• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.193-197
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• 2009

오늘날 도시지역의 무분별한 개발로 인해 불투수면적이 증가하여 첨두유량 및 유출용적의 증가와 홍수도달시간을 단축시키고 있으며, 특히 도시유역에서는 하천 홍수위 상승에 의한 외수피해와 순간적인 집중호우에 의해 도로 노면수의 배수불량에서 기인하는 내수피해가 결합되어 홍수피해가 더욱 가중되고 있는 실정이다. 이에 대한 효율적인 조기 대응책으로 도시 수문기상 현상의 변화 및 현황을 파악하여 홍수로 인한 인명 및 재산피해를 최소화할 수 있는 적절한 홍수 예 경보 시스템의 구축을 들 수 있다. 이를 위하여 선진 외국의 경우 기상전문가에 의한 집중호우 현상규명 및 사전예보 기법 확립과 수자원 전문가에 의한 이들 예보자료를 활용한 특정지역의 홍수피해 유무를 사전에 예측하는 기상과 수자원의 학제간 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내의 경우 기상 현업에서는 국지성 집중호우 예측과 단시간 강수예보를 위해 수치예보모형, 레이더 및 기상위성을 활용하고 있으나 수자원 분야에서는 예측강우를 활용한 홍수예보에 관한 연구는 매우 미진한 상태이다. 특히 도시홍수의 경우 도달시간이 매우 짧으므로 강수의 초단시간 예보기법을 통한 강수예보의 선행시간 확보는 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기상레이더 정보와 이류모델을 활용한 초단시간 강수예보의 적용성을 검토하였다. 이류모델은 강우강도 분포를 이류벡터에 따라 이동시키면서 강우의 발달쇠약 회전 등을 고려하여 강수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 초단시간 강수예보의 적용성 검토를 위해 Least-square fitting 기법으로 레이더 강수를 추정하고, 추정된 강수를 이류모델의 입력장으로 활용하였다. 또한, 도시홍수예보의 활용을 위해 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강수의 유역면적평균강우량을 산정하여 적용성을 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.695-707
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• 2010

The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.8-8
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• 2015

기후변화에 따른 집중호우 및 태풍 발생의 증가로 강우레이더를 이용한 홍수예경보시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 국내에서 주로 활용되고 있는 단일편파 레이더는 정확도의 한계로 인해 홍수예보 활용에 어려움을 야기해왔다. 최근에는 수직반사도, 차등반사도, 비차등반사도 등 다양한 변수 취득을 통해 강우입자의 형태를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 이중편파 레이더의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 홍수예보 활용을 위해 이중편파 레이더 실황강우 및 예측강우의 정확도를 평가하고자 한다. 평가를 위해 비슬산 레이더 자료를 활용하였으며, 2012~2014년의 강우사상을 선정하였다. 단일 및 이중편파 레이더 강우를 각각 추정하고, 강우예측을 위해 추정된 레이더 강우를 이류모델(Translation model)에 연계하여 선행 6시간까지의 예측강우를 생산하였다. 강우의 탐지능력 평가를 위해 Hit rate를 이용하였으며, 레이더 관측반경 증가 및 강우강도의 증가에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 강수추정 정확도 평가를 위해 상관계수와 평균제곱근 오차를 이용하였으며, 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내에 속한 국토교통부 관할의 지상관측강우와비교하였다. 그 결과, 이중편파 레이더 실황강우가 단일편파 레이더에 비해 지상관측강우의 거동과 더욱 유사하게 나타났으며, 양적인 오차도 더 적은 것으로 확인되었다. 또한, 레이더 예측강우는 선행시간이 증가함에 따라 정확도가 감소하였으나, 선행시간 1시간까지는 활용이 가능하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.949-949
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• 2012

유출수문곡선은 강우량, 강우강도, 강우지속시간, 강우이동방향 및 이동속도와 같은 강우발생특성과 강수대의 공간적 이류방향과 유역형상과의 상호작용에 의하여 영향을 받으며, 특히 강우의 이류과정에서 나타나는 시간적, 공간적인 분포는 유출에 영향을 미치는 중요한 인자이다. 일반적으로 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 강우의 이류과정에 따른 유출변화특성을 모의하기가 어렵다. 본 연구에서는 완전 분포형 수문동력학적 강우-유출 모형을 사용하여 강우의 이류특성을 반영할 수 있는 유출 모델을 구성하고, 강우의 이류특성에 따른 유역 출구에서의 유출수문곡선의 변화과정을 살펴보고 상관관계를 분석하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1159-1172
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• 2020

This study applied deep convolution neural network based on U-Net and SegNet using long period weather radar data to very short-term rainfall prediction. And the results were compared and evaluated with the translation model. For training and validation of deep neural network, Mt. Gwanak and Mt. Gwangdeoksan radar data were collected from 2010 to 2016 and converted to a gray-scale image file in an HDF5 format with a 1km spatial resolution. The deep neural network model was trained to predict precipitation after 10 minutes by using the four consecutive radar image data, and the recursive method of repeating forecasts was applied to carry out lead time 60 minutes with the pretrained deep neural network model. To evaluate the performance of deep neural network prediction model, 24 rain cases in 2017 were forecast for rainfall up to 60 minutes in advance. As a result of evaluating the predicted performance by calculating the mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at the threshold of 0.1, 1, and 5 mm/hr, the deep neural network model showed better performance in the case of rainfall threshold of 0.1, 1 mm/hr in terms of MAE, and showed better performance than the translation model for lead time 50 minutes in terms of CSI. In particular, although the deep neural network prediction model performed generally better than the translation model for weak rainfall of 5 mm/hr or less, the deep neural network prediction model had limitations in predicting distinct precipitation characteristics of high intensity as a result of the evaluation of threshold of 5 mm/hr. The longer lead time, the spatial smoothness increase with lead time thereby reducing the accuracy of rainfall prediction The translation model turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (> 5 mm/hr) because it preserves distinct precipitation characteristics, but the rainfall position tends to shift incorrectly. This study are expected to be helpful for the improvement of radar rainfall prediction model using deep neural networks in the future. In addition, the massive weather radar data established in this study will be provided through open repositories for future use in subsequent studies.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.9 no.3
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• pp.20-26
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• 2004

In-situ photolysis is one of the most promising ways to clean up a soil contaminated with 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD). This study focuses on the mathematical description and model development of the convective upward transport of an organic solvent driven by evaporation and photodecomposition at the surface as the major transport mechanism in the clean up process. A finite-element-based numerical model was proposed to incorporate effects of multiphase flow on the distribution of each fluid, gravity as a driving force, and the use of van Genutchen equation for more accurate description of k-S-p relations. This paper presents results of extensive numerical calculations conducted to investigate the various parameters that play a role in the solvent migration through a laboratory-scale unsaturated soil column. The numerical results indicate that gravity affects significantly on the fluids distribution and evaporation for highly permeable soils. The soil texture has a profound influence on the fluid saturation profile during evaporation process. The amount of solvent convective motion increases with increasing evaporation rates and decreasing initial water saturation. Simulations conducted in this study have shown that the developed model is very useful in analyzing the effects of various parameters on the convective migration of an organic solvent in the soil environments.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.585-586
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• 2023

본 논문에서는 바람의 이류(Advection)를 고려하여 사운드의 전파를 변형하는 방법을 제시한다. 사운드는 공기와 같은 매질의 진동을 통해 전파되는 파동이며, 이런 바람의 이동 방향은 사운드 에너지 전파에 직접적인 영향을 주며, 본 논문에서는 이를 광선추적법(Raytracing) 기반으로 모델링한다. 기존의 사운드 전파는 물리기반, 기하처리(Geometry processing), 혼합기법(Hybrid method) 등의 방법이 제안됐으며, 다양한 장면에서 좋은 결과를 만들어냈다. 하지만 바람의 움직임은 유체역학을 기반으로 한 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equation)에 의해 표현되기 때문에 사운드 전파만으로는 바람의 영향을 고려한 전파 형태를 모델링할 수 없다. 본 논문에서는 바람의 유동 중 이류를 고려하여 사운드 맵을 효율적으로 변형할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1984.07a
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• pp.77-85
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• 1984

와도 방정식과 오메가 방정식을 이용한 4층 경압 수치 모델을 설계하였다. 이 때 헬렘홀쯔(Helmholtz)미분 방정식을 수치 계산 하기 위해 블럭-사이클릭-리덕션 (Block-Cyclic-Reduction)방법을 적용하였고, 완화법(relaxation method)과 비교할 때 상기 방법이 해의 정확도, 안정도, 시간절약의 종합적 측면에서 보다 우수함이 판명 되었다. 모델의 신뢰성 여부를 평가하기 위해서, 가상적 초기자료를 모델에 입력하여 와도 이류, 온도 이류 효과를 살펴 보았고, 필립스(Phillips,1956)의 대기대순환 실험과 유사한 방식으로 경압대기의 발달에 따른 에너지 변환 과정을 살펴 보았다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.7 no.1
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• pp.41-53
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• 2006

In this study, estimation of nonlinear adsorption isotherms(Langmuir & Freundlich adsorption isotherm) and advection-dispersion model parameters was conducted using genetic algorithm(GA) for Zn and Cd adsorption. Estimated parameters of nonlinear adsorption isotherms, which were obtained from the optimization process using genetic algorithm(GA), are nearly same with the parameters obtained from a linearization process of the nonlinear isotherms. Estimated effective diffusion coefficients, which were obtained from a finite element analysis of the advection-dispersion model and an optimization procedure using the genetic algorithm, for the metals were approximately in the order of $10^{-7}cm^2/s$ which could be obtained based on the linear distribution coefficient. The effective diffusion coefficients based on the nonlinear retardation factors were in the range of $10^{-6}{\sim}10^{-5}cm^2/s$. As a result, the correlation coefficient obtained between the measured and calculated concentration was over 0.9 which means that the genetic algorithm should be successfully applied to estimate the unknown parameters of the nonlinear adsorption isotherms and advection-dispersion model.