• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.5
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• pp.791-803
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• 2016

Recently, frequency of extreme rainfall events in South Korea has been substantially increased due to the enhanced climate variability. Korea is prone to flooding due to being surrounded by mountains, along with high rainfall intensity during a short period. In the past three decades, an increase in the frequency of heavy rainfall events has been observed due to enhanced climate variability and climate change. This study aimed to analyze extreme rainfalls informed by their frequency of occurrences using a long-term rainfall data. In this respect, we developed a Poisson-Generalized Pareto Distribution (Poisson-GPD) based rainfall frequency method which allows us to simultaneously explore changes in the amount and exceedance probability of the extreme rainfall events defined by different thresholds. Additionally, this study utilized a Bayesian approach to better estimate both parameters and their uncertainties. We also investigated the synoptic patterns associated with the extreme events considered in this study. The results showed that the Poisson-GPD based design rainfalls were rather larger than those of based on the Gumbel distribution. It seems that the Poisson-GPD model offers a more reasonable explanation in the context of flood safety issue, by explicitly considering the changes in the frequency. Also, this study confirmed that low and high pressure system in the East China Sea and the central North Pacific, respectively, plays crucial roles in the development of the extreme rainfall in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.430-430
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• 2011

최근 지구온난화, 엘리뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 매우 높은 강도를 가진 이상호우에 의해 많은 인명과 재산피해가 발생하고 있다. 우리나라의 경우에도 1990년대 후반부터 과거와 달리 국지적 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며 집중호우에 의한 홍수는 우리나라의 가장 빈번한 자연재해 중 하나가 되었다. 이러한 성격의 홍수는 소유역 규모의 좁은 지역과 급경사지역에서 짧은 지속시간과 집중적인 강우강도에 의해 발생하고, 빠른 유속과 토사를 동반하는 빠른 수문반응으로 홍수에 대비할 시간이 부족한 것이 특징이기 때문에 기존의 홍수예보모형을 이용하여 발생홍수의 특성을 예측하기에는 많은 어려움이 있다. 유출수문곡선의 특성을 분석하여 홍수의 특성을 분석하는 연구는 Kyiamah (1996)가 유출수문곡선의 기초적인 상승곡선, 지체시간, 첨두홍수량을 이용하여 돌발홍수사상에 대한 크기를 산정하였으며, 이를 바탕으로 Bhaskar 등 (2000)은 유출수문곡선의 상승부 기울기, 첨두 홍수량비, 홍수 반응시간을 이용하여 돌발홍수지수(Flash Flood Index)를 산정하고 이 지수에 의해 돌발홍수를 설명하고자 하였다. 국내에서는 정재철 (2000)이 보청천을 대상으로 단 몇 개의 사상만을 대상으로 Bhaskar 등 (2000)이 제시한 돌발홍수지수를 적용한 바가 있다. 그러나, 이들 연구에서는 소수의 수문사상만을 이용하였기 때문에 상대심도를 산정하는데 있어 문제가 있으며 상대심도를 산정하는데 있어 각 심도계수들의 임의적인 도수분포를 이용하였기 때문에 매우 주관적이라고 할 수 있다. 김병식 등 (2008)은 한강유역의 과거 101개의 홍수사상에 대해 돌발홍수의 상대심도를 파악하기 위하여 돌발홍수지수를 산정하고 2006년 7월의 집중호우에 의해 발행한 홍수사상의 돌발홍수 심도를 시간 및 공간적으로 정량화하였다. 이러한 기존의 연구는 홍수심도 산정시에 필요한 유출수문곡선을 실측된 자료를 이용하여 산정하였으나 국내의 소유역의 경우 실측된 유출수문곡선 자료가 그다지 많지 않은 관계로 인해 홍수심도를 산정하는데 많은 어려움을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 미계측 소유역중 시범유역을 선정하고 30년 이상 장기간 실측 강우의 기왕최대 시강우량 자료에 대하여 강우-유출모형을 통한 홍수유출수문곡선을 모의한 후, 빈도별 확률강우량에 대한 수문곡선 특성인자들의 비를 무차원 지수화하여 극한홍수사상에 대한 설계강우의 취약성을 평가하기 위한 홍수위험지수 (Flood Hazard Index) 산정방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.385-385
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• 2021

하천에서 실제로 유속 2.0m/s 이상 발생할 시 유량측정은 매우 급변하는 유속과 수위변화에 따른 측정값의 불확실성, 운영적인 측면에서의 시·공간적 한계 등으로 고유량에 대해 정확한 유량을 산정하기 어려운 실정이다. 그리고 국가하천은 최소 80년 빈도 이상, 지방하천은 최소 50년 빈도 이상의 확률강우량 채택을 통해 고유량에 해당하는 계획홍수량을 산정하고 있으나, 실제로 높은 호우의 빈도는 쉽게 발생하지 않아 유량측정성과가 부재하거나 매우 극소수에 불과한 상황이다. 따라서 유량측정성과는 대상하천의 계획홍수량(계획홍수위) 이하의 수준, 즉 중규모 수위 이하의 구간에서 대부분의 성과를 가지고 있으므로 고유량 산정은 고수위 외삽추정식에 의존할 수밖에 없다. 고수위 외삽추정은 대체로 기 유량측정성과(h, q)와 통수단면적(AD^1/2) 자료를 이용하는 Stevens 방법을 주로 이용하며, 이 방법은 하폭에 비해 수심이 비교적 작은, 얕은 하천과 기 유량측정성과가 추정하려는 고수위 구간에 근접한 경우에 적용성이 매우 용이하다고 할 수 있다. 설마천 유역 전적비교 수위관측소의 경우는 수위 4.110m까지 최대로 통수할 수 있으며, 하폭은 24.230m, 관측 최고수위는 3.194m, 유량측정성과 최대수위는 1.613m(40.303m³/s)이다. 설마천 유역에 대해 Stevens 방법을 적용하는 경우 위 조건을 만족하지 않으므로 다른 방법으로의 접근이 필요하다. AMC-III 조건의 선행강수량과 지속기간 1시간을 갖는 최대강우강도별 관측도달시간 자료를 통해 관계식을 유도하였으며, 강우 빈도해석의 결과인 지속기간 1시간의 빈도별 강우강도에 해당하는 도달시간을 유속으로 환산하는 과정을 거쳤다. 그 결과 유속은 1.808m/s(2년 빈도_43.3mm)~4.254m/s(500년 빈도_101.9mm)이며, 기 유량측정성과의 결과인 수위, 통수단면적, 유속, 유량, 최대강우강도(86.1mm_80년 빈도)가 발생했을 때의 해당 유속(도달시간 환산값), 수위, 통수단면적을 통해 최종적으로 빈도(년)별 유속, 수위, 유량을 결정하였다. 한국하천일람(2018)에서 제시된 설마천 전체 유역의 80년 빈도 계획홍수량(315m³/s, A=17.59km²) 값은 전적비교 수위관측소(A=8.48km²)와 직접적인 비교는 어렵지만, 유역면적비(0.482)를 적용한 추정된 계획홍수량은 약 152m³/s 볼 수 있다. 상기의 빈도별 유속, 수위, 통수단면적 결과인 80년 빈도(86.1mm)-유속(3.594m/s)-수위(3.194m)-통수단면적(53.197m²)에 해당하는 계산된 유량은 191.212m³/s로 분석되었다. 그리고 최대통수가 가능한 수위 4.110m의 계산된 유량은 313.674m³/s(약 424년 빈도 추정, 유속 4.203m/s, 통수단면적 74.761m²)로 결국에는 빈도(년)에 해당하는 수위-유량관계식(고수위 외삽추정식)을 통해 고유량을 산정할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.3
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• pp.221-233
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• 2018

Recently, the flood damage by the localized heavy rainfall and typhoon have been frequently occurred due to the climate change. Accurate rainfall forecasting and flood runoff estimates are needed to reduce such damages. However, the uncertainties are involved in guage rainfall, radar rainfall, and the estimated runoff hydrograph from rainfall-runoff models. Therefore, the purpose of this study is to identify the uncertainty of rainfall by generating a probabilistic radar rainfall ensemble and confirm the uncertainties of hydrological models through the analysis of the simulated runoffs from the models. The blending technique is used to estimate a single integrated or an optimal runoff hydrograph by the simulated runoffs from multi rainfall-runoff models. The radar ensemble is underestimated due to the influence of rainfall intensity and topography and the uncertainty of the rainfall ensemble is large. From the study, it will be helpful to estimate and predict the accurate runoff to prepare for the disaster caused by heavy rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.414-414
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• 2015

최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.449-449
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• 2015

최근 비정상성을 띄는 강우 사상으로 인해 도심지에서는 유출량이 증가하여 많은 피해를 보이고 있다. 이를 해결하기 위해 투수성 포장재, 옥상 녹화, 침투 트렌치, 빗물 정원 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 유역에 속해 있는 전체 도심지에 적용하기에는 많은 자원이 소비된다. 이에 본 연구는 서울시의 청계천 유역을 대상으로 강우유출 모형인 SWMM을 이용하여 소유역 별로 투수성 포장재와 옥상 녹화 사업을 적용하여 유출저감 효과를 분석하였다. 적용된 강우는 강우강도에 따라 각 시설들이 갖는 한계점을 분석하기 위해 서울(108) 지점을 기준으로 재현기간 80년, 지속기간 24시간에 대해 초과확률 50%에 해당하는 Huff 3분위를 채택하였고, 투수성 포장재와 옥상녹화는 서로 적용 위치가 달라 두 가지 사업의 조합을 통해 각각의 효과를 분석하였다. 또한 사업 우선순위를 위해 소유역별 사회, 환경적인 자료를 취합하여 우선순위화 하였다. 이를 통해 한정된 자원 내에서 최적의 개발 지역을 선정하여 최대한의 효과를 도모하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.4
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• pp.87-98
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• 2022

In recent years, frequent localized heavy rainfalls, which have a lot of rainfall in a short period of time, have been increasingly causing flooding damages. To prevent damage caused by localized heavy rainfalls, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was developed using the Local ENsemble prediction System (LENS) provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Machine Learning and Probability Matching (PM) techniques using Digital forecast data. HQPF is produced as information on the impact of heavy rainfall to prepare for flooding damage caused by localized heavy rainfalls, but there is a tendency to overestimate the low rainfall intensity. In this study, we improved HQPF by expanding the period of machine learning data, analyzing ensemble techniques, and changing the process of Probability Matching (PM) techniques to improve predictive accuracy and over-predictive propensity of HQPF. In order to evaluate the predictive performance of the improved HQPF, we performed the predictive performance verification on heavy rainfall cases caused by the Changma front from August 27, 2021 to September 3, 2021. We found that the improved HQPF showed a significantly improved prediction accuracy for rainfall below 10 mm, as well as the over-prediction tendency, such as predicting the likelihood of occurrence and rainfall area similar to observation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.16-16
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• 2018

최근 국가시설물에서는 집중호우 등으로 인한 대상 부지 내의 홍수 발생 시 주요시설물에 기능 마비가 발생할 수 있고, 궁극적으로는 대규모 사고로 이어질 수 있기 때문에 외부침수에 대비할 수 있는 위험도 분석이 필요하다. 대상 부지에서의 외부침수의 원인으로서는 LIP(Local Intensive Precipitation)에 의한 홍수 발생조건, 인근에 댐, 제방 등이 위치한 경우 이들 시설물의 붕괴에 따른 홍수류의 원전 유입, 지진해일/폭풍해일에 의한 바다로부터의 홍수 유입 등이 대표적인 예이다. 따라서 대상 부지 및 그 SOC시설물의 안전도를 높은 수준에서 관리하기 위해서는 극한홍수가 유입될 때 침수심, 침수유속, 침수시간, 침수강도 등의 재해도를 분석하여야하고, 이들 SOC시설물의 취약도 평가를 실시하고 재해도와 취약도를 결합한 연계분석을 통하여 위험도를 재평가하여야 한다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 대해서 LIP(극한강우) 조건을 빈도별 분석하였고, 기후변화에 의한 가능최대강우량(PMP)의 재포락을 실시하고, 이를 확률강우조건과 비교 검토하였다. 대상부지에서의 RCP4.5와 RCP8.5 조건하에서 발생빈도-지속시간-극한강우량과의 상관도를 제시하였다. 지형분석의 고도화 및 수문분석을 통한 LIP를 이용한 극한 홍수량의 산정을 실시하였고, 수리분석에 의한 극한홍수조건의 침수해석을 실시하였다. 침수해석을 통한 수리변량(침수심, 침수강도, 침수지속시간 등)을 산정하였고, 침수해석결과에 주요지점별 발생빈도-지속시간-침수위의 관계를 재해도로 제시하였다. 본 연구 결과 집중호우 조건하에서 국가 주요시설물에서의 침수심, 침수강도 등에 대한 새로운 재해도 곡선을 산정함으로써 중요한 SOC시설물의 내수 설계, 홍수 방지기능 설계, 홍수 방지 대책 및 절차의 고도화 및 홍수 저감 기능 평가에 기준이 될 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.1
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• pp.25-36
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• 2002

Window Probability Matching Method(WPMM) is achieved by matching identical probability density of rain intensities and radar reflectivities taken only from small window centered about the gage. The equation of $Z_{e}-R$ relationship is obtained and compared with data between a DWSR-88C radar and high density rain gage networks within 150km from radar site in summer season, 1998. The probability density of radar effective reflectivity is distributed with high frequency near 15dBZ. The frequency distribution of rain intensities shows that rain intensity is lower than 10mm/hr in most part of radar coverage area. As the result of $Z_{e}-R$ relationship using WPMM, curved line has shown to the log scale spatially and it can be explained more flexible than any straight-line power laws at the transformation to the rainfall amount from $Z_e$ value. During 3 months, total radar cumulative rainfall amount estimated by $Z=200R^{1.6}$ and WPMM relationships are 44 and 80 percentages of total raingage amount, respectively. Therefore, $Z_{e}-R$ relationships by WPMM may be widely needed a statistical method for the computation of accumulated precipitation.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.155-162
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• 2009

Univariate frequency analyses are widely used in practical hydrologic design. However, a storm event is usually characterized by amount, intensity, and duration of the storm. To fully understand these characteristics and to use them appropriately in hydrologic design, a multivariate statistical approach is necessary. This study applied a Gumbel mixed model to a bivariate storm frequency analysis using hourly rainfall data collected for 46 years at the Seoul rainfall gauge station in Korea. This study estimated bivariate return periods of a storm such as joint return periods and conditional return periods based on the estimation of joint cumulative distribution functions of storm characteristics. These information on statistical behaviors of a storm can be of great usefulness in the analysis and assessment of the risk associated with hydrologic design problems.