• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.113-120
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• 2008

본 연구에서는 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 분석하였다. 이를 위해 이 변량 혼합대수정규분포를 이용하여 강우를 모형화하였다. 본 연구에서의 분석은 중부지역의 26개 우량관측소 지점자료를 이용 하였으며, 호우 발생 특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 수행하여 서로 비교될 수 있도록 하였다. 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분을 적용하였다. 그 결과, 현재의 분단위 관측지점 자료는 임의 지점의 분단위 강우강도로 내삽하여 추정하는데 적절하지 않음을 확인하였다. 만일 적절한 자료분해 및 내삽 방법론이 구비된다면, 분단위 관측지점 자료를 이용하는 것보다 시자료와 같이 밀도 있는 관측망의 자료를 이용하는 것이 보다 현실적인 분단위 강우강도 추정 방안이 될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.319-326
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• 2015

수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권8호
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• pp.643-654
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• 2007

본 연구에서는 도로나 도시유역에서와 같은 소유역의 배수시스템에서 적정량의 설계 규모를 결정하기 위해 지속시간 10분 이하의 강우강도-지속시간-재현기간 관계를 유도할 수 있는 방안을 제시하고 검토하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 모포마 분포에 근거한 것이며, 그 적용성을 서울지점 자료에 대한 적용을 통해 확인하였다 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 1분단위 강우자료를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식은 분단위로 외삽할 수 없음을 확인하였다. (2) 60분 집성자료를 모포마 분포에 적용하여 추정한 지속시간별 분단위 연최대치 강우계열은 관측된 분단위 연최대치 강우계열의 특성을 적절히 설명할 수 있는 것으로 파악되었다. (3) 60분 집성자료와 시단위 강우자료를 이용하여 모포마 분포에 적용한 IDF 관계의 차이는 미미한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.275-290
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• 2012

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.599-606
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• 2018

대부분의 수문분석은 시 단위 강우를 기반으로 확률강우량과 강우시간분포를 산정하고, 확률강우량과 강우시간분포의 자료기간을 달리 적용하는 방법으로 강우-유출분석을 수행하고 있다. 본 연구에서는 자료형태(시 단위와 분 단위 강우자료)와 확률강우량과 강우시간분포의 다른 자료기간 적용에 따른 설계홍수량 변화를 정량화 하고자, 자료형태와 자료기간에 따라 지점빈도해석을 통한 확률강우량 산정과 Huff의 4분위 방법을 통한 강우시간분포를 산정하였다. 또한, 확률강우량과 설계강우 시간분포의 자료기간을 달리 적용한 강우-유출분석으로 설계홍수량 변동분석을 실시하였다. 분석결과, 자료형태에서는 분 단위 강우가 시 단위 강우보다 더욱 정확하고 효과적인 강우분석을 수행할 수 있는 것으로 나타났으며, 확률 강우량과 강우시간분포의 다른 자료기간을 적용하여 산정된 설계홍수량의 차 보다 자료형식에 따른 설계홍수량 결과가 보다 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이는 향후 분 단위 강우를 활용한 수문분석에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.679-682
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• 2008

Probability precipitation is one of the most important factor for designing the hydrology structures. Probability precipitation is calculated based on the frequency analysis on each durations of annual maximum rainfall data. For frequency analysis we need a conversion factor between the rain data per random-time interval and fixed-time-interval. In this study, the minutely precipitation data on observatory of the Meteorological Administration are used for 37 stations. Therefore, we should conversion factors between the rain data per minute and fixed-time-interval.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.739-745
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• 2018

최근 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이를 고려한 강우분석을 실시하여야 한다. 현재 수문설계를 위한 강우분석은 한반도 조밀도 36 km인 기상청 관할 종관기상관측지점(Automated Surface Observing System, ASOS)의 시 단위 강우를 이용하고 있다. 이로 인해 같은 강우지점의 티센망에 포함되는 중소규모 유역은 동일한 확률강우량과 강우시간분포로 분석하게 됨으로 유역특성을 고려하지 못하는 문제가 발생한다. 또한, 10~20 km 범위 내에서 발생하는 집중호우의 시 공간적 변화를 고려하지 못하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 종관기상관측지점에 비해 상대적으로 조밀도가 우수한 방재기상관측지점(Automatic Weather System, AWS)의 분 단위 강우자료를 이용하여 집중호우를 고려한 확률강우량을 산정하였다. 또한, 유역에 적합한 Huff의 4분위 방법 산정을 위해 Case별 시간분포 산정과 유출분석을 실시하였다. 이는 집중호우와 유역특성을 반영한 설계수문량 산정에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.515-524
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• 2008

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서는 안정적인 확률강우량을 산정하는 것은 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 확률강우량은 강우관측소에서 관측된 강우자료로부터 각 지속기간에 해당하는 연최대치 강우계열을 구성한 자료의 빈도해석을 통해 산정하게 된다. 연최대치 강우 계열은 대부분 시간강우량 또는 일강우량 자료를 통해 추출하므로, 적절한 고정시간-임의시간 환산계수를 연최대치 강우 계열에 반영할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 관측한 37개 지점의 분단위 강우자료와 시간 및 일 단위 강우자료를 활용하여 지속기간별로 고정시간-임의시간 환산계수를 추정하였다. 또한, 추정된 환산계수를 회귀분석하여 지속기간에 따른 고정시간-임의시간 환산계수의 회귀식을 유도하였다. 추정된 환산계수를 연최대치 강우 자료에 반영함으로써 보다 안정적인 확률강우량을 산정하는 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.55-69
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• 2016

RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is the empirical formular widely used to estimate rates of soil erosion caused by rainfall and associated overland flow. Among the factors considered in RUSLE, rainfall erosivity factor (R factor) is the major one derived by rainfall intensity and characteristics of rainfall event. There has been developed various methods to estimate R factor, such as energy based methods considering physical schemes of soil erosion and simple methods using the empirical relationship between soil erosion and annual total rainfall. This study is aimed to quantitatively evaluate the variation among the R factors estimated using different methods for South Korea. Station based observation (minutely rainfall data) were collected for 72 stations to investigate the characteristics of rainfall events over the country and similarity and differentness of R factors calculated by each method were compared in various ways. As results use of simple methods generally provided greater R factors comparing to those for energy based methods by 76 % on average and also overestimated the range of factors using different equations. The variation coefficient of annual R factors was calculated as 0.27 on average and the results significantly varied by the stations. Additionally the study demonstrated the rank of methods that would provide exclusive results comparing to others for each station. As it is difficult to find universal way to estimate R factors for specific regions, the efforts to validate and integrate various methods are required to improve the applicability and accuracy of soil erosion estimation.