• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.74-78
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• 2009

우리 사회가 발전함에 따라 재해의 위험으로부터도 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구 또한 증가하고 있다. 하지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 우리에게 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 무엇보다 선행되어져야 한다. 홍수로 인한 피해는 대부분이 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수위험도의 평가결과도 발생 가능한 인명이나 재산피해로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 홍수 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 지역회귀분석은 강우유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역 특성인자들로 표현하기 위해 수문학 분야에서 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차는 먼저 계측지역에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형회귀분석을 실시한 후 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문 사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법을 통해 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 최종적으로 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 통해 홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 과거 피해금액과의 상관관계를 분석한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.878-878
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• 2012

도시개발에 따른 인구증가와 강수의 계절적 편중 등으로 인하여 우리나라의 수자원량은 부족한 실정이다. 따라서 이러한 수자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 유역의 가용 수자원량의 파악과 이에 따른 최적배분이 필요하다. 이러한 하천유량은 우량이나 수위와 같이 연속관측이 어렵기 때문에 관측치가 한정되어 있는 것이 일반적이며 자연하천에서 실시간으로 유량자료를 생산하는 것은 많은 인력과 장비, 경비가 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 유량자료의 생산에 있어서 시간과 비용의 경제성 등을 고려하고 좀 더 효율적인 방법을 찾기 위하여 낙동강 유역의 제 1지류인 금호강 유역 내에 위치한 동촌 수위관측소의 유량자료를 이용하여 상류에 위치한 금호 단포교 지점을 미계측 유역이라 가정한 후 유량추정방법에 따른 적용성 검토를 위해 강우-유출모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)과 유역면적만을 활용하는 비유량법(Drainage-area ratio method), 유출에 영향을 주는 지형인자를 이용하는 지역회귀방법(Regional regression method)을 적용하여 그 타당성을 비교하였다. 모의된 결과, 동촌 금호 단포교 지점의 연간 상하류 유량비교에서 유량반전은 없었으며 비유량법의 유량추정에서는 높은 상관성을 보였으나 2008년과 2009년의 가뭄으로 인하여 강우-유출모형의 유량추정에서는 낮은 상관성을 보여주었다. 지역회귀방법에서는 수위관측소별 유황자료를 종속변수로 유역면적, 유역평균경사, 유로연장을 독립변수로 하는 회귀식을 산정하여 비교하였으나 본 연구에서는 사용된 자료수가 적고 수리구조물을 이용한 회귀수량 등으로 인하여 갈수량이 실측유량과는 다소 차이가 발생하였다. 미계측 유역의 유량추정시에는 자료의 축척기간과 연도별로 안정된 호우사상, 유역의 적절한 배분에 따라 결과치가 좌우되며 본 연구에서 사용된 유량추정은 관측 자료를 기초로 한 간접적인 방법들이였다. 결과적으로 금호강 유역의 동촌 지점을 이용하여 유량추정방법들을 적용해본 결과 비유량법과 강우-유출모형을 사용하는 것이 적정하였으나 관측 자료의 축적기간이 길고 상하류 간의 유량이 안정된 유역에서는 지역회귀방법의 적용으로도 안정된 유량을 산정할 것이라고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.2001-2005
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• 2006

우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.169-173
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• 2008

본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.219-219
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• 2017

상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.5D
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• pp.861-867
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• 2006

The objective of this study is to analyze the landslide hazard areas by combining LRA (Lgistic Regression Analysis) and AHP (Analytic Hierarchy Program) methods with Remote Sensing and GIS data in Anseong-si. In order to classify landslide hazard areas of seven levels, six topographic factors (slope, aspect, elevation, soil drain, soil depth, and land use) were used as input factors of LRA and AHP methods. As results, high-risk areas for landslide (1 and 2 levels) by LRA and AHP of its own were classified as 46.1% and 48.7%, respectively. A new method by applying weighting factors to the results of LRA and AHP was suggested. High-risk areas for landslide (1 and 2 levels) form the new method was classified as 58.9%.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.59-69
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• 1998

A regression model with basin physiographic characteristics as independent variables was calibrated for regional flood frequency analysis. In case that high correlations existing among the independent variables the ridge regression has been known to have capability of overcoming the problems of multicollinearity. To optimize the ridge regression model the cost function including regularization parameter must be minimized. In this research the genetic algorithm was applied on this optimization problem. The genetic algorithm is a stochastic search method that mimic the metaphor of natural biological heredity. Using this method the regression model could have optimized and stable weights of variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.205-205
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• 2019

우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.17-17
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• 2021

계획하폭의 수리설계는 수문분석에 의하여 결정되는 설계홍수량을 주변지역 주택이나 농지 침수를 방지하지 않도록 하도내에서 수위를 과다하게 상승시키지 않은 상태에서 안전하게 하류로 소통시킬 수 있는 가장 경제적인 하도의 폭을 결정하는 것이라 할 수 있다. 현재 소하천 하폭의 수리설계는 지형 또는 현장 여건에 따라 계획홍수량을 결정하고, 경험식에 의한 방법 또는 도식에 의한 방법(방정식과 수리학 공식에 의한 방법)등을 이용하여 하류수위를 산정함으로써 이루어진다. 그러나 하도내 흐름이 자유수면을 가지는 개수로 흐름인 경우 도표 또는 간략화된 경험식을 이용해서는 정확한 하폭을 산정할 수 없다. 기존에 개발된 계획하폭 경험식은 홍수량에 기반한 단일 회귀식과 다양한 하천특성과 흐름특성을 이용한 다중 회귀식으로 구분된다. 그러나 현재 계획하폭 결정에 가장 많이 사용되는 경험식은 홍수량을 이용한 단일 회귀식인데, 이들은 자료수집의 어려움 때문에 지역과 하천특성을 고려하지 않고 모든 하천에 적용 가능하도록 개발되어 적용 시 세심한 주의가 요구된다. 본 연구에서는 기존의 경험식을 보완함으로써 적용성을 제고하기 위하여 전국 소하천을 지역에 따라 세분화하고 흐름특성과 하천특성 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 자료를 위치에 따라 세분화하고 기존에 개발된 경험식과 동일한 형태로 계획하폭 경험식을 개발하였다. 개발된 경험식을 검증하는 방법은 자료를 두 개의 그룹으로 분리하고 개발에 사용되지 않은 자료 그룹을 사용함으로써 검증의 신뢰성을 확보하였다. 더불어 기존의 경험식과 비교하는 방법으로 개발된 회귀식의 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 계획하폭 경험식은 지역특성과 흐름특성을 고려한 계획하폭 산정에 활용이 가능함으로써 홍수에 안전한 소하천 수리설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.4
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• pp.94-101
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• 2016

Satellite data for remote sensing technology has limitations, especially with visible range sensor, cloud and/or other environmental factors cause missing data. In this study, using land surface temperature data from the MODerate resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS), we developed retrieving methods for satellite missing data and developed three methods; mean bias, regression analysis and local variation method. These methods used the previous day data as reference data. In order to validate these methods, we selected a specific measurement ratio using artificial missing data from 2014 to 2015. The local variation method showed low accuracy with root mean square error(RMSE) more than 2 K in some cases, and the regression analysis method showed reliable results in most cases with small RMSE values, 1.13 K, approximately. RMSE with the mean bias method was similar to RMSE with the regression analysis method, 1.32 K, approximately.