• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.197-201
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• 2018

인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2015

To estimate and forecast runoff by using Aritifitial Neaural Networks model (ANNs). it has been studied in Thailand for the past 10 years. The model was developed in order to be conformed with the conditions in which the collected dataset is short and the amount of dataset is inadequate. Every year, the Northerpart of Thailand faces river overflow and flood inundation. The most important basin in this area is Yom basin. The purpose of this study is to forecast runoff at Y.14 gauge station (Si-Satchanalai district, Sukhothai province) for 3 days in advance. This station located at the upstream area of Yom River basin. Daily rainfall and daily runoff from Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2012 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) and Coefficient of Determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. NSE and $R^2$ values for frist day of runoff forecasting is 0.76 and 0.776, respectively. On the second day, those values are 0.61 and 0.65, respectively. For the third day, the aforementioned valves are 0.51 and 0.52, respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and insufficient. In conclusion, the ANNs model is suitable for applying during flood incident because it is easy to use and does not require numerous parameters for simulating.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.259-259
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• 2016

This study examined Artificial Neurons Networks model (ANNs) for forecast flash discharge at Southern part of Thailand by using rainfall data and discharge data. The Sungai Kolok River Basin has meant the border crossing between Thailand and Malaysia which watershed drains an area lies in Thailand 691.88 square kilometer from over all 2,175 square kilometer. The river originates in mountainous area of Waeng district then flow through Gulf of Thailand at Narathiwat Province, which the river length is approximately 103 kilometers. Almost every year, flooding seems to have increased in frequency and magnitude which is highly non-linear and complicated phenomena. The purpose of this study is to forecast runoff on Sungai Kolok at X.119A gauge station (Sungai Kolok district, Narathiwat province) for 3 days in advance by using Artificial Neural Networks model (ANNs). 3 daily rainfall stations and 2 daily runoff station have been measured by Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2014 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Coefficient of determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. $R^2$values for first day, second day and third day of runoff forecasting is 0.71, 0.62 and 0.49 respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and real-time operated. In conclusion, the ANNs model is suitable to runoff forecasting during flood incident of Sungai Kolok river because it is straightforward model and require with only a few parameters for simulation.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권2호
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• pp.37-45
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• 2022

In-situ pilot experiment was carried out to establish a countermeasure on the soil loss from the hill side uplands that was rehabilitated by soil remediation method nearby abandoned mine sites for 2 years. It was considered that the affect of an inclination of cover surface, a stabilization treatment of cover layer by lime and steel refining slag (SRS) and a vegetation of soil surface as an effect factors in the experiment. It was constructed 4 lysimeters (plots, 22 m long, 4 m width) on the hilly side (37% inclination). One plot was control and two plots was treated by 1% lime and SRS. A remind one plot was modified a inclination to 27% to compare the affect of inclination on the amount of cover soil loss. It was attached a reservior tank and water level gauge in the end of lysimeters to measure the amount of the surface water flow and soil loss. It was also installed the automated sensors that could be collect the precipitation, soil moisture content, tension of cover layer in each plots. It was observed that the event of precipitation were caused the soil loss and it were related the physical and chemical properties of cover soil and inclination of surface layer of plots. During the experiment, it was exceeded the national regulation (50 t/ha/yr) in 37% inclination plots even though it was vegetated on the cover soil surface. However, in 27% inclination plot, it was shown that the amount of soil loss was maintained below the national regulation and, more ever, vegetation could reduce the the amount of soil loss. Therefore it was expected that such results could be applied to the future design of rehabilitation projects on the polluted farmland nearby abandoned mine sites.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.783-791
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• 2000

Waymire 등 (1984)에 의해 제안된 다차원 강우모형을 시공간 상에서 강우를 모의하기 위하여 사용하였다. 위 모형은 시공간 상에서 실제 중규모 호우의 기상학적인 특징을 잘 재현하면서 이동하는 호우를 모의한다. 영월 지역의 4개 지점에서 4년간의 7월 강우 시자료를 바탕으로 모형의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 사용하여 12년간의 7월 강우를 1시간 간격으로 모의 발생하였다. 모의 발생된 자료를 각 지점별로 재 구축한 후, 각 지점별 1, 2차 통계량의 계산을 통하여 Neyman-Scott 일차원 강우모형의 매개변수를 추정하는데 사용되었다. 실제 자료를 통한 Neyman-Scott모형의 매개변수와 비교결과, 다차원 강우모형을 통하여 발생된 자료는 일차원 강우모형의 매개변수를 우수하게 재현시킬 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2021

수재해 저감과 예방을 위해서는 공간적 변동성을 반영한 정확한 면적 강우량의 측정은 필수적이다. 이러한 요구에 부응하기 위해 24 GHz 이중편파 전자파를 기반으로 소규모 공간 범위에 대해 저고도의 지상 강우를 30 m의 거리해상도로 관측할 수 있는 전파강수계가 개발되었다. 전파강수계는 시제품이 개발된 이래로 한국건설기술연구원 연천센터와 국내 여러 현장과 인도네시아 등에서 시험을 실시하였다. 임상훈 등(2020)은 전파강수계의 반사도와 비차등위상차를 이용한 강우 추정식을 개발하여 연천 및 거제 관측 자료에 적용한 바 있다. 본 논문에서는 연천센터에 분산 배치한 우량계 자료를 이용하여 전파강수계의 강우 공간분포 측정 성능을 평가하였다. 공간우량계는 15대 중 음영구역 바깥에서 정상 작동한 7개의 0.5mm급 우량계 자료와 핏게이지에 있는 0.2mm급 우량계 2대가 비교에 사용되었다. 전파강수계 강우강도는 비교 위치에 해당하는 점 주변의 레이 방향 5개(37.5 m에 해당) 및 방위각 방향 5개 게이트 등 총 25개의 복셀에서 산출된 강우 정보를 평균하여 비교하였다. 정확도는 지상우량계를 참값으로 보고 MAE(Mean absolute error)로 평가하였다. 그 결과 평균 4.2%의 오차를 보였으며, 우량계의 오차를 ±5%로 가정할 경우 3.3~7.9%로 나타났다. 전파강수계의 누적 강우량 값은 강우계에 비해 작은데, 이는 지속적인 관측을 통해 강우 산정의 정확도를 개선하는 것이 필요함을 의미한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.208-216
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• 2023

본 연구의 목표는 실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해 가장 적절한 하드웨어와 소프트웨어의 구성을 제시하는 것이다. 실용적인 표면영상유속계 구성을 위해 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 2분 간격으로 30초간의 영상을 지속적으로 촬영하는 장비를 구성하였다. 촬영된 동영상을 분석하는 소프트웨어에는 11-변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하였다. 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성할 수 있도록 시공간영상 작성법을 제안하였다. 제안된 방법으로 구성된 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험적용하여 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.

• 한국토양환경학회지
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• 제1권2호
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• pp.15-21
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• 1996

산성강하물이 단기간에 걸쳐 지표수의 산성화에 미치는 영향을 조사하기 위하여 1995년 5월부터 10월까지 외부오염원이 거의 없는 강원도 춘천시에 위치한 저수지를 선정하여 연구를 수행하였다. 연구지역 일대의 지질을 조사하고 산골짜기에서 저수지로 흐르는 작고 얕은 하천의 수질을 분석하였다. 강우량은 우량계를 이용하여 측정하였고 강하물은 자동포집기를 이용하여 포집하였다. 연구기간동안의 강우의 pH 범위는 3.81~5.77로 평균 4.8을 나타내었으며 전기전도도 (EC)는 5~1.89$\mu$S/cm로 평균 10.6$\mu$S/cm를 나타냈다. 음이온 중에서는 ${SO_4}^{2-}$의 강하량이 3,119.7 kg/$\textrm{km}^2$로 가장 많았고, 양이온 중에서는 $NH^{4+}$가 1,053.2 kg/$\textrm{km}^2$로 가장 많았다. 지표수의 pH는 중성 또는 약염기성으로 강우의 pH가 산성이었음에도 지표수의 산성화 현상은 관찰되지 않았다. 그러나 골짜기에서 흐르는 하천수를 측정할 때마다 측정지점의 고도가 낮아질 수록 pH 값은 증가하는 경향을 나타내어 물이 하류로 흘러가는 동안에 일어난 산성 또는 염기성물질로 인한 산염기반응의 영향을 보여주었다. 이 결과는 토양의 완충능력과 모암내에서의 중화능력을 각각 구별하여 조사할 필요성을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1095-1105
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• 2014

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.