• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.897-904
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• 2006

리오그랑디주에서 바이아주 남부까지 약 300 km에 이르는 길고 좁은 브라질 북동부 지역에서는 남동무역풍의 교란, 전선의 침투, 해륙풍 순환 그리고 지형과 수증기 플럭스에 기인하는 국지 대류와 같은 다양한 강수 시스템이 나타난다. 연간 총강수량은 내륙에서는 600 mm, 해안지역에서는 3000 mm의 분포를 보이고 있다. 지역 기후 평균에 5-12배의 강수량이 2004년 1월에 알라고아스주 여러 지역에서 기록되었다. 46,000명의 수재민이 발생했고, 10,000,000 US$의 재산 피해였다. 이 폭우는 $21^{\circ}W,\;12^{\circ}S$에서 형성된 UTCV가 1월 내내 브라질 북동부 지역에 머물면서 영향을 미쳤기 때문이라는 것을 GOES 적외선 영상 분석으로 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제1권2호
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• pp.142-150
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• 1999

결론적으로 위성에 의한 강우관측은 지금은 지구의 거의 대부분 지역에서 관측 및 모니터링과 더불어 강우를 이해하는 능력에 커다란 기여를 하고 있다. 특히 1997년 11월 TRMM의 등장으로 강우의 연직분포 및 정량적 관측이 이루어지므로서 국내에서도 위성강우의 활용연구가 급진전할 것으로 기대된다. 또한 위성강우자료를 이용한 농업 및 수자원분야에서의 연구도 기대된다. 위성강우자료를 농업/수자원 분야에 적용하기 위해서는 먼저 자료간의 결합시에 발생되는 규모(scale)와 해상도(resolution) 문제를 다루는 평가연구가 요구된다. 규모문제는 주어진 연구에 가장 적절한 구역의 개수에 대한 불확실성 때문에 발생되며, 해상도 문제는 해당자료를 저해상으로 결합하여 분석하게 되면 기대치 이상의 정보손실을 야기시키기 때문이다. 이와 같은 의문점이 어느 정도 구명된다면 위성강우자료를 이용한 연계연구는 무궁무진하다고 말할 수 있다. 예를 들면 농업분야에서는 위성강우에 의한 격자기반(grid-based)의 토양수분 및 지하수위 변화, 농경지 침수지역 예측 등에, 수자원분야에서는 공간강우-유출해석에 의한 홍수예 · 경보시스템의 향상, 도시지역 홍수범람지역의 예측 등에 활용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.627-635
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• 2020

With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.20-25
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• 2012

New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.285-285
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• 2016

설계홍수량 산정 시, 지점강우량을 대상 유역 내 면적강우량으로 환산하기 위해 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factors)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 크게 면적고정형법(Fixed-Area Method)과 호우중심형법(Storm-Centered Method)로 나뉜다. 면적고정형법은 현재 국내 하천설계기준에서 활용하고 있는 방법이지만, 공간적 관측밀도의 제약으로 정확한 ARF 산정에는 한계가 있다. 또한 연 최대치계열의 독립적인 빈도해석을 통해 지점강우량과 면적강우량을 산정하므로 동시간(Synchronized)에 발생하는 강우 사상이라고 볼 수 없기 때문에 산정된 ARF는 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간전이 시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우 자료를 활용하면 현실적 ARF값의 산정이 가능해진다. 레이더 강우는 기상청에서 제공하는 2007-2012년 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하였으며, 대상지역으로는 한강 권역을 선정하였다. 그러나 기상청 레이더강우 자료의 경우 가용기간이 아직까지 충분하지 않아 다양한 빈도의 강우사상을 확보하는데 한계가 있어, 보조적으로 한강 권역의 지상강우 관측 자료를 수집하여 높은 재현기간의 강우사상이 부족한 문제점을 해결하고자 하였다. 산정된 레이더 및 지상강우 호우중심형 ARF는 통계적 분석을 통해 비초과확률 90%, 95%의 값을 추출하였으며, 지속시간 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간과 재현기간 0~10년, 10~20년, 20~50년, 50~80년, 80~100년에 대한 호우중심형 ARF 회귀상수를 제시하였다. 비초과확률 95%에서 기존 국토해양부(2011)에서 제시된 ARF와 호우중심형 ARF는 대체로 유사한 경향을 보이고 있었으나, 지속시간이 비교적 긴 12시간, 24시간에서는 호우중심형이 기존 ARF보다 다소 작게 산정되는 패턴을 보이고 있어 설계적용 시 유의해야 할 것으로 사료된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.17-28
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• 2011

본 연구에서는 초단기 예측강우의 편의(bias) 보정을 목적으로 G/R 비의 실시간 예측에 칼만 필터를 적용하였다. 초단기 예측강우로는 MAPLE 예측강우를 사용하였고, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법도 개선하였다. 이러한 분석을 내륙, 산악, 해안 지역에 각기 적용하여 지역적 차이가 비교될 수 있도록 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다. 예측 G/R 비로 보정된 초단기 예측강우의 정도는 지역별로 내륙지역이 가장 우수한 것으로 나타난 반면에 해안지역에서 제일 열악한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.783-791
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• 2018

낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5D호
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• pp.635-644
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• 2009

외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.