• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1047-1051
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• 2009

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1155-1159
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• 2008

본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 충분한 강우자료가 확보된 지점들의 강우분석을 수행하였다. 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 57개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 확률분포형 분석을 실시하여 대표확률분포형을 선정한다. 지점별 지속기간의 대표확률분포형 모수를 확인하고 이를 도시하여 국내 전역에 대한 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 57개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, GEV 분포의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하였다. 둘째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과의 확률강우량과는 차이는 대부분 기존 연구보다 과다 산정되게 발생하였다. 셋째, 확률분포 모수선도의 활용으로 기존의 연구에서 산정하기 어려웠던 미계측 지점에서의 확률강우량을 보다 편리하게 구할 수 있었으며, 기존의 연구와 비교하였을 때 산정된 확률강우량의 편차가 적어 미계측 지점에서의 확률강우량 산정 시 효율적인 방법이 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.649-653
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• 2005

유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정4각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1768-1772
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• 2007

본 연구에서는 국내 도시지역의 특성을 고려한 설계강우의 시간분포형에 따른 첨두유량의 변화를 규명하고자 Huff 및 Yen과 Chow의 시간분포방법을 이용하여 단시간 강우특성을 분석하였으며, 또한, 기왕의 연구인 건설교통부의 전기간 강우에 의한 시간분포와의 비교를 실시하고, 실제 도시지역에 적용하여 첨두유량의 변화를 분석하였다. 한다. 본 연구에서 선정한 대상지역은 서울, 부산과 대구지점이며, 강우자료는 1961년부터 2004년까지 44년간의 연속된 자료로서 기상청의 자기우량지 및 AWS자료를 이용하여 수집하였다. 첨두유량분석을 위한 대상유역으로는 서울특별시 일원의 성내와 반포배수구역과 부산광역시 일원의 동의대 시험유역, 경북 구미시 일원의 광평배수구역을 선정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, Huff의 시간분포방법의 경우에는 단시간 강우자료의 지속기간에 따른 최대강우강도는 제1구간에서 발생할 확률이 가장 높게 나타났고, 제3구간에서 가장 낮게 발생하였으며, 기왕의 연구들과 차이가 발생하였다. 둘째, Yen과 Chow의 시간분포방법에서는 기왕의 연구와 본 연구의 결과에서 전반적으로 큰 차이가 발생하지 않았으며, 셋째, 첨두유량의 비교에서는 시간분포방법에 따라 변화가 발생함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1127-1131
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• 2004

최근에 재해영향평가 등에서 많이 채택하고 있는 Huff의 4분위법에 의한 강우의 시간분포를 통한 유출량 산정은 도시화지역 등에서 유출량에 내한 관측기록이 없어서 적절한 검정이 불가능한 실정이다. 따라서 산정된 계획홍수량에 의해 설계되는 수공구조물의 경제성 또는 안전성의 정도를 파악하지 못하고 실무에 반영되는 문제를 내포하고 있다. 본 연구에서는 서울지역 최근 29개년간의 년 최대 강우관측자료에 대하여 각각을 Huff의 4분위법에 의한 10분 간격으로 시간분포고, 실제 관측 강우의 경우 10분 간격으로 판독하여 도시유출모형인 SWMM을 이용하여 유출량을 산정하고 결과를 비교하였다. 또한 각각에 대하여 유출량을 빈도해석하여 비교한 결과 강우의 시간분포간격이 짧은 경우 국내적용 Huff분포는 실강우분포에 의한 유출량보다 크게 산정되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.332-332
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• 2012

강우의 시간적 분포 추정 방법에는 여러 가지가 있으나, 현재 우리나라 실무에서는 거의 Huff 4분위법을 사용하고 있다. 수공구조물 설계과정에서 시간적 분포 추정은 최대홍수량 결정을 위한 임계지속시간 산정의 선행과정으로 사용되고 있으며, 이로 인해 본래 Huff 이론과는 다르게 해석되어 사용되고 있다. 본래, Huff분포는 강우지속기간이 1일(24시간)인 경우에 적용되는 방법이었다. 물론 실제 강우의 시간분포 양상을 적절히 표현할 수만 있다면 윈래 적용되던 지속기간에만 국한시킬 것이 아니라 다른 지속기간의 시간분포에도 이용하는 것은 타당하다. 모든 호우사상을 하나의 시간분포에 맞춰 놓고 어떤 지속기간이더라도 이 시간분포 양상을 따를 것이라고 보장할 수는 없다. 4가지 분위로 분류하고 중호우와 경호우를 나누는 정도의 지엽적인 구별로 해결될 수 있는 문제가 아니다. 서로 다른 지속기간의 강우사상의 시간분포가 동일한 양상을 나타낸다고 기대하기는 어렵다. 설계강우의 지속기간 결정시 임계지속기간을 고려하는 것을 고려하면 임계지속 기간에 결정적인 영향을 미치는 강우의 시간분포에 대한 정확성의 요구는 더욱 더 커진다. 최대홍수량 산정을 위한 설계과정에서는 모든 강우지속시간을 무차원하거나 최빈분위 사용 등의 Huff 4분위법은 오히려 우리나라의 설계개념과는 맞지 않을 수 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 설계과정에서의 Huff 4분위법 사용의 문제점을 분석하고 그 개선방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.335-335
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• 2018

최근 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.1
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• pp.63-73
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• 2010

Rainfall is one of the most important input data of hydrologic models. Rain gage is used to estimate areal rainfall for hydrologic models using several interpolation method such as Thiessen polygon, Inverse Distance Squared(IDS) and Kriging. However, it is still difficult to derive actual spatial distribution of the rainfall using the aforementioned approaches. On the other hand, radar can offer a significant analytic improvement for rainfall analysis by providing directly more representative of the true spatial distribution of rainfall. In this study, In this study, spatial distributions of rainfall derived form rain gages using IDS and Kriging and rainfall from radar are compared. As results, it is found that using radar can provide actual spatial distribution than rain gages.