• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1215-1223
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• 2020

최근 서울 경기를 비롯한 전국에서 국지성 집중호우, 태풍 등 악천후 관련 자연재해가 증가함에 따라 이에 대한 방재 및 물관리 대책이 필요한 실정이다. 이러한 수재해를 관측하기 위해 사용되는 우량계는 지상의 강우를 연속적·직접적으로 측정할 수 있는 장점이 있는 반면, 우량계 미설치 영역에 대한 공간적인 강우 분포를 정확하게 제공할 수 없다. 이러한 문제를 해결하고자 강수의 공간분포를 측정할 수 있는 전자파 기반 센서인 전파강수계(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge)를 개발하였다. 본 논문에서는 전파강수계의 FPGA 기반 신호처리 설계 방법을 제안한다. 전파강수계의 신호처리는 크게 LFM 파형의 ADC 및 DDC와 펄스압축, 상관 계수 및 강수 파라미터 산정으로 설계하였다. 본 연구를 통해 LFM 파형과 펄스압축 신호를 이론적으로 분석하였으며, 전파강수계 신호처리 설계를 위해서 FPGA 기반의 신호처리 설계 및 검증을 수행하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.493-503
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• 2009

레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 즉, 이 문제는 두 관측치의 차이에 대한 분산의 규모를 주어진 조건에 맞추기 위해 필요한 우량계의 수를 결정하는 것이 된다. 본 연구에는 특히 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 이는 임진강 유역에 대해 강우레이더를 운영하는 경우에 해당하는 문제이며, 또한 바다와 접한 지역에서 레이더를 설치 운영할 경우에도 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 하였으며, 전체 유역의 약 1/3정도인 하류유역에서만 우량계 자료가 가용한 경우와 전체 유역에 대해 우량계 강우가 가용한 경우의 차이를 비교하였다. 이러한 분석결과를 토대로 임진강 유역 전체 지역에 고르게 우량계가 분포할 경우의 관측정도를 얻기 위한 하류유역의 우량계 밀도를 제시하였다.

• 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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• 제41권7호
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• pp.681-692
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• 2008

본 연구에서는 자료동화 기법의 가장 간단한 방법이라 할 수 있는 연속수정법(successive correction method)을 이용한 레이더 강우자료와 지상 강우자료의 합성방법에 대한 적용성을 검토하였다. 우선 연속수정법의 적용 시 고려해야 할 사항인 반복계산 횟수 및 영향 반경의 규모를 민감도 분석을 통해 결정하였다. 또한 자료 합성에 대한 정량적인 평가를 위해 밀도 있는 지상 강우자료를 공간분포시켜 실제 강우장을 가정하였다. 최근 자료 합성에 많이 이용되고 있는 co-Kriging을 이용하여 두 자료를 합성하여 연속수정법에 의한 자료 합성 결과를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 간단하고 경제적인 자료동화 기법인 연속수정법으로도 co-Kriging을 이용하는 경우의 통계적 특성 및 정확도를 확보할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권10호
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• pp.1115-1121
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• 2009

The purpose of this study is to estimate the impact of rainfall measurement according to the installation conditions of rain gauges: windbreak, grass mat, installation elevation or obstacle. Rain gauges were installed by the standards of Korea Meteorological Administration(KMA), and the rainfall measurement was conducted daily unit during two years(2007~2008). In conclusion, observed error of rain gauge did not affect whether windbreak was installed or not. If there is the obstacle around rain gauge, average error rate was increased about 3.3%: (2007year-2.49%, 2008year-4.10%). If rain gauge is located in a high place, average error rate was increased about 4.89%. Additionally, the observed error of rain gauge according to the wind speed has a positive correlation with obstacle and installation elevation and has a negative correlation with windbreak and has no affection with grass mat.

• 대기
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• 제16권4호
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• pp.343-350
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• 2006

The rainfall amount measured by Chugugi at Gongju was found in "Gaksadeungnok". Gaksadeungnok is ancient documents from governmental offices in Joseon dynasty. Rainfall data at Gongju are restored for 18 years of 19th century. In 1871, total rainfall amount is 1,338 mm. It is different by about 11% in the amount compared with Seoul Chugugi rainfall in 1871 and Daejeon modern raingauge measurement result during the 30 years (1971-2000). Annual march of monthly rainfall data at Gongju is similar with that of Seoul. Based on the results, restored rainfall at Gongju is consistent with Seoul Chugugi rainfall data. The rainfall amount restored in this study is measured by Chugugi which was installed at Gongju, in Chung-Cheong province. Furthermore, Gaksadeungnok includes rainfall amount reports by agricultural tool measurement in addition to Chugugi measurement. These facts prove a network of rain gauge in Joseon dynasty.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.595-597
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• 2018

강수량의 계측은 댐 및 하천의 안정적인 운영 및 유지관리, 도시 및 산업단지의 먹는 물 및 용수공급, 농어촌의 영농 및 산림녹화 등 광범위한 범위에서 필요로 하고 있으며, 재난재해를 대비하고 강우 발생시 경제적인 효과를 얻기 위해서는 정확한 강수량의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 강수량계의 성능을 분석할 수 있는 교정시스템을 이용하여 전도형 강수량계에 대한 강우강도 20 ~ 100 mm/h에 대한 특성시험을 실시하였으며, 측정값은 19.30 ~ 19.59 mm, 오차율은 0.31 ~ 0.35 mm로 측정되었으며, 불확도는 0.2887 mm로 산출되었다. 이러한 특성시험을 통하여 기상 및 수문 관측 데이터의 신뢰성을 확보하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.935-942
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• 2018

정확한 강수량의 측정은 댐 및 하천의 운영, 농어촌 및 산림녹화, 안전관리 등 사용분야가 광범위하며, 재난재해를 대비하고 강우발생시 경제적인 효과를 얻기 위해서 필요하다. 본 연구에서는 집수형 강수량계의 성능을 분석할 수 있는 통합검증시스템에 의한 강수량계 종류별 특성시험을 실시하였다. 전도형 강수량계는 0.0041 mm, 무게식 강수량계는 0.0045 mm, 표면장력식 강수량계는 0.0039 mm으로 불확도가 산출되었으며, 강수량계의 종류 및 특성에 따른 불확도는 크게 다르지 않음을 알 수 있었다. 이러한 특성시험을 통하여 강수량계 종류에 따른 기상관측 및 수문관측 데이터의 신뢰성을 확보하고자 하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.113-120
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• 2008

본 연구에서는 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 분석하였다. 이를 위해 이 변량 혼합대수정규분포를 이용하여 강우를 모형화하였다. 본 연구에서의 분석은 중부지역의 26개 우량관측소 지점자료를 이용 하였으며, 호우 발생 특성별(장마, 태풍, 대류성 강우)로 수행하여 서로 비교될 수 있도록 하였다. 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분을 적용하였다. 그 결과, 현재의 분단위 관측지점 자료는 임의 지점의 분단위 강우강도로 내삽하여 추정하는데 적절하지 않음을 확인하였다. 만일 적절한 자료분해 및 내삽 방법론이 구비된다면, 분단위 관측지점 자료를 이용하는 것보다 시자료와 같이 밀도 있는 관측망의 자료를 이용하는 것이 보다 현실적인 분단위 강우강도 추정 방안이 될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.660-663
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• 2006

Rainfall estimation is important to weather forecast, flood control, hydrological plan. The empirical and statistical methods by measured data(surface rain gauge, rainfall radar, Satellite) is commonly used for rainfall estimation. In this study, the rainfall intensity for East Asia region was estimated using the empirical relationship between SSM/I data of DMSP satellite and brightness temperature of GEOS-9(10.7${\mu}m$) with cloud types(ISCCP and MSG classification). And the empirical formula for rainfall estimation was produced by PMM (Probability Matching Method).