• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.318-318
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• 2019

수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.163-163
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• 2017

설계홍수량은 수공구조물의 규모를 결정하는데 이용되며, 국내에서는 설계홍수량을 산정하기 위하여 지속시간과 재현기간에 따라 면적강우량을 추정한다. 지점강우량은 제한된 지역을 대표하는 값이므로 지점강우량을 기준면적에 대한 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factor)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 과거 관측자료를 활용하여 산정하는 경험적 방법(empirical method)이 주를 이루고 있으며, 경험적 방법은 크게 면적고정형(Fixedarea) 방법과 호우중심형(Storm-centered) 방법으로 분류된다. 면적고정형 방법은 국내 하천설계 기준에서 적용하고 있는 방법으로 면적강우 및 지점강우의 연 최대치를 독립적으로 빈도 해석하여 ARF를 산정하므로 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형 방법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간 전이시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우를 활용하면 실제 강우사상의 공간분포 특성을 반영한 현실적인 ARF 산정이 가능하다. 본 연구에서는 국내 기상청에서 제공하는 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하여 지속시간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대한 호우중심형 ARF를 산정하였고, 면적강우 산정 시, 강우사상의 면적을 원형 또는 타원형으로 선정하여 강우의 형상 및 방향성을 고려하였다. 또한 레이더 강우의 중심강우를 지상강우 자료로 산정된 확률강우량 기준으로 분류하여 재현기간별 호우중심형 ARF를 산정하였으며, 이를 통해 기준면적, 지속시간, 재현기간에 따른 ARF의 특성을 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.135-135
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• 2017

최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.335-335
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• 2017

최근 집중호우, 홍수를 비롯한 이상 기후현상들이 과거 발생 시기와 그 규모를 크게 벗어나는 일들이 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기후변화의 영향으로 특정지역에서 극한강우로 인한 도시침수 피해가 급격하게 늘어나고 있으며 그 횟수 또한 증가하였다. 가장 최근에는 2016년 10월 5일 울산시에서 태풍 차바로 인해 시간당 130mm의 최고치에 달하는 강우를 기록하며 4,000건에 달하는 피해를 발생시켰다. 이는 극치사상의 발생빈도와 강도가 증가하고 있음을 나타내며 한반도의 기후변화에 대한 취약성이 높다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 강우사상의 변동을 예측하기 위해서 울산 중구 침수구역에 레이더 예측강우를 사용하여 침수분석을 진행하였다. AWS강우를 사용한 2차원 침수분석과 레이더 예측강우를 사용한 2차원 침수분석과의 결과비교를 통해 레이더 예측강우의 적정성을 판단해보고자 한다. 그 결과, 태풍 차바에 의한 주요침수 발생지점과 침수량이 유사하게 발생하였다. 결과적으로, 정량적 정확도가 확인된 레이더 예측강우를 사용한다면, 실시간 도시홍수예보를 통한 인명 및 침수피해 저감에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.220-220
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• 2016

최근 국지적 기상변화에 따른 도시 산악지역의 돌발홍수 발생빈도가 증가함에 따라 위험기상 관측 및 홍수의 사전감지 대응에 대한 관심과 필요성이 증대되고 있다. 이에 발맞춰 국토교통부 및 기상청 등에서는 이중편파레이더를 설치 운영 중에 있으며, 이를 이용한 정량적 레이더강수량 추정 및 예측에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 레이더를 이용한 정량적 강우추정을 위해서는 레이더관측, 신호처리, 품질관리(QC), 강우추정 알고리즘 적용, 보정 등 일련의 과정을 거치게 되며, 이러한 과정 속에서 다양한 불확실성 요소가 존재하기 때문에 레이더자료의 정확도에 대한 평가가 요구되고 있다. 그러나 레이더강우량의 불확실성이 어느 정도 수준인지 정량적으로 제시하기는 어려우며, 그 기준 또한 모호하다. 따라서, 본 연구에서는 총 25개 강우사상(2012 ~ 2014년)을 대상으로 비슬산강우레이더 관측자료와 관측영역 내 지상강우자료를 이용하여, 누적강우량, 평균차, 상대분산, 변동계수 등을 통해 레이더강우의 정량적인 불확실성을 요약 제시하고자 하였다. 본 연구는 레이더강우의 정량적인 불확실성을 파악할 수 있는 기초적인 과정이며, 도출된 연구결과는 현재 레이더강우 추정의 수준을 파악하고 추후 레이더강우의 개선 수준을 비교 검토 할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.8-8
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• 2015

기후변화에 따른 집중호우 및 태풍 발생의 증가로 강우레이더를 이용한 홍수예경보시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 국내에서 주로 활용되고 있는 단일편파 레이더는 정확도의 한계로 인해 홍수예보 활용에 어려움을 야기해왔다. 최근에는 수직반사도, 차등반사도, 비차등반사도 등 다양한 변수 취득을 통해 강우입자의 형태를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 이중편파 레이더의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 홍수예보 활용을 위해 이중편파 레이더 실황강우 및 예측강우의 정확도를 평가하고자 한다. 평가를 위해 비슬산 레이더 자료를 활용하였으며, 2012~2014년의 강우사상을 선정하였다. 단일 및 이중편파 레이더 강우를 각각 추정하고, 강우예측을 위해 추정된 레이더 강우를 이류모델(Translation model)에 연계하여 선행 6시간까지의 예측강우를 생산하였다. 강우의 탐지능력 평가를 위해 Hit rate를 이용하였으며, 레이더 관측반경 증가 및 강우강도의 증가에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 강수추정 정확도 평가를 위해 상관계수와 평균제곱근 오차를 이용하였으며, 비슬산 강우레이더 100 km 반경 내에 속한 국토교통부 관할의 지상관측강우와비교하였다. 그 결과, 이중편파 레이더 실황강우가 단일편파 레이더에 비해 지상관측강우의 거동과 더욱 유사하게 나타났으며, 양적인 오차도 더 적은 것으로 확인되었다. 또한, 레이더 예측강우는 선행시간이 증가함에 따라 정확도가 감소하였으나, 선행시간 1시간까지는 활용이 가능하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.114-114
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• 2023

기상레이더는 대류권의 기상 관측에 널리 사용되며, 기상예보를 비롯하여 항공, 농업, 수문학 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. 기상레이더센터는 SSPA(Solid State Power Amplifier) 기반 X-Band 주파수대역(9GHz)을 사용하는 연구용 소형기상레이더 관측망을 운영하고 있다. 주로 수도권 저층 대기에서 발생하는 위험 기상현상을 1분 단위로 빠르게 관측하면서 정확한 강수 정보생산을 위한 연구를 수행하고 있다. 레이더 관측 자료는 전파를 이용하여 넓은 범위에 분포하는 눈, 비, 우박 등 대기수상체를 관측하여, 강수량 추정을 통해 강수 정보를 생산한다. 이에 따라 레이더 관측 자료의 정확성과 신뢰도를 높이기 위해서 레이더 품질관리 기술 적용은 필수적이다. 기상레이더센터는 소형기상레이더로 관측한 이중편파 자료의 효과적인 품질관리를 위한 각종 자료처리 모듈을 개발하여, 실시간 자료처리 프로그램에 적용하였다. 우선, 저층 대기 관측 시 기상에코와 더불어 강한 반사도로 나타나는 지형에코를 판별하는 모듈과 선형 또는 쐐기형태의 전파간섭에코를 비롯한 비기상에코를 효과적으로 제거하는 기술을 개발하였다. 다음으로, X-Band 주파수대역 기상레이더 관측 자료의 취약점인 강한 강수 시 발생하는 반사도 감쇠 현상을 보정하기 위한 기술도 개발하였다. 소형기상레이더 품질관리 개발과 적용을 통하여 생산된 자료는 HSR(Hybrid Surface Rainfall), 레이더 강수량 추정, 대기수상체 등 다양한 기상 산출물 생산과 동시에 기상 감시 및 연구 분야에 효과적으로 활용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.9-9
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• 2021

기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.185-185
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• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.117-117
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• 2020

The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.