• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.357-370
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• 2014

본 연구에서는 격자기반의 공간분포 강우장에서 호우지속기간동안 지속시간별 면적최대강우량을 산정할 수 있는 탐색기법을 개발하여 DAD 분석을 실시하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 세 가지 탐색기법(Box-tracking, Point-tracking, Advanced point-tracking)의 알고리즘을 구성하고, 가상의 강우장(1 hr 지속시간)을 대상으로 각 탐색기법의 성능을 검증하였다. 다음으로 용담댐 유역의 실제 강우사상을 선택하여 개발된 탐색기법과 GIS를 이용한 고전적인 방법을 사용하여 DAD 분석을 실시하고 그 결과를 비교 분석하였다. Box-tracking의 경우, Point-tracking과 Advanced point-tracking에 비하여 상대적으로 빠른 검색이 가능하지만, 강우장의 공간분포 형태를 고려하지 못하여 타 탐색기법에 비해 유역크기별 면적최대강우량이 과대 산정되었다. 반면, Point-tracking과 Advanced point-tracking은 강우장의 공간분포 형태를 적절하게 반영하여 면적최대강우량 산정이 가능하였으며, 특히 두개 이상의 호우중심이 존재할 경우 Advanced point-tracking은 Point-tracking보다 우수한 탐색성능을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 탐색기법은 DAD 분석 및 면적감소계수 계산을 위한 유용한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.879-892
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• 2003

본 연구에서는 강우의 지역빈도분석에 필요한 수문학적 동질성을 갖는 지점강우의 권역화를 수행하였다. 이를 위해 전국에 걸친 기상청 산하의 60개 강우관측소에 대한 32개의 강우특성자료를 추출하였으며, 추출된 각 지점의 많은 강우자료들은 다변량 분석의 자료축약기법인 주성분분석과 그룹화 기법인 군집분석을 통하여 합리적이고 효율적으로 권역화되었다. 본 연구의 결과인 지점강우의 권역은 강우지역을 수문학적 동질성의 5개 권역과 3개의 기타지역으로 분류되었으며, 각 강우성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역의 강우특성을 상대적으로 비교 분석하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.575-578
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• 2007

The objective of this study is to analyze the regionalization of point rainfall by statistical methods for regional frequency analysis of the rainfall. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfall at 57 stations during the period of more than 30 years for 12 durations(10min, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24hr) in Korea. The Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis one-way analysis of variance of nonparametric test the principal component and the cluster analysis have been performed to analyze the regionalization of rainfall. The results of this study are as follows; (1) The region which hydrological homogeneous is accepted does not exist for whole duration in Korea. (2) The result of nonpametric test shows that hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 5 regions. (3) In case of cluster analysis hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 6 regions and 4 other areas.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1290-1294
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• 2004

In this study, new stochastic point rainfall models which can consider the correlation structure between rainfall intensity and duration are developed. In order to consider the negative and positive correlation simultaneously, the Gumbels type-II bivariate distribution is applied, and for the cluster structure of rainfall events, the Neyman-Scott cluster point process is selected. In the theoretical point of view, it is shown that the models considering the dependent structure between rainfall intensity and duration have slightly heavier tail autocorrelation functions than the corresponding independent mode]s. Results from generating long time rainfall events show that the dependent models better reproduce historical rainfall time series than the corresponding independent models in the sense of autocorrelation structures, zero rainfall probabilities and extreme rainfall events.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.173-186
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• 2002

설계홍수량 산정에는 강우-유출 모형이 주로 사용되고 있으며 이 모형의 가장 중요한 인자는 확률강우량과 단위도이다. 따라서, 확률강우량을 합리적이고 정확하게 산정하는 것은 가장 중요한 과정이다. 국내의 경우, 확률강우량은 유역면적이 일정 기준을 초과할 경우에는 면적확률강우량을 사용하여야 하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이에 따라 확률강우량은 상당히 높게 사용하는 반면 단위도는 상대적으로 낮게 사용하고 있어서 개선 이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 1일, 2일 강우량을 24시간, 48시간 강우량으로 변환하기 위한 계수를 제시하였으며, 유역의 동시간 강우자료를 이용하여 임의시간 면적강우량 자료계열을 작성하였다. 또한 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후 면적에 따른 지점평균확률강우량의 면적확률강우량으로의 감소율인 면적감소계수론 산정하였다. 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 지점평균강우량에서 면적확률강우량을 손쉽게 환산할 수 있는 방안이 된다.

• 지질공학
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• 제24권4호
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• pp.463-471
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• 2014

This paper considers the effect of rainfall on non-point source (NPS) pollutant loads. The impact of runoff on the occurrence of NPS pollutants was found to be influenced by rainfall amount, rainfall intensity, and the number of antecedent dry days (ADD), both independently and in combination. The close correlation ($R^2$ = 0.9920) between rainfall and runoff amounts was demonstrated at the study site (a flower farm) over the period between January 2011 and December 2013. The relationships among pollutant levels, runoff, and rainfall was not satisfactory results except for the Biochemical Oxygen Demand ($BOD_5$). The correlation coefficients between $BOD_5$, and both runoff and rainfall, were greater than 0.92. However, the relationships of other pollutants, such as Suspended Solid (SS), Chemical Oxygen Demand ($COD_{Mn}$), Total Nitrogen (TN), and Total Phosphorus (TP), with runoff and rainfall had correlation coefficients of less than 0.70. The roles of rainfall was different from rainfall categories on the occurrence of runoff. Instantaneous rainfall intensity was a principle factor on the occurrence of runoff following light rainfall events (total ${\leq}30mm$). For rainfall of intermediate intensity (total precipitation 31-50 mm), the combined effect of both average rainfall intensity and ADD was found to influence runoff generation. We conclude that the control of NPS pollutants with the reflection of the climate change that makes the remarkable effect of amounts and forms on the rainfall and runoff.

• 대한환경공학회지
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• 제36권1호
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• pp.13-19
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• 2014

청정한 물환경에 대한 기대가 높아지는 시대에서, 관리가 쉽지 않은 비점오염원에서 발생하는 오염부하량을 산정하여 합리적인 국토관리를 도모할 수 있는 기초자료를 제시하였다. 연구는 2개소의 밭경작지를 대상으로 하였으며 고구마와 벚나무를 재배하는 비점오염원으로 각각 3년 동안에 걸쳐 강우사상을 모니터링 하였다. 오염부하량에 영향을 미치는 가장 중요한 인자는 강우량으로 50 < rainfall (mm)의 강우사상에서는 100% 강우유출량이 발생하여 오염물질을 발생하였다. 그러나 30 < rainfall (mm) ${\leq}50^a$와 10 < rainfall (mm) ${\leq}30^b$에서는 강우유출수에 의한 오염부하에는 작물의 재배방법과 토양의 특성 등이 결정인자로 작용되어, 작물성장이 현저한 벚나무경작지에서 강우유출수 발생빈도는 a : 60%, b : 5%로 고구마경작지에서의 강우유출수 발생빈도보다 낮았으며, 이로 인해 오염부하량도 적었다. 반면, 고구마경작지에서의 강우유출수 발생빈도는 a : 80%, b : 15%로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권4호
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• pp.13-22
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• 2020

The Doam Lake watershed has a significant impact on the downstream water system due to nutrients and sediment outflow during rainfall caused by steep slopes, soil losses, and fertilization. These non-point sources are unclear in the discharge area and are affected by land use patterns, soil characteristics, and topographical features of the watershed. Therefore, this study conducted rainfall monitoring from July to October 2019 in Songcheon upstream of the Doam Lake watershed, one of the non-point pollution source management areas. Then, after analyzing rainfall runoff, Event Mean Concentration (EMC) and Mass First Flush ratio (MFFn) were calculated to compare and analyze the characteristics of rainfall and the non-point pollutant discharge. As a result of the analysis, it showed various non-point pollutant emission characteristics for each rainfall event. In addition, the concentration of EMC and the MFFn were affected by the average rainfall intensity and the maximum rainfall intensity, and were not significantly affected by the number of antecedent drying days. In the future, it is expected that effective non-point source reduction measures and management measures according to rainfall intensity through continuous monitoring and analysis will be needed.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권7호
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• pp.747-759
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• 2008

본 연구에서는 관측강우의 통계특성 및 발생특성을 가장 적절하게 재현해 주는 강우모형을 선정하고자 하였다. 강우모형으로 Poisson과정에 근거한 점과정모형인 RPPM, NS-RPPM, modified NS-RPPM을 고려하여 모의자료에 대한 통계분석을 수행하였다. 그 결과, NS-RPPM과 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 여러 집성시간의 통계치를 적절하게 재현하였다. 또한 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 관측자료와 가장 유사한 발생특성을 가지는 것을 알 수 있었다. 특히, 홍수, 산사태 등 자연재해의 발생에 큰 영향을 주는 큰 강도를 가지는 강우를 관측치와 가장 유사하게 재현하였다. 모의된 강우사상의 총 강우량, 강우기간, 강우사상 간의 간격을 관측강우와 비교해본 결과 또한 modified NS-RPPM이 가장 좋은 결과를 보였다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 강우의 장기 모의를 위해 modified NS-RPPM을 이용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권2호
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• pp.63-74
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• 2019

The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.