• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.388-391
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• 2011

강우침식인자를 구하기 위해서는 개별 호우사상의 30분 최대 강우강도를 산정해야 한다. 이를 위해서는 연속된 분단위 강우자료가 필요하지만, 자료 획득이 제한되어 지점별로 보다 얻기 쉬운 시간 단위 강우량을 이용하여 30분 최대 강우강도를 추정하려는 노력이 있어왔다. 본 연구는 시강우량을 이용하여 개별 호우사상의 30분 최대 강우강도를 추정하기 위한 것으로서 대구 지점의 1960년~1999년 기간의 818개 호우사상을 이용하였다. 분류된 호우사상별 30분 최대 강우강도를 기상청으로부터 획득한 분단위 강우자료를 이용하여 산출한 뒤, 이를 참값으로 하여 60분 최대 강우강도와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 대구 지점의 60분 최대 강우강도로부터 30분 최대 강우강도를 추정할 수 있는 변환계수는 1.228로 나타났으며, 고정시간 1시간 최대 강우강도로부터 30분 최대 강우강도를 추정할 수 있는 변환계수는 1.3778로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.259-259
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• 2012

범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인자의 적절한 산정을 위해서는 각 독립강우사상의 30분 최대강우강도의 산정이 필수적이다. 이를 위해서는 조밀한 시간 간격으로 측정된 강우자료가 필요하나 자료습득의 용이성 문제 및 자료의 비연속성 문제 등이 있었다. 이를 해결하기 위해 박정환 등(2000)은 1시간 단위 자료로부터 기존에 개발된 Talbot형, Sherman형, Japanese형 강우강도경험식을 이용하여 30분 최대강우강도를 추정했다. 이후 이준학 등(2010)은 강우의 스케일 성질을 이용하여 속초지점의 2007년의 강우사상을 대상으로 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 방법을 제안했으며, 이준학 등(2011)은 대구지점의 1960년~1999년간 강우사상을 대상으로 고정시간 1시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정할 수 있는 변환계수를 제안했다. 선행연구는 경험식을 이용했거나 연구대상을 특정지점에 국한 또는 1시간과 30분 최대강우강도의 일대일 변환관계에만 집중한 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 2000년~2010년의 AWS 분 단위 강우자료를 이용했고 도시, 내륙, 산간, 해안, 섬을 대표할 수 있는 전국 5개 지점에 대해 임의시간 최대강우강도로부터 30분 최대강우강도를 추정하는 관계곡선을 산정했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.168-172
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• 2007

소유역의 배수시설물 설계를 위한 확률강우량 결정에는 일반적으로 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식을 이용하며, 강우의 지속시간이 10분이하인 경우에도 통상 제시된 강우강도식의 지속시간 최소단위인 10분을 그대로 적용하는 것이 일반적이다. 따라서 도달시간이 수 분 정도인 도로 배수시설물의 경우에는 상대적으로 과대설계가 될 가능성이 크다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모포마 분포를 시자료에 적용하여 분단위 연최대치 강우계열을 구성하고 이를 빈도해석하여 확률강우량을 추정하였다. 1분단위 강우자료(MMR 자료)를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식은 분단위로 내삽할 수 없음을 확인하였다. 60분 집성자료를 모포마 분포에 적용하여 추정한 지속시간별 분단위 연최대치 강우계열은 관측된 분단위 연최대치 강우계열의 특성을 적절히 설명할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서 모포마 분포를 이용하는 경우 시단위자료를 이용하여 1분단위 자료의 특성 재현이 가능한 것으로 판단된다. 60분 집성자료와 시단위 자료를 이용하여 모포마 분포에 각각 적용하여 IDF 관계를 유도한 경우 그 차이는 매우 미미한 것으로 나타났다. 아울러 사용된 자기상관함수에 따른 차이도 미미한 것으로 확인되었다. 따라서 모포마 분포는 시단위 자료로 부터 60분 이하의 지속시간에 대한 연최대치 강우계열을 적절히 재현할 수 있는 방법인 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.167-167
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• 2016

일반적으로 빈도해석은 강우의 연 최대 강우자료들을 통해 지속기간별 확률강우량을 산정한다. 하지만 강우자료들은 관측기간이 상대적으로 짧은 편이라 지점 별 강우특성을 고려한 확률강우량 산정은 쉽지 않다. 각 지점 별 강우특성을 고려하기 위해서 연속적인 시계열로 기록되어 있는 강우자료를 독립 강우사상으로 분리하여 강우사상간의 시간, 즉, 무강우시간을 결정하는 것이 선행되어야 한다. 연속강우자료를 독립 강우사상으로 분리하기 위해서는 강우사상 간의 기준이 필요하다. 기존의 연구에서는 강우사상을 분리하기 위한 기준으로 무강우시간(Inter-Event Time, IET)을 사용하고 있다. 국내의 경우에는 무강우시간을 10시간부터 12시간까지 다양하게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청 산하 강우관측소의 우기(4월~10월) 자료를 이용하여 시간 단위를 각각 1분, 5분 그리고 1시간으로 분리하였다. 강우분리방법은 자기상관계수와 포아송분포(Poisson distribution)를 고려한 지수분포(exponential distribution)의 변동계수를 이용하여 무강우시간 결정 방법(Inter-Event Time Definition, IETD)을 적용하였다. 각 지점별로 추출된 1분, 5분 그리고 1시간의 무강우시간을 비교 및 분석하였고, 이를 통해 각 지점의 시간단위 특성에 의한 적절한 무강우시간 및 강우사상시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.114-114
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• 2016

토양유실에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 중 강우는 토양침식에 직접적인 영향을 미치는 인자로 토립장의 이탈로 인한 토양침식을 유발한다. 토양침식을 예측하는데 있어 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 매우 중요하다. 이러한 강우침식인자는 각 강우사상에 대한 강우에너지와 30분 최대 강우강도의 곱의 합으로 정의된다. 강우침식도를 정확하게 계산하기 위해서는 다년간 측정된 분단위 강우자료가 필요하며, 강우자료 획득의 제한과 강우의 분류 및 계산과정 등이 복잡하여 실무적으로 산정하기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2001년부터 2015년까지 15년간 전국 61개 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연 강우침식량의 공간분포맵을 작성하였다. 지점별 산정된 경험식은 연평균 강우량과 1분 강우자료로부터 산정된 강우침식도와의 상관관계로 회귀식을 도출하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70 ~ 0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 또한, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 평균 $R^2$가 0.59에서 0.80로 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.169-173
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• 2010

토양침식은 농경지 면적의 감소 및 사태 유발, 토사의 하천 유입으로 인한 생태계 교란 및 오염물질 확산 등의 피해를 야기시킨다. 토양침식을 유발하는 가장 큰 인자는 일반적으로 강우로 알려져 있으며, 연구대상 지역의 토양침식량을 산정하기 위해서는 강우침식인자를 추정하는 과정을 거치게 된다. 이와 관련하여 정필균(1983), 박정환 등(2000)은 각각 1980년, 1996년 이전의 강우자료를 이용하여 우리나라 강우침식인자를 제시한 바 있으나, 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우량으로 30분 최대 강우강도를 추정하는 것이 제한되어, 근래에 들어서는 연강수량을 이용하여 강우침식인자를 산정할 수 있는 국외 추정식을 적용하는 연구사례가 늘고 있다. 본 연구는 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우자료를 바탕으로 각 호우사상별 30분 최대 강우강도를 추정하여 보다 정확한 연강우침식인자를 산출하기 위한 것으로서 강우의 스케일 성질을 이용하였다. 속초 지점의 2007년 강우자료를 바탕으로 각 호우사상의 1시간 최대 강우량을 하향스케일링 하여 30분 최대 강우강도를 산출하여 강우침식인자를 산정한 결과, 기존의 $EI_{30}$와 $EI_{60}$의 상관관계식 및 연강수량을 이용한 추정방법보다 더 합리적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.790-794
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• 2008

본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.4
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• pp.130-145
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• 2016

Soil erosion processes are affected by weather factors, such as rainfall, temperature, wind, and humidity. Among these factors, rainfall directly influences soil erosion by breaking away soil particles. The kinetic energy of rainfall and water flow caused by rain entrains and transports soil particles downstream. Therefore, in order to estimate soil erosion, it is important to accurately determine the rainfall erosivity factor(R) in RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation). The objective of this study is to evaluate the average annual R using 14 years(2002~2015) of 1 minute rainfall data from 55 KMA(Korea Meteorological Administration) weather stations. The R results from 1 min rainfall were compared with previous R studies using 1 h rainfall data. The determination coefficients($R^2$) between R calculated using 1 min rainfall data and annual rainfall were 0.70-0.98. The estimation of 30 min rainfall intensity from 1 min rainfall data showed better $R^2$ results than results from 1 h rainfall data. For estimation of physical spatial rain erosivity(R), distribution of annual rainfall was estimated by IDW(Inverse Distance Weights) interpolation, taking elevation into consideration. Because of the computation burden, the R calculation process was programmed using the python GUI(Graphical User Interface) tool.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1215-1219
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• 2008

수공구조물 설계에 있어 가장 중요한 기준이 되는 확률강우량은 기존에 발생한 시간강우와 일강우 자료를 이용하여 지속시간별 연최대치 계열을 빈도해석하여 수행하고 있다. 현재 기상청에서 제공하는 강우자료는 00시 00분부터 01시 00분까지 누적된 강우량을 01시 강우량으로 제공하고 있다. 이는 한 호우 사상에서 총강우량은 동일할지 모르지만, 강우의 발생별 시점, 종점 및 누적 강우량은 다르게 산정된다. 이와 같이 확률강우량 산정시 고정시간 강우자료를 수문학적 의미인 임의 지속시간별 강우량자료로 변환이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 37개 지점의 1분 단위 강우 관측자료를 이용하여 고정시간별 연 최대치 계열과 임의 지속시간별 연 최대치 계열을 추출한 후 두 자료에 따른 지속시간별 환산계수를 산정하였으며, 기존에 산정된 환산계수와 비교 분석하였다.