Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.80-80
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2018
겨울철 대설 현상에 따른 도로 결빙과 항공기 운항 지연, 비닐하우스 및 가건물 붕괴와 같은 피해가 증가함에 따라 대처방안을 마련하는 일이 중요시 되고 있다. 이를 위해 정확한 적설 정보가 근본적으로 필요하지만, 문제는 적설량을 정량적으로 관측하는 일이 간단하지 않다는 점이다. 최근에는 무게식 우량계를 이용한 적설 관측이 수행되고 있지만, 강설량이 많을 경우 우량계가 눈에 덮이는 캐핑(capping) 현상으로 인해 제대로 관측하기 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 무게식 우량계의 이러한 한계를 보완하고 자료의 활용성을 높이기 위해 광학우적계(Parsivel)로 관측된 강설입자정보를 이용하여 적설량을 보정하는 방법을 제안하였다. 무게식 우량계 자료는 대관령 구름물리선도센터에 설치되어 있는 플루비오(Pluvio)의 적설 관측 자료를 이용하였다. 먼저, 관측된 플루비오 자료에서 단위 시간동안의 신적설을 산정한 후 과도한 관측값과 같은 노이즈를 제거하였다. 또한 플루비오와 동일 기간에 관측된 광학우적계 자료에 대해 강설 입자가 $10/m^3$ 초과로 나타나는 사상을 강수 기간으로 결정하고 두 자료가 모두 '0'인 경우 무강수로 나타냈다. 그 결과 강수 입자가 관측된 적설 기간에 플루비오가 우수하게 강설 사상을 관측하고 있음을 확인하였고, 부적합한 자료를 보정할 수 있었다. 이러한 방법으로 적설 자료를 개선할 경우 향후 레이더를 이용한 공간적 강설 추정의 정확도를 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.203-203
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2020
동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.12-16
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2009
본 연구에서는 산악형 강수의 특성을 보이는 제주도의 여러 지형 조건과 강수량의 관계를 확인하고 강수량에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 제주도는 원추형의 형태로 중심에 한라산이 있는 전형적인 산악형 지형이고 해발고도의 분포가 $EL.0^{\sim}1950m$로 다양하여 본 연구의 대상지역으로 선정하였다. 강우자료는 제주도 내 기상관서 4개소(제주, 서귀포, 성산포, 고산) 및 자동기상관측소(AWS) 13개소의 관측자료를 활용하였으며, 짧은 자료기간을 보완하기 위해 지역빈도해석을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서는 강수에 영향을 줄 수 있는 지형인자 6개를 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 추출하였으며, 추출된 지형인자에 대하여 요인분석으로 대표 인자를 추출하고 요인과 실제변수들의 강수량에 미치는 영향을 확인하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 검정결과 도출된 요인을 이용하면 강수량 산정 시 지형 변수들의 영향을 반영함과 동시에 보다 적은 수의 변수를 이용하여 지형 변수들을 모두 반영하였을 경우와 비슷한 결과를 얻는다는 것을 확인하였다. 따라서 추후 지형 변수들을 추가로 확보하여 지형특성을 반영한 간편하고 합리적인 강수량을 산정하기 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1425-1428
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2010
추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.2
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pp.93-98
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2016
For accurate precipitation forecasts the choice of weather factors and prediction method is very important. Recently, machine learning has been widely used for forecasting precipitation, and artificial neural network, one of machine learning techniques, showed good performance. In this paper, we suggest a new method for forecasting precipitation using DBN, one of deep learning techniques. DBN has an advantage that initial weights are set by unsupervised learning, so this compensates for the defects of artificial neural networks. We used past precipitation, temperature, and the parameters of the sun and moon's motion as features for forecasting precipitation. The dataset consists of observation data which had been measured for 40 years from AWS in Seoul. Experiments were based on 8-fold cross validation. As a result of estimation, we got probabilities of test dataset, so threshold was used for the decision of precipitation. CSI and Bias were used for indicating the precision of precipitation. Our experimental results showed that DBN performed better than MLP.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1515-1519
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2006
본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.623-626
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2006
일정한 시간간격으로 제공되는 연속된 두 장의 레이더 반사도(합성 CAPPI) 자료의 최대 상관계수를 찾아 냄으로써 강수의 움직임을 산출하는 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법은 동일 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하기 때문에 수평방향의 2차원이며, 대류성 구름체계에서 발생되는 수직 활동을 표현할 수 없는 한계성을 지니고 있다. 본 연구에서는 여러 고도의 레이더 반사도 자료를 이용하여 기존의 TREC 기법을 이용한 단시간 예보모형을 개선하고자 하였다. 특정고도의 레이더 반사도를 이용하여 에코를 추적하는 TREC 기법의 단점을 보완하기 위하여 서로 다른 고도의 레이더 반사도를 이용함으로써 기존의 접근법보다 실제 강수의 움직임에 더욱 가깝도록 단시간 강우 예보 정확도를 개선하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.5
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pp.103-113
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2009
In this study, we separated the precipitation zones using the geographic location of stations and precipitation characteristics (monthly, seasonal, annual) in Gangwon province. Precipitation data of 66 weather stations (meterological office: 11 locations, auto weather system (AWS): 55 places) were used, and statistical method, K-means cluster method, was conducted for division of the precipitation regions. As the results of regional classification, the five zones of precipitation (Yongdong: 1 region, Youngseo: 4 regions) were separated. Seasonal average precipitation in spring is similar throughout Gangwon Province, seasonal average precipitation in summer has high values at Youngseo, and seasonal average precipitation in autumn and winter have high values at Youngdong. The some areas, the vicinity of Misiryeong and Daegwallyeong, happens the orographic precipitation in spatial analysis, but the orographic effects didn't occur for the whole Gangwon areas. However, to achieve more accurate results, the expansion of observatories per elevation and AWS data are demanded.
In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis were identified using rainfall data from 61 observation points in Korea. The used data were gathered from 1980 to 2010. Self organizing map and K-means clustering based on Davies-Bouldin Index were used to make clusters showing similar rainfall patterns and to decide the optimum number of the homogeneous regions. The results from this analysis showed that the 61 observation points can be optimally grouped into 6 geographical clusters. Finally, the 61 observations points grouped into 6 clusters were mapped regionally using Thiessen polygon method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.16-16
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2019
기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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