• 대한지리학회지
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• 제43권6호
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• pp.1002-1015
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• 2008

이 논문에서는 기상관측소의 기온 및 강수 관측치를 이용한 공간적 분포도 작성에 수치표고모델(DEM)과 다변량 크리깅의 적용 가능성을 검토하였다. 기온 및 강수와 상관성을 가지면서 연구지역의 모든 지점에서 값을 제공하는 고도자료를 분포도 작성에 이용함으로써, 미관측 지점에서의 정보 부재 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 분포도를 작성하고자 하였다. 제주도 지역의 2005년 1월, 4월, 8월 및 10월의 월평균기온 및 월강수량 분포도 작성 사례 연구를 통해, 고도자료를 공동 크리깅에 의해 통합하였을 때 평활화 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 기온 및 강수 분포도 작성이 가능하였다. 또한 단변량 지구통계 기법인 정규 크리깅과 비교하였을 때, 보다 향상된 예측 능력을 나타내었다. 부가적으로 고도자료와의 상관성이 높을수록, 상대적 너겟 효과가 적을수록 예측 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2008

Recently, landslides have frequently occurred on natural slopes during periods of intense rainfall. With a rapidly increasing population on or near steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is introduced. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intense rainfall. The system is based on the wireless sensor network (WSN) that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes comprising a sensing part and a communication part are developed to detect ground movement. Sensing part is designed to measure inclination angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15.1) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of experimental studies was performed at a small-scale earth slope equipped with an artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope starts to move. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.627-636
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• 1999

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.225-229
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• 2005

이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제7권
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• pp.125-137
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• 1996

The subject of the paper is the selection of the number and location of raingauge stations among existing ones for the computation of mean areal precipitation and for use as input of real-time flow prediction models. The weighted average method developed by National Weather Service was used to compute MAP over the Boone River basin in Iowa with a 40 year daily data set. Two different searching methods were used to find local optimal solutions. An operational rainfall-runoff model was used to determine the optimal location and number of stations for flow prediction.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.857-865
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• 2013

집중 호우로 인한 피해가 증가하면서 다양한 기법들을 이용하여 강우량 예측에 대한 관심이 높아졌다. 최근에는 극단분포를 활용하여 강우량을 예측하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구에서는 일반화 극단 분포를 활용하여 실제 서울시의 1973년부터 2010년까지 7월달의 사후예측분포를 생성하고, 수치적인 계산을 위해서 MCMC (Markov chain Monte Carlo)알고리즘을 활용하였다. 이 연구를 통해서 사후예측분포의 점추정값들을 비교하였고 2011년 7월달의 자료와 비교해 봤을 때 집중 호우의 확률이 증가한 것을 알 수 있었다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2010년도 춘계 학술발표회
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• pp.599-606
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• 2010

It has been reported that many slope failures in unsaturated soils are mainly caused by downward infiltration due to rainfall. The rainfall characteristics could be an important factor, and more predictable slope failures can be achieved by considering more reasonable rainfall conditions. So, a need exists that these trends of infiltration in weathered soils, which is commonly found in Korea, are assessed by considering rainfall conditions based on phenomenological approach. In this paper, numerical analyses of unsaturated soil slope under rainfall conditions are presented based on the soil-water characteristic curve in the laboratory and huff method. Then the performance of unsaturated weathered soil slopes was evaluated under various conditions after applying the effect of overburden pressure on SWCCs and fines contents. The results demonstrated that the rainfall conditions using Huff method can be very effective and the proper application on analysis is very important to enhance the prediction on unsaturated slope stability.

• 한국농공학회논문집
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• 제47권6호
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• pp.3-14
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• 2005

Accurate estimation of the spatial distribution of rainfall is critical to the successful modeling of hydrologic processes. The objective of this study is to evaluate the applicability of spatially distributed rainfall data. Spatially distributed rainfall was calculated using Kriging method and Thiessen method. The application of spatially distributed rainfall was appreciated to the runoff response from the watershed. The results showed that for each method the coefficient of determination for observed hydrograph was $0.92\~0.95$ and root mean square error was $9.78\~10.89$ CMS. Ordinary Kriging method showed more exact results than Simple Kriging, Universal Kriging and Thiessen method, based on comparison of observed and simulated hydrograph. The coefncient of determination for the observed peak flow was 0.9991 and runoff volume was 0.9982. The accuracy of rainfall-runoff prediction depends on the extent of spatial rainfall variability.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.97-107
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• 2011

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.