Lee, Jong Seok;Park, Geun A;Kim, Jae Deok;Choi, Hyun Il
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.358-358
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2021
자연재해 중 홍수는 전 세계적으로 가장 큰 인적 및 물적 피해를 발생시키고 있으며, 지구온난화로 가속화되고 있는 기후변화는 더욱 극심한 호우와 태풍 현상을 야기하고 있다. 최근 우리나라에서도 2020년 장마는 역대 가장 긴 장마로 기록되는 등 변화된 기상현상으로 인해 홍수피해의 빈도와 강도가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서, 이상기후로 인한 홍수피해에 대한 대비와 적응을 위해 위험도 평가, 예·경보시스템, 대피체계 등과 같은 비구조적 대책의 수립이 필요하다. 그 중 홍수피해에 대한 위험도 평가는 과거 홍수피해자료를 바탕으로 지역별 피해양상이나 상대적인 피해위험도를 파악할 수 있으므로 홍수피해 저감대책 수립에 중요한 비구조적 도구로 인식되고 있다. 이에 따라 본 연구는 행정구역별 과거 강우특성 및 홍수피해자료를 분석하여 강우조건에 따라 예상되는 홍수피해위험도를 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저, 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보에서 행정구역별 최근 20년 동안의 호우 및 태풍으로 인한 피해자료를 수집하여 인적 및 물적 피해특성 자료를 구축하고, 홍수피해가 발생한 기간에 대해 기상청에서 제공하는 시강우량 자료를 수집하여 홍수피해 사상별 다양한 강우특성자료를 구축한다. 구축된 자료를 이용하여 행정구역별 강우-피해 상관분석을 수행하고, 회귀분석 과정에서 이상치가 존재할 경우 회귀모형의 적합도를 향상시키기 위해 이상치를 제거하고 분석하여, 회귀식의 결정계수 및 유의성 검정결과를 바탕으로 3가지 원인별(호우, 태풍, 종합), 2가지 홍수피해별(인적, 물적) 강우-피해 최적 회귀함수를 선정한다. 최종적으로 강우조건에 따른 홍수피해 규모를 예측하고, 이를 통하여 행정구역별 상대적인 홍수피해위험도를 평가한다. 본 연구를 통해 행정구역별 강우조건에 따른 예상 홍수피해위험도를 분석하여 홍수피해에 대한 저감대책 수립에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.232-232
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2022
1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.
This study aims to develop rules for the Determination of Drought Stages at the Local Level based on the drought cases in Gwangju and Jeollanam-do in 2022-2023. Among the eight drought indicators provided, six indicators (Agricultural drought stage (for paddy), Residential & industrial drought stage, SPI-12, Relative agricultural water storage, Residential water consumption change (for domestic use), Residential water consumption change (for non-domestic use) were confirmed to have statistical correlations with the perceptions of local government officials and experts. Additionally, this drought indicator was applied to a decision tree algorithm to develop rules for determining the severity of drought. Although it presented results similar to those of the existing method presented in previous studies, it showed a significant comparative advantage in explaining the temporal and spatial patterns of drought in the Gwangju and Jeollanam-do.
Gangwon State is centered on the Taebaek Mountains with very different climate characteristics depending on the region, and localized heavy rainfall is a frequent occurrence. Heavy rain disasters have a short duration and high spatial and temporal variability, causing many casualties and property damage. In the last 10 years (2012~2021), the number of heavy rain disasters in Gangwon State was 28, with an average cost of 45.6 billion won. To reduce heavy rain disasters, it is necessary to establish a disaster management plan at the local level. In particular, the current criteria for heavy rain warnings are uniform and do not consider local characteristics. Therefore, this study aims to propose a heavy rainfall warning criteria that considers the threshold rainfall for the advisory areas located in Gangwon State. As a result of analyzing the representative value of threshold rainfall by advisory area, the Mean value was similar to the criteria for issuing a heavy rain warning, and it was selected as the criteria for a heavy rain warning in this study. The rainfall events of Typhoon Mitag in 2019, Typhoons Maysak and Haishen in 2020, and Typhoon Khanun in 2023 were applied as rainfall events to review the criteria for heavy rainfall warnings, as a result of Hit Rate accuracy verification, this study reflects the actual warning well with 72% in Gangneung Plain and 98% in Wonju. The criteria for heavy rain warnings in this study are the same as the crisis warning stages (Attention, Caution, Alert, and Danger), which are considered to be possible for preemptive rain disaster response. The results of this study are expected to complement the uniform decision-making system for responding to heavy rain disasters in the future and can be used as a basis for heavy rain warnings that consider disaster risk by region.
Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.2
no.1
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pp.35-40
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2007
COSPAS-SARSAT is the search and rescue system for providing a distress alarm and a position identification using an international satellite and ground facilities. Aviators, mariners and land users worldwide are equipped with COSPAS-SARSAT distress beacons, which could help save their in emergency situations anywhere in the world. As the existing COSPAS-SARSAT system is generally operated by LEO(Low-altitude Earth Orbit) Satellite System, the time from the distress beacon to the rescue is more than 1 hour with average and the accuracy of the distress location is about 5 Km. Therefore, in order to overcome this problem, the development for the next generation SAR(search and rescue) system which uses the MEO(middle-altitude Earth Orbit) satellites is going on the Galileo project. EU is developing this project for the full operation capability in 2011, and this project will have SAR payloads and support to the Search and Rescue service-herein called SAR/Galileo. SAR/Galileo will have the performance of a few meter accuracy, within 10 minutes to rescue from reception of distress messages, and Return Link Service(from the SAR operator to the distress emitting beacon), thereby facilitating more efficient rescue operations and helping to reduce the rate of false alerts. As the disaster is larger every year, the ground station, MEOLUT for next generation ASR/Galileo is urgently needed for the lifesaving for the larger disaster, the research for beacon and the ground station such as MEOLUT for introducing the next generation SAR/Galileo in Korea is very timely and is important. This paper presents the procedures and the strategies for the participation, the area to develop reasonably, and the propulsion organization for developing the SAR/Galileo ground system in Korea.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.608-611
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2006
COSPAS-SARSAT 시스템은 위성체와 지상 설비를 이용하여 항공기 또는 선박 등이 조난 시에 탐색구조(SAR: Search and Rescue) 활동을 도울 수 있도록 조난경보와 위치정보를 제공하는 시스템이다. COSPAS-SARSAT 서비스의 경우, 조난신호 접수에서 조난위치확정까지 평균 1시간 이상이 소요되고, 위치정확도가 수 Km 정도로 범위가 넓은 편이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 중궤도 위성을 이용한 차세대 탐색구조 시스템 개발이 추진 중에 있으며 EU에서 2011년 FOC(Full Operation Capability)를 목표로 개발중인 갈릴레오 항법위성 프로젝트의 경우 SAR 중계기를 탑재하여 탐색구조 서비스를 제공할 계획에 있다. 갈릴레오 탐색구조(SAR/Galileo) 서비스는 수 m급의 위치정확도, 10분 이내의 조난신호 접수에서 구조까지 소요시간, 및 조난자에게 회신링크 서비스 제공 등 보다 향상된 탐색구조 성능을 제공하기 위해 개발 중에 있으므로, 갈릴레오 위성 서비스가 시작되면 탐색구조시스템 체계에 보다 신속하고 정확한 구조가 가능할 것으로 예상된다. 우리나라에서는 COSPAS-SARSAT 회원국으로 가입하여 현재 송도 해양경찰청 내에 LEOLUT와 MCC가 설치되어 운용되고 있다. 날로 더해가는 다양한 재난에 대한 인명구조를 신속하고 효과적으로 대처하기 위해 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상국 도입이 절실하다고 할 수 있다. 따라서, 탐색구조 단말기를 포함한 지상국 인프라의 구축 등 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발의 참여 방안에 관한 연구는 매우 시기적절하고 중요한 연구이다. 본 논문은 갈릴레오 사업에 참여하여 SAR/Galileo 개발을 주관하고 있는 중국의 사례를 분석함으로 우리나라가 차세대 갈릴레오 탐색구조 지상시스템 개발에 참여하기 위해서 필요한 참여방법 및 절차 등을 도출하고, 참여 가능한 개발범위, 참여전략 및 추진체계에 대해서 제안한다.법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.지역산업 발전을 위한 기술역량이 강화될 것이다.정 ${\rightarrow}$ 분배 ${\rightarrow}$ 최대다수의 최대행복이다.는 역할을 한다. 따라
Lim, Ga Kyun;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik;Chae, Soo Kwon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.12
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pp.1193-1201
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2020
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.
Kim, Younghun;Le, Xuan-Hien;Jung, Sungho;Yeon, Minho;Lee, Gihae
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.2
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pp.75-89
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2023
As the Mekong River basin is a nationally shared river, it is difficult to collect precipitation data, and the quantitative and qualitative quality of the data sets differs from country to country, which may increase the uncertainty of hydrological analysis results. Recently, with the development of remote sensing technology, it has become easier to obtain grid-based precipitation products(GPPs), and various hydrological analysis studies have been conducted in unmeasured or large watersheds using GPPs. In this study, rainfall-runoff simulation in the Mekong River basin was conducted using the SWAT model, which is a quasi-distribution model with three satellite GPPs (TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR) and two GPPs (APHRODITE, GPCC). Four water level stations, Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, and Kratie, which are major outlets of the main Mekong River, were selected, and the parameters of the SWAT model were calibrated using APHRODITE as an observation value for the period from 2001 to 2011 and runoff simulations were verified for the period form 2012 to 2013. In addition, using the ConvAE, a convolutional neural network model, spatio-temporal correction of original satellite precipitation products was performed, and rainfall-runoff performances were compared before and after correction of satellite precipitation products. The original satellite precipitation products and GPCC showed a quantitatively under- or over-estimated or spatially very different pattern compared to APHPRODITE, whereas, in the case of satellite precipitation prodcuts corrected using ConvAE, spatial correlation was dramatically improved. In the case of runoff simulation, the runoff simulation results using the satellite precipitation products corrected by ConvAE for all the outlets have significantly improved accuracy than the runoff results using original satellite precipitation products. Therefore, the bias correction technique using the ConvAE technique presented in this study can be applied in various hydrological analysis for large watersheds where rain guage network is not dense.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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