that the forecast results from VSRF are useful for water resources application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1310-1314
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• 2008

수도권 지역의 신도시 개발에 따른 유역의 도시화와 인구 증가는 유역의 피복상태를 변화시키고, 생태계에 영향을 미치는 수문학적 과정과 하천수질의 변화를 초래하게 된다. 지표면의 침투, 침루 및 토양함수량을 변화시키고, 차단저류량과 요지저류량(depression storage) 등을 변화시킴으로서 유출량과 수질을 변화시키게 되는 것이다. 이와 같은 수문학적과정을 평가하기 위해서는 수문모형을 사용하는데 본 연구에서는 미국 농림부에서 개발한 SWAT모형을 이용하였다. SWAT-K모형은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 인위적, 자연적인 물순환 구조변화와 지표수-지하수 연계 해석 등을 개선하여, 강우 증발산 토양수분 지표수 지하수 등의 시, 공간적 분포를 정량적으로 산정하는 장기유출 해석 모형이다. 또한, 본 모형의 적용을 위하여 GIS를 이용한 공간정보를 처리하여 수문모형의 매개변수를 결정하는 방법이 널리 사용되고 있는데, 본 연구에서는 ArcView GIS를 이용하여 입력자료를 구축하였다. 대상유역은 판교유역으로서 신도시 개발이 한창 진행되고 있는 지역으로서, 개발 과정에 따라 수문특성, 유출특성, 수질변화 특성 등이 계속하여 변화되고 있으며, 개발이 완전히 종료된 이후의 특성을 예측할 필요가 있는 유역이다. 본 연구에서는 SWAT-K모형을 이용하여 판교 신도시 개발에 따른 장기유출량을 예측하였고 모델의 매개변수를 최적화하였으며, 그 결과 본 모델이 장기 유출량 해석 및 판교유역의 수문변화를 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.5
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• pp.471-482
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• 2010

Rainfall events in the hydrologic circulation are closely related with various meteorological factors. Therefore, in this research, correlation relationship was analyzed between sea surface temperature of typical meteorological factor and monthly rainfall on Korean peninsula. The cluster analysis was performed monthly average rainfall data, longitude and latitude observed by rainfall observatory in Korea. Results from cluster analysis using monthly rainfall data in South Korea were divided into 4 regions. The principal components of monthly rainfall data were extracted from rainfall stations separated cluster regions. A correlation analysis was performed with extracted principal components and sea surface temperatures. At the results of correlation analysis, positive correlation coefficients were larger than negative correlation coefficients. In addition, The 3 month of principal components on monthly rainfall predicted by locally weighted polynomial regression using observed data of sea surface temperature where biggest correlation coefficients have. The result of forecasting through the locally weighted polynomial regression was revealed differences in accuracy. But, this methods in the research can be analyzed for forecasting about monthly rainfall data. Therefore, continuous research need through hydrological meteorological factors like a sea surface temperature about forecasting of the rainfall events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.291-295
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• 2007

강수진단모형을 이용하여 저수지 이수운영을 위한 실시간 유량예측기법을 개발하였다. 강수진단모형은 현재 기상청 현업에서 수행중인 강우수치예보를 기반으로 상세 지역의 지형 효과에 의한 강수를 예측하는 정량강수예측모형(QPM; Quantitative Precipitation Model)으로서 부경대학교 환경대기과학과에서 개발된 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 소규모 상세지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하여 결과적으로 3km 간격의 상세지역 강우산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐만 아니라 계산 효율성을 개선된 모형이다. QPM 검증을 위하여 기상학적 평가와 수문학적 평가를 수행하였다. 호우 사례별 일강수량의 시공간 분포로 부터, QPM을 활용한 시스템에 의한 예측결과가 원시자료 RDAPS 보다 고해상도의 예측 및 지형효과의 반영도가 높았으며, AWS의 관측자료와 비교하여 보다 높은 예측성을 보여 주었다. 대상기간인 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 관측강우는 총 391.5mm 였으며 RQPM은 실적강우에 비하여 119.5mm 정도 과소산정하고 있으나 분위사상과정을 거치게 되면 351.7mm로서 실적강우에 불과 10.2% 못미치고 있다. 이는 고무적인 결과로 볼 수 있으며 현업에서의 활용성이 기대되는 수준이라 볼 수 있다. 강우-유출모의를 위한 QPM신뢰도를 높이기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 QPM모의에 존재할 수 있는 계통오차에 대한 추가적인 보정을 수행하였다. 수문학적 평가를 위하여는 장기연속유출모형인 SSARR모형을 기반으로 개발된 RRFS(Rainfall-Runoff Forecast System)을 이용하여 2006년 1월${\sim}$9월까지의 용담댐 유입량에 대하여 모의예측결과와 관측유입량 비교를 통한 검증을 수행하였다. 위 기간중 예측유입량의 RMSE(Root Mean Squared Error), COE(Sutcliffe Coefficient of Efficiency), MAE(Mean Absolute Error), $R^2$값은 각각 7.50, 0.68, 2.59, 0.69 값을 보이고 있다. 본 연구에서는 QPM에 의한 예측성의 향상 및 구축된 시스템에 의한 일강수량의 장기예측 가능성을 확인하였고, 향후 시스템을 현업에 활용하기 위해서 생산된 예측자료의 보다 장기적인 검증을 통한 시스템의 안정화가 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.4
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• pp.87-98
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• 2022

In recent years, frequent localized heavy rainfalls, which have a lot of rainfall in a short period of time, have been increasingly causing flooding damages. To prevent damage caused by localized heavy rainfalls, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was developed using the Local ENsemble prediction System (LENS) provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Machine Learning and Probability Matching (PM) techniques using Digital forecast data. HQPF is produced as information on the impact of heavy rainfall to prepare for flooding damage caused by localized heavy rainfalls, but there is a tendency to overestimate the low rainfall intensity. In this study, we improved HQPF by expanding the period of machine learning data, analyzing ensemble techniques, and changing the process of Probability Matching (PM) techniques to improve predictive accuracy and over-predictive propensity of HQPF. In order to evaluate the predictive performance of the improved HQPF, we performed the predictive performance verification on heavy rainfall cases caused by the Changma front from August 27, 2021 to September 3, 2021. We found that the improved HQPF showed a significantly improved prediction accuracy for rainfall below 10 mm, as well as the over-prediction tendency, such as predicting the likelihood of occurrence and rainfall area similar to observation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.35-35
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• 2022

최근에 딥 러닝(Deep learning) 기반의 많은 방법들이 수문학적 모형 및 예측에서 의미있는 결과를 보여주고 있지만 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 가장 대표적인 모델링 구조인 강우유출의 관계의 규명에 대한 모형을 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 변형 된 방법으로 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 반응변수인 유출량에 대한 직접적인 고려가 아니라 그의 1차 도함수 (First derivative)로 정의되는 Delta기반으로 모형을 구축하였다. 또한, Attention 메카니즘 기반의 모형을 사용함으로써 강우유출의 관계의 규명에 있어 정확성을 향상시키고자 하였다. 마지막으로 확률 기반의 예측를 생성하고 이에 대한 불확실성의 고려를 위하여 Denisty 기반의 모형을 포함시켰고 이를 통하여 Epistemic uncertainty와 Aleatory uncertainty에 대한 상대적 정량화를 수행하였다. 본 연구에서 제시되는 모형의 효용성 및 적용성을 평가하기 위하여 미국 전역에 위치하는 총 507개의 유역의 일별 데이터를 기반으로 모형을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 모형이 기존의 대표적인 딥 러닝 기반의 모형인 LSTM 모형과 비교하였을 때 높은 정확성뿐만 아니라 불확실성의 표현과 정량화에 대한 유용한 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1126-1130
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• 2006

중랑천, 왕숙천 등과 같이 유역면적이 작은 유역에서 호우 발생에 따른 홍수예보 및 예측 업무를 수행하기 위해서는 선행시간 확보가 필수적이다. 본 연구는 중소하천 유역에서의 홍수예보 및 예측 업무를 통하여 하천 주요지점에서의 홍수예보 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구방법으로는 선행시간 확보를 위해 기상청의 수치예보자료에 대하여 정량적 강우예측 자료 활용방안을 검토하였다. 수치예보자료의 정확도 검토는 관측소별/소유역별로 구분하여 T/M자료와 수치예보자료를 통계학적 방법에 의해 검토하였다. 홍수예보 업무 활용을 위해 간단한 강우-유출 통계모형을 구성하여 홍수예측 업무를 수행하였다. 검증자료는 기왕의 수문자료 중 80mm 이상의 호우를 대상으로 실시하였고, 검증결과 활용가능성이 있음을 입증하였다. 본 연구성과를 기존의 주요지천 홍수예보업무에 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.276-276
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• 2020

공유하천유역에서의 수자원 관리는 두 국가의 제도적 및 기술적 차이로 인하여 다른 유역에서의 수자원 관리보다 복잡하고 어렵다. 특히 두 국가 사이의 공유하천에서의 유량의 변화는 실질적인 측정을 이용하여 면밀하게 측정됨으로써 신뢰도 높은 자료를 통해 지속적으로 분석되어야 궁극적으로 공유하천에 대한 두 국가 간의 이해관계를 바탕으로 한 대책을 수립할 수 있다. 북한강 유역의 상류유역은 북한에 속해 있고, 특히 임남댐 건설 이후 화천댐 유입량은 지속적으로 감소하고 있어 이에 대한 물순환 영향을 면밀히 분석하고 대책을 수립할 필요가 있다. 물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967년~017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수를 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99 억 ㎥/y의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.