• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.165-165
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• 2018

이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 최근 해안지대와 근접한 제주시와 서귀포시 도심부근에서 200 mm 이상의 일강우량이 빈번하게 발생하고 있으며, 한라산 정상 부근에서 500 mm 이상의 강우 발생빈도도 증가하고 있다. 특히, 2014년에 발생한 태풍 '나크리'는 기상청 관측 사상 최대인 1,500 mm의 일강우량을 기록하는 등 호우재해로 인한 피해 위험도가 증가하고 있다. 호우재해로 인한 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 계획수립이 매우 중요하다. 홍수량 산정 시 필수조건인 강우자료는 면적 개념의 면적평균 강우량이 필요하며 대표적 방법으로 티센다각형법이 있다. 티센다각형법은 현재 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 쉽게 산정할 수 있으나 고도에 따른 강수 변화를 고려하지 못하는 단점이 있다. 이에 따라 제주도와 같은 산악지형에 적합한 방법을 고려하기 위하여 등우선법을 활용한 면적평균 강우량 산정 후 티센다각형법과 비교하였다. 티센다각형법은 관측소마다 관측된 강우량에 관측소 주위로 작도한 티센다각형의 면적 비를 가중치로 부여하는 방법으로 빠른 시간 안에 면적평균 강우량을 산정할 수 있는 반면, 등우선법은 등우선간 평균강우량에 등우선간 면적을 가중치로 부여하기 때문에 시간별 혹은 일별 등우선을 매번 작도해야 하는 점과 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 제주시 도심하천을 기준으로 티센다각형법과 등우선법 간 변환식을 개발하여 효율적인 면적평균 강우량 산정이 가능하도록 하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.3
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• pp.163-178
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• 2011

Using the library users' data in Lake County Public Library Systems, Florida, US, this study discussed how geographic information systems can be applied in LIS fields. These data were analyzed with such GIS functions as geocoding, Thiessen polygon, density, buffer, and distance measurement. Results indicate that findings from a study of these functions allowed for, not only a better understanding of the geographic locations of library users and user's library activity patterns, but also for the ability to identify library market areas for future library service planning. Additionally, results from a study of the Thiesen polygon and buffer functions indicated the distance impact on library use. Regarding the travel distance of library users, the measurement of distance using road networks was suggested.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.948-952
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• 2009

면적평균강우량을 정확하게 추정하는 것은 수문조사 결과로 생성된 수위-유량관계곡선 검증을 위한 연간 유출율 및 유황분석 시에 매우 중요하다. 면적평균강우량을 산정하는 방법은 일반적으로 산술평균법, 티센법, 등우선법 등이 있는데, 최근 실무에서는 GIS Tool을 이용하여 티센다각형을 작도하고 가중치를 산정하여 관측소별 강우량을 유효강우량으로 변환하여 이용하거나, 평지 또는 좁은 유역의 경우 산술평균법을 적용하고 있다. 그러나 티센법은 지형적인 영향을 고려할 수없고, 산술평균법의 경우 우량계 밀도와 위치, 지형이 고려되지 못한다는 단점이 있기 때문에, 등우선법을 이용하여 면적평균강우량을 산정하는 것이 대부분 산악지역으로 이루어진 국내 현실에 가장 적합하다. 본 연구에서는 수문조사가 이루어지고 있는 낙동강 본류, 댐상류 등 13개 유역의 유역별 면적 평균강우량을 각각 산술평균법, 티센법, 등우선법을 이용하여 산정하였다. 등우선도의 작성을 위하여 관측소별 강우량을 역거리가중법(IDW), RBF, Kriging 기법을 이용하여 강우량의 공간보간을 실시하였으며, 등우선 간격의 영향을 검증하기 위하여 각 보간법 별 등우선 간격을 10mm, 50mm, 100mm로 분할하여 면적평균강우량을 산정하였다. 각 면적평균강우량 산정기법 및 등우선 간격별로 산정된 면적평균강우량을 비교하였고, 유역면적 등에 따른 면적평균강우량의 변화특성을 분석 하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.3
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• pp.251-263
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• 2015

This study suggested a novel approach of estimating the optimal probability density function (OPDF) of the annual maximum rainfall time series (AMRT) combining the L-moment ratio diagram and the geographical information system. This study also reported several interesting geographical characteristics of the AMRT in Korea. To achieve this purpose, this study determined the OPDF of the AMRT with the duration of 1-, 3-, 6-, 12-, and 24-hours using the method of L-moment ratio diagram for each of the 67 rain gages in Korea. Then, a map with the Thiessen polygons of the 67 rain gages colored differently according the different type of the OPDF, was produced to analyze the spatial trend of the OPDF. In addition, this study produced the color maps which show the fitness of a given probability density function to represent the AMRT. The study found that (1) both L-skewness and L-kurtosis of the AMRT have clear geographical trends, which means that the extreme rainfall events are highly influenced by geography; (2) the impact of the altitude on these two rainfall statistics is greater for the mountaneous region than for the non-mountaneous region. In the mountaneous region, the areas with higher altitude are more likely to experience the less-frequent and strong rainfall events than the areas with lower altitude; (3) The most representative OPDFs of Korea except for the Southern edge are Generalized Extreme Value distribution and the Generalized Logistic distribution. The AMRT of southern edge of Korea was best represented by the Generalized Pareto distribution.