• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1260-1265
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• 2009

Topographical features in South Korea is characterized that 70% of territory is composed of the mountains that can experience intense rainfall during storms in the summer and autumn. Efficient planning and management of landscape becomes utmost important since the cutting slopes in the mountain areas have been increased due to the limited construction areas for the roadway and residential development. This paper proposed an efficient way of slope management for the landslide risk by developing Web-GIS landslide risk management system. By deploying the Logistic Regression Analysis, the system could increase the prediction accuracy that the landslide disaster might be occurred. High resolution survey technology using GPS and Total-Station could extract the exact position and visual shape of the slopes that accurately describe the slope information. Through the proposed system, the prediction of damage areas from the landslide could also make it easy to efficiently identify the level of landslide risks via web-based user interface. It is expected that the proposed landslide risk management system can support the decision making framework during the identification, prediction, and management of the landslide risks.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.749-761
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• 2010

본 연구에서는 2006-2007년 여름(6-8월)동안의 기상청 낙뢰 관측자료와 자동관측소 강우량 자료를 사용하여 여름철 낙뢰와 강우의 관계에 대해 분석하였다. 대부분의 부극성 낙뢰는 대류가 활발한 중심에 집중되어 발생하고 낙뢰빈도가 높고 강한 강우를 동반하였다. 반면 대부분의 정극성 낙뢰는 구름의 가장자리 또는 모루운에서 발생하고 낙뢰빈도는 낮으며, 약한 강우를 동반하였다. 일반적으로 강우강도는 부극성과 정극성이 함께 발생했을 경우 가장 강하고 부극성 낙뢰, 정극성 낙뢰, 그리고 낙뢰가 발생하지 않은 순으로 나타나고 있다. 여름철 전체 낙뢰 중 정극성 낙뢰의 비율은 평균 10% 이하이며 강우를 유발하지 않는 낙뢰의 비율은 평균 34%이다. 강우강도는 특히 부극성 낙뢰빈도와 높은양의 상관을 보였고, 낙뢰는 강우와 동시에 발생하거나 약 10분정도 선행하는 경향을 보였다. 낙뢰를 동반한 강우를 대류성 강우로 정의하여 분석한 결과 우리나라 여름철 강우 중 적어도 20% 이상은 대류성 강우이며 6, 7월보다는 8월에 대류성 강우가 많이 발생하고 있다. 또한 강우 및 낙뢰와 같이 대류성 강우의 비율도 오후에 최대치를 보이는 일변동을 보인다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권4호
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• pp.354-369
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• 2010

2006년 10월 22일에서 24일에 걸쳐 한반도 강릉지역에서 강한 집중호우가 발생했다. 이 기간에 대해서 집중호우가 발생하기 전과 강우강도가 가장 강했을 때 나타나는 종관적, 운동학적 특성을 조사하기 위하여 본 연구에서는 지상일기도, 상층일기도, 적외위성영상, 자동기상관측장비(AWS) 자료, NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 전구분석자료를 이용하였다. 분석 기간 동안 강릉에서 관측된 총 강수량은 316.5 mm이고, 최대 순간풍속은 $63.7m\;s^{-1}$이다. 일기도를 분석해보면 집중호우가 시작하기 전 온대저기압이 한반도 중부에서 발달하였으며 한반도 북부에 역전기압골이 형성되어 있다. 또한 300 hPa 상층일기도에서는 서해와 한반도 남부에 제트기류가 위치하며, 위치 소용돌이도 이상과 관련된 절리 저기압이 한반도 북서부에서 발달하고 있다. 강우강도가 가장 강했을 때의 특성을 좀 더 자세히 알아보기 위하여 강릉지역의 위치 소용돌이도 이상과 바람, 위치 소용돌이도의 시간-연직 단면도, 연직운동, 발산장과 수렴장, 역학적 온위의 연직분포에 대해 조사하였다. 종관적, 운동학적 과정을 분석해 본 결과 대류권계면 접힘이 집중호우 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권11호
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• pp.995-1009
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• 2010

기후변화에 의해 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하고 지속적인 유역개발에 따른 토지이용의 증가는 토양침식 및 토사유출로 인한 재해 및 환경문제를 야기한다. 현재 광범위하게 사용되고 있는 토양침식량 산정기법은 대부분 대상유역내의 평균 토양침식량을 산출하는 총량적 개념의 경험식이므로 호우기간동안의 침식 및 퇴적의 시 공간적 변화양상을 모의할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 따라서 보다 합리적인 유역규모의 강우-유사-유출 메카니즘 해석을 위해서는 기존의 집중형 모의기법을 대체하고 다양한 기상학적/지형학적 정보를 활용할 수 있는 물리적 기반의 분포형 모형이 요구된다. 본 연구에서는 사면의 지표 및 지표하 흐름을 고려한 유출모의 모듈과 단위수류력 이론을 기반으로 하는 유사유출 모의모듈을 결합한 분포형 강우-유사-유출 모형을 확장개발하고, 용담댐 상류부의 천천유역에 적용하여 모형의 재현성 평가를 수행하였다. 수문곡선의 모의 결과 모형의 재현성은 우수하였으며, 유사량곡선의 경우 첨두부분에서 과소선정되는 경향이 나타났다. 또한, 지표면 유동거리 및 국부경사에 따른 침식 및 퇴적의 공간분포를 분석한 결과, 침식된 토사는 비교적 경사가 완만한 하천주변에 퇴적되었으며, 강우량과 침식 및 퇴적의 공간분포의 분석결과, 강우량의 증가에 따라 침식량이 증가하였으며, Thiessen망 유역별로 침식 및 퇴적 분포는 상이하게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.995-1007
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• 2008

인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를 결정할 수 있는 확정론적인 방법이나 이론식이 없고, 지도배열은 주로 육각형 배열(hexagonal array)을 이용하여 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 나주지점을 대상으로 강우-유출관계의 분할특성을 나타내는 지도크기와 배열을 복합적으로 검토하여 나주지점의 강우-유출 해석을 위한 적절한 지도구조를 결정하였다. 그 결과 8개의 패턴으로 구분된 지도크기 20$\times$16의 육각형배열 구조가 나주지점의 강우-유출해석을 위한 적절한 지도구조로 결정되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.81-93
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• 2018

The Kajiyama formula, which is an empirical formula based on the maximum flood data at Korean watersheds, has been widely used for the design of hydraulic structures and management of watersheds. However, this formula was developed based on meteorological data and flow measured during early 1900s so that it could not consider the recently changed rainfall pattern due to climate changes. Moreover, the formula does not provide the monthly coefficients for 5 months including July and August (flood season), which causes the uncertainty to accurately interpret runoff characteristics at a watershed. Thus, the objective of this study is to enhance the monthly coefficients based on the recent meteorological data and flow data expanding the range of rainfall classification. The simulated runoff using the enhanced monthly coefficients showed better performance compared to that using the original coefficients. In addition, we evaluated the applicability of the enhanced monthly coefficient for future runoff prediction. Based on the results of this study, we found that the Kajiyame formula with the enhanced coefficients could be applied for the future prediction. Hence, the Kajiyama formula with enhanced monthly coefficient can be useful to support the policy and plan related to management of watersheds in Korea.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제19권3호
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• pp.123-133
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• 2014

It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.488-494
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• 2023

본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2021

Groundwater resource is mostly used in Abomey-calavi (southern region of Benin) as main source of water for domestic, industrial, and agricultural activities. Groundwater intake across the region is not perfectly controlled by a network due to the presence of many private boreholes and traditional wells used by the population. After some decades, this important resource is becoming more and more vulnerable and needs more attention. For a better groundwater management in the region of Abomey-calavi, the present study attempts to predict a future probable groundwater drought using Recurrent Neural Network (RNN) for future groundwater level prediction. The RNN model was created in python using jupyter library. Six years monthly groundwater level data was used for the model calibration, two years data for the model test and the model was finaly used to predict two years future groundwater level (years 2020 and 2021). GRI was calculated for 9 wells across the area from 2012 to 2021. The GRI value in dry season (by the end of March) showed groundwater drought for the first time during the study period in 2014 as severe and moderate; from 2015 to 2021 it shows only moderate drought. The rainy season in years 2020 and 2021 is relatively wet and near normal. GRI showed no drought in rainy season during the study period but an important diminution of groundwater level between 2012 and 2021. The Pearson's correlation coefficient calculated between GRI and rainfall from 2005 to 2020 (using only three wells with times series long period data) proved that the groundwater drought mostly observed in dry season is not mainly caused by rainfall scarcity (correlation values between -0.113 and -0.083), but this could be the consequence of an overexploitation of the resource which caused the important spatial and temporal diminution observed from 2012 to 2021.