• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.413-413
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• 2015

최근 국내외적으로 정도 높은 강우장을 모의하기 위해 레이더 자료와 강우자료를 합성하려는 연구가 수행되고 있다. 이는 정밀하게 강우를 관측할 수 있는 지점 강우의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 기존에는 연속수정법, 조건부 합성기법, 코크리깅, 가우시안 합성기법 등과 같은 자료합성 기법을 이용하여 레이더 자료와 지상강우를 합성한 연구가 수행되었다. 그러나 강우자료의 간헐적인 특징으로 인하여 두 자료를 합성하려는 시도는 간단하지 않은 문제로 나타났다. 이에 본 연구에서는 간헐적 특성의 자료를 고려한 자료합성 기법을 제안하였다. 먼저, 자료를 0이 포함되지 않은 경우와 0이 포함된 경우의 2가지 유형으로 구분하였다. 기존에는 주로 자료에 0에 포함되지 않은 경우에 대한 합성기법이 평가되었지만, 본 연구에서는 0이 포함된 경우에 대한 합성기법에 초점을 맞추었다. 자료합성 기법 중 코크리깅 기법을 이용하여 0이 포함된 레이더 자료와 강우자료를 합성하는 방법을 제안하였고 이를 0이 포함되지 않은 경우를 이용한 합성 결과와 비교하였다. 아울러 제안된 합성기법을 한강 유역의 자료에 적용하여 그 결과를 비교 및 평가 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
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• pp.1257-1261
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• 2002

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.441-447
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• 1997

강우계측망이나 인공위성을 이용하여 어떤 지역의 강우를 관측할 경우 각 관측방법의 특성에 따라 관측오차가 발생하게 된다. 즉, 강우계측망을 이용할 경우 관측된 강우는 시간적으로 연속이지만 공간적으로는 불연속의 특성을 갖게 되고 인공위성을 이용하는 경우 강우는 공간적으로는 연속이지만 시간적으로 불연속인 특성을 나타내게 된다. 이에 따라 관측오차의 계산은 강우의 시간적-공간적 통rP특성과 관측방법에 따라 각각 다르게 정량화된다. 현재 이 문제와 관련하여 North와 Nakamoto(1989)가 제안한 관측오차의 추정식이 가장 대표적이라고 할 수 있으며, 이 식에서는 강우의 통계특성과 관측방법에 따른 특성이 고려되어 있다. 이 식은 강우의 특성이 어느 정도 파악되는 경우 적절한 강우관측 계획 수립을 가능할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 먼저 관측방법에 따른 관측오차의 계산에 대해 살펴보고, 명 책의 다차원 강우모형을 이용하여 이 문제에 적용해 보았다. 적용 결과 현재까지의 관측오차 계산에는 강우의 2차원 통계 특성만이 고려되기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모형에 따른 관측오차의 크기는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는 관측오차의 추정식, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차의 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.298-298
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• 2021

본 연구에서는 국내 6개 지역 서울, 강릉, 대전, 광주, 부산, 제주의 30년 치 시강우 자료에 해석적 확률모형(Analytical Probabilistic Models) 방법을 적용하여 도시 홍수 저감을 목적으로 하는 저류시설 설계를 위한 유출량 예측 정도를 지역별로 비교하고자 하였다. 강우 사상 분포의 해석적 확률모형을 적용하기 위해 무강우 시간을 결정하여 독립 호우를 결정하는데, 자기상관계수와 변동계수를 활용한 무강우 지속시간의 산정(IETD, Interevent Time Definition) 방법을 사용하였다. 해석적 확률모형인 유출량의 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)를 유도하기 위해서 불투수 지역과 투수 지역의 영향을 고려하여 유출계수를 적용하는 강우-유출 관계를 가지고 유출량을 정의하였다. 강우량, 강우 지속시간, 무강우시간과 같은 강우특성은 1변수 지수함수의 PDF를 따른다고 가정하였다. 확률모형 방법의 적합성을 판단하기 위해 결정된 IETD에 따라 각 지역별로 실제 강우 사상을 해석적 모델과 연속모의실험인 SWWM(Storm Water Management Model)에 적용하여 불투수율에 따른 유출량을 산정하였다. 각 방식으로 얻은 유출량 결과는 모든 지역에서 매우 유사하게 나타났고 결론적으로 우리나라에서 도시 홍수 저감을 위한 저류시설의 계획과 설계에 확률모형 방법이 적용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2022

급경사지의 붕괴원인은 강수량과 지형적, 지질적 원인 등이 있지만 최근 집중호우 및 홍수사상에서 많은 피해가 발생한 것에서 강수량과 급경사지 붕괴는 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 급경사지 붕괴에 대한 많은 선행연구가 진행되었지만 특히, 강우량과의 상관성을 해석하고 기준을 지질과 지형적 특성에 대한 규명을 하고자 노력하였다. 2015년 행정안전부에서는 급경사지 지역의 주민피해를 최소화하기 위하여 주민대피 관리기준을 제시하였다. 주민대피 관리기준에는 계측기준과 강우량 기준으로 나누어 급경사지 하류지역의 주민대피를 위험단계별로 제시하였다. 그러나 최근의 강우가 급격하게 변화하고 급경사지 지역의 많은 피해가 발생하면서 주민대피 관리기준 중 강우기준의 조정에 대한 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 1999년부터 2020년 까지 발생한 급경사지 피해사례를 조사하여 산사태 피해지역의 강우량 자료를 수집하여 지속시간별 강우량과 1,2,3 시간에 대한 연속강우자료를 수집하여 위험단계별 주민대피 강우량을 제시하였다. 기존 2015년도 주민대피 강우기준을 산정시 분석에 적용된 지질별 강우를 고려하여 재산정하여 위험단계별 주민대피 강우기준을 산정하였다.

• 물과 미래
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• 제29권4호
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• pp.109-118
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• 1996

신경망이론은 분산기억성질과 병렬국소처리를 수행하는 뇌의 활동을 이론화한 수학모형이다. 이러한 신경망이론의 장점은 분류문제, 대규모로 결합된 최적화문제, 비선형 사상문제 등에서 잘 나타나므로, 이 점을 이용하여 복잡한 강우의 예측을 시도하였다. 신경망이론을 적용하기 위해서 연속적인 값으로 표시되는 입력자료와 출력자료를 학습한 후 강우예측을 시행할 수 있는 다층신경망 모형을 구성하였다. 신경망이론에 의한 강우예측은 서울지역과 소양강유역의 1 시간 대위 강우자료에 적용하였다. 그 결과는 대체로 만족할 만하였다. 따라서 신경망이론은 양질의 자료가 충분히 확보될 경우복잡한 강우현상을 잘 예측할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1162-1166
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• 2009

본 논문에서는 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강우모델로 시간단위의 통계특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 BLRPM(Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Model)을 이용하여, 측우기 자료를 포함하는 서울지점의 일강우 자료를 분해하고 지속시간별로 집성하여 모의된 시단위 단기 강우의 정량적 장기변화 특성을 분석해 보았다. 모의자료의 전이확률과 발생빈도 분석결과, 측우기 관측계열(CWK)에 비해 근대 우량계 관측계열(MRG)의 무강우 지속기간은 길어지고 강우지속기간은 짧아졌음을 알 수 있다. 이는 과거에 비해 근래의 강우지속기간이 짧아졌음을 의미하고, 근래 강우량의 양적증가와 같이 고려해 보면 근래의 강우강도가 과거보다 매우 높아졌음을 증명해 준다. 1960년대 전후로 구분한 자료계열(BCC와 ACC)에 대하여 지속시간별 모의 강우량의 평균과 분산의 비(증감률)를 월별로 비교한 결과, 전반적으로 9월이 증가의 정도가 가장 컸고 8월도 비교적 큰 증가 경향을 보였다. 그러나 6월은 오히려 약간 감소한 경향을 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1768-1772
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• 2007

본 연구에서는 국내 도시지역의 특성을 고려한 설계강우의 시간분포형에 따른 첨두유량의 변화를 규명하고자 Huff 및 Yen과 Chow의 시간분포방법을 이용하여 단시간 강우특성을 분석하였으며, 또한, 기왕의 연구인 건설교통부의 전기간 강우에 의한 시간분포와의 비교를 실시하고, 실제 도시지역에 적용하여 첨두유량의 변화를 분석하였다. 한다. 본 연구에서 선정한 대상지역은 서울, 부산과 대구지점이며, 강우자료는 1961년부터 2004년까지 44년간의 연속된 자료로서 기상청의 자기우량지 및 AWS자료를 이용하여 수집하였다. 첨두유량분석을 위한 대상유역으로는 서울특별시 일원의 성내와 반포배수구역과 부산광역시 일원의 동의대 시험유역, 경북 구미시 일원의 광평배수구역을 선정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, Huff의 시간분포방법의 경우에는 단시간 강우자료의 지속기간에 따른 최대강우강도는 제1구간에서 발생할 확률이 가장 높게 나타났고, 제3구간에서 가장 낮게 발생하였으며, 기왕의 연구들과 차이가 발생하였다. 둘째, Yen과 Chow의 시간분포방법에서는 기왕의 연구와 본 연구의 결과에서 전반적으로 큰 차이가 발생하지 않았으며, 셋째, 첨두유량의 비교에서는 시간분포방법에 따라 변화가 발생함을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2023

도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.