본 인구의 목적은 경기도 파주시 적성면 설마리에 위치한 설마천 시험유역을 내상으로 신뢰성 있는 수문 자료를 지속적으로 수집하여 정확한 수문순환과정을 파악하는데 있다. 2003년 설마천 시험유역의 수문관측은 예년보다 더욱 향상된 결과를 보였다. 노후화된 관측기기의 교체 및 추가 설치, 실시간 전송장비의 보완 및 운영, 각 관측소당 2벌 이상의 동시 관측자료 확보 등을 통해 자료의 결측을 최소화하였고 정확도를 개선하여 예년보다 양질의 자료를 생성할 수 있었다. 관측된 우량과 수위 자료에 내해 일상적인 자료 검토 및 처리 과정을 보다 구체적으로 체계화하여 자료의 질이 향상될 수 있도록 하였다. 특히 유량 측정 및 산정 방법을 국제 기준에 준하여 수행하고, 현장에서 실시간으로 계측자료의 분석 및 검증이 가능한 유량측정용 PDA 시스템을 개발함으로써 예년에 비해 보다 정도 높은 유량측정성과를 확보한 수 있었다.
빈도해석에 따른 홍수량 산정에 있어서 일반적으로 강우빈도 해석에 의해 유출해석을 통하여 빈도별 유출량을 산정하여 빈도별 홍수량을 산정하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 기왕의 자료가 충분하다면 유출량 자료를 이용하여 빈도별 유출빈도해석을 통하여 빈도별 홍수량을 산정하는 것이 가장 좋을 것이다. 그러나 현재의 자료는 대부분이 절대적으로 부족하며 특히 미계측 유역의 경우 자료가 전무한 실정으로 유출량자료를 이용한 빈도별 해석은 불가능한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 미계측 유역의 강우자료를 수집하여 각 년의 일 최대강우자료를 이용하여 유출해석을 실시하여 유출량을 산정하여 그 자료를 빈도해석한 홍수량과 강우자료를 빈도해석하여 유출량을 산정한 빈도별 홍수량 자료를 비교 검토 하였다.
비정형 초고층 구조시스템 통합설계 플랫폼은 비정형 초고층건물의 구조시스템 설계를 지원하는 여러프로그램들을 통합적으로 활용하여 구조설계자들이 협업을 수행하는 체계이다. 이 체계의 핵심적인 사항은 각 프로그램들이 필요한 자료들을 신속하고 정확하게 교환하는 것이다. 표준자료모델은 여러 프로그램들의 자료교환을 목적으로 적절한 범위 내에서 필요한 자료들을 취합하여 체계화한 것이다. 하지만 표준자료모델은 각 프로그램에서 요구되는 모든 자료들을 취합하고 그 목적에 부합되도록 체계화시킬 수 없어 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 비정형 초고층건물 구조시스템 통합설계 플랫폼의 각 프로그램들이 표준 자료모델을 이용하여 자료를 교환하는 방법을 검토하고 비교하고자 한다.
우량계 자료를 참 값이라고 가정할 때 레이더 자료에는 크게 두 가지 문제점이 나타난다. 평균의 차이로 인한 편의의 문제와 불확실성으로 인한 변동성의 문제가 그것이다. 두 가지 문제점으로 인해 발생하는 오차를 모두 고려할 수 있는 자료의 품질평가 방안으로 유철상과 윤정수(2009)는 통계학 분야의 분산분석과 유사한 방법론을 제시하였다. 그러나 이러한 방법론은 호우사상에 따라 가용한 레이더 강우와 우량계 강우 쌍의수가 다르기 때문에 서로 비교 평가할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 자료 쌍의 수에 영향을 받지 않는 레이더 강우의 품질기준(RRQC, Radar Rain rate Quality Criterion)을 제안하였다. 제안된 방법론에 따르면 우량계 강우와 레이더 강우가 완벽하게 일치하는 경우 100%의 품질이 되고 레이더 자료가 모두 0이면 0%가 된다. 위 기준은 충주댐 유역에서의 태풍 루사(2002년)와 대류성 강우(2003) 사상의 원자료, G/R 보정된 자료, CoKriging된 자료, G/R 보정 후 CoKriging된 자료에 적용하였다.
국제 수로 기구(IHO, International Hydrographic Organization)에서는 해도제작을 위한 해양조사의 기준을 마련하고, 전세계적으로 사용되는 해도의 정확도를 표준화하고 있다. IHO에서는 탐사 기술의 발달을 반영하여, 기존의 단 빔 음향 측심기 이외에도 멀티 빔 음향 측심기(Multibeam Echo Sounder)와 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용한 해양 탐사 시에 요구되는 정확도와 탐사 자료에 대한 메타 데이터(Metadata)의 작성을 요구하고 있다. 본 논문은 수로 측량에서 얻어진 측량 자료들의 처리절차와 자료관리 기법에 대한 연구이다. IHO 해양탐사 기준에 맞는 탐사 자료 처리와, 메타 데이터를 자동으로 생성하여 측량자료관리 DB구축 및 관리를 주 기능으로 하는 시스템을 설계하고 구현한다. 특히, 본 논문은 해양 탐사 자료 처리 시스템을 개발하기 위하여, 해양 자료 처리 과정을 표준화하고, 국제적 해양 자료의 교환 표준인 MGD77과 호환 가능한 메타 데이터를 자동 생성하며, 1Hz로 수집되는 GPS 측위자료로부터 특징점(Waypoint)을 정의하고, 이를 추출하여 측심선을 벡터화 (Trackline Vectorizing) 하는 알고리즘을 구현한다. 개발된 시스템은 현재 국립 해양조사원의 해양2000호에서 획득된 탐사자료에 적용, 운영되고 있다.
현재 임진강 상류 지역을 포함한 한강수계의 일부분이 북한에 속해있다. 북한의 경우 현지조사가 필수적인 계측자료를 구축하는 것이 현실적으로 어렵기 때문에 수문자료를 활용한 강우-유출 분석에 큰 어려움을 갖고 있다. 임진강 유역의 정확한 홍수량 분석은 앞으로 수행될 수문학적 연구에 필수적인 요소이며 북한의 황강댐 무단방류로 인한 남한지역에의 피해 발생 등으로 그 중요성이 더 부각되었다. 최근 레이더 자료를 활용한 수문량 분석에 관한 연구가 많이 수행되고 있다. 레이더 자료의 경우 수문자료의 획득이 어려운 미계측 유역에 대하여 적용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역의 레이더 강우 자료의 활용성을 검증하기 위하여 한탄강 유역을 대상으로 레이더 자료를 이용한 강우-유출 분석을 수행하였다. 레이더 자료의 경우 임진강 레이더 및 광덕산 레이더를 사용하여 그 적용성을 비교하였고, 각 레이더의 강우자료를 HEC-HMS에 적용하여 홍수 유출량을 산정한 후 지점 강우량을 활용한 유출량 자료와 비교하였다.
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.
현재 기상레이더로부터 제공되고 있는 레이더 자료의 공간해상도는 $1^{\circ}{\times}250m$, 시간해상도는 10 분으로 보통 기상 및 수문분야에서는 10 분 이상의 $1km{\times}1km$의 격자 자료를 활용하고 있다. 그러나 이와 같은 크기의 해상도는 중규모 이상의 유역에서의 강우-유출 해석에 적합할지 모르나 이보다 고해상도의 자료를 요구하는 도시 유역과 같은 소규모 유역에서는 한계점이 있어왔다. 또한 너무 높은 해상도 자료를 강우-유출 과정에 입력하게 되면 레이더 강우 자료에 내포되어 있는 무작위 오차로 인해 강우-유출의 오차가 커지게 된다. 반면 너무 낮은 해상도 자료를 강우유출과정에 입력하게 되면 강우의 공간적인 특성이 평활화되고 이로 인해 레이더 강우 자료는 분포형 강우 자료로써의 기능을 잃게 된다. 이에 적절한 시공간 해상도 결정을 위해 공간 해상도에 따른 도시홍수모형의 입력 자료를 분석하였다.
우리나라는 2007년부터 국토교통부 주도하에 관측소별 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 강수량, 수위 수문자료를 축척 및 유관기관에 제공하고 있다. 또한 관측소 장비의 오작동 및 주변환경의 영향으로 수문자료에서 이상치 자료가 발견되는 것에 대해서도 자동 및 수동 품질관리 기법을 활용하여 보정하고 있다. 수문자료에 대한 신뢰도와 일관성을 확보하기 위해 이상치 점검 기법에 대한 지속적인 보완 및 개선이 필요하다. 본 연구에서는 기 구축된 수문자료 품질관리시스템에서 이상치 점검에 대한 추가 기법을 조사 및 현 시스템에 적용하여 품질관리의 신뢰도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 각 수문자료 관측소에 맞는 품질관리시스템을 지원함으로써 수문자료의 손실을 최소화하고 신뢰도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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