• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.6B
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• pp.543-550
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• 2009

The traditional simple extrapolation type short term quantitative rainfall forecast can not realize the evolution of rainfall generating weather system. To overcome the drawback of the linear extrapolation type rainfall forecasting model, the history of a weather system from sequential weather radar information and a polynomial regression technique were used to generate forecast fileds of x-directional, y-directional velocities and radar reflectivity which considered the nonlinear behavior related to the evolution of weather systems. Results demonstrated that test statistics of forecasts using the developed model is better than that of 2-CAPPI forecast. However there is still a large room to improve the forecast of spatial and temporal evolution of local storms since the model is not based on a fully physical approach but a statistical approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.633-637
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• 2005

강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.724-727
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• 2008

수문학에서 유출을 모의하는데 가장 많이 쓰이는 방법은 강우-유출모형을 이용하는 방법이다. 이때 대부분의 연구에서는 강우를 참값으로 가정하고 있으며, 이러한 가정을 기초로 하여 매개변수나 동일 유역내에서 강우-유출모형에 따른 불확실성에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 실제로 관측된 강우자체도 상당한 불확실성을 가지고 있으며, 이러한 불확실성이 강우-유출모형을 거치면서 유출량을 얼마나 변화시키는지에 대한 연구는 아직까지 활발히 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 준분포형 모형인 SLURP(Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes)을 이용하여 안성천 유역을 대상으로 강우의 불확실성이 유역의 유출량에 미치는 영향을 평가하였다. 강우의 오차를 표현하기 위해 $0.4{\sim}1.3$의 강우 보정 계수를 각각 일 단위 강우사상에 곱하였으며 2004년1월1일$\sim$2007년 12월31일까지 총 4년간의 연속강우사상을 SLURP모형의 입력 자료로 이용하여 분석하였다. 연구결과 강우의 오차가 10% 증가할 경우, 유출량은 26.3% 증가하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구를 통해서 강우의 불확실성이 국내유역의 유출량에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.597-597
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• 2015

기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.584-588
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• 2004

본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.67-67
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• 2016

최근 기후온난화로 인한 이상기후와 지진의 발생가능성으로 인해 직렬 혹은 병렬로 위치한 2개 이상의 댐(저수지)들의 연속 붕괴 가능성도 점점 커지고 있어 연속 댐 붕괴에 대한 비상대처계획도 수립에 대한 관심도 증대되고 있다. 국내에서는 댐(저수지) 붕괴로 인한 극한홍수해석이나 비상대처계획 수립시 국내에서는 DAMBRK, FLDWAV, HEC-RAS와 같은 1차원 수리동역학 모형이 주로 사용되어지고 있다. 하지만 1차원 모형은 흐름을 하나의 방향으로만 한정하여 해석하고, 각각의 적용 횡단면에서 동일 수위를 가지다는 가정으로 홍수범람해석을 수행하므로 정확성뿐만 아니라 실제 적용성에서도 한계를 가질 수밖에 없다. 댐(저수지) 붕괴로 인한 홍수범람해석에서 2차원 이상의 고차원 모형은 앞서 언급한 1차원 모형에 적용된 비현실적인 가정을 포함하지 않으므로 더욱 정교하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 하지만, 홍수범람해석을 위한 상용 프로그램들은 단일 댐(저수지) 붕괴의 적용에는 큰 어려움이 없으나, 지형단면을 초기에 한번만 고려하는 문제로 인하여 연속 댐(저수지) 붕괴의 고려에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있는 2차원 수리동역학 모형을 개발하고자 한다. 각 댐(저수지)의 붕괴 전과 후의 지형 단면을 여러 번 반영할 수 있는 모형을 개발함으로써 시간차를 두고 붕괴되는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있도록 하였다. 개발모형은 2002년 태풍 루사로 인해 실제로 붕괴된 저수지에 적용되었으며, 이 저수지들은 붕괴시 시간차이를 두고 붕괴가 이루어져 개발모형의 적용 유역으로 선택하였다. 저수지의 연속붕괴 모델링을 위해 지형자료로는 저수지 단면, 댐 제체 및 여수로 붕괴 단면, 하천 단면 그리고 홍수터 지형 반영을 위한 수치지도, 경계조건으로는 저수지로의 유입유량과 하류단 조위조건이 고려되었다. 그리고 태풍 루사 당시의 기록적인 강우를 반영하기 위해 연구유역 인근에 관측된 강우를 모형에서 하천 및 홍수터에서 고려할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.291-291
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• 2011

우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.997-1001
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• 2009

GIS 기반의 HEC-HMS를 이용하여 유량자료가 있는 소하천인 정자천 유역을 대상으로 장기 강우 유출 분석을 하였다. 일반적으로 홍수량 산정은 단기해석으로 분석하나 평 갈수기와 홍수기 때의 하천 유황이 다르기 때문에 매개변수가 불일치할 것이라 생각되고, 이에 대한 보정이 필요한지 판단이 필요하다. 이를 위해 장기 연속모의를 통하여 매개변수의 보정 필요성을 검토하였다. 연구는 수치지도를 조합하여 ARC-VIEW로부터 Map파일 및 Basin파일을 생성하였고, 토지이용도와 토양도를 ARC-VIEW를 이용하여 CN value를 추출하였다. 계산조건중 손실량 산정방법은 SCS Curve Number법으로 하였고, 단위도 방법은 Clark UH법, 하도추적방법은 Muskingum방법, 기저유량산정방법은 Constant monthly로 설정하였다. 유역면적, 도달시간자료, 저류상수 값 등의 추출은 GIS기법을 이용하여 추출하였다. HEC-HMS의 장기 연속모의(Continuous Simulation)로 얻어진 Element Graph를 보면 대략적인 형태가 일치하나 2006년도에 대한 모의에서는 홍수기의 결과만 일치하는 것으로 보이고, 2007년도에 대한 모의에서는 평 갈수기와 홍수기의 그래프 형태가 유사하게 나타났다. 실측 유량보다 유량 값이 약간 크게 산출되어 홍수량 산정에서 볼 때 안정성에 무리가 없다고 판단되지만, 평 갈수기 기간에서 볼 때 연마다 하천의 매개변수가 일치하지 않는다고 생각되며, 홍수 후 유역의 변화로 매개변수가 변화한 것이라 생각된다. 향후 정자천유역의 보다 많은 강우사상과 실측유량을 통해 HEC-HMS의 유출량을 비교 분석하면 보다 더 정확한 해석이 가능할 것이며, 홍수가 빈번한 지역의 경우 유수지의 검토와 저수지의 시간당 방류량을 알 수 있다면 오차의 범위를 줄일 수 있다고 생각된다. 더 나아가 우리나라에 적합한 매개변수와 GIS 프로그램이 개발된다면 보다 쉽고 정확한 해석이 가능할 것이라고 생각된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.4
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• pp.11-20
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• 2007

Most natural disasters in Korea are caused by meteorological natural phenomena, which include storms, heavy rains, heavy snow, hail, tidal waves, and earthquakes. Rainfall is the most frequent cause of disasters and accounts for about 80% of all disasters. Particularly in recent years, Korea has seen annual occurrences of natural disasters associated with landslides (slope and retaining wall collapse and burying) due to meteorological causes from the increasing intensity of heavy rains including local heavy rainfalls. In Korea, it is critical to analyze the characteristics of landslides according to rainfall characteristics and to take necessary and proper measures for them. This study assessed the possibility of landslides in the Gangwon region with a geographic information system by taking into account the inducer factors of landslides and the maximum continuous rainfall of each area. It also analyzed areas susceptible to landslides and checked the distribution of landslide-prone areas by considering the rainfall characteristics of those areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.