• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.30-30
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• 2016

환경창(EWs; Environmental Windows)이란, 준설 및 준설토 처리에 대한 부정적인 영향이 최소가 되는 기간을 정하고, 그 기간에 준설 및 준설토 처리를 수행하게끔 지정된 기간을 의미한다. 1970년대부터 미국을 중심으로 개발되어, 2001년을 기준으로 미국의 모든 준설사업의 약 80% 이상을 관리하고 있다. 준설이 가능하도록 규정된 환경창과 준설이 가능하지 않은 계절적 제한(seasonal restrict)으로 구성되어 있으며, 계절적 제한 기간에 준설을 수행하고자 하는 경우에는 준설과 관련된 의사결정권자, 이해관계자 및 전문가들의 협의가 이루어져야 한다. 그러나 현재 환경창에서 제공하고 있는 정보는 준설 수행의 가능/불가능의 양자택일에 대한 정보만을 제시하고 있으며, 이러한 문제는 의사결정권자 및 이해관계자에게는 정량적인 정보를 주지 못해 의사결정이 어려워지는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 통계학적 기법을 이용하여 사회 환경적인 측면에서 준설의 부정적인 영향을 수치화하여 정량적인 정보를 제공할 수 있도록 환경창 지수를 개발하였다. 환경창 지수를 적용한 환경창의 검증을 위해 미국의 샌프란시스코 만에 적용하였으며, 적용결과와 현재 샌프란시스코 만에서 운영 중인 환경창과 비교 분석을 수행하였다. 본 연구에서 개발된 환경창은 샌프란시스코 만에서 운영하고 있는 환경창과 동일한 환경창 기간을 제공함은 물론, 정량적인 환경창 지수를 제공함으로써 보다 간편한 의사결정이 가능함을 보였다. 또한 낙동강에 위치한 다기능보 중, 강정고령보에 적용하여 환경창을 개발하고 최적 준설시기 및 기간을 산정하였다. 개발된 환경창에 의하면 3월에 환경창 지수가 가장 높은 수치를 보임에 따라 가장 준설의 부정적인 영향이 작은 환경창 기간이라고 할 수 있으며, 가장 부적절한 환경창 기간은 5월인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.588-592
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• 2005

강우는 시간적인 분포특성과 함께 공간적인 분포특성이 매우 다양하게 나타나는 기상현상이다. 강우 발생의 특성을 파악하기 위해서는 시간적인 분포특성에 대한 분석과 함께 공간적인 발생양상에 대한 분석이 수행될 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 Coverage 개념을 이용하여 공간규모의 분포특성에 대한 분석을 수행하였으며, 지속기간의 변화에 따라 공간규모 분포가 어떠한 변동특성을 나타내는 지 분석하였다. 분석을 위한 대상유역으로 한강유역을 선정하였으며, 한강유역 내에 위치한 39개 강우관측소의 시간강우자료를 이용하였다. 강우의 지속기간별 공간규모 변동양상을 파악하기 위하여 10가지 경우의 지속기간(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, 48시간)에 대해 자료를 구성한 후 분석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 분석을 통해 강우 공간규모의 발생양상에 대해 개략적인 파악이 가능하였으며, 지속기간 변화가 공간규모에 미치는 영향을 파악할 수 있었다. 또한 유역면적을 3가지 경우로 나누어 동일한 분석을 수행함으로써 면적 변화에 따른 공간규모변동을 개략적으로 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 강우발생 시의 공간규모에 대한 보다 명확한 분석을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1279-1283
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• 2010

미국의 경우 1994년 발생한 대홍수(Great Flood)에 대해 사건조사를 수행하면서 예측에 포함되는 불확실성 정도를 제공하지 못하는 확정적 예측의 위험성 및 확률유량예측에 대한 필요성이 부각되었으며, 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법을 활용한 확률유량예측 방안에 대해 지속적으로 연구가 수행되고 있다. 국내에서도 확률예측에 대한 필요성이 인식되면서 기존 국외 연구사례를 토대로 국내 환경에 적용 가능한 방안에 대한 연구가 진행되었으며, 중장기 앙상블 유량예측의 경우 현업에서 다양한 형태로 활용되고 있다. 앙상블 유량예측의 기본이론은 예측시점의 초기조건 하에서 예측기간에 발생 가능한 기상 앙상블 시나리오를 수문모형의 입력자료로 사용하여 불확실성 범위를 설명 가능한 유량 앙상블을 모의하는 기법이다. 이러한 이론적 단순함 때문에 쉽게 현업의 유량예측 시스템 내에서 사용할 수 있다는 장점이 있으나, 동시에 기법적 특성으로 인하여 유량예측의 신뢰도가 현업에서 활용되기 어려울 정도로 낮아지는 관계로, 이러한 한계점을 극복하기 위해 그동안 기상자료 및 수문모형으로 인한 불확실성 저감에 대한 연구가 수행되었다. 하지만 예측 및 시나리오 기간의 잘못된 설정으로 기존의 불확실성 저감을 위한 연구의 적용에도 불구하고 앙상블 유량예측의 신뢰도가 오히려 낮아질 수 있으므로, 본 연구는 시나리오 기간에 따른 오차의 양상과 예측기간의 증가에 따른 초기조건의 영향을 분석하여 앙상블 유량예측의 기법적 특성 하에서 신뢰도 높은 예측을 기대할 수 있는 예측 및 시나리오 기간을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.393-393
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• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.187.2-187.2
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• 2012

다목적실용위성 3호는 2012년 5월 발사되어, 위성 기능점검을 위한 시험을 성공적으로 완료하였다. 위성발사이후 태양전지판 전개를 포함하여 장착된 모든 전장품(Unit)을 순차적으로 모니터링하면서 관련 명령어를 송신하고, 이후 송신된 명령어에 대한 수행여부를 모니터링하며 전장품의 정상 동작상태를 판단하게 된다. 위성상태의 모니터링은 상태 디스플레이 페이지(AND, AlphaNumeric Display), 각종 이벤트 디스플레이 및 위성에서 수신한 덤프 데이터 디스플레이 등을 통해서 수행한다. 이러한 위성의 상태정보는 지상의 엔지니어가 신속하면서 정확한 판단을 수행할 수 있도록 정확한 정보를 가독성있게 디스플레이해야할 필요가 있다. 또한, 위성교신 이후에는 위성에서 저장된 상태정보를 수신하여 비실시간 위성상태 데이터를 분석하는 작업을 수행한다. 이때, 엔지니어가 필요로 하는 상태정보 아이템을 자신이 원하는 형태로 추출할 수 있어야 한다. 이러한 필수 기능들은 시스템의 안정성을 기반으로 동작하여야 한다. 이와 같은 시스템이 운영될 수 있도록 초기운영 이전에 안정화 및 검증 작업을 수행하였으며, 초기운영 기간에도 정상운영 단계에서 임무관제국의 운영요원이 용이하게 위성의 상태를 모니터링할 수 있도록 위성상태정보에 대한 데이터베이스와 오류 감지 능력을 포함하는 위성상태 표출 기능을 최적화 하는 작업을 수행하였다. 임무관제국에서 개발된 위성상태모니터링 시스템을 통하여 안정적으로 다목적실용위성 3호의 초기운영에 대한 실시간 모니터링 및 비실시간 데이터 분석 작업을 수행하였다. 또한, 초기운영기간동안의 최적화 작업을 통하여 정상운영기간 동안 운영요원이 용이하게 오류 감지를 수행할 수 있도록 시스템을 지속적으로 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.597-600
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• 2008

Recently, Several Mega project are been performing as a multi-dimensional development project in Korea, but some problem has been revealed about deficiency of the history, experience, and skill. A multi-dimensional development project require the technology which can manage mega project to its specific at the level of program management. predicting schedule and schedule management are the most important for mega project, been performing over several years. This research shows the method of predicting and planning schedule in the early stage as a pre-study on developing a technology of schedule management. First of all, it presents the development of database considering the specific of mega project that can accumulate the history of schedule and search the schedule according to the type of single and multi building. Also it suggests the method of prediction schedule by creating scenarios according to owner requirements and cash flow, affecting schedule management in the early stage, and the shortening possibility of schedule duration using CCPM theory.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.5
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• pp.447-457
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• 2014

This research focuses on the changes of return period for nonstationary rainfall data in which exceedance or nonexceedance probability varies depending on time. We examined two definitions of return period under nonstationarity and also performed nonstationary frequency analysis using the nonstationary Gumbel model to investigate variations of return period in Korea. Seogwipo, Inje, Jecheon, Gumi, Mungyeong, and Geochang were selected as subject sites of application. These sites have a trend in rainfall data as well as having more than 30 years data. As the results of application, the return periods considering nonstationarity are different with those considering stationarity. The differences of return periods between nonstationarity and stationarity increase as growing return period increases. In addition, the return period using the expected waiting time method shows lower value than that using the expected number of event method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.420-420
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• 2015

일반적으로 호우사상의 특성은 강우강도, 지속기간, 총 강우량으로 정량화된다. 주어진 호우 사상에 대한 재현기간은 보통 위 세 개 변량 중 두 개의 변량에 대한 이변량 빈도해석을 통해 결정된다. 따라서 3 가지의 다른 빈도해석이 가능하며, 원칙적으로 이 세 가지 빈도해석 결과는 같아야 한다. 그러나, 문제는 어떤 변량을 선택하느냐에 따라 빈도해석 결과가 달라진다는 점이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫 번째로 1961-2010년에 관측된 서울지점 연최대치 호우사상에 대한 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석은 Frank, Gumbel-Hougaard, Clayton, ali-Mikhail-Haq copula 모형을 이용하여 수행하였으며, 모형의 매개변수는 두 변량의 상관관계를 나타내는 Kendall's tau를 이용하여 추정하였다. 호우사상에 대한 이변량 빈도해석을 수행한 결과, 결과가 일관되지 않고 고려한 두 가지 강우변량에 따라 다르게 나타난 것을 확인하였다. 두 번째로 보편적인 강우강도식을 이용하여 호우사상을 이루는 세변량의 특성을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 강우강도식은 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형, Grunsky 형이다. 일반적인 강우강도식에서 지속기간과 강우강도의 관계는 I~t^a와 같이 나타나며, 이 때 a의 범위는 -0.5부터 -1까지 값으로 정해진다. 마지막으로, 호우사상을 이루는 세 변량의 상관관계를 이용하여 가장 적절한 이변량 빈도해석결과를 도출하는 강우 변량의 조합을 결정하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 지속기간과 강우강도를 copula 모형을 이용한 이변량 빈도 해석의 가장 적절한 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1057
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• 2008

본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.