• 대한원격탐사학회지
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• 제21권4호
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• pp.317-327
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• 2005

홍수는 자연재해 중 가장 일반적이며 빈번하게 발생한다. 일반적으로 홍수는 수일간에 걸친 강우에 의하여 발생하지만 집중호우에 의한 돌발홍수는 단 시간에 발생하는 특징이 있다. 본 논문은 지리정보시스템으로 지형자료를 취득한 후 지형기후학적 순간단위유량도로 산악에서 돌발홍수예측을 위한 지리정보시스템의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서의 돌발홍수 발생 범위는 수심이 0.5m, 0.7m, 1.0m 로 설정하였다. 또한, 지속시간별-강우량별 홍수량 조견표를 작성하여 홍수대피 기준을 제안하였다. 본 연구는 기존의 획일된 경보 발령시스템에 비하여 유역에 적합한 기준을 제시하여 지형정보를 고려한 경보발령시스템에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제6권
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• pp.81-98
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• 1995

A linear reservoir rainfall-runoff system was developed as a rainfall-runoff event simulation model. It was achieved from large modification of runoff function method. There are six parameters in the model. Hydrologic losses consist of some quantity of initial loss and some ratio of rainfall intensity followed by initial loss. The model has analytical routing equations. Hooke and Jaeves algorithm was used for model calibration. Parameters were estimated for flood events from '84 to '89 at Seomyeon and Munmak stream gauges, and the trends of major parameters were analyzed. Using the trends, verifications were performed for the flood event in September 1990. Because antecedent rainfalls affect initial loss, future researches are required on such effects. The estimation method of major parameters should also be studied for real-time forecasting.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2084-2093
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• 2016

It is crucial to predict water temperature for aquatic ecosystem studies and management. In this paper, we first address challenging issues in predicting water temperature in a real time manner and propose a distributed computing model to address such issues. Then, we present an Artificial Neural Network (ANN)-based water temperature prediction model developed for the Soyang River and a cyberinfrastructure system called WT-Agabus to run such prediction models in an automated and real time manner. The ANN model is designed to use only weather forecast data (air temperature and rainfall) that can be obtained by invoking the weather forecasting system at Korea Meteorological Administration (KMA) and therefore can facilitate the automated and real time water temperature prediction. This paper also demonstrates how easily and efficiently the real time prediction can be implemented with the WT-Agabus prototype system.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제8권
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• pp.69-83
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• 1997

The Parameters of the storage function model (SFM) are taken as constants, while they have different values during every rainfall period and the duration of the runoff. Therefore, the results of the SFM generally show remarkably large errors. In this study, the modified storage function model (MSFM), in which the time variant parameters are introduced, is proposed to improve the SFM which is a conceptual rainfall-runoff model. The fuzzy reasoning method is applied as a real-time control one of the time variant parameters of the proposed model. The applicability of the MSFM was examined in the Bochung river, at a tributary of the Geum River, Korea. The pattern of the predicted runoff hydrograph and the peak discharge by the MSFM with fuzzy control are very similar to the measured values, compared with the results produced by the SFM.

• 물과 미래
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• 제27권1호
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• pp.89-99
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• 1994

현재까지 국내의 홍수예측업무는 과거에 수집된 자료집단을 이용한 변수추정에 의하여 시행되고 있으나, 최근 여러 가지 순환추정 알고리즘을 적용한 홍수예측 또는 변수추정에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 실시간 홍수예측 및 변수추정에 관한 연구로서, 특히 강우-유출모형의 상태 및 매개변수의 동시추정에 관한 추계학적 현상을 고려하였다. 홍수예측에 관한 시스템은 $\phi$ 지수에 의한 유효강우의 산정과 지체효과를 고려한 n개의 비선형 저수지모형에 의한 홍수축적으로 구성하였다. 그리고 변수추정모형과 홍수추적 모형을 상호연계하여 변수를 포함하는 확대 상태-공간모형으로 상태 및 매개변수의 동시추정에 관한 시스템을 구성하였다. 상태-공간모형에 대한 상태 및 변수추정기법으로 GLS 추정과 MAP 추정에 대하여 비교 검토하였다. 모형의 식별을 위한 민감도 분석은 추정변수의 공분산 행렬을 사용하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.471-484
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• 2017

GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-75
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• 2004

본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.19-33
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• 2018

본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.391-404
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• 2011

This study investigates the impact of cumulus parameterization scheme (CPS) with different horizontal grid sizes on the simulation of the local heavy rainfall case over the Korean Peninsula. The Weather Research and Forecasting (WRF)-based real-time forecast system of the Joint Center for High-impact Weather and Climate Research (JHWC) is used. Three CPSs are used for sensitivity experiments: the BMJ (Betts-Miller-Janjic), GD (Grell-Devenyi ensemble), and KF (Kain-Fritsch) CPSs. The heavy rainfall case selected in this study is characterized by low-level jet and low-level transport of warm and moist air. In 27-km simulations (DM1), simulated precipitation is overestimated in the experiment with BMJ scheme, and it is underestimated with GD scheme. The experiment with KF scheme shows well-developed precipitation cells in the southern and the central region of the Korean Peninsula, which are similar to the observations. All schemes show wet bias and cold bias in the lower troposphere. The simulated rainfall in 27-km horizontal resolution has influence on rainfall forecast in 9-km horizontal resolution, so the statements on 27-km horizontal resolution can be applied to 9-km horizontal resolution. In the sensitivity experiments of CPS for DM3 (3-km resolution), the experiment with BMJ scheme shows better heavy rainfall forecast than the other experiments. The experiments with CPS in 3-km horizontal resolution improve rainfall forecasts compared to the experiments without CPS, especially in rainfall distribution. The experiments with CPS show lower LCL(Lifted Condensation Level) than those without CPS at the maximum rainfall point, and weaker vertical velocity is simulated in the experiments with CPS compared to the experiments without CPS. It means that CPS suppresses convective instability and influences mainly convective rainfall. Consequently, heavy rainfall simulation with BMJ CPS is better than the other CPSs, and even in 3-km horizontal resolution, CPS should be applied to control convective instability. This conclusion can be generalized by conducting more experiments for a variety of cases over the Korean Peninsula.