• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.557-577
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• 2023

본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1370-1374
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• 2009

국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1450-1454
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• 2005

수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2016

최근 2년 간 한반도에 내린 강수량은 평년에 비해 60%정도 밖에 내리지 않았다. 이로 인해 2015년에는 전국 곳곳에서 가뭄이 발생하였고, 농작물피해, 이수부분에서 어려움을 겪었다. 지역적으로 가뭄피해를 해소하고자 여러 대책이 강구되고 있고, 국가적으로 가뭄을 극복하기 위해 국가가뭄정보분석센터의 개소 등 기상, 수문정보를 바탕으로 한 가뭄 해소 노력이 증대되고 있다. 기상청에서는 기상확률예보를 통해 단기적인 강수, 가뭄 예측자료를 제공하고 있으며, 전지구모델을 상세화 한 지역기후모델을 통해 한반도 전 지역에 대해 기후변화시나리오에 의한 강수, 기온자료를 제공하고 있다. 가뭄을 예측하고, 가뭄정도를 파악하기 위해서 가뭄지수를 보편적으로 이용하고 있다. 강수와 기온은 기상학적 가뭄지수 산정에 가장 중요한 인자로 이용되고 있다. SPI는 강수자료를 이용하여 가뭄정도를 파악할 수 있는 지수이고, RDI는 강수와 기온자료를 통해 잠재 증발산량을 산정하고, 이를 고려하는 가뭄지수이다. 한반도 내 주요 관측소지점에 대해 RCP 8.5 시나리오에 의한 장래 2100년까지 가뭄지수를 산정한 결과 RDI의 경우 가뭄발생빈도와 강도가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 장래 한반도의 연 강수량은 크게 감소하지 않는데 비해 기온은 점차 증가하는 경향이 발생함에 따라 기온상승에 의한 증발산량의 증가가 극한가뭄이 발생하는 주요요인으로 판단되었다. 수도권지역의 경우 예측기간이 2100년에 가까울수록 SPI에 의한 가뭄지수는 점차 증가하여 가뭄 강도가 약해지는 것으로 예측되었고, RDI지수에 의한 가뭄지수는 점차 감소하여 극한가뭄이 발생할 가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 장래 가뭄에 의한 피해지역 예측, 수자원 계획, 이수분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2021

수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2021

기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.