• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.54 no.5
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• pp.91-102
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• 2012

강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.289-289
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• 2019

연안지역의 침수예상도 작성은 풍수해저감종합계획 수립 시 진행되었으며. 풍수해저감종합계획을 통해 상습적으로 침수가 발생하는 구역에 대한 조사 결과 및 침수피해 이력 등을 알 수 있다. 본 연구에서는 침수 발생 원인을 하천, 강 등의 범람에 의한 외수침수, 유역 내 관로의 문제에 의해 발생하는 내수침수, 조위 상승, 해수의 역류 등에 의한 해수침수로 구분하였다. 대상 지역인 여수시 여수시청 인근 지역은 남해와 인접하고 있어 조위에 의한 영향을 받기 때문에, 유역 내 관로와 함께 해수 내수 복합원인에 의한 침수피해가 발생한다. 침수가 발생했을 때의 피해 발생 범위를 가시적으로 나타내기 위해 침수예상도를 작성하며, 이는 XP-SWMM을 통해 작성할 수 있다. XP-SWMM에 입력하는 자료는 강우재현기간에 따른 조위(해일고), 강우지속기간에 따른 강우분포 자료 등을 입력한다. 강우자료는 실강우 자료를 사용하는 경우 많은 시나리오를 반영하는데 한계가 있기 때문에 Huff 3분위 분포시킨 자료를 사용하였다. 또한, 침수가 발생하는 지역의 강우지속시간 및 강우량에 의한 침수위를 산정하여 재해상황 대응 기준표를 작성하였다. 본 연구에서는 강우재현기간 100년에 따른 재해상황 대응 기준표 작성과 강우재현기간 10년-강우지속기간 60분-50mm, 110mm을 기준으로 침수예상도를 작성하였다. 본 연구를 통해 여수시청 인근(학동지구 및 도원지구)에 대한 침수예상도를 얻어낼 수 있으며, 침수예상도를 응용한 기대효과가 있을 것으로 판단된다. 침수예상도를 통해 침수 발생 범위를 예측하여 이를 고려한 침수 시 대피경로 작성, 침수 피해를 저감하기 위한 구조적 대책 수립 방안마련 등에 응용이 가능하며, 여수지역을 제외한 연안도시 지역에도 적용하여 연안도시 침수특성분석 연구에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 침수모의 조건을 한정하여 1개의 시나리오만을 고려했지만, 강우재현기간 및 강우지속시간 등을 보정하여 다양한 시나리오에 대한 분석이 가능하므로, 연안도시 재해 발생 시 대응 및 기준표 작성에 실질적인 기여가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.325-325
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• 2022

본 연구는 용담댐 유역을 대상으로 현재 기후조건 대비 미래 기후조건에서의 강우 특성의 변화 분석을 목적으로, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하였다. d4PDF 자료는 현재 기후조건에서 3000 개의 연 강수 자료를 제공하고, RCP 8.5 시나리오를 따르는 미래 기후조건에서 5400 개의 연 강수자료를 제공하기 때문에, 각 기후조건에서 대규모 표본크기를 이용하는 것이 가능하다. 이는 현재 기후조건과 미래 기후조건 사이의 강수 특성의 변화를 합리적으로 분석할 수 있도록 한다. 연평균강수량 및 계절별 평균강수량은 미래 기후조건에서 10% 이상 증가하였다. 10 mm 이상의 규모를 나타내는 호우의 발생일 수는 3 일에서 4 일 증가하였다. 본 연구는 연 최대 일강우량의 변화 및 특정 장기간 재현기간을 나타내는 확률강우량의 변화도 분석하였다. 그 결과, 미래 기후조건에서 더 높은 평균 및 표준편차를 나타냈다. 이 결과는 미래 기후조건에서 연 최대 일강우량 계열들이 더 높은 규모를 나타내고, 더 넓은 분포 형태를 나타내는 것을 의미한다. 이와 같은 특징은 미래 기후조건의 특정 재현기간을 나타내는 확률강우량의 규모 증가에 영향을 주었다. 현재 기후조건 대비 미래 기후조건의 확률강우량은 재현기간 10 년, 20 년, 50 년, 100 년, 200 년, 400 년에서 약 20% 증가하였다. 이 결과는 특정 규모에서 강우의 재현기간이 미래 기후조건에서 더 짧아지는 것을 의미하며, 또한 극한 규모의 강우량의 발생가능성이 미래 기후조건에서 증가한다는 것을 의미한다. 결과적으로, d4PDF 는 미래 기후에 따른 기존 강우의 특성 및 극한강우량의 변화 분석에 충분히 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.164-168
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• 2008

일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.55-55
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• 2022

수공구조물을 설계하고 수자원 관리 정책을 수립하기 위해 일반적으로 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 활용한다. 통상 IDF 곡선은 연최대치계열을 통계적으로 분석하여 재현빈도 마다의 적절한 강우강도를 추정하여 결정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 위해 최소 30년 이상의 정상 강우자료의 통계분석이 권장되나, 긴 재현기간의 최대강우강도는 본질적으로 확률분포 함수로부터 추정한 값이라는 한계가 있다. 한편, 우리나라에서 종관기상관측을 통해 고해상도의 지상관측 강수자료가 장기간 누적되어 관측자료로부터 직접 최대강우강도-지속시간 사이의 관계식을 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 실무에서 널리 사용되고 있는 '홍수량 산정 표준 지침'의 확률강우 분석 결과를 오랫동안 관측된 강우자료에서 찾은 최대강우강도와의 비교가 가능해졌다. 본 연구에서는 우리나라에서 50년 이상 강우가 관측된 24개의 지점에 대해 최대강우강도-지속기간 관계식을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 통계적으로 추정한 IDF 곡선이 실제 관측자료에서 나타난 최대강우강도를 얼마나 정확하게 추정하는지 검증해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.274-278
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• 2008

현대 강우관측 자료를 빈도분석할 때 나타나는 가장 큰 문제는 관측기간이 짧기 때문에 고빈도 확률강우량 추정이나 장기간의 경향성 예측시 신뢰성 부족하다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 현대 강우자료의 문제점를 보완하기 위한 방법으로 측우기 관측기록을 활용하기 위한 방안을 검토하였다. 빈도해석을 통한 확률강우량의 결정을 위해서는 연최대치 계열의 작성이 선행되어야 한다. 측우기 강우자료는 강우시작시점과 종료시점 그리고 그 사이의 강우량으로 구성된 펄스 형태로 기록되어 있기 때문에 이를 이용하여 빈도해석을 하려면 전통적인 빈도해석 방법과는 다르게 독립호우사상을 적절하게 정의하는 것이 필요하다. 독립호우사상에 대한 기존 연구결과에 기초하여 무강우지속기간 10시간을 기준으로 측우기 관측기록과 현대 관측기록으로부터 이를 추출한 후 총강우량과 강우강도 두 가지를 대상으로 이변량 지수분포를 적용하였다. 그리고 각 호우사상의 재현기간을 산정하고, 연도별로 최대 재현기간을 가지는 호우사상을 연최대 호우사상으로 결정하였다. 이변량 지수분포의 매개변수 산정시 전기간에 대해 매개변수를 산정하는 경우보다 연도별로 매개변수를 산정하는 경우가 강우발생의 변동양상 및 수문학적인 극한호우의 정의를 반영하기에 적합한 것으로 검토되었고 또한 그로 인해 얻어진 연최대 호우사상이 이변량 극치분포를 보다 잘 따르는 것으로 나타났다. 연도별 매개변수 추정결과를 우기해와 건기해로 나누어 살펴보면 우기해에는 강우강도가 재현기간 산정에서 상대적으로 영향이 크고, 건기해에는 총강우량과 관련된 영향이 큰 것으로 나타났다. 연최대 호우사상의 변동성을 살펴보면 현대자료에서 강우지속기간은 점점 증가하고 강우강도는 감소하며 이에 따른 호우사상의 총강우량은 증가하는 특징을 보였다. 그러나 측우기 자료에서는 이러한 변화양상이 반복순환하는 것으로 나타났으며 이와 관련된 별도의 연구가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 측우기 자료를 이용한 빈도해석의 선행작업으로서 연최대 호우사상 계열의 결정 과정을 살펴보았으며 이렇게 얻어진 연최대 호우사상은 현대자료와 어우러져 보다 신뢰성 높은 설계호우사상을 결정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.783-794
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• 2012

The analysis for unsteady flow is necessary to design the hydraulic structures affected by water level and discharge changes through time. The numerical model has been generally used for unsteady flow analysis, however it is difficult to acquire field data to calibrate and validate the numerical model. Even though it is possible to collect field data for some case, high cost and labor are required and sometimes it is considered that the confidence of measured data is very low. In this case, the experimental data for unsteady flow can be used to calibrate and validate the numerical model as an alternative. Therefore, the discharge-supply system which could generate various type of unsteady flow hydrograph was developed in this study. Also, the accuracy of the unsteady flow hydrograph generated by developed dischargesupply system in the experiment was evaluated by comparing with target hydrograph. Accuracy errors and Root Mean Square Error (RMSE) were analyzed for the rectangular-type hydrograph with sudden changes of flow, triangular-type hydrograph with short peak time, and bell-type flood hydrograph. As a result, the generating error of the discharge-supply system for the rectangular-type hydrograph was about 59% which was maximum error among various types. Also, it was represented that RMSE for the triangular-type hydrographs with single and double peaks were approximately corresponding to 10%. However, RMSE for the bell-type flood hydrograph was lower than 2%.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.3
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• pp.307-314
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• 2000

This study is to investigate the recurrence characteristics of wet and dry years using over 200 year records of annual rainfall depth including Chosun Age in Korea. As well as analyzing the correlation structure of the raw data, recurrence trends of wet and dry year has been investigated based on several truncation levels (mean, $mean{\pm}0.25stdv.,\;mean{\pm}O.5stdv.,\;mean{\pm}O.75stdv.,\;mean{\pm}stdv.$). Also the transition probability among wet, dry and normal years has been derived for the same truncation levels. and finally the average return periods based on the steady-state probabilities were obtained. This analysis has been applied to not only the entire data but also partial data set of before- and after-the long dry period around 1900 in order to compare and detect the possible difference between the Chukwooki (an old raingauge invented in Chosun age) and the modem flip-bucket style. As a result, Similar pattern of dry and wet year recurrence has been found, but the return period of extremely dry years after the dry period shown longer than that before the dry period. Assuming that the dry and wet years can be defined as $mean{\pm}$ standard deviations, respectively, the return period of the wet years is shown to be about 5~6 years and that of the dry years about 6~7 years.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.107-114
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• 2020

Extreme value distributions have often been used for the analysis (e.g., prediction of return level) of data which are observed from natural disaster. By the extreme value theory, the block maxima asymptotically follow the generalized extreme value distribution as sample size increases; however, this may not hold in a small sample case. For solving this problem, this paper proposes the use of a log-logistic (LLG) distribution whose validity is evaluated through goodness-of-fit test and model selection. The proposed method is illustrated with data from annual maximum earthquake magnitudes of China. Here, we present the predicted return level and confidence interval according to each return period using LLG distribution.