• 한국물환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.452-457
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• 2008

Nonpoint source (NPS) pollution is caused by rainfall moving over and through the ground. As the runoff moves, it picks up and carries away various pollutants from NPS. The discharge pattern of NPS pollutant loads is affected by the distribution of the rainfall during the year. This study analysed relationship between the rainfall event and the stream flow rate, and estimated the rainfall discharge ratio on the specific design flow which can be used as nonpoint discharge coefficient for the estimation of NPS pollution load. It is considered that nonpoint discharge coefficient can be effectively used for the calculation of NPS pollution load at the time of water quality modelling for the management of Total maximum daily load (TMDL).

• 한국습지학회지
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• 제5권2호
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• pp.1-13
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• 2003

In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2022

This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-35
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• 2017

이 연구는 우리나라를 대상으로 일 강우자료를 생성하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 우선 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일 강우자료를 수집하여 기상생성방법으로 많이 이용되는 조건부 확률을 이용한 Markov 연쇄와 감마 분포 함수를 결합하는 방법을 적용하여 본 결과 관측자료와 유사한 일 강우자료를 생성하였고, 23개 지점별로 강우특성을 나타내는 4종의 모수를 계산할 수 있었다. 또한 새로운 방법을 이용하여 지점의 강우특성을 나타내는 모수는 월 강우량으로부터 추정할 수 있었고, 이를 적용하여 1981~2010년, 2011~2015년 두 기간을 대상으로 일 강우자료를 생성하여 기존의 관측자료와 비교한 결과 매우 유사한 분포를 나타내는 것을 알 수 있었다. 따라서 월 강우량 자료를 이용하여 강우특성모수를 산출하고 이로부터 일 강우자료를 생성하는 조건부 확률과 감마 분포 함수를 결합한 방법은 농업의 기후변화 영향과 수자원의 연구에 실용적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.221-230
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• 2011

최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.111-116
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• 1999

The daily irrigation water intakes from five reservoirs were measured and the water management characteristics analyzed . During the irrigation seasons in 1998 , the total water supply rates ranged from 534 to 864 mm, and thedelivery losses varied from5 to 17 pervent. Major factors affecting the water supply rates were rice transplanting and water management , and rainfall distributions during the growing seasons. The consumptive uses and effective rainfall from each researvoir were compared satisfactorily with the simulated results from the Daily Irrigation Reservoir Operation Model , DIROM.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.41-49
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• 2016

본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시 공간적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장 단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장 단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2019

Application of Hidden Markov Model (HMM) to the hydrological time series would be an innovative way to identify extreme rainfall events in a series. Even though the optimum number of hidden states can be identify based on maximizing the log-likelihood or minimizing Bayesian information criterion. However, occasionally value for the log-likelihood keep increasing with the state which gives false identification of the optimum hidden state. Therefore, this study attempts to identify optimum number of hidden states for Colombo station, Sri Lanka as fundamental approach to identify frequency and percentage of extreme rainfall events for the station. Colombo station consisted of daily rainfall values between 1961 and 2015. The representative station is located at the wet zone of Sri Lanka where the major rainfall season falls on May to September. Therefore, HMM was ran for the season of May to September between 1961 and 2015. Results showed more or less similar log-likelihood which could be identified as maximum for states between 4 to 7. Therefore, measure of central tendency (i.e. mean, median, mode, standard deviation, variance and auto-correlation) for observed and simulated daily rainfall series was carried to each state to identify optimum state which could give statistically compatible results. Further, the method was applied for the second major rainfall season (i.e. October to February) for the same station as a comparison.

• 물과 미래
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• 제15권2호
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• pp.23-32
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• 1982

한강수계의 32개 강우량관측지점에 7년간 오전 10시 일강우량과 임의 24시간 최대 강우량과의 관계를 506개 자료로서 분석한 것이다. 우리나라에서 널리 사용하고 있는 물부식의 n은 2/3이므로 한강수계에서도 이 n치가 2/3가 되는가를 검증하기 위한 것이다. 그 결과 ncl는 지형적인 영향을 많이 받고 있으며, 지역별 등에 n치선을 표시하였다. 일강우량은 y(%)=$$로서 표시되나, 일강우량이 200mm 이상이면 110%에 해당하는 것을 이용하면 안전측이다. 공공설계에서 강우강도-지속기간의 식은 r$$으로서 f는 y(%)를 100으로 기준한 것이다. 본 연구는 단기간강우자료를 사용한 것으로서 n 및 f 치의 정확한 산정을 위하여는 보다 많은 연우와 정밀한 값을 얻도록 노력해야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.263-274
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• 2012

최근 다양한 기후변동성으로 인해 전 세계적으로 극한호우사상이 동시다발적으로 일어나고 있다. 우리나라의 극한호우사상은 주로 여름철 태풍으로 인한 호우와 국지성 집중호우에 의해서 발생한다. 극한호우사상에 대한 적절한 확률강우량을 추정하기 위해서, 본 연구에서는 연최대치일강우를 태풍으로 인한 강우와 집중호우로 인한 강우로 구분하여 확률적 거동을 고려하였다. 일반적인 강우빈도해석법은 연최대치강우가 단일 모집단을 이룬다고 가정하여 단일 분포함수를 적용하여 확률강우량을 추정하는 반면, 본 연구에서는 연최대치강우를 구성하는 두 가지 호우의 통계적 특성을 수문빈도해석에서 고려하기 위해, 혼합 분포함수를 적용하였다. 비교적 긴 관측강우자료를 보유한 15개 지점을 선정하여, 일강우량에 대한 확률강우량을 산정하고 비교분석을 실시하였다. 혼합 검벨분포모형에 의한 확률강우량은 단일 검벨분포함수를 적용한 확률강우량과 비교하여 지역에 따라 증감이 나타났으며, 이러한 결과는 홍수방어시스템의 계획 및 설계에서 유용한 정보를 제공할 것이다.