• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.30 no.5
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• pp.223-233
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• 2018

The predictability of winter storm waves using KMA's operational wind forecasts has been studied to predict wind waves and swells in the East coast of Korea using SWAN. The nested model were employed along the East coast of Korea to simulate the wave transformation in the coastal area and wave dissipation term of whitecapping is optimized to improve swell prediction accuracy. In this study, KMA's operational meteorological models (RDAPS and LDAPS) are used as input wind fields. In order to evaluate model accuracy, we also simulate wind waves and swells using ECMWF reanalysis and KIOST WRF wind and they are compared with the KMA's operational wave model and the wave measurement data on the offshore and onshore stations. As a result, it has the lowest RMSE and the highest correlation coefficient in the onshore when the input wind fields are KMA's operational meteorological forecasts. In the offshore, all of the simulate results shows good agreements with similar error statistics. It means that it is very feasible to use SWAN model with the modified whitecapping factor and KMA's operational meteorological forecasts for predicting the wind waves and swells in the East coast of Korea.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.100-103
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• 2007

근래 컴퓨터 수치모델이 급속하게 발전함으로써 다양한 분야에서 수치예보기술이 응용되고 있다. 실시간 해양예보시스템도 그중의 하나로 관측시스템, 정보제공시스템, 그리고 모델링시스템으로 구성되며, 이는 실시간 해양정보를 제공함으로써 해상교통의 안전과 연안환경의 보호에 기여한다. 본 연구에서는 부산항 실시간 해양예보시스템의 구축을 위한 기초연구로써 부산항 모델링시스템을 개발하였으며 그 결과를 제시한다. 기존 관측자료가 부족하여 M2조석 모델링만으로 시스템의 테스트를 수행하였으나 앞으로 관측시스템이 완비되면 종합적인 테스트가 요구된다. 아울러 앞으로 관측시스템 및 정보제공시스템이 계속해서 구축될 예정이며 이들 시스템이 모두 완비되고 나면 인터넷을 통한 실시간 정보제공이 이루어지게 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.308-312
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• 2004

본 연구에서는 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 단시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 수자원공사의 치수모델인 KOWACO 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하려다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과, RDAPS 및 AWS MAP 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 어느 정도 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-KOWACO 연계 모형의 하천유출량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유출량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 놀은 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• Water for future
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• v.52 no.2
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• pp.24-35
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• 2019

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.26 no.4
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• pp.555-566
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• 2009

Precipitable water vapor (PWV) derived from a numerical weather prediction (NWP) model were compared to observations derived from ground-based Global Positioning System (GPS) receivers. The model data compared were from the Weather Research and Forecasting (WRF) model short-range forecasts on nested grids. The numerical experimets were performed by selecting the cloud microphysics schemes and for the comparisons, the Changma period of 2008 was selected. The observational data were derived from GPS measurements at 9-sites in South Korea over a 1-month period, in the middle of June-July 2008. In general, the WRF model demonstrated considerable skill in reproducing the temporal and spatial evolution of the PWV as depicted by the GPS estimations. The correlation between forecasts and GPS estimates of PWV depreciated slowly with increasing forecast times. Comparing simulations with a resolution of 18 km and 6 km showed no obvious PWV dependence on resolution. Besides, GPS and the model PWV data were found to be in quite good agreement with data derived from radiosondes. These results indicated that the GPS-derived PWV data, with high temporal and spatial resolution, are very useful for meteorological applications.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.193-193
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• 2020

집중호우로 인한 이재민 발생, 침수 등 많은 인명 및 재산 피해가 지속적으로 발생함에 따라, 홍수재해를 사전에 대응하는 다양한 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 이용하여 강우의 이동방향과 이동속도를 추정하여 초단기 정량강우예측(QPF)이 가능한 기법을 개발하고, 2016년 태풍 차바 사상에 대하여 비슬산 레이더자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 개발기법은 1단계 레이더 강우강도 앙상블 멤버 생성, 2단계 레이더 강우강도 이동속도 계산, 3단계 레이더 강우강도 앙상블 초단기 예보, 4단계 초단기 예보 검증의 과정으로 이루어진다. 본 연구결과물인 레이더 기반 초단기 강우예측자료는 수치예보기반 강우예측자료 및 다양한 레이더 기반 초단기예보자료들과 함께 강우예측율 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.