• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.51-60
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• 2019

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2018

한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.367-377
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• 2010

본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2011

ARF(Areal Reduction Factor, 면적우량감소계수)는 지점강우량을 면적 평균 강우량으로 변환하는 환산계수로 정의되며, 유역의 지형학적 특성과 강우의 공간적 분포특성을 반영한 유역단위의 ARF의 개발이 요구된다. 하지만 국내의 ARF는 대부분 한강유역을 대상으로 하고 있어 한강유역과 지형학적, 수문 기상학적 특징이 상이한 유역에 대하여 연구 결과를 적용하기는 많은 제약이 따를 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역의 ARF를 산정하기 위해 7개의 강우관측소(산청, 삼가, 신안, 안의, 운봉, 태수, 함양)로부터 시강우자료(1990년~2010년)를 수집한 후 14개의 재현기간, 6개의 지속시간에 대한 지수형 ARF 회귀식을 산정하였다. 그 결과 남강댐 유역의 지수형 ARF 회귀식의 결정계수는 0.80~0.99로 높은 상관성을 나타내었다. 그리고 남강댐 유역의 ARF와 첨두홍수량의 관계를 분석하기 위해 남강댐 유역내의 산청유역을 대상으로 재현기간 100년, 지속시간 24시간에 대한 홍수량을 모의하였다. 그 결과 ARF의 적용 전 후의 첨두홍수량은 10% 이상 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강댐 유역의 기상학적 특성을 고려한 첨두홍수량 산정을 위해서는 본 연구에서 제안한 ARF 회귀식이 유용할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.200-200
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• 2022

본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.141-153
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• 2009

우리나라에서 발생하는 호우의 발생원인은 태풍과 집중호우로 구분할 수 있다. 태풍은 비정기적으로 우리나라에 영향을 끼치며 막대한 강우를 유발시키며, 집중호우는 전선형 호우와 같은 장마와 지형성 호우인 국지성 호우를 의미한다. 태풍과 집중호우는 매년 우리나라에 극한강우를 발생시킴으로써 침수 등의 재해를 유발시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여, 집중호우로 인한 강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정하였다. 집중호우에 대한 평가는 돌발홍수와 같은 짧은 지속시간의 호우에 대한 분석에 활용할 수 있다. 확률강우량의 산정방법은 일반적인 매개변수적 지점빈도해석과 EST를 적용하였다. EST의 적용을 위하여 해수면온도 및 습윤지수와 같은 수문기상인자와 집중호우로 인한 연최대시간강수량과의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 우리나라의 집중호우로 인한 강우량은 해수면온도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, EST에 의해 산정된 확률강우량은 빈도해석한 확률강우량에 비하여 경기도 등의 우리나라의 서중부 지역에서 보다 큰 결과를 나타내었다. 따라서 우리나라의 서중부 지역에서는 집중호우로 인한 극한강우 발생에 대비해야 할 필요성이 있다.

• 물과 미래
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• 제5권1호
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• pp.27-36
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• 1972

수공구조물의 계획이나 안전한 설계에 필요한 계획강우량으로서 확률강우량의 정확한 파악은 구조물의 내용년수와 결부시켜서 연구 검토되어야 할 문제라 생각되어 본 고에서는 국내 주요지점 가운데 3개지점(서울 부산 및 대구)의 24시간 이하의 강우량 자료를 기본자료로 취하여 해석한 내용이다. 본 연구의 주요내용을 약술하면 다음과 같다. 1. 기왕의 수문자료중 결측된 자료에 대한 보완 $\circled1$ Fourier Series Method. $\circled2$Trend Diagram Method $\circled3$ Mean Value Method. 상기 ${\circled1}{\circled2}{\circled3}$방법을 실시하여 산출한 치들 중에서 방화공학적인 면을 고려하여 최대치를 선택하여 결측된 자료를 보완하였다. 2. 자료의 통계치 산정 강우량자료를 Computer에 의하여 작은 것부터 크기 순위로 나열하고 이와같이 정리된 자료치를 log, $\sqrt{}, \sqrt[3]{}, \sqrt[4]과 $\sqrt[5]의 값으로 변환시켜 필요한 통계치를 산정하였다. 3. 분포형 검정과 최적분포형의 설정 $x^2-Test$에 의하여 분포형을 검정하고 자료의 기각을 행하여 이 결과에 의하여 최적분포형을 설정하였다. 4. 내용안전년수에 따르는 확률강우량 확률년(재현기간)과 내용안전년수와의 상관 관계를 고찰하여 내용안전년에 대한 확률강우량을 제시하였다. 결론적으로 지점별 및 강우계속 시간별로 강우량의 최적분포형을 선정하여 최적분포식을 설정하였다. 또한 안전율과 내용연수에 대한 확률강우량을 계산하여 표로서 제시하였다.제시하였다.했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다. 조파구간에는 초장에 큰 변이가 없었고 파종기가 늦어짐에 따라 짧아졌다. 초장의 신장속도는 파종기가 늦어짐에 따라 현저하게 빨라지고 특히 조생종이 만생종보다 더욱 가속적인 경향이었다. 따라서 최고초장과 최저초장과의 절대치의 차이는 조생종일수록 적고 만생종일수록 큰 격차를 보이었다. 6. 간직경에 있어서도 만생종은 일반적으로 조기파종할수록 굵고, 조생종과 중생종은 4월 25일 파종기가 가장 굵은 편이며 이보다 파종기가 지연 가늘어지는 경향이었다. 7. 간중은 품종의 조만생에 따라 약간의 차이는 있으나 대체로 적기(4월 25일~5월 15일)보다 조기 혹은 만기 파종하면 작아지나 파종기 이동에 따른 간중의 변화는 품종의 조만성에 따라 양상을 달리하여 조생종은 4월 25일 내외, 중생종은 4월 25일~5월 15일 내외, 만생종은 4월 5일~5월 15일 내외의 파종기에서 최고수량에 달하고 이후 직선적으로 감소하였다. 8. Brix 도는 품종에 따라 절대치가 다르며 또한 파종기가 5월 15일 이후로 늦어짐에 따라 직선적으로 감소되어 파종기(x)와 Brix 도(y) 간에 고도의 부상관관계를 볼 수 있었다. 9. 출수후 40~45일경의 절간부위별

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권12호
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• pp.995-1006
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• 2016

IPCC 제5차 평가보고서에 따르면 극한강우의 빈도 및 강도가 증가할 가능성이 매우 높을 것으로 예측되고 있다. 실제로 극한강우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 이에 따라 기후변화의 영향을 반영한 미래 확률강우량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화 RCP 8.5 시나리오로부터 도출된 미래 연 최대 일강수량 자료의 추세분석과 scale-invariance 기법을 이용하여 미래 확률강우량을 추정하였다. 먼저, 기상청 관할 60개 기상관측소의 관측 강우자료를 이용하여 관측소별로 스케일 특성을 검토한 후, 현재기후 모의자료를 이용하여 scale-invariance 기법의 적용가능성을 검증하였다. 그 후, 미래 일 강수량 시계열을 scale-invariance 특성에 따라 유도된 IDF 곡선식에 적용하여 기후변화의 영향을 반영한 지속시간별 확률강우량을 추정하였다. 대부분의 지점에서 확률강우량이 증가할 것으로 예측되었으나, 일부 지역의 경우에는 감소할 가능성도 있음을 살펴볼 수 있다.