• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.5
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• pp.409-423
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• 2015

In this study the very short-term rainfall forecasting and storm water forecasting using the weather radar data were implemented in an urban stream basin. As forecasting time increasing, the very short-term rainfall forecasting results show that the correlation coefficient was decreased and the root mean square error was increased and then the forecasting model accuracy was decreased. However, as a result of the correlation coefficient up to 60-minute forecasting time is maintained 0.5 or higher was obtained. As a result of storm water forecasting in an urban area, the reduction in peak flow and outflow volume with increasing forecasting time occurs, the peak time was analyzed that relatively matched. In the application of storm water forecasting by radar rainfall forecast, the errors has occurred that we determined some of the external factors. In the future, we believed to be necessary to perform that the continuous algorithm improvement such as simulation of rapid generation and disappearance phenomenon by precipitation echo, the improvement of extreme rainfall forecasting in urban areas, and the rainfall-runoff model parameter optimizations. The results of this study, not only urban stream basin, but also we obtained the observed data, and expand the real-time flood alarm system over the ungaged basins. In addition, it is possible to take advantage of development of as multi-sensor based very short-term rainfall forecasting technology.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.533-538
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• 2013

The damage caused by Recent frequently occurring locality torrential rains is increasing rapidly. In case of densely populated metropolitan area, casualties and property damage is a serious due to landslides and debris flows and floods. Therefore, the importance of predictions about the torrential is increasing. Precipitation characteristic of the bad weather in Korea is divided into typhoons and torrential rains. This seems to vary depending on the duration and area. Rainfall is difficult to predict because regional precipitation is large volatility and nonlinear. In this paper, Very short-term precipitation forecasting pattern model is implemented using KLAPS data used by Korea Meteorological Administration. we designed very short term precipitation forecasting pattern model using GA-based RBFNNs. the structural and parametric values such as the number of Inputs, polynomial type,number of fcm cluster, and fuzzification coefficient are optimized by GA optimization algorithm.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.232-233
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• 2000

초단펄스를 생성하는 방법에는 이득 스위칭, 광 변조기, 모드록킹 레이저 등이 있다. 이중에서 모드록킹 광섬유 레이저를 이용한 초단펄스를 발생시키는 방법은 비용이 많이 들고 부피가 큰 단점을 갖고 있지만, 매우 짧은 펄스 폭 생성, 고 출력의 펄스생성, 그리고, 파장 및 주파수를 조절을 할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 한편, 모드록킹 방법에는 수동형과 능동형이 있다. 수동형 방법은 아주 짧은 펄스 폭을 갖는 펄스를 발생할 수 있지만, 출력이 불안정하고 펄스의 발생주기를 조절하기 어려운 반면, 능동형 방법은 상대적으로 펄스폭은 넓지만, 안정된 출력과 펄스 발생주기를 짧게 할 수 있다. 따라서, 고 반복률의 안정된 펄스를 사용하는 초정밀 광 계측기나 광통신에 사용되는 광원으로 능동형 모드록킹 광섬유 레이저가 많이 사용되어지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1329-1338
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• 2021

Rain radar provides high spatio-temporal radar rainfall that can be used as input data to short-term precipitation forecasting models. Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) has developed a flash flood forecasting system that is providing flash flood forecasting based on short-term rainfall forecasts estimated by the radar rainfall. Accuracy of the radar rainfall as well as the short-term rainfall forecasts, however, can deteriorate when radar polarimetric variables have error. In this study, we develope real-time program that can correct the error inherent in the radar polarimetric variables. First, effect according to the correction of the error was verified using 363 rainfall events on non real-time. The accuracy (1-NE) of the radar rainfall was approximately 70% and correlation coefficient was higher than 0.8 after correcting the error on non real-time. The accuracy (1-NE) using the real-time program was also approximately 70% after correcting the error.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.311-311
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• 2022

전 세계적으로 기후변화 및 산업화로 인해 대규모 홍수, 가뭄, 폭염, 산불 등의 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 재해 및 재난을 조기에 발견하고 최소화를 위한 대응 체계 및 관리방안의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 자연재해들의 특징은 추가 재해를 유발할 수 있다는 것으로 재해의 강도가 증가할 뿐만 아니라 여러 가지 재난 및 재해를 동시에 유발하는 형태로 변화하기 때문에, 단일자연재해 평가 기술을 바탕으로 복합자연재해에 대한 분석 및 감지가 진행되어야 한다. 최근 기후변화로 인한 기상 패턴의 변화 및 가뭄 발생빈도의 증가가 뚜렷하며, 국외에서는 폭염과 가뭄을 고려한 복합자연재해로 'Flash Drought'로 정의된 돌발가뭄에 대한 연구가 이루어지고 있다. 폭염과 가뭄은 단순 강우 부족으로 인한 가뭄, 높은 기온으로 인한 폭염 등이 서로 독립적으로 발생하는 경우와 강우부족과 폭염의 지속으로 인한 상호연관성이 존재하는 복합자연재해 등으로 구분할 수 있다. 돌발가뭄은 강수 부족 또는 폭염이 지속되거나 강도가 높아질 경우, 지면온도가 상승하여 토양수분이 필요 이상으로 증발하여 단기간에 발생하는 초단기 가뭄으로 복합자연재해에 해당하며, 이러한 돌발가뭄은 농업분야에서 작물 생장 및 영농기 활동에 큰 영향을 미치기 때문에 모니터링 및 감지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상학적 요소를 활용하여 폭염 및 가뭄을 고려한 복합자연재해에 대한 상관분석을 수행하였다. 기상청에서 제공하는 기상자료(일최고기온/평균기온/최저기온, 강수량, 상대습도, 일조량 등)에 대한 전국 76개소 대상 기상자료를 구축하였으며, Sentinel, Landsat, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 등과 같은 위성영상 자료를 구축하여 폭염과 가뭄에 대한 각각의 인자를 선정하고 상관 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 복합자연재해 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.371-371
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• 2020

도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 그리고 지역에 따라 침수시간이나 침수심이 달라지기 때문에 지역에 따른 침수특성과 유속특성의 관계식을 산정하여 홍수예보 기준을 설정하였다. 더불어 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 한강홍수통제소의 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측을 입력자료로 활용하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였다. 강우레이더 기반 초단기 외삽 예측은 강우강도를 입력으로 사용하기 때문에 예측에 별도의 정량 보정이 필요하지 않다는 장점이 있다. 2019년도에 발생한 다양한 홍수 사고 사례를 분석하여 본 시스템에 대한 정확도를 평가하였다. 본 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 제공할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.5
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• pp.340-350
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• 2020

A rapid refresh wave forecasting system has been developed using the sea wind on the Korea Local Analysis and Prediction System. We carried out a numerical experiment for wind-wave interaction as an important parameter in determining the forecasting performance. The simulation results based on the seasons of with typhoon and without typhoon has been compared with the observation of the ocean data buoy to verify the forecasting performance. In case of without typhoon, there was an underestimate of overall forecasting tendency, and it confirmed that an increase in the wind-wave interaction parameter leads to a decrease in the underestimate tendency and root mean square error (RMSE). As a result of typhoon season by applying the experiment condition with minimum RMSE on without typhoon, the forecasting error has increased in comparison with the result without typhoon season. It means that the wave model has considered the influence of the wind forcing on a relatively weak period on without typhoon, therefore, it might be that the wave model has not sufficiently reflected the nonlinear effect and the wave energy dissipation due to the strong wind forcing.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.3
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• pp.225-236
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• 2020

It is not easy to provide sufficient lead time for flood forecast in urban and small mountain basins using on-ground rain gauges, because the time concentration in those basins is too short. In urban and small mountain basins with a short lag-time between precipitation and following flood events, it is more important to secure forecast lead times by predicting rainfall amounts. The Han River Flood Control Office (HRFCO) in South Korea produces short-term rainfall forecasts using the Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) algorithm that converts radar reflectance of rainfall events. The Flash Flood Research Center (FFRC) in the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) installed a flash flood forecasting system using the short-term rainfall forecast data produced by the HRFCO and has provided flash flood information in a local lvel with 1-hour lead time since 2019. In this study, we addressed the flash flood forecasting system based on the radar rainfall and the assessed the accuracy of the forecasting system for the recorded flood events occurred in 2019. A total of 31 flood disaster cases were used to evaluate the accuracy and the forecast accuracy was 90.3% based on the probability of detection.