• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.181-181
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• 2019

기후변화의 노출분석에서 가장 중요한 인자는 정확한 강우패턴의 파악이다. 시험지구인 경기도 화성시에 위치한 버들저수지 저수지 상류지역 및 수혜구역을 대상으로 기후변화 유발인자(노출)인 강우량의 변화량을 조사 및 분석 하였다. 시험지구에 대한 강우 변화량 분석은 설계당시의 지배관측소인 수원관측소 자료(1967~2015년)를 이용해 기간이동 변화를 위해 월별, 분기별 강우량를 비교하였다(기준: 1967~2000년 평균). 강우의 공간이용은 수원관측소의 인접 강우 관측소간의 상대적 비교(연강우량 평균)를 통해 강우 변화를 분석하였고, 강우이동은 홍수기 최대강우량 비교하여 분석하였다. 분석결과 5년 단위 평균 강수량은 (기준) 1,292mm 대비 (비교1 : 2001~2005년) 1,292mm, (비교2 : 2006~2010년) 1,408mm, (비교3 : 2011~2015년) 1,349mm로 평균 대비 총강수량은 많아지고 있으며, 5년 단위의 분기별 강우기여율 중 강우의 시간적 이동에 대한 지표인 2분기(4~6월) 기준대비(23%) 비교1(25%) 비교2(21%), 비교3(22%)로 비교1 구간에서만 조금 상승했고 그 후에는 차츰 강우량이 적어진 것으로 분석됐다. 강우가 농업생산기반시설에 미치는 영향 정도를 파악하기 위해 강우량 대비 저수지의 저수율을 비교하였다. 연도별로 만수위가 아닐 때 내린 강우량을 저수지에 유효한 강우량(유효강우량)으로 조건을 주어 분석하였다. 만수위상태에서는 강우가 발생해도 하류하천으로 무효 방류된다. 특히 평수기에는 유효강우량이 30~40% 정도이지만 가뭄시기였던 2014~2016년에는 강우 기여율이 72~86%까지 올라 간 것으로 보아 강우량의 변화에 농업생산기반시설인 저수지가 크게 영향을 미치고 있으므로 "강우량- 저수량"은 농업생산기반시설에 영향을 미치는 인자로 기후변화에 대한 민감도 분석의 영향지표로 이용할 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.4
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• pp.357-366
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• 1997

This paper presents a methodology for the calculation of effective rainfall by the SCS method using 3-dimensional digital elevation map and a Triangular Irregular Network module. The effective rainfall is calculated by taking into the increases of the runoff curve number(2%, 3%) due to the 10% increases of the slope of hillside, and the result indicate that the effective rainfall varies 5.0%∼12.0% with the storm events. It is demonstrated that in case of using the SCS method for the calculation of effective rainfall in the mountainous watershed with great elevation difference, the methodology taking into the slope of hillside is more viable.

• Water for future
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• v.24 no.2
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• pp.97-108
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• 1991

A number of different curve numbers are estimated, and three of them are the basin or composite curve numbers (CN-II and CN-III) evaluated from hydrologic soil cover complex, the observed curve numbers computed from rainfal1-runoff observations and the basin median curve numbers as a median of the observed curve numbers. Based on the observed runoff, CM-II underestimates the effective rainfall meanwhile CN-III overestimates. Hence, for the improvement in estimating effective rainfall, a modulating curve number may be defined as a value in between CN-II and CN-III. Basin median curve numbers produces the closest result to the observed runoff and therefore it can be adopted as a representative curve number for gaged basin.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.1
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• pp.237-242
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• 2017

Along with effluence of non-point pollution source, continuous precipitation due to rainy season or localized heavy rain can also be a good reason for increase of flow rate. And if the water level is going up due to the increase, floating debris around rivers and streams will move because of increased flow velocity. However, currently, there are no studies which perform quantitative calculation on movement of floating debris by analyzing amount of rainfall and flow rate in both domestic and abroad. Thus, the present study calculated amount of movement of floating debris based on moving route monitoring results according to changes of effective rainfall and flow rate that are obtained by using SCS-CN method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.8
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• pp.659-671
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• 2009

Fuzzy c-means clustering technique is applied to improve the accuracy of G/R ratio used for rainfall estimation by radar reflectivity. G/R ratio is computed by the ground rainfall records at AWS(Automatic Weather System) sites to the radar estimated rainfall from the reflectivity of Kwangduck Mt. radar station with 100km effective range. G/R ratio is calculated by two methods: the first one uses a single G/R ratio for the entire effective range and the other two different G/R ratio for two regions that is formed by clustering analysis, and absolute relative error and root mean squared error are employed for evaluating the accuracy of radar rainfall estimation from two G/R ratios. As a result, the radar rainfall estimated by two different G/R ratio from clustering analysis is more accurate than that by a single G/R ratio for the entire range.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.255-259
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• 2005

본 연구는 1981-1991년 농업과학기술원 라이시미터에서 수집한 결과를 이용하여 집중강우시 경사지 밭토양의 물유출 특성을 구명하였다. $7\~9$월 집중강우시 토양 침투수나 지표 유거수는 농업지역에서 환경으로 물질이 이동하는 주요 경로이며 특히 경사지 밭토양에서 지표 유거수는 토양유실의 주원인 중 하나이기 때문에 이에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 강우량, 지표 유거수량, 지하 침투수량 측정 자료 중 호우주의보가 발령되는 일강우량 80mm이상일 때를 대상으로 하여 토성과 경사도에 따른 강우량과 유거수, 침투수의 관계를 분석하였다. 강우량이 적을 때 강우에 대한 침투수와 유거수의 비율은 강우시 표토의 토양수분함량에 많은 영향을 받는다. 이는 표토의 토양수분함량에 따라 유출 또는 침투 발생 유효강우량이 결정되기 때문이다. 강우량이 적을 때의 유거수량과 침투수량을 판단하기 위해 범용토양유실예측공식(Universal soil loss equation, USLE)에서는 0.5 inch 즉, 12.5 mm 이상의 강우를 유출에 대한 유효강우로 가정하고 있으며 많은 모형에서 토양의 침투속도, 포장용수량, 강우시점의 토양수분함량의 함수로 유출 또는 침투 유효강우량을 산정하고 있다. 그러나 강우량이 클 때는 강우에 대한 침투수와 유거수에 비율에 토양수분함량이 미치는 영향이 비교적 적기 때문에 토양의 수분함량에 대한 고려없이 강우와 침투수, 유거수에 대한 관계를 평가하는 것이 가능하였다. 경사도 $10\%$, 경사장 15m, 피복작물 콩인 양토를 기준으로 할 때 강우량과 침투수의 관계는 $I_{10}(mm)=0.44R(mm)+5.8(r^2=0.55)$이었다. y절이 발생한 이유는 이전 강우에 의해 침투되고 있는 물이 있음을 함축하며 기울기 0.40은 강우의 $40\%$가 지하로 침투하였음을 의미한다. 침투수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 1.12로 가장 컸고, 식양토 0.94, 식토 0.91로 평가되었다. 이는 토성간의 침투속도 및 투수속도의 경향이 반영된 것이다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 지수적으로 감소하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $I(mm)=I_{10}{\times}1.17{\times}e^{-0.0164s(\%)}$로 나타났다. 같은 조건에서 강우량과 유거수의 관계는 $Ro_{10}(mm)=5.32e^{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.948-952
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• 2009

면적평균강우량을 정확하게 추정하는 것은 수문조사 결과로 생성된 수위-유량관계곡선 검증을 위한 연간 유출율 및 유황분석 시에 매우 중요하다. 면적평균강우량을 산정하는 방법은 일반적으로 산술평균법, 티센법, 등우선법 등이 있는데, 최근 실무에서는 GIS Tool을 이용하여 티센다각형을 작도하고 가중치를 산정하여 관측소별 강우량을 유효강우량으로 변환하여 이용하거나, 평지 또는 좁은 유역의 경우 산술평균법을 적용하고 있다. 그러나 티센법은 지형적인 영향을 고려할 수없고, 산술평균법의 경우 우량계 밀도와 위치, 지형이 고려되지 못한다는 단점이 있기 때문에, 등우선법을 이용하여 면적평균강우량을 산정하는 것이 대부분 산악지역으로 이루어진 국내 현실에 가장 적합하다. 본 연구에서는 수문조사가 이루어지고 있는 낙동강 본류, 댐상류 등 13개 유역의 유역별 면적 평균강우량을 각각 산술평균법, 티센법, 등우선법을 이용하여 산정하였다. 등우선도의 작성을 위하여 관측소별 강우량을 역거리가중법(IDW), RBF, Kriging 기법을 이용하여 강우량의 공간보간을 실시하였으며, 등우선 간격의 영향을 검증하기 위하여 각 보간법 별 등우선 간격을 10mm, 50mm, 100mm로 분할하여 면적평균강우량을 산정하였다. 각 면적평균강우량 산정기법 및 등우선 간격별로 산정된 면적평균강우량을 비교하였고, 유역면적 등에 따른 면적평균강우량의 변화특성을 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.

• Water for future
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• v.25 no.4
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• pp.87-95
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• 1992

The validity of the estimate of runoff depth and peak runoff by the basin runoff curve numbers(CN-II for AMC-II condition and CN-III for AMC-III condition) obtained from hydrologic soil-cover complexs is investigated by making use of the observed curve numbers(median curve number and optimum curve number) computed from rainfall-runoff records. For gaged basins the median curve numbers are recommended for the estimation of runoff depth and peak runoff. For ungaged basins, found is that for the estimate of runoff depth CN-III is adequate and for the peak runoff CN-II is adequate. Also investigated is the variation of curve numbers during rainfall, which is turned out to improve the estimates of both depth and peak of runoff.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.278-278
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• 2015

우리나라의 산사태 및 토석류의 발생 시기는 주로 7,8,9월에 집중 되어 있고 유발인자 중 강우는 산사태 및 토석류를 발생시키는 가장 큰 인자이다. 특히 강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 국지적인 집중호우에 의해 토석류의 발생빈도가 다른지역에 비해 많다. 7,8,9월의 누적 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서 극심한 피해가 발생하고 누적강우량이 많을수록 규모도 커지게 된다. 이러한 결과는 취약지역에서 강우에 의해 토석류가 발생한 가능성이 증가한다는 것을 의미하며, 일정이상의 강우가 발생할 시 취약성이 낮은 지역에서도 토석류 및 산사태가 발생할 가능성이 충분이 있다는 것을 의미한다. (양인태 등, 2009) 따라서 강우발생에 따른 토석류 발생기준에 대해서 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 강원도 지역의 산사태 및 토석류 발생이력에 대해서 강우데이터를 분석하여 강우기준을 설정 하였다. 강우관측소는 국토교통부, 한국수자원공사, 기상청의 강우자료를 활용하였다. 관측소의 선택은 Thiessen Polygon에 의해 선택하였고, 유효시간에 따라 강우강도, 유효평균 강우강도, 누적강우량을 산정하여 DFG (Debris-Flow Guidance) 곡선을 작성하여 강우기준을 설정하였다. 또한 토질과 유효토심에 따라 강우기준을 제시하였다.