• 한국지구과학회지
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• 제26권7호
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• pp.732-743
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• 2005

본 연구에서는 2003년 기상청에서 분류한 강수유발 기압유형을 근거로 1973년부터 2002년까지 30년간 전국 61소의 시간별 강수자료를 사용하여 우리나라 강수의 특성을 살펴보았다. 시간강수자료를 이용하여 강수의 시작과 종료를 정의하여 지속시간과 집중호우까지의 도달시간을 조사하였고 집중호우 발생 확률을 분석하였다. 지난 30년 동안 한반도의 강수현상을 조사한 결과 연평균 약 179회의 강수가 발생하였으며, 강수지속시간과 강수량은 각각 2.9시간과 7.1 mm로 나타났다. 저기압형에 의한 강수가 전체의 약 $59\%$를 차지했고, 여름에는 장마형, 가을에는 전선형과 태풍형, 겨울에는 지세형의 강수가 나타나는 계절적 특징을 보여주었다. 태풍과 장마 등 열대기류와 관련된 강수유형들은 10 mm 이상의 강수량을 보인 반면에, 국지적인 규모로 나타나는 유형들은 5 mm 미만의 약한 강수량을 보였다. 전체 강수현상 중 집중호우로 이어진 경우는 $1.24\%$로 호우 기준까지 약 12.9 시간이 소요되었다. 집중호우를 자주 유발하는 유형은 장마형과 저기압형으로 나타났으나, 발생 확률은 태풍직접형, 태풍변질형, 열대류수렴형이 높았다. 지역별로는 남해안 지역은 태풍직접형과 태풍변질형, 영동지역은 태풍직접형, 경기 및 강원북부는 태풍변질형, 열대류수렴형과 장마형이, 그리고 충청지역은 태풍변질형과 열대류수렴형에 의한 집중호우의 가능성이 큰 것으로 분석되었다. 기상청에서 분류하였던 강수의 유형은 다소 주관적인 면을 가지고 있으나 한반도 강수의 특성을 파악하는 데 별 무리가 없었다. 특히 새롭게 분류를 시도한 열대류수렴형은 여름철에 많은 강수를 유발하는 기압계로 주목할 필요가 있다고 본다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권4호
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• pp.63-72
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• 2018

The main function of an agricultural reservoir is to supply irrigation water to paddy rice fields in South Korea. Therefore, the operation of a reservoir is significantly affected by the phenology of paddy rice. For example, the early stage of irrigation season, a lot of irrigation water is required for transplanting rice. Therefore, water storage in the reservoir before irrigation season can be a key factor for sustainable irrigation, and it becomes more important under climate change situation. In this study, we analyzed the climate change impacts on reservoir storage rate at the beginning of irrigation period and simulated the reservoir storage, runoff, and irrigation water requirement under RCP scenarios. Frequency analysis was conducted with simulation results to analyze water supply probabilities of reservoirs. Water supply probability was lower in RCP 8.5 scenario than in RCP 4.5 scenario because of low precipitation in the non-irrigation period. Study reservoirs are classified into 5 groups by water supply probability. Reservoirs in group 5 showed more than 85 percentage probabilities to be filled up from half-filled condition during the non-irrigation period, whereas group 1 showed less than 5 percentages. In conclusion, reservoir capacity to catchment area ratio mainly affected water supply probability. If the ratio was high, reservoirs tended to have a low possibility to supply enough irrigation water amount.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.133-142
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• 2012

The objective of this study was to correct the bias of the Representative Concentration Pathways (RCP)-based future precipitation data using a quantile mapping method. This method was adopted to correct extreme values because it was designed to adjust simulated data using probability distribution function. The Generalized Extreme Value (GEV) distribution was used to fit distribution for precipitation data obtained from the Korea Meteorological Administration (KMA). The resolutions of precipitation data was 12.5 km in space and 3-hour in time. As the results of bias correction over the past 30 years (1976~2005), the annual precipitation was increased 16.3 % overall. And the results for 90 years (divided into 2011~2040, 2041~2070, 2071~2100) were that the future annual precipitation were increased 8.8 %, 9.6 %, 11.3 % respectively. It also had stronger correction effects on high value than low value. It was concluded that a quantile mapping appeared a good method of correcting extreme value.

• 한국습지학회지
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• 제12권2호
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• pp.13-23
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• 2010

지구온난화로 인한 기후변화에 관한 연구에 따르면, 최근 지구온난화의 징후가 매우 뚜렷하며, 강우의 강도는 증가할 것으로 예측되고 있다. 매해 발생하는 극한수문사상으로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 증가하고 있는 집중호우의 발생 빈도는 강우자료의 추세에 분명히 영향을 미치고 있다. 현재 수자원 계획이나 설계에 수행되고 있는 확률강우량 산정법은 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 이러한 정상성 확률강우량 산정방법은 최근의 관측강우의 증가 추세를 반영하지 못하여 기후변화에 따른 이상강우에 매우 취약할 수 있다. 본 연구에서는 강우시계열에서 나타나는 경향성의 시간적 변동 분석을 위해 현재 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 51개 지점에 대하여, 강우 관측자료가 가지는 통계적 특성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 그 결과 대상지점 51개 중 13개 지점에서 향후 10년 이내에 경향성이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 강우의 변동 추이가 현재와 같이 계속 진행된다면, 비록 현재에는 정상 시계열로 판단되는 강우 시계열일지라도 향후 비정상성을 갖게 됨을 반증한다. 따라서 목표연도의 확률강우량을 산정할 경우 강우의 증가 경향성을 충분히 반영할 수 있는 비정상성 확률강우량 산정 방법이 적용되어야 할 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.87-98
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• 2022

최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.

• 물과 미래
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• 제14권4호
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• pp.53-72
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• 1981

본 연구는 우리나라의 강수빈도 및 강우강도의 시간적. 공간적 분포분석에 관한 것으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 분석을 실시하였다. 강수빈도 해석은 39개 지점을 대상지점으로, 강우강도 해석은 36개 지점을 대상지점으로 하여 강수빈도 분포도의 작성과 강수빈도 분포의 시간적, 공간적인 해석 고찰, 각 지점 및 권역별 확률 강우량과 강우 강도식 및 각 강우기간별 회귀직선식을 유도, 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 각 권역내의 최다발생빈도 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 1) 1~5mm, 2) 0.1~1.0mm, 3) 5~10mm 순이었다. (2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연간 20mm 이하의 강수빈도는 II 권역, 30~40mm의 강수빈도는 IV권역, 70mm 이상의 강수빈도는 I권역이었다. (3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 지수함수의 식으로 대표할 수 있음을 알았다.($W(x)=e^{\alpha+\beta}$) (4) 전국의 5개 권역 중 I권역은 자시간 지속, III권역은 단전간 지속 집중 호우지역으로 판단되었다. (5) 강우형태는 10분~40분, 40분~4시간, 4시간~24시간으로 크게 나눌 수 있었으며, 이들 구간에 대해 지점별 확률 강우 강도식을 유도하였다. (6) 각 권역별로 25시간과 10분~18시간 지속시간과의 강우량 상관식을 유도, 도시하였다. (7) 36개 지점에 대한 확률 강우량을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.3-13
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• 1999

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.889-902
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• 2011

본 연구에서는 한반도에서 발생했던 과거 가뭄사상의 정량적 평가를 위한 가뭄심도-지속기간-생기빈도(Severity-Duration-Frequency, SDF) 곡선을 유도하기 위해서 가뭄지수를 이용한 빈도해석을 실시하였다. 분석지점으로는 4대강 유역을 중심으로 하는 기상청 산하의 서울, 대전, 대구, 광주, 부산관측소를 선정하였으며 강수자료는 1974~2010년(37년)의 강수 자료를 이용하였다. 가뭄빈도해석에는 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)를 선정하였으며 확률분포형에 대한 적합도 검정에서는 일반극치분포(GEV, Generalized Extreme Value)가 최적의 확률분포형으로 선정되었다. 가뭄지수의 빈도해석 통하여 유도된 주요 관측소별 SDF (Severity-Duration-Frequency) 곡선을 이용하여 과거의 주요 가뭄사상에 대한 재현기간을 제시하였으며 1994~1995년 가뭄의 경우 남부지방을 중심으로 하는 극심한 가뭄으로서 광주관측소에서는 50~100년, 부산관측소에서는 100~200년의 높은 재현기간을 나타내었다. 그밖에 1988~1989년 가뭄의 경우 서울관측소에서는 300년의 재현기간을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.101-110
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• 2017

소방방재청(현 국민안전처)은 지역별 방재성능목표 설정 기준을 마련하여 방재성능목표 강우량을 제시하고 있으며, 자치단체별 10년 주기로 방재성능목표를 설정하고 있다. 반면에 10년 단위 목표 강우량 재산정은 기후변화에 따른 현재 상태의 강우량 변동을 반영하는데 있어 다소 어려움이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구에서는 최신 강우량 자료를 이용한 충남지역 및 대전지역의 확률강우량도를 작성하고 목표 강우량 산정 기준인 도시 특성을 반영한 사회 경제적 기준에 따른 가중치 적용과 상향된 확률강우량 적용 기준에 따른 목표 강우량 산정 및 기존 목표 강우량과 비교 검토를 수행하였다. 확률강우량 산정을 위한 입력자료는 충청남도와 대전 지역 기상청 산하 강우관측소에 위치한 6개 지점을 선택하여 적용하였다. 산정결과 상향된 확률강우량 적용시 일부 유사지역이 나타나는 반면에 상향 또는 하향되는 경우가 적지 않게 발생하였으며, 그 차이도 10mm 미만에서 다소 큰 차이를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기후변화에 따른 강우 변동성 및 불확실성을 고려하는 경우 기존 목표 강우량이 현재 상태를 적절히 반영하지 못하는 것으로 판단되었다. 최근 기후변화에 따른 강우 변동성 및 불확실성 등을 고려한 방재성능 목표 강우량의 필요성이 대두되고 있으며, 이와 함께 장래 목표 강우량의 산정기준의 적합성 검토와 함께 설계자를 위한 명확한 기준제시를 통해 현재상태를 반영한 목표 강우량 산정이 필요할 것으로 판단되었다.

• 대기
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• 제16권2호
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• pp.125-139
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• 2006

Precipitation forecasts from MM5 have been verified for the period 1989-2001 over Yeongdong region to show a tendency of model forecast. We select 57 events which are related with the heavy snowfall in Yeongdong region. They are classified into three precipitation types; mountain type, cold-coastal type, and warm type. The threat score (TS), the probability of detection (POD), and the false-alarm rate (FAR) are computed for categorical verification and the mean squared error (MSE) is also computed for scalar accuracy measures. In the case of POD, warm, mountain, and cold-coastal precipitation type are 0.71, 0.69, and 0.55 in turn, respectively. In aspect of quantitative verification, mountain and cold-coastal type are relatively well matched between forecasts and observations, while for warm type MM5 tends to overestimate precipitation. There are 12 events for the POD below 0.2, mountain, cold-coastal, warm type are 2, 7, 3 events, respectively. Most of their precipitation are distributed over the East Sea nearby Yeongdong region. These events are also shown when there are no or very weak easterlies in the lower troposphere. Even in the case that we use high resolution sea surface temperature (about 18 km) for the boundary condition, there are not much changes in the wind direction to compare that with low resolution sea surface temperature (about 100 km).