• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.189-189
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• 2018

확률강우량은 수공구조물 설계, 목표강우량과 같은 방재성능목표 그리고 방재성능평가에 활용되는 기준으로 활용되고 있다. 과거 강우자료계열을 기반으로 통계분석 과정을 걸쳐 산정되는 확률강우량은 재현기간별 발생빈도에서 실제 발생한 강우량보다 과소 산정되는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 최대치계열과 초과치계열로 구분하여 각각 확률강우량을 산정하고, 확률분포형별 확률강우량과 실제 강우량의 비교분석을 실시하였다. 또한, 실제 강우의 재현기간별 발생빈도를 기반으로 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하는 산정방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 과소 추정되는 확률강우량의 문제점을 보완하여 적정 확률강우량 산정함으로써, 수공구조물 설계 및 방재성능평가에 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.6
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• pp.143-151
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• 2009

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.180-180
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• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.249-249
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• 2020

수공구조물을 설계하기 위해서는 다양한 지속기간에 대한 설계수문량을 추정해야 한다. 국내의 경우도 기후변화로 인한 이상기후의 발생으로 1~2시간 동안 강우강도가 큰 집중호우가 발생하여 도시홍수를 발생시키며 직접 또는 간접적으로 피해를 주고 있다. 특히 북한 지역은 강우관측소가 존재하지 않은 지역이 많아 수공구조물 설계에 필요한 설계수문량을 추정하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 하향스케일링(down-scaling)을 이용하여 북한 지역의 24시간 이내의 확률강우량을 추정하고자 한다. 이를 위하여 미계측 유역인 화천댐 상류유역의 지역빈도해석과 군집분석을 수행하여 수문학적 동질성을 확보하였고, 한강유역을 4개의 동질지역으로 구분하였다. 스케일 성질은 동일한 분포형을 가정하므로 수문학적 동질성이 확보된 기준 지속기간의 자료로부터 임의이 지속기간에 대한 확률강우량 추정이 가능하다. 따라서 북한지역의 짧은 지속기간에 대한 확률 강우량 추정을 위하여 동일한 지역 내의 지역 스케일 지수와 스케일 인자를 이용하여 하향스케일링을 적용할 수 있으며, 단기 혹은 장기에 해당하는 지속기간에 대한 확률강우량을 추정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.301-301
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• 2016

국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.1
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• pp.103-112
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• 2014

Area average rainfall estimation is important to determine the exact amount of the available water resources and the essential input data for rainfall-runoff analysis. Like that, the necessary criterion for accurate area average rainfall estimate is the uniform spatial distribution of raingauge network. In this study, we suggest the spatial distribution evaluation methodology of raingauge network to estimate better area average rainfall and after the suggested method is applied to Han River and Geum River basin. The spatial distribution of rainfall network can be quantified by the nearest neighbor index. In order to evaluate the effects of the spatial distribution of rainfall network by each basin, area average rainfall was estimated by arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method and estimation theory for 2013's rainfall event, and evaluated the involved errors by each cases. As a result, it can be found that the estimation error at the best basin of spatial distribution was lower than the worst basin of spatial distribution.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.295-300
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• 2003

공간적으로 영향을 받는 위치에서의 상호 연관성을 고려한 예측모형 중에서 크리깅 (kriging) 방법은 관측된 데이터를 보간(interpolation)하고, 부드럽게 연결(smoothing)하며, 새로운 데이터를 예측(prediction)하는 통계적 모형으로서 많이 활용되고 있다. 크리깅 모형을 적용하기 위해서는 먼저 주어진 두 위치에서의 비연관성을 나타내는 세미베리오그램 (semivariogram)의 3가지 모수(nugget, sill, range)를 추정해야 한다. 본 연구에서는 전역 적 최적화 방법인 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하여 세미베리오그램 모수들을 추정하였고, 이를 통해 강우량(rainfall)에 대한 크리깅 추정량을 산출하고 효과성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.214-217
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• 2018

본 연구에서는 레이더의 수평반사도를 이용하여 강우를 추정하였고, 레이더 추정 강우자료에 의한 유역평균 강우량과 지상 우량계의 유역평균 강우량을 비교하였다. 또한 추정한 레이더 강우와 지상 강우를 이용하여 강우를 보정하였으며, 수문학적 활용성을 확인하기 위해 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 유출을 모의하였다. 강우량 분석결과, 보정 전의 레이더 추정 강우는 지상 강우와 많은 차이를 나타냈으며, 지상 강우를 통해 보정한 레이더 추정 강우는 지상 강우와 유사한 결과를 나타내었다. 유출모의에서도 보정한 레이더 추정 강우의 첨두유량과 총유출량이 관측유량과 비교적 근사한 값을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1520-1524
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• 2010

지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.