• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2023

인공강우 실험은 일반적으로 호우 기간 중 수행한다. 과거 연구(국립기상과학원, 2020)에서 설정된 인공강우 실험 기준은 "일 강우량 20 mm를 초과하는 경우"로, 이는 경험적으로 결정된 기준이다. 이에 본 연구에서는 가용한 장기간 관측자료를 수집하고 자료를 분석하여 인공강우 실험을 위한 댐 유역의 기상학적 조건과 수문학적 조건을 평가하였다. 인공강우 실험 조건 평가를 위한 대상 유역으로 한반도 남부지방에 위치한 보령댐, 용담댐, 남강댐, 안동댐, 임하댐 유역을 고려하였다. 기상학적 조건은 인공강우 발생 조건과 밀접한 연관이 있다. 기상학적 조건을 평가하기 위한 자료로 장기간 자료가 가용하며 수집이 용이한 일 강우량, 상대습도, 운량 등의 자료를 수집하였다. 강우량과 운량의 경우 상위 10%, 20%, 30%에 대응하는 기준치를 산정하고, 이를 초과하는 연 횟수를 비교하여 유역의 조건을 평가하는데 반영하였다. 상대습도의 경우 연중 80%, 85%, 90%를초과하는 횟수를 비교하고 추가로 이 기준치를 초과함에도 강우는 발생하지 않은 횟수도 고려하였다. 수문학적 조건은 인공강우의 필요성, 즉 수자원 공급량 차원에서 고려한 조건으로 볼 수 있다. 수문학적 조건을 평가하기 위한 자료로는 댐의 일 및 월 단위 저수용량을 수집하고, 댐의 총 저수용량과 유효저수용량에 대한 비를 산정하여 평가에 고려하였다. 댐 유역의 인공강우 실험 조건을 평가한 결과는 다음과 같이 요약된다. 기상조건을 고려한다면 보령댐과 용담댐이 적절한 것으로 판단되었다. 특히 보령댐의 경우, 상대습도가 90% 이상으로 매우 높음에도 대기중의 수증기가 응결되지 못하여 강우량이 발상하지 않는 경우가 있어 Seeding의효과가 극대화될 여지가 높은 것으로 판단된다. 수문학적 조건을 고려하는 경우, 보령댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역이 유효 저수율이 낮은 것으로 나타나 인공강우를 활용한 수자원 확보의 필요성이 높은 유역으로 평가된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• 과학과기술
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• 제34권10호통권389호
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• pp.76-78
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• 2001

인공강우 기술을 보유하고 있으면 가뭄 및 수자원 수요에 따라 필요할 때만 가동시킬 수 있어 다른 방법에 비해 초기 투자비용이 적게 드는 장점이 있으며, 가뭄 및 대체 수자원 확보방법으로 이용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.72-76
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• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2017

주요 도시 지역에서 발생한 집중호우로 인하여 도시지역의 홍수 피해가 증가하고 있다. 2010, 2011년에 발생한 서울지역의 홍수로 인하여 인명과 재산피해가 발생하였으며, 2014년도에는 부산 경남지역에 발생한 집중호우로 도심지역에 홍수피해가 발생하였다. 이와 같이 증가하고 있는 도시 지역의 홍수피해 저감을 위하여 다양한 치수사업 및 홍수대책 연구가 진행되고 있지만, 일부지역에서는 여전히 침수 위험성이 상존하고 있다. 기후변화로 인하여 강우량이 증가하고 있는 상황에서 도시지역 내수 배제 능력이 변화하는 환경을 적절히 대응하지 못하여 새로운 기술 개발에 대한 필요성 증가하고 있다. 본 연구에서는 도심홍수 피해를 저감시키기 위하여 도심지 홍수의 복합적 원인을 고려한 공간해석에 필요한 실험 및 수치모의를 수행하였다. 도시 지역의 침수현상을 재현 검토하기 위해서 인공강우를 구현할 수 있는 강우 시뮬레이터를 이용하여 2010년, 2011년 도심홍수 피해가 발생한 지역의 도심지 모형을 제작하고 침수현상을 재현하였다. 인공강우 모형실험을 통하여 주요 도로망의 침수심 및 흐름전파 경향을 분석하였다. 다음으로는 도심 공간의 건물과 도로망 형태에 따라서 우수의 거동을 계측한 실험결과를 이용하여 지표수 모의 수치모형의 적용성을 검토하였다. 인공강우 실험결과와 수치모의결과를 정량적으로 비교하였으며, 각 실험결과에 의한 차이점을 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 인공강우 시뮬레이터와 수치모의를 병행하여 도심지역 침수를 재현함으로써 도심홍수에 의한 피해를 저감 시킬 수 있는 대응기술을 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제37권3호
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• pp.237-243
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• 1992

산성비가 벼, 콩, 참깨의 생육 및 수량과 토양의 산성화에 미치는 영향을 규명하고자 탐진벼, 섬진벼, 백운콩, 백천(콩), 삼다깨, 수원 128호(참깨)의 경엽에 공시작물의 생육 기간 동안의 평년 강우량과 같은 양의 인공강우[pH 4수준; 2. 6, 3. 6, 4. 6, 5. 6(대조구)]를 주 2회에 처리하여 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 인공강우의 pH가 가장 낮은 처리구에서도 외관상 생육 장해를 보였던 작물은 없었다. 벼의 출수기, 간장, 등숙율을 제외한 수량 구성 요소 등은 인공강우의 pH에 영향을 받지 않았으나 등숙율과 정조수량은 pH가 낮을수록 낮아졌다. 콩의 경우 성숙기, 100립중을 제외한 수량 구성 요소 등은 인공강우의 pH에 영향을 받지 않았으나 100립중과 종실 수량은 pH가 낮아짐에 따라 직선적으로 감소되었다. 참깨에 있어서는 종실 수량을 비롯한 모든 형질이 인공강우의 pH에 유의성 있게 영향을 받지 않았다. 품종과 인공강우의 pH 수준간의 상호작용이 유의한 형질은 어느 작물에서도 없었다. 벼, 콩, 참깨 재배 후 토양의 pH도 인공강우의 pH가 낮아짐에 따라 감소되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.269-272
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• 2003

하천에 토사가 유입되는 가장 중요한 요인은 주변 지역의 사면에서의 토양의 침식작용이며 이러한 현상은 다양한 요인들에 의해 영향 (사면경사, 사면식생, 토양 입도, 사면거칠기 등)을 받지만 주로 물, 특히 강우에 의해 크게 좌우된다. 그러므로 정확한 강의 양과 강우 강도, 이에 따른 토양의 침식량을 정량화하는 것이 중요하다. 이번 연구에서는 이러한 다양한 조건에 따라 토양의 침식이 어떠한 특성을 갖고 발생하는지를 파악하고자 하였다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.336-336
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• 2011

본 연구에서는 강우시 경사지 밭에서 발생하는 토양유실량을 저감하기 위하여 지표피복재의 유무와 강우강도를 달리하여 실외인공강우 실험을 통하여 평가하였다. 인공강우 실험은 경사도 28%와 각 시험포는 $5\times30m$의 크기로 strawmat+PAM+sawdust, control(bare), strawmat+PAM, strawmat+PAM+rice husks를 4개 조성하고, 각 시험포는 하단부에 강우유출수를 채취할 수 있는 설비(flume)를 설치하였다. 대조구 실험을 위하여 각 시험포에서 발생하는 직접유출량과 유사량을 비교 분석하였다. 시험포의 토양은 양질사토로 일반 고랭지 밭의 흙과 동일한 성질을 가지고 있는 토양을 사용하였고, 지표 피복처리는 straw mat, saw dust, rice husk 그리고 PAM 등 4개의 재료를 사용하였다. 인공강우 실험은 1차 10월 18일, 2차 10월 24일, 3차 10월 30일, 4차 11월 7일로 총 21일간 각각 약 1주일의 간격을 두고 실시하였으며 인공강우 시험기의 강우강도는 각 31.1 ~ 44.4 mm/hr로 모의하였다. 연구결과 시험포에서 발생한 유출량은 지표피복을 하지 않은 대조구 시험포보다 지표를 피복한 시험포에서 약 15.7 ~ 19%의 감소한 것으로 나타났다. 유사량은 대조구 시험포보다 약 93.1 ~ 99.3% 감소한 것으로 나타났으며, 유출량과 유사량은 straw mat+PAM+sawdust와 straw mat+PAM+rice husk를 적용한 시험포에서 저감효과가 큰 것으로 나타났다. 이와 같이 지표피복처리는 강우가 발생하였을 때 강우타격력의 감소와 유출수의 유속감소 그리고 침투능을 증가하는 역할을 하여 경사지, 농경지 및 공사현장에서 토양 유실을 저감하며, 하천이나 강으로 유입되는 탁수량의 저감에 큰 효과가 있을 것으로 판단된다.