• 한국환경보건학회지
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• 제34권3호
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• pp.247-254
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• 2008

Non-point source pollution that originates from surface applied chemicals in either liquid or solid form is a part of urban activities and it appears in the surface runoff caused by rainfall. This study investigates the characteristics of non point source pollution in relation to storm events and the first washing effect in the Study area, which is comprised of different land use types. Then, a Best Management Practices (BMP) model, for urban areas, is applied with the Storm water Management Model (SWMM) Windows Interface which was developed by the EPA in the USA. During the storm event analysis of the hydrographic and pollutographic data showed that the peak of pollutants concentration was within the peak flow, 30 to 60 minute into the storm event in the Study area. The results of simulation using SWMM Windows Interface, Structure Techniques as applied in the study were highly efficient for removal of pollutants. Predicted removal efficiency was 26.0% for SS, 22.1 for BOD, 24.1% for COD, 20.6% for T-N, and 21.6% for T-P, respectively.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권6호
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• pp.26-37
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• 2008

The purpose of the study was to evaluate the effect of pervious pavements on reducing the surface runoff caused by rainfall. The surface runoff from twelve steel experimental beds with different pavement had been recorded every minute from May to September 2008, by the measuring system of tipping buckets(0.1mm/count) and data aquisition systems(National Instrument's Labview and DAQ boards & Autonics PR12-4). The dimension of the experimental bed was $1.5m(W){\times}2.0m(L){\times}0.6m(D)$ and eleven different kinds of vegetational(grass, grass+cubic stone, grass+hole brick), modular(brick, cubic stone, small cubic stone, wood block, interlocking block, clay brick, granular clay brick) and granular(naked soil, gravel) paving materials and concrete were applied for the comparison. Six rain events with depth over 30mm were selected and compared. The maximum depth of the rainfall selected was 137.5mm for 28 hours, and the minimum 30mm for 5 hours. The maximum rainfall per hour was 23mm/hr and the minimum 11.4mm/hr. The major findings were as follows; 1. All pervious pavement applied reduced over 75% of the surface runoff compared with concrete pavement. The grassy and porous pavements were relatively efficient in reducing surface runoff. 2. The grass was the more efficient as intercepting average 69.5mm of initial surface runoff, and maximum 77.8mm at the condition of 13.5mm/hr rainfall. The next was gravel intercepting maximum 65.5mm at the condition of 13.5mm/hr and the 40.9mm at 19.1mm/hr, average 55.7mm. 3. The modular pavements common in urban area were not good in intercepting the runoff except the 'clay granular brick' compared with others. The 'clay granular brick' showed relatively efficient intercepting average 14.1mm, which was the bigger amount than the 'grass+hole brick'. 4. The 'naked soil' were more effective than the 'concrete', 'brick', and 'interlocking block' in reducing the surface runoff, but less efficient than other materials. The capacity of the 'naked soil' to intercept the initial rainfall was similar to the 'brick'. As summary, the more grassy and porous pavement shows more effective in reducing surface runoffs.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2011

The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-31
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• 2001

한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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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.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.117-127
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• 2020

농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.337-345
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• 2022

강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제14권1호
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• pp.11-20
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• 2012

본 연구의 목적은 더 나은 빗물관리를 위해 건물지붕에서 흘러내리는 빗물의 성상을 분석하고, 그 자료를 축적하는데 있다. 이에 빗물 유출수 성상을 분석한 결과(pH, COD, TSS, T-N, T-P, $NH_4$-N, $NO_3$-N, 장내세균, 일반미생물, 납, 카드뮴, 구리)지붕 유출수에서 흘러나오는 빗물의 성상이 직접 받은 빗물에 비해 약 2 ~ 3배 가량 더 오염되었고 (미생물 지수의 경우는 100배 이상) 초기 10분 동안 내린 오염물질량이 30분 모니터링한 빗물 오염물질량의 60% 이상 차지하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 통계 요인분석을 통해 빗물 유출수 분석 항목들을 상대적으로 가까운 지표(변수)들로 구분 지을 수 있었다. 본 연구진은 이러한 지속적인 건물지붕빗물의 모니터링이 국내의 안전하고 경제적인 빗물 저장시설을 설치하는데 도움을 줄 거라 예상한다.