• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.300-300
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• 2019

남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.411-411
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• 2015

유량예측의 가장 주된 목적은 가뭄과 홍수와 같은 수해방지를 위해 통합수자원관리를 수행하는데 있다. 이런 유량예측을 위해 다양한 기법들로 예측이 수행되고 있으며, 예측기간과 필요 정확도에 따라 초단기, 단기, 중 장기 예측 등으로 구분할 수 있다. 유량예측에 사용되는 기법들은 기후변화 시나리오와 같이 예측된 강우자료를 이용하여 유출량을 예측하는 방법이 있으며, 통계적인 방법으로 과거자료들을 활용하여 미래의 유량을 예측하는 방법이 있다. 본 연구에서는 ESP 기법을 이용하여 금호강 유역의 월 단위(30일) 유량을 예측하고자 한다. 앙상블 유량예측기법(ESP; Ensemble Streamflow Prediction)이란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열 앙상블을 강우-유출모형에 입력하여 유출량을 앙상블로 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거 강우 관측기록, 미래 강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출 앙상블을 생산해내게 된다. 월 유량을 예측하기 위해서 금호강 유역의 1988년에서 2014년까지 27년간 대구, 영천, 포항 관측소의 기상자료를 수집하였으며, 금호강 표준유역에 해당하는 19개 유역으로 분할하여 모의에 이용하였다. 금호강 유역에 티센망을 적용하여 각 표준유역별로 강우량을 조합하여 2013년까지 모의에 적용하였으며, 이는 과거자료로 사용하였다. 유량예측에 사용되는 강우자료를 생성하기 위해서 26년간 일강우를 이용하였다. 예를 들어 2014년 12월을 예측한다면 11월까지 관측된 유역초기 조건을 가지는 수문모형의 12월 기상입력자료로써 현재 유역에서 발생 가능성이 있는 동일 유역의 과거 1988년부터 2013년까지의 12월 기상자료들을 사용하는 방법이다. 1988년부터 2013년까지 26개 12월 기상자료를 사용하므로 유량예측결과 또한 26개가 주워진다. 계산된 26개의 유량앙상블이 적용된 유역에서 12월에 발생 가능한 유출량의 모음이 된다. 시나리오결과를 수자원관리에 활용하기 위해서 초과확률로 분석하였으며, 이런 분석의 결과는 향후 가뭄과 홍수 같은 수해방지를 위해 수공구조물의 운영에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• Spatial Information Research
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• v.4 no.1
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• pp.21-42
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• 1996

The Anyang-cheon is one of the Han River tributaries in Seoul Metropolitan area. It is 35.1km long, has a basin area of 287km2 and touches seven cities of Kyounggi Province and part of Seoul. The purpose of this study were 1) to reconstruct the ancient stream network and to investigate the change of landuse in Anyang-cheon watershed between 1957 and 1991,2) to measure the change of the hydrologic ¬acteristics with urbanization, 3) to suggest the institutional solutions to reduce natural hazard as the area has urbanizedThe main results are as follows: 1.Anyang-cheon river basin has experienced the rapid urbanization and industrialization since 1957. Anyang-cheon stream network was oversimplified in the watershed. The total stream length decreased atributaries in the upper part of river basin have eliminated or buried undergrolmd in pipes. 2.Urbanization impacted to all of the area of Anyang-cht'On watershed. Urbanization in Anyang-cheon watershed corresponds to the large portion of flat area, especially flood - prone zone of river side, and the small portion of Greenbelt to constrain urban expantion in cities. 3.The urbanization of Anyang-cheon watershed produces fundamental changes in watershed hydrology. As infiltration is reduced by the creation of extensive pavement, concrete surface, and sewer pipe, runoff moves more quickly from upland to stream. As a result, runoff from the watershed is flashier, increasing flood hazardAs urban area continue to grow we will need to better utilize stream by protecting and enhancing stream systems.otecting and enhancing stream systems.tems.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.8
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• pp.833-842
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• 2013

The quantile mapping is utilized to reproduce reliable GCM(Global Climate Model) data by correct systematic biases included in the original data set. This scheme, in general, projects the Cumulative Distribution Function (CDF) of the underlying data set into the target CDF assuming that parameters of target distribution function is stationary. Therefore, the application of stationary quantile mapping for nonstationary long-term time series data of future precipitation scenario computed by GCM can show biased projection. In this research the Nonstationary Quantile Mapping (NSQM) scheme was suggested for bias correction of nonstationary long-term time series data. The proposed scheme uses the statistical parameters with nonstationary long-term trends. The Gamma distribution was assumed for the object and target probability distribution. As the climate change scenario, the 20C3M(baseline scenario) and SRES A2 scenario (projection scenario) of CGCM3.1/T63 model from CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis) were utilized. The precipitation data were collected from 10 rain gauge stations in the Han-river basin. In order to consider seasonal characteristics, the study was performed separately for the flood (June~October) and nonflood (November~May) seasons. The periods for baseline and projection scenario were set as 1973~2000 and 2011~2100, respectively. This study evaluated the performance of NSQM by experimenting various ways of setting parameters of target distribution. The projection scenarios were shown for 3 different periods of FF scenario (Foreseeable Future Scenario, 2011~2040 yr), MF scenario (Mid-term Future Scenario, 2041~2070 yr), LF scenario (Long-term Future Scenario, 2071~2100 yr). The trend test for the annual precipitation projection using NSQM shows 330.1 mm (25.2%), 564.5 mm (43.1%), and 634.3 mm (48.5%) increase for FF, MF, and LF scenarios, respectively. The application of stationary scheme shows overestimated projection for FF scenario and underestimated projection for LF scenario. This problem could be improved by applying nonstationary quantile mapping.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.8
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• pp.795-804
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• 2012

Recently, changes in rainfall intensity and patterns have been causing increasing soil loss worldwide. As a result, the water ecosystem becomes worse and crops yield are reduced with soil loss and nutrient loss with it. Many studies have been proposed to estimate runoff and soil loss to predict or decrease non-point source pollution. Although the USLE has been used for many years in estimating soil losses, the USLE cannot reflect effects on soil loss of changes in rainfall intensity and patterns. The WEPP, physically based model, is capable of predicting soil loss and runoff using various rainfall intensity. In this study, the WEPP model was simulated for sediment yield, runoff and peak runoff using data of 5, 10, 30, 60 minute term rainfall, Huff's method and design rainfall. In case of rainfall interval of 5 minutes and 60 minutes, the sediment and runoff values decreased by 24% and 19%, respectively. The peak rate runoff values decreased by 16% when rainfall interval changed from 5 minutes to 60 minutes, indicating the peak rate runoff values are affected by rainfall intensity to some degrees. As a result of simulating using Huff's method, all values (sediment yield, runoff, peak runoff) were found to be the greatest at third quartile. According to the analysis under various design rainfall conditions (2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 300 years frequency), sediment yield, runoff, and peak runoff of 906.2%, 249.4% and 183.9% were estimated using 2 year to 300 year frequency rainfall data.