• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.78-78
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• 2015

조기에 홍수 위험을 예측하고, 빠르게 이동 또는 진화하는 강수 사상을 추적하기 위해서는 높은 시간 해상도의 실시간 강우 생산이 필요하다. 레이더는 순간 강우강도를 측정하기 때문에, 긴 시간 간격의 관측 주기는 빠르게 움직이는 폭풍의 레이더 QPE에 상당한 샘플링 오차가 발생하기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 레이더 관측주기에 따른 강우량의 정량적 차이에 대한 검증을 실시하였다. 본 검토는 2013-2014년 한국건설기술연구원(KICT) X-Band 이중편파레이더로 관측된 사상을 대상으로 하였다. 최소 관측주기(관측전략에 따른 최소 관측주기)를 토대로 샘플링을 하여 긴관측주기 자료를 생산하였다. 비교결과, 약 5분 관측주기에서도 5 % 이상의 차이를 보이는 경우가 상당수 있었다. 이 결과를 토대로 보면 도시홍수 관측을 위해서는 대략 1-2분 정도의 관측주기를 유지해야 하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.267-267
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• 2023

최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수 피해가 증가하고 있다. 레이더는 넓은 영역에 대해 고해상도의 강우 정보를 제공할 수 있으므로 위험기상 감시 및 실황 예측 모형의 입력자료로써 활용도가 높다. 레이더 강우량은 대기 중 강수입자에 대한 레이더 반사도와 강우강도의 Z-R 관계식으로 추정되기 때문에 강우 추정 과정에 불확실성을 내포하고 있다. 특히, 우리나라의 여름철 한반도의 집중호우는 층운형 강우와 함께 대류형 강우가 동반되는 복합적인 강우시스템에서 자주 발생하지만, 레이더 강우는 일반적으로 단일 강우시스템에 대한 고정된 Z-R 관계식으로 추정하므로, 이러한 현상에 대해 과대 추정 혹은 과소 추정이 발생한다. 본 연구에서는 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 2021년 8월 21일부터 8월 25일까지 경남 호우사례를 대상으로 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하여 레이더 강우량 자료를 산출하였으며, 지상강우자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 레이더 자료 처리를 위해 Radar Software Library (RSL)를 이용하여 수평으로 1km 해상도의 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료로 변환하였다. 레이더 강우 추정의 정확도를 평가하기 위해 레이더 지점으로부터 100 km 이내에 위치하고 있는 기상관서와 자동기상관측소의 강우관측 결과와 비교·분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.330-330
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• 2022

우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.39-47
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• 2017

Precipitation is an important component for hydrological and water control study. In general, AWS data provides more accurate but low dense information for precipitation while radar data gives less accurate but high dense information. The objective of this study is to construct adjusted precipitation field based on hierarchical spatial model combining radar data and AWS data. Here, we consider a Bayesian hierarchical model with spatial structure for hourly accumulated precipitation. In addition, we also consider a redistribution of hourly precipitation to 2.5 minute precipitation. Through real data analysis, it has been shown that the proposed approach provides more reasonable precipitation field.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.12
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• pp.1039-1052
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• 2009

Radar measurement with high temporal and spatial resolutions can be a valuable source of data, especially in the areas where rain gauge installment is not practical. However, this kind of data brings with it many errors. The objective of this paper is to propose a method to evaluate statistically the quantitative and qualitative accuracy at different radar ranges, temporal intervals and raingage densities and use a bias adjustment technique to improve the quality of radar rainfall for the purpose of hydrological application. The method is tested with the data of 2 storm events collected at Jindo (S band) and Kwanak (C band) radar stations. The obtained results show that the accuracy of radar rainfall estimation increases when time interval rises. Radar data at the shorter range seems to be more accurate than the further one, especially for C-band radar. Using the Monte Carlo simulation experiment, we find out that the sampling error of the bias between radar and gauge rainfall reduces nonlinearly with increasing raingage density. The accuracy can be improved considerably if the real-time bias adjustment is applied, making adjusted radar rainfall to be adequately good to apply for hydrological application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.33-33
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• 2011

현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.154-158
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• 2009

본 연구에서는 관측 기술의 향상과 지형자료들의 가용성 증가를 통해 유역 홍수 통합관리에서 많은 주목을 받고 있는 분포형 강우-유출 모형의 적용성 검토를 수행하였다. 본 연구에서 이용한 다방향 흐름분배 알고리듬은 고해상도 지형정보로부터 도출된 흐름정보를 상대적으로 저해상도 지형정보에 전달하여, 저해상도 지형정보의 이용을 통해 발생될 수 있는 흐름정보의 평활화 (smoothing)로 인한 흐름정보의 손실을 최소화하는 목적으로 개발되었다. 다방향 흐름분배 알고리듬 및 실시간 강우-유출 보정 알고리듬의 적용성 검토를 위해 평창강유역에 대하여 지점 강우량 자료를 이용하여 모의를 수행하였다. 모형 수행의 정확도 검토를 위해 다방향 흐름분배 알고리듬 및 실시간 강우-유출 보정 알고리듬을 적용한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교해 본 결과 알고리듬을 적용한 경우가 적용하지 않은 경우보다, 유역 유출반응을 더 잘 묘사하고 있음을 알 수 있었다. 알고리듬을 적용하지 않은 경우도 수문곡선의 형태상 좀 더 향상된 관측의 묘사가 가능할 것으로 예상되었으나 합리적이지 못한 매개변수의 무리한 조정이 요구될 수도 있으며, 매개변수의 조정으로 인해 수문곡선의 패턴의 변화가 발생될 수 있을 것이다.