• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1511-1514
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• 2006

본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.371-371
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• 2021

돌발홍수 예경보시스템의 입력자료로 예측강우가 활용된다. 기상청과 환경부에서는 초단기 예보의 목적으로 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting and Lagrangian Extrapolation)을 생산하고 있다. MAPLE은 선행 30분까지의 예측품질은 어느 정도 정확하다고 볼 수 있으나 그 이후 특히 3시간 이상이 되면 예측품질이 크게 떨어지는 문제가 있다. 예측강우의 편의보정을 위한 여러 시도들이 있었으나 호우의 규모 및 이동특성을 고려한 사례는 제한적이다. 호우의 이동특성을 고려해야하는 이유로는 첫째, 예측의 특성상 예측강우가 생성되고 편의보정이 이루어지는 시간 동안 호우는 이동을 하기 때문이다. 둘째, 호우가 이동을 하면서 편의보정의 대상이 되는 지역에 적합한 보정계수의 결정이 어렵기 때문이다. 마지막으로 돌발홍수는 장마와 같은 전선형 강수가 아닌 국지성 호우와 같이 빠르게 움직이며 강한 호우를 내리는 강수에 의해 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 호우의 이동특성을 고려하여 예측강우 보정계수를 결정하고 이를 예측강우에 실시간으로 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 Backward tracking은 미래에 호우가 도달할 지역(대상지역)으로부터 현재 호우가 위치하는 지역을 추적하는데 이용된다. 추적된 지역에서 보정계수가 결정된다. Forward tracking은 현재 호우가 위치하는 지역으로부터 대상지역을 다시 추적하는데 이용된다. 앞서 결정된 보정계수는 대상지역의 예측강우에 적용된다. 해당 방법론을 2019년에 발생한 주요 호우사상에 실시간 적용하고 평가하였다. 그 결과, Backward-Forward tracking 기반 예측강우 보정방법을 적용한 경우에는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 보정결과가 도출됨을 확인되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1329-1338
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• 2021

Rain radar provides high spatio-temporal radar rainfall that can be used as input data to short-term precipitation forecasting models. Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) has developed a flash flood forecasting system that is providing flash flood forecasting based on short-term rainfall forecasts estimated by the radar rainfall. Accuracy of the radar rainfall as well as the short-term rainfall forecasts, however, can deteriorate when radar polarimetric variables have error. In this study, we develope real-time program that can correct the error inherent in the radar polarimetric variables. First, effect according to the correction of the error was verified using 363 rainfall events on non real-time. The accuracy (1-NE) of the radar rainfall was approximately 70% and correlation coefficient was higher than 0.8 after correcting the error on non real-time. The accuracy (1-NE) using the real-time program was also approximately 70% after correcting the error.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.997-1000
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• 2008

기상 레이더와 지상강우계를 이용한 실시간 강우산정기법은 전형적인 Marshall-Palmer(M-P) 방법, geostatistic 접근법을 이용한 방법, 회귀분석에 의한 방법, Kalman filter를 이용한 방법 및 실시간 weight mask를 이용한 보정 등 여러 형태가 존재한다. 본 연구에서는 실시간 강우산정을 위한 각 방법의 장단점 및 적용성을 분석하였다. 전형적인 M-P 방법은 잘 알려진 바와 같이 호우사상을 과소 추정하는 단점을 가졌으며 기존 연구자들이 제시한 바와 같이 층운형, 대류형과 같은 강우형태에 따라 다른 Z-R관계식을 가지므로 단일 Z-R관계식으로 강수를 산정함에 있어 한계를 가진다. Geostatistic 기법을 이용한 실시간 강수 산정의 경우, 지상 강우계 정보를 활용하여 강우공간분포를 개선하는 여러 기법 즉 cokriging, external drift 기법 등이 존재함에도 불구하고 과다한 계산시간, 실시간 variogram 산정과 적용상의 문제 등을 내포하고 있다. 실시간 회귀분석을 이용한 강우산정은 실제 적용에 있어 지상 강우계와 레이더 반사도사이의 선형 상관관계에 대한 결정계수가 매우 낮아 기법 적용이 간단한 장점에도 불구하고 적용에 한계를 가진다. Kalman filter기법을 이용한 실시간 레이더 강수산정은 계산시간이 여타 기법보다 많이 소요되어 실시간성을 유지하는데 한계를 가진다. 실시간 weight mask를 이용한 보정기법은 지상강우계 강우강도와 기상레이더 강우강도가 선형상관관계를 가진다는 가정이 대상지역 전체에 균일하게 적용될 수 없음에도 불구하고 기법의 적용이 간편하며 실시간 강우 공간분포를 실제 강우 관측인 지상 강우계 공간 분포 특성을 간접 강우 관측인 기상 레이더 반사도 분포와 결합하여 공간 변화 특성을 잘 나타낸다는 장점을 가지므로 실용적 적용에 있어 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1269-1273
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• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.259-270
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• 2009

The applicability of the developed distributed rainfall runoff model using a multi-directional flow allocation algorithm and a real-time updating algorithm was evaluated. The rainfall runoff processes were simulated for the events of the Andong dam basin and the Namgang dam basin using raingauge network data and weather radar rainfall data, respectively. Model parameters of the basins were estimated using previous storm event then those parameters were applied to a current storm event. The physical propriety of the multi-directional flow allocation algorithm for flow routing was validated by presenting the result of flow grouping for the Andong dam basin. Results demonstrated that the developed model has efficiency of simulation time with maintaining accuracy by applying the multi-directional flow allocation algorithm and it can obtain more accurate results by applying the real-time updating algorithm. In this study, we demonstrated the applicability of a distributed rainfall runoff model for the advanced basin-wide flood management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.3
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• pp.201-214
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• 2020

This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.247-257
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• 2009

In this study, a distributed rainfall-runoff model is developed using a multi-directional flow allocation algorithm and the real-time runoff updating algorithm. The developed model consists of relatively simple governing equations of hydrologic processes in order to apply developed algorithms and to enhance the efficiency of computational time which is drawback of distributed model application. The variability of topographic characteristics and flow direction according to various spatial resolution were analyzed using DEM(Digital Elevation Model) data. As a preliminary process using fine resolution DEM data, a multi-directional flow allocation algorithm was developed to maintain detail flow information in distributed rainfall-runoff simulation which has strong advantage in computation efficiency and accuracy. Also, a real-time updating algorithm was developed to update current watershed condition. The developed model is able to hold the information of actual behavior of runoff process in low resolution simulation. Therefore it is expected the improvement of forecasting accuracy and computational efficiency.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.174-174
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• 2011

강우의 공간적 변동성을 파악하기 어려운 우량계 관측방법의 한계를 극복하기 위한 방법으로 레이더를 이용한 강우관측이 주목받고 있다. 레이더는 실시간으로 넓은 지역의 강우 현황을 파악하는 것이 가능하므로 강우 예측에 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 그러나 레이더를 통해 관측된 강우는 실제값을 의미하지는 않는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 자료에 대한 평균값, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하여 검토하였다. 본 연구에서는 2003년에 발생한 태풍 매미로 인해 발생한 강우 사상이 대상 호우사상으로 적용되었으며, 이에 대한 강우자료는 관악산 레이더 강우 자료와 레이더의 관측 반경 내 존재하는 국토해양부 산하 127개 우량계 시강우 자료이다. 그 결과, 독립변수로 사용된 강우자료에 따라 그 차이가 매우 큰 것으로 나타났다. 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에는 G/R 보정된 레이더 강우의 과소추정 문제가 나타날 것으로 보인다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 회귀선에서는 레이더 강우의 보정결과가 어떻게 나타날지는 뚜렷하지 않다. 따라서 위와 같은 회귀선을 통해 보정한 레이더 강우의 검토가 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 그러나 이 경우에서는 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에서 나타나는 레이더 강우의 과소추정 문제가 어느 정도 극복될 것으로 보인다. 아울러 일반적으로 적용되고 G/R 보정계수에 대한 검토 및 이에 대한 비교가 또한 필요할 것으로 판단된다.