• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.37-41
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• 2009

본 연구에서는 티센망을 이용한 면적강우량 산정방법의 대안으로서 최근 들어 수자원공학 분야에의 활용성이 커지고 있는 고해상도 기상레이더의 반사도자료(dBZ)를 활용하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 이렇게 산정된 레이더 면적강우량을 티센망으로써 산정된 면적강우량과 비교하여 그 유용성을 판단하였다. 연구지역으로는 소양강댐 유역을 선정하였으며, 연구기간은 2008년 가장 강한 강우를 보였던 상위 5개의 사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 반사도를 강우강도로 변환시키는 과정은 인공신경망(artificial neural network, ANN) 중에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 적용하였다. 연구방법으로는 선택된 4개의 인자를 입력노드에 넣어 인공신경망을 학습시킨 후 연구지역 내 10개 AWS 지상관측소의 강우량을 추정하여 정확도를 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 레이더 면적강우량을 산정하여 기존의 티센망을 이용한 면적강우량과 그 값을 비교하였다. 그 결과 인공신경망을 이용한 레이더 강우량의 경우, 평균제곱오차(mean square error, MSE) 및 상관계수(correlation coefficient, CC)가 매우 양호한 값을 보였다. 또한 유역 내 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 약 $7%^{\sim}19%$ 정도 차이가 발생함을 확인하였으며, 레이더 면적강우량이 티센망을 이용한 면적강우량에 비하여 더 정확한 면적강우량을 산정할 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1052-1056
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• 2009

본 연구에서는 대상 지점의 강우량자료와 유출수문곡선으로 전 기간에 대한 유출률과 특정기간을 갖는 유출률을 각각 산정하여 유출특성을 분석하였다. 본 연구를 수행하기 위해서 GIS 소프트웨어인 ArcInfo와 ArcView 등으로 대상유역의 유역도, 강우관측망도, 수위관측망도, 수계망도,티센망도 등을 생성하여 대상유역의 수계 특성을 파악하였다. 개발된 곡선식의 적정성을 판단하기위해 상 하류 간의 유출특성 등을 비교 분석하였으며, 유역 내 댐이나 저수지가 존재할 경우 이를 고려하였다. 유출률 산정결과, 이호대교(남한강 본류) 지점에서의 유출률은 방류량을 고려하지 않았을 경우 59.8%, 고려했을 경우 74.5%로 산정되었다. 흑천의 원덕교 지점에서는 67.1%, 경안천의 경안교 지점에서는 78.3%, 홍천강의 성포교와 남산교 지점은 각각 63.3%, 53.1%로 산정되었다. 따라서 개발된 수위-유량관계곡선식은 적정한 것으로 판단되며, 이에 근거하여 유출수문곡선은 양질의 수준인 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.931-931
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• 2012

제주지역의 강수자료는 최근에 이르러 69개 지점으로 증가하여 비교적 밀도있는 강수관측이 진행되고 있다. 그러나 기존의 자료 증설 내역과 이설 등으로 인해 과거로부터 현재에 이르는 자료를 기반으로 면적강수량을 산정할 경우 다소 어려움이 있다. 본 연구에서는 1992년부터 2010년까지의 강수자료를 바탕으로 관측소 개수를 기반으로 기간을 구분하여 각 기간별로 공간보간기법별로 면적강수량을 산정하고 이를 비교하였다. 사용한 공간보간기법은 PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)기법과 티센(Thiessen)법으로 19년간의 일강수량 자료를 바탕으로 각각 면적강수량을 산정했다. PRISM기법을 이용한 경우는 고도, 관측점으로부터의 거리, 방향성 분석 및 해안가중치를 고려하여 계산하였고, 티센법의 경우는 기간별로 상이한 티센망을 구축하여 산정하였다. 지점 관측강수량에서 고도가 증가할수록 강수량이 증가하는 제주형 산악효과가 나타났으며 이는 보간기법에 의한 결과에서도 동일하게 나타나는 것으로 확인되었다. 또한 고도에 따른 상관성은 PRISM기법에 의한 결과에서 더 높게 산정되는 것으로 나타났다. 기법별 산정된 면적강수량은 근소한 차이를 보였으며 PRISM기법에 의한 값이 티센법에 비해 약 1%정도 크게 계산되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.3
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• pp.309-315
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• 1998

The grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model (KIMSTORM) was applied to YoncheonDam watershed (1,875km2) located in the Imjin river basin of the Korea. Six maps which are DEM(Digital Elevation Model), stream, flow path, soil, land use and Thiessen network, were used for input data. The simulated streamflows resulting from two selected storm events agreed well with the observed flows at the watershed outlet. The results of temporal variations and spatial distributions are presented by using GRASS. Keyword : grid-based, storm-runoff model, GRASS-GIS, Yoncheon dam watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.112-112
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• 2019

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 수문현상의 변화가 나타나고 있으며, 자연재해에 대한 중요성과 인식이 바뀌고 있다. 이러한 자연재해는 과거의 장마와 같은 강우패턴이 아닌 게릴라성의 국지성 호우로 인해서 막대한 피해로 이어지고 있으며 예측 또한 어려운 실정이다. 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 남한강 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위한 유량자료는 청미천유역내에 있는 청미천(원부교), 청미천(장호원교)의 유량관측소의 자료를 이용하였다. 분석결과는 게릴라성 호우사상에 대하여 GRM의 단기유출 예측은 NSE가 원부교에서 모두 0.8이 넘는 결과를 보였. 추후, GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.300-300
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• 2021

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.502-502
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• 2022

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.308-308
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• 2023

자연재해대책법 제 16조 6에 따라 기후변화로 인한 방재성능목표의 영향을 고려하기 위해 방재성능가이드라인을 설정하여 운영하고 있다. 2017년 공표된 기후변화를 고려한 방재성능목표 강우량의 단기 할증률은 CMIP5 자료를 기반으로 기본 5%, 관심 8%, 주의 10%의 할증률로 구분되어 적용되고 있다. 그러나, 미래 기후변화 시나리오에 따르면 확률강우량이 늘어나는 지역도 있지만, 감소될 것으로 예상되는 지역도 존재한다. 따라서, 모든 지역을 3개의 구간으로 나누어 증가 할증률을 적용하는 것에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 CMIP6 기후변화 자료를 시단위로 다운스케일링한 시계열을 이용하여 미래 기후변화로 인한 방재성능목표의 할증률을 산정하고, 각 할증률에 기반한 구간을 상세화하고자 한다. 구체적으로, 현재 기상청에서 제공하는 일단위 기후변화 데이터베이스와, CMIP6에서 제공하는 일단위 기후변화 자료를 구축하고, 분석하였다. 이후 구축된 일단위 자료를 시단위 자료로 Downscaling한 후, 각 이산화탄소 배출 시나리오인 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 대해 앙상블 시계열을 생성하고, 다양한 기후변화의 불확실성을 적절하게 정량화 할 예정이다. 그중에서 방재성능목표와 가장 밀접하다고 생각되는 변수들(연강우량, 8월강우량, 연최대강우량, 30년빈도 확률강우량 등)을 CCF(Cross Correlation Function), ACC(Auto Correlation Function)방법 등을 통해 분석하여 최적의 변수들을 찾고, 그 값들의 앙상블 평균을 통해 안정된 방재성능목표 기후변화 할증률 값을 산정할 예정이다. 169개 지역의 시·군 단위의 티센망과, 238개 지역의 시·군·구 단위의 티센망을 구축하고, 기상청 ASOS(Automated Synoptic Observing System)의 69개 기상관측소 강우관측자료와 AWS(Automatic Weather System)의 419개 기상관측소를 활용하여 지역별 미래 기후변화를 고려한 비선형적 할증률를 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.886-886
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• 2012

우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 70%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 산지하천의 강우를 정량적으로 파악하고 상시 모니터링 할 수 있는 체계의 구축이 요구된다. 한국건설기술연구원(2011)에서는 산지 하천유역 모니터링 시스템을 구축하여 재해위험지역의 현장관측시스템과 레이더강우를 기반으로 하는 강우유출 시스템을 연계운영하고 있다. 본 연구에서는 하천유역 모니터링 시스템을 통해 수집되고 있는 강원도 인제군 가리산리의 관측강우량을 이용해 산지하천유역의 강우특성을 분석하고 산지유역의 강우추정을 위한 레이더 자료의 활용성을 제시하였다. 대상유역인 가리산천 유역을 대상으로 작성된 티센 면적평균 강우량과 기상레이더를 이용한 레이더 강우량에서 가리산리 관측시스템 위치의 픽셀을 추출한 후 각각의 방법으로 추정된 강우량이 관측값과 어떤 차이를 갖고 있는가를 비교하였다. 또한, 모니터링 사이트 주위의 AWS를 이용해 레이더 강우를 보정한 후 동일한 방법으로 관측강우 위치의 셀 강우를 비교하여 레이더 강우의 보정 효과를 제시하였다. 연구결과 600m 이상의 고지대에 위치한 현장관측시스템의 강우는 고도가 낮은 인근 강우관측소와 큰 차이를 나타냈으며 티센면적 평균 강우의 경우 산지하천의 강우특성을 반영하기에 한계가 있는 것으로 판단되었다. 레이더 강우 역시 실제 관측강우량에 비해 과소추정되며 대상유역 주변의 AWS를 이용해 보정한 레이더 보정강우를 활용시 현장관측시스템의 강우가 가장 유사한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 산지하천 유역의 강우특성을 파악하기 위해서는 지상관측소와 레이더 자료를 병행하여 활용하는 것이 필요하며 산지하천유역의 강우를 효과적으로 모니터링 하기 위해서는 고도에 따른 관측망의 구성이 필요할 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.221-221
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• 2022

방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.