• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.103-106
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• 2009

우리나라의 경우 자연 재해로 인한 피해를 감소시키기 위해 첨단 레이더 관측시스템을 설치 및 운영하고 있으며 활용도 또한 증가하고 있어 기상재해를 대비한 정확하고 용이한 레이더 강우량 추정은 필수적 요소라 하겠다. 강우량 추정은 대기 중의 강우 입자들로부터 반사된 전파의 세기 즉 레이더의 반사도 자료와 강우와의 관계를 이용하여 강우량을 산출하며 가장 보편적으로 Marshall and Palmer (1948)에 의해 연구된 Z-R 관계식을 이용하여 강우량을 추정하고 있다. 기존의 레이더 강우량 추정시 사용되는 보정 방법인 G/R (우량계/레이더) 비는 대상유역을 격자로 나눴을 경우 강우관측소가 위치한 격자와 주변 8개의 위치한 격자의 면적강우량을 산술평균하여 사용하고 레이더 자료와 강우관측소의 강우자료를 비교하여 보정한 후 강우량을 추정하고 있다. 그러나 G/R 비를 평균하여 보정할 경우 대상유역에 위치한 강우자료가 오측이거나 관측이 되지 않았을 경우 관측지점의 강우량 추정에 영향을 주게 되며 G/R 비를 산출할 시 강우관측소가 가지는 오차를 줄이기 위하여 강우관측소의 강우자료와 레이더 자료간의 보정이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 레이더의 관측반경은 480km 까지 가능하지만 양질의 자료를 사용하기 위해 광덕산에 위치한 레이더의 반경 100km 내의 강우관측소를 이용하였으며 기상청에서 운영하고 있는 94개 지점의 AWS (automatic weather system)를 이용하여 대상유역에 위치한 강우관측소의 강우자료와 레이더 강우량에 통계분석을 하여 최적의 G/R 비를 산정한 후 레이더 강우량을 추정하였다. 또한 추정된 강우량을 관측된 강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.900-903
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• 2005

본 연구에서는 기상레이더의 원시자료를 홍수해석분야에 적용하기 위해서 먼저 3차원 공간상에서 구면좌표계값을 가지는 레이더 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI 산출 프로그램을 개발하였다. 개발된 모형은 CAPPI 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각하에 임의의 해상도 및 고도 등에 대한 옵션을 사용자가 임의로 지정함으로서 빠르고 효율적으로 계산할 수 있도록 구성하였다. 기상레이더와 연계한 개선된 강우량 자료를 산정하기 위해서 cokriging 기법을 적용하였는데, 강우의 공간적 분포양상 및 경계를 정확하게 묘사할 수 있는 레이더 자료와 한 지점에서 좋은 정확도를 가지는 강우량 자료를 조합한 2차원 정량강우량 산정을 위해서 지형통계학적 분석을 실시하였다. 2002년 태풍 루사에 대해서 본 기법을 적용하였으며, 산정된 2차원 정량강우량은 유역에서의 실시간 홍수량을 산정하기 위해서 이용되었다. 본 연구에서는 기상-강우-유역홍수량 산정에 이르는 통합홍수해석을 실시함으로서 유역 유출량 산정에 대한 새로운 개선된 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.373-378
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• 2008

기존에는 잠재위험도와 해당지역 하나의 강우관측소에서의 기왕최대강우량을 이용하여 계획빈도를 결정하였다. 그러나 기왕최대강우량은 이미 발생한 최대강우량이기 때문에 안전치를 고려해 산정한 계획빈도를 따라가지 못하였고, 잠재위험도에 따른 계획빈도의 범위가 매우 작은 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 문산천 유역의 기왕최대강우량과 잠재위험도를 이용하여 계획빈도를 산정하는데 필요한 가중치를 결정하였다. 본 연구에서는 수도권지역 6개의 기상청 강우관측소 강우량 자료를 사용하여 크리깅기법으로 공간분포를 시키고자 하였다. 또한, 기왕최대강우량으로 계획빈도를 연결시키는데 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 계획빈도의 가중치를 산정하고자 하였다. 문산천 유역에 잠재위험도 산정에 따라 계획빈도를 결정한 결과, 크리깅기법으로 문산천 유역에 기왕최대강우량에 해당하는 계획빈도는 160년 정도이며, 회귀식으로 각 소유역별로 계획빈도를 산정한 결과 약 110년에서 120년까지 분포하였다. 이렇게 산정된 계획빈도를 공시지가와 홍수량으로 가중치를 구하여 소유역별로 분포시킨 계획빈도 값은 대략 100년에서 200년으로 산정되었다. 잠재위험도와 피해액 산정기법을 이용하여 문산천에 최적 홍수방어대안을 선정하고자 하였다. 최적 대안을 선정하기 위한 방법론을 제시하고 이에 따라 잠재위험도를 산정하고 유역 분담량을 결정하여 적합한 구조적 홍수방어시설물을 Decision Tree라는 의사결정을 통하여 계획하고 조합하여 3개의 적정 홍수방어대안을 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.68-72
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• 2011

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scaling invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, Neymann-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라 상이하게 나타났으며, 이에 따른 확률홍수량의 변화를 검토해 보는 것은 미래의 치수 측면에서 필요한 작업이라 할 수 있다. 또한 기후 변화의 영향은 시나리오와 GCM에 따라 달라질 수 있기 때문에 향후 다양한 시나리오와 GCM에 따른 확률 강우량 변화를 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.941-941
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• 2012

최근 이상기후로 인한 강우량 증가와 집중호우가 빈번히 발생하고 있는 추세이다. 작년 서울지역의 하루 강우량은 301.5mm, 1시간 최대 강우량이 113mm를 기록하였고, 침수와 산사태 인한 인적, 물적 피해가 나타나면서 재해위험이 크고 예측한계를 벗어난 특이기상 발생빈도가 증가했다. 강수일수 또한 1980년대 36일에서 2011년 48일로 빠르게 증가하고 있다. 본 연구에서는 특이기상 발생 원인을 강우량으로 고정하여 확률강우량 증가에 따라 홍수량의 변화양상을 해석하였다. 변화한 홍수량이 홍수위에 미치는 변화양상을 분석하기 위해 금강수계의 무심천유역에 위치한 청주강우관측소를 선정하였고, 대상유역의 확률강우량을 증가시켜 빈도해석을 통한 각각의 재현기간에 발생한 면적확률강우량을 산정하였다. 또한 GIS 프로그램을 이용해 지형인자를 추출하고 추출된 지형인자를 이용하여 매개변수를 산정하였다. HEC-HMS 모형의 계산조건에서 손실우량은 SCS CN, 유출변환은 Clark 단위도법을 적용하였다. 그리고 HEC-RAS 모형에서는 자연하천에 주로 적용하는 부등류 모델링을 수행하여 결과값의 조건별 양상을 분석하였다. 분석결과 확률강우량 증가율에 대한 홍수량은 비슷한 변화율을 보여주었고, 홍수량 증가에 대한 홍수위 변화율은 동일한 비율만큼 반영되지 않음을 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.20-20
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• 2016

본 연구는 레이더를 이용한 강우 추정 시 과소 추정하는 문제를 해결하기 위해 기상청에서 실시간으로 생산하고 있는 레이더 반사도를 AWS로 보정한 RAR (RADAR-AWS Rain rate) 자료의 수문 분석을 통한 적용성을 평가하는데 그 목적이 있다. 대상유역을 한탄강홍수조절댐 유역으로 선정하고 9개 소유역에 대한 시간 단위 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량을 산정 및 비교하였다. 분석 결과 미계측 유역이 80%가 넘는 1번 소유역에서 지상 관측 자료와 RAR 자료의 유역평균 강우량은 상관성이 낮게 분석되었다. 두 자료의 유역평균 강우량을 이용하여 2012년부터 2015년까지 홍수기간에 대한 저수지 모의 유입량과 관측 유입량을 비교한 결과 RAR 자료의 모의 유입량이 관측 유입량과 높은 상관성 및 정확도를 나타내었다. RAR 자료는 기존 레이더 강우의 과소 추정 문제를 보완할 수 있으며, 지상 관측이 어려운 지역에서 강우자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.2
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• pp.173-186
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• 2002

Rainfall-runoff model is usually used in estimating the design flood, and the most important elements in this model are probable rainfall and unit hydrograph. So, it is the most important step to estimate probable rainfall reasonably and exactly. If a basin area exceeds a certain scale, probable areal rainfall should be used as probable rainfall, but, Probable point- mean rainfall be usually used in Korea. Consequently, probable rainfall is used too high and unit hydrograph is used relatively too low. Thus the improvement is unavoidable. So, in this study, the parameters are proposed that transform the 1day, 2day rainfall to 24hr, 48hr rainfall, and areal rainfall data series are composed by using the same time rainfall data. Also, the areal reduction factor(ARF) is developed as the increase of area by the calculated probable point mean rainfall and probable areal rainfall by frequency analysis in Han-River basin. It can be the measure to easily transform probable point- mean rainfall to probable areal rainfall.

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.1
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• pp.103-112
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• 2014

Area average rainfall estimation is important to determine the exact amount of the available water resources and the essential input data for rainfall-runoff analysis. Like that, the necessary criterion for accurate area average rainfall estimate is the uniform spatial distribution of raingauge network. In this study, we suggest the spatial distribution evaluation methodology of raingauge network to estimate better area average rainfall and after the suggested method is applied to Han River and Geum River basin. The spatial distribution of rainfall network can be quantified by the nearest neighbor index. In order to evaluate the effects of the spatial distribution of rainfall network by each basin, area average rainfall was estimated by arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method and estimation theory for 2013's rainfall event, and evaluated the involved errors by each cases. As a result, it can be found that the estimation error at the best basin of spatial distribution was lower than the worst basin of spatial distribution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.288-291
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• 2010

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1844-1848
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• 2007

본 연구에서는 섬진강유역에 위치한 주요 수위관측소 지점의 유출률을 산정하기 위해서 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)을 적용하였다. 유출률 산정에 이용된 GIS 소프트웨어로는 ArcInfo와 ArcView 등을 이용하였으며, 대상유역의 수치유역도, 강우관측망도, 수위관측망도, 수계망도, 주암댐 유역도, 섬진강댐 유역도, 순유역도 등을 일차적으로 생성하였다. 또한 수치표고모델(Digital Elevation Model : DEM), 토양도, 토지피복도, 유출곡선지수도(Curve Number : CN) 등의 기본도를 생성하였다. 일반적으로 미계측 유역에서의 유출률 산정은 강우모형과 유역모형, 하도모형 등에 의한 수문학적 방법으로 산정되나, 계측 유역은 수위관측소 지점의 수위-유량관계곡선식에 의해 수위 수문곡선을 유량 수문곡선으로 변환하여 산정하게 된다. 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식에 의하여 유출수문곡선을 산정하였으며, 또한 산정된 유출률의 적정성을 파악하기 위해 GIS를 이용하여 산정한 CN의 값과 비교하였다. 본 연구는 섬진강유역을 대상으로 하는 유출률 산정에 관한 연구로 강우량자료의 일관성 분석 등도 수행하였다. 유출률 산정에 이용된 강우자료는 기상청 자료이며 평균 강우량은 강우의 시간적 분포와 강우량의 양적분포 등을 분석한 후 산술평균법에 의해 산정하였다.