• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1142-1146
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• 2009

A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.

• 한국농공학회지
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• 제32권E호
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• pp.47-58
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• 1990

Abstract A regionalized daily streamflow model using a modified retention parameter in the SCS method was developed to predict the daily streamflow of a natural series for Korean watersheds. Model verification showed that it is possible to use the model for extending short period records in a gaged watershed or for predicting daily streamflow in any ungaged watershed, with reasonable accuracy by simply inputing the name of the watershed boundary, the watershed size, the latitude and longitude of the watershed, and the daily areal rainfall.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.21-27
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• 2015

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일 단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G GCM 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scale invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, NSRPM(Neymann-Scott Rectangular Pulse Model)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라, 미래기간에 따라 상이하게 나타났으나 대체로 scaling에 의한 결과가 관측값에 근거한 확률강우량보다 대체로 큰 값을 보였고, NSRPM에 의한 결과는 미래 기간에 따라 관측값보다 크거나 작은 값을 보였다.

• 물과 미래
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• 제10권1호
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• pp.79-94
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• 1977

본 연구는 Run-Length와 Run-Sum에 의한 강우량과 하천유량을 분석하여 그 특성을 구명하고, 이로부터 모의발생 모델(Simulation Model)을 설정하여 검토하는데 목적을 두고 있다. 분석에 있어서는 우리나라의 주요도시(서울, 대구 및 부산)의 일강우량과 주요하천(한강, 낙동강 및 금강)의 일류량 자료들을 사용하였다. 또한 해석에 있어서는 Run-Length와 Run-Sum에 대한 각각의 분포형 분석으로부터 Weibull 분포 및 1-변수지수 분포를 하고 있음을 알았으며, 이로부터 Monte Carlo 기법(Monte Carlo technique)을 기초로 하는 Weibull모델(Weibull model)과 1-변수지수 모델(One-Parameter Exponential Model)에 의해서 Run-Length와 Run-Sum을 모의발생 시켰다. 그 결과 기록치(Historical Data)에 근사한 모의발생 자료(Simulation Data)를 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.943-947
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• 2005

This study was intended to interpose an objection about the analysis of rainfall spatial distribution without a proper standard, and offer the improved approach using 1,he geostatistical analysis method to analyze it. For this, spatially distributed daily rainfall data sets were collected for 41 weather stations in study area, and variogram and correlation analysis were conducted. In the results of correlation analysis, it was found that the longer distance between the stations reduces the correlation of the rainfall data, and maltes the characteristics of the rainfall spatial distribution. The variogram analysis shows that correlation range was less than 50 km for the 17 daily rainfall data sets of total 91 sets. It says that it involves some rike, to determine the application method for rainfall spatial distribution without some qualifications, hence the Application standards of the Rainfall Spatial Distribution Analysis Technique, were essential and that was contingent on characteristics of rainfall and landscape.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2223-2235
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• 2013

본 연구는 남 북한에서 시 공간적 강수특성 변화를 이해하고자, 남한 65개 기상청 관측소에서 1963년부터 2010년까지, 북한 27개 관측소에서 1973년부터 2010년까지 측정된 일 강수량 자료를 분석했다. 총량(Amount), 극치(Extremes)와 빈도(Frequency)를 나타내는 지표들을 선정하였고, 각각의 지표를 RIA (Rainfall Index for Amount), RIE (Rainfall Index for Extremes), RIF (Rainfall Index for Frequency)로 정의하였다. 남 북한 행정구역별로 2000년까지 평균 지표 값과 2001년부터 2010년까지 최근 10년 평균 지표 값을 비교하였다. 과거에 비해 최근 10년간 남한은 연중 강우일수를 나타내는 NWD (Number of Wet Days)와, 200년 빈도 강수량을 나타내는 Freq200 (200-yr Frequency Rainfall)을 제외한 SDW (Annual mean daily rainfall over wet-days), TotalDR (Annual Total Rainfall Amount), Prcp50 (Annual number of wet days over 50 mm/day), Prcp80 (Annual number of wet days over 80 mm/day), CWD (Annual maximum number of consecutive wet-days), AMDR (Annual maximum daily rainfall), 그리고 R3day (Annual maximum 3-days rainfall total) 값들이 모두 증가한 양상을 보였지만 북한은 SDW와, 연총강우량 TotalDR을 제외하곤 모두 감소하였다. 또한 연평균 지표 값의 경향성을 확인하기 위해 통계적 방법인 Mann-Kendall 검정을 실시하였다. 과거 감소의 경향을 나타내던 각 관측지점이 최근에 이르러서는 경향성의 역전 되는 현상을 보인 곳이 나타났으며, 이는 평균값만을 바탕으로 강수사상 특성변화를 분석하는 방법의 한계점으로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 한반도 물 관리 기후변화에 대한 영향 분석과 대응 대책 마련에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2021

In water resources management, rainfall prediction with high accuracy is still one of controversial issues particularly in countries facing heavy rainfall during wet seasons in the monsoon climate. The aim of this study is to develop an artificial neural network (ANN) for predicting future six months of rainfall data (from April to September 2020) from daily meteorological data (from 1971 to 2019) such as rainfall, temperature, wind speed, and humidity at Seoul, Korea. After normalizing these data, they were trained by using a multilayer perceptron (MLP) as a class of the feedforward ANN with 15,000 neurons. The results show that the proposed method can analyze the relation between meteorological datasets properly and predict rainfall data for future six months in 2020, with an overall accuracy over almost 70% and a root mean square error of 0.0098. This study demonstrates the possibility and potential of MLP's applications to predict future daily rainfall patterns, essential for managing flood risks and protecting water resources.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.617-625
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• 1999

지구 온난화는 산업혁명이후 이미 시작되었으며 최근에 와서 그 정도가 심해지고 있다. CO2와 같은 온실기체의 증가를 가장 큰 원인으로 하는 지구 온난화의 영향이 아직 정량적으로 밝혀지고 있지만 대기순환모형(General Circulation Model: GCM)을 이용한 연구에서 이러한 온실기체의 증가가 지구의 평균온도를 상승시킨다고 밝히고 있다. 지구 온난화는 전지구적 물의 순환에도 영향을 미쳐 지구 곳곳의 강수패턴에 변화를 가져오는데 근래에 자주 발생하는 대규모 가뭄이나 홍수화 같은 극치기상이 이러한 지구온난화의 간접증거로 자주 언급되곤 한다. 국내의 경우도 예외는 아니어서 근래에 들어 빈번한 홍수 및 가뭄을 경험하고 있다. 본 연구에서는 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄의 빈도변화 분석을 목적으로 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 먼저 현재상태가 지구온난화 과정의 한 시점이라는 가정 아래 현재까지 관측된 일강수량 자료를 분석하여 과거 연강수량의 증가가 일강수량의 분포에 어떤 식으로 영향을 미치고 있는지를 분석하여 보았다. 대상자료는 금강유역의 17개 지점을 선정하여 이용하였고, 분석결과로서 연강수량과 무강수일수는 상대적으로 작은 상관을 보이고 있음을 밝힐 수 있었으며 오히려 10mm이하 또는 50mm이상의 강수일수에 0.8-0.9의 높은 상관을 보임을 파악할 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제26권4호
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• pp.648-653
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• 2010

Discharged pollution load for the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs) is calculated on the basis of rainfall data for reference year. Rainfall has an influence on discharged pollution load in unit watershed with combined sewer system. This study reviewed the status of discharged pollution load and rainfall conditions. We also investigated rainfall effects on discharged pollution load by analyzing change of the load in accordance with increase of rainfall. The change ratio of discharged pollution load was 18.6% while inflow load only 5.8% for 5 years from 2004 to 2008 in Daejeon district. The greatest rainfall and rain days were over 2 times than the least during the period. This change in rainfall could have great effect on discharged pollution load. The analysis showed that discharged pollution load increased 2.1 times in case rainfall increased 2 times and 1.2 times in case rain days increased 2 times. Rainfall effects, therefore, should be considered to make resonable evaluation of discharged pollution load in the assessment of annual performances.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제35권4호
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• pp.355-376
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• 2006

To identify whether the sequence of observations follows a chain dependent process and whether the chain dependent or repeated observations follow stationary process or not, alternative procedures are suggested in this paper. These test procedures are formulated on the basis of logistic regression model under the likelihood ratio test criterion and applied to the daily rainfall occurrence data of Bangladesh for selected stations. These test procedures indicate that the daily rainfall occurrences follow a chain dependent process, and the different types of transition probabilities and overall transition probabilities of Markov chain for the occurrences of rainfall follow a stationary process in the Mymensingh and Rajshahi areas, and non-stationary process in the Chittagong, Faridpur and Satkhira areas.