• 한국지반공학회논문집
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• 제33권9호
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• pp.5-22
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• 2017

강우가 사면안정에 미치는 영향을 고려하기 위해 강우의 침투해석을 수행한 후 그 결과를 사면안정해석에 적용하는 안정해석 절차가 널리 사용되고 있다. 강우에 의한 산사태를 예측하기 위해서는 강우의 침투거동을 정확하게 예측하는 것이 필수적이며 이를 위해서는 지반의 불포화 수리특성을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 지반의 불포화 수리특성 중 지반의 보유 수분특성을 나타내는 함수특성곡선에 대해서는 그 중요성이 비교적 널리 알려져 있으며 이를 파악하기 위한 시험방법의 적용도 점차 증가하고 있다. 그러나 지반의 불포화 투수특성을 실험적으로 파악하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되므로 지반의 함수특성곡선으로부터 추정하는 방법이 널리 활용되고 있다. 지반의 함수특성이 강우의 침투에 큰 영향을 미치는 것은 널리 알려져 있지만, 함수특성곡선으로부터 추정된 불포화 투수특성이 강우의 침투에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 제한적인 형편이다. 본 연구에서는 우리나라에 분포하는 화강풍화토에 대한 함수특성곡선 자료를 바탕으로 투수계수함수를 추정하는 모델이 사면을 통한 강우의 침투 및 사면안정 해석에 어떻게 영향을 미치는지 설명하기 위하여 일차원 침투해석 및 무한사면 해석을 수행하였다. 해석 결과의 분석을 통하여 각 추정모델의 적용성에 대하여 논하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.1324-1331
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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 and gateway are deployed with Microstrain G-Link system. Five wireless sensor nodes and gateway are installed at the man-made slope to detect landslide. It is found that the acceleration data of each sensor node can be obtained via wireless sensor networks. Additionally, thresholds to determine whether the slope will be stable or not are proposed using finite element analysis. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제44권2호
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• pp.98-105
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• 2020

Background: The purpose of this study, mosquito forecast system implemented by Seoul Metropolitan city, was to obtain the mosquito prediction formula by using the mosquito population data and the environmental data of the past. Results: For this study, the mosquito population data from April 1, 2015, to October 31, 2017, were collected. The mosquito population data were collected from the 50 smart mosquito traps (DMSs), two of which were installed in each district (Korean, gu) in Seoul Metropolitan city since 2015. Environmental factors were collected from the Automatic Weather System (AWS) by the Korea Meteorological Administration. The data of the nearest AWS devices from each DMS were used for the prediction formula analysis. We found out that the environmental factors affecting the mosquito population in Seoul Metropolitan city were the mean temperature and rainfall. We predicted the following equations by the generalized linear model analysis: ln(Mosquito population) = 2.519 + 0.08 × mean temperature + 0.001 × rainfall. Conclusions: We expect that the mosquito forecast system would be used for predicting the mosquito population and to prevent the spread of disease through mosquitoes.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.61-68
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• 2003

This paper presents the methodology to analyze flow duration characteristics and performance prediction technique for small hydro power(SHP) Plants and its application. The flow duration curve can be decided by using monthly rainfall data at the most of the SHP sites with no useful hydrological data. It was proved that the monthly rainfall data can be characterized by using the cumulative density function of Weibull distribution and Thiessen method were adopted to decide flow duration curve at SHP plants. And, the performance prediction technique has been studied and development. One SHP plant was selected and performance characteristics was analyzed by using the developed technique, Primary design specfications such as design flowrate, plant capacity, operational rate and annual electricity production for the SHP plant were estimated, It was found that the methodology developed in this study can be a useful tool to predict the performance of SHP plants and candidate sites in Korea.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2018

In this article, we use an open source software library: TensorFlow, developed for the purposes of conducting very complex machine learning and deep neural network applications. However, the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well. The proposed model based on a deep neural network model, LSTM (Long Short-Term Memory) to predict the river water level at Okcheon Station of the Guem River without utilization of rainfall - forecast information. For LSTM modeling, the input data is hourly water level data for 15 years from 2002 to 2016 at 4 stations includes 3 upstream stations (Sutong, Hotan, and Songcheon) and the forecasting-target station (Okcheon). The data are subdivided into three purposes: a training data set, a testing data set and a validation data set. The model was formulated to predict Okcheon Station water level for many cases from 3 hours to 12 hours of lead time. Although the model does not require many input data such as climate, geography, land-use for rainfall-runoff simulation, the prediction is very stable and reliable up to 9 hours of lead time with the Nash - Sutcliffe efficiency (NSE) is higher than 0.90 and the root mean square error (RMSE) is lower than 12cm. The result indicated that the method is able to produce the river water level time series and be applicable to the practical flood forecasting instead of hydrologic modeling approaches.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.307-316
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• 1994

기상 자료 미계측 지점의 단기 강우 예보 모형을 개발하였다. 본 연구 모형은 강우 모의 모형, 기상학적 동질성, 그리고 기상 변수 예측 및 추정에 관한 몇 가지 가정을 전제로 하였으며 강우의 예보에는 칼만 필터 기법을 사용하였다. 기존 모형의 방정식은 수운적 크기 분포(HSD)가 강우 강도에 종속이므로 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 선형화되었다. 또한 기상 입력 변수는 경험 모형에 의하여 예측되었다. 본 연구 모형을 대청댐 유형의 호우 사상에 적용하였다. 그 결과 예보 및 실측 강우 강도간의 평균 자승 오차는 0.30~1.01 mm/hr이었다. 이 결과로 미루어 볼 때, 본 연구 모형에 수반된 가정은 합리적이며 본 연구 모형은 기상 자료 미계측 지점에서 강우를 단기 예보하는데 유용하다고 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권3호
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• pp.29-39
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• 2017

In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.202-202
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• 2016

Despite the potentially major influence of rainstorm patterns on the prediction of shallow landslides, this relationship has not yet received significant attention. In this study, five typical temporal rainstorm patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event occurred in 2006 in Mt. Jinbu area. The patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS), in order to assess their influences on pore pressure variation and changes in the stability of the covering soil layer in the study area. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety (FS) decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainstorm pattern. The sooner the peak rainfall intensity occurs, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed rainfall patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. More specifically, among the five different patterns, the Advanced storm pattern (A1) produced the most critical state, as it resulted in the highest pore pressure across the entire area for the shortest duration; the severity of response was then followed by patterns A2, C, D1, and D2. Thus, it can be concluded that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of pore pressure, and the occurrence of shallow landslides, both in space and time.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권12호
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• pp.15-23
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• 2018

우리나라에서 발생하는 대부분의 토양침식은 물에 의한 토양침식이며 강우와 밀접한 관계를 가진다. 강우로부터 발생하는 토양침식은 토지자원의 손실을 발생시키고 이후 하천에 유입되고 퇴적되어 하천수자원의 관리 및 이용에 많은 어려움을 주고 있다. 최근 기후변화의 영향으로 우리나라에서는 30mm/hr 이상의 집중호우의 발생횟수가 증가하고 있어 단기간에 토양침식이 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강우의 물리적인 특성을 고려하기 위하여 누적분포함수를 이용하여 강우강도별 강우입자의 분포를 추정하고 단일 호우사상이 가지는 강우에너지를 계산하는 방법을 제안하고자 하였다. 강우에너지 산정공식을 개발하기 위하여 강우강도 0.254~152.4mm/hr에서 측정된 강우입자 자료를 이용하였다. 누적분포함수를 적용하여 산정된 강우에너지는 강우강도의 관계에서 멱함수형태로 증가하는 경향으로 나타났으며, 이 관계로 얻어진 식을 바탕으로 1~80mm/hr 강우강도의 강우 운동에너지를 산정한 결과 $0.03{\sim}48.26Jm^{-2}mm^{-1}$로 나타났다. 강우강도와 강우에너지의 관계를 바탕으로 강우에너지 식을 멱함수로 제시하였다. 본 연구에서 제안된 공식은 한시적으로 설치하는 침사지와 같은 시설물의 규모를 결정하는 계획의 토양침식량을 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.67-74
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• 2007

강우시 우수의 침투로 사면의 안정성은 감소되며, 사면활동에 의한 피해를 최소화하기위해 강우시 토사사면에 대한 사면 안정해석시 지표까지 완전히 포화되는 조건으로 설계하도록 설계기준을 강화하고 있다. 그러나 이와 같은 설계방식은 강우강도, 강우지속시간, 지반특성, 사면의 기하학적 특성 등과 관계없이 동일하게 지표까지 완전 포화조건으로 설계함으로써 지나치게 과다하게 설계되는 경향이 있는 등 문제점이 지적되고 있다. 또한 대부분의 토사사면은 불포화상태에 있으며, 불포화특성을 고려한 사면 안정해석이 수행되어야 할 것이다. 본 논문은 강우시 토사 사면이 완전 포화되기까지 소요되는 강우지속시간을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 본 논문에서는 불포화토의 흙-수분 특성과 포화시 투수계수, 사면의 기하학적 조건, 강우강도 등을 고려하여 불포화토 사면에 대한 유한요소해석을 실시하여 강우시 토사사면이 완전 포화되기 까지 소요되는 강우지속시간을 예측하였으며, 이들 해석결과로부터 간편하게 사용할 수 있는 예측도표를 제시하였다.