본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
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.
본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
면적고정형 ARF (Fixed Area ARFs)방법은 강우관측소의 지점강우를 활용하여 산정되고 있으며, 공간적 관측밀도의 제약이 정확한 ARF산정에 제약조건이 되고 있다. 본 연구에서는 레이더 강우관측을 활용하여 호우중심형의 ARF를 제시하고자 한다. 호우중심형 ARF (Storm-centered ARFs)산정 시 강우의 이동성, 방향성, 공간분포를 고려하기 위하여 강우사상별 강우형상에 따른 타원 장축의 방향성 결정, 강우형상에 따른 면적별 최적면적강우량을 산정하여 ARF를 제시하였다. 전선형에 비하여 태풍의 ARF값의 변동 폭이 작은 것을 알 수 있었고, 전선형은 지속시간에 따라 ARF가 증가하지만, 태풍의 경우에는 오히려 ARF가 감소하는 모습을 볼 수 있었다. 이 결과 지속시간이 비교적 짧은 1~3시간에서는 태풍 산바 사상의 ARF가 크게 산정되었으나, 지속시간이 긴 6~24시간에서는 ARF가 전선형 강우에 비해 작게 산정됨을 확인하였다.
강우가 도로터널에 발생될 경우 공기 중 존재하는 빗방울에 의해 도로터널 내 환기력은 영향을 받을 것이라 예상되지만, 국내 도로터널 환기시스템 설계 시에는 이러한 인자가 고려되지 않은 채 설계되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비 강우 시와 시간 당 강우량을 변화시켜가며 강우가 도로터널 내 환기력에 미치는 영향을 3차원 수치해석 기법을 이용하여 알아본 결과 강우 시를 기준으로 시간 당 150 mm의 강우가 도로터널에 발생될 경우 도로터널 내부로 유입되는 공기의 유량은 52.34%만큼 감소되었고, 도로터널 입 출구의 압력차이는 22.22% 감소되어 나타나 강우에 의해 도로터널 내 환기력은 감소되는 것으로 나타났다. 시간당 강우량을 변화시켜가며 도로터널에 필요한 제트팬의 대수를 산정해본 결과 비 강우 시에는 12대인 반면 시간 당 강우량이 80 mm인 경우에는 16대, 150 mm 인 경우에는 17대의 제트팬이 필요한 것으로 나타나 도로터널의 환기시스템을 설계할 때에는 강우에 대한 인자가 추가되어야 한다.
기후변화에 대응하는 도시유출 저감과 열섬효과를 방지하기 위해 투수블럭 시공이 증가 추세 있으나, 투수블럭과 하부 도로포장체에 대한 강우모사 시험시 토양함수율 설정기준을 정립할 필요가 있다. 유역 혹은 시험체의 유출량 예측에는 토지 이용에 따라 미국자연자원보호청(Natural Resources Conservation Service, NRCS)의 SCS 유효우량 산정 방법을 통해 CN을 활용할 수 있으며, 이때 유역 혹은 시험체의 선행강우일수에 따라 유출량 결과가 큰 차이가 발생한다. 연구를 위해 시험실이 위치하고 있는 부산시와 양산시 무강우 일수(10년, 2012~2021)를 홍수기, 비홍수기 각각 분석한 결과에 따라, 투수블록 포장체의 CN 산정을 위해 자연강우 이후 시험시 AMC조건을 따르며, 무강우일수 5일 이내에는 비성수기 12.7~27.94mm, 성수기 35.56~53.34mm의 평균강우 20.32mm, 44.45mm에 해당하는 체적의 실험수를 사전에 살수한 후 강우모의시험을 진행한다. 사전살수를 통해 하부기층 토양을 AMC-II 기준에 맞추고, 강우모의 시험을 통해 CN(II) 산정한다. 동일기준에서 진행된 시험 결과, 일정한 유출을 확인하였으며, 적용에 일관성을 유지할 수 있었다. 따라서 토양종류와 토양함수조건에 의거 투수블록 포장 시험체의 CN을 산정을 통해, 도시홍수 유출모형에 적용할 수 있다. 53.34mm 이상의 자연강우시 모니터링을 통한 CN(III)을 산정하여CN(II)로 환산하여 경제적이고 합리적인 유출량을 산정한다.
본 연구는 최근 우리나라 4대강 중 한강의 기후변화로 인한 온도, 상대습도, 강우량의 관측자료를 통해 과거와 최근의 변동특성에 대해서 파악하고자 하였다. 이를 위해 기상청의 관측자료를 활용하였으며 한강의 상, 중, 하류로 나눠서 3개 지점에 대해 선정하였다. 선정 기준은 인위적인 영향을 많이 받는 도시지역을 제외한 도서 지역에 위치한 관측소를 기준으로 선정하였다. 분석을 실시한 항목으로는 최고, 최저, 평균기온 및 상대습도, 연강우량, 일 최고 강우량, 강우 집중률이 있으며 강우 집중률은 강우량에 의한 강우강도의 변동 특성을 파악하기 위해 분석하였다. 과거(~1994)와 최근(1995~2011)의 변동성을 파악하기 위해 각 항목별로 비모수적 검정을 실시하고, 상위 10개를 선정한 자료를 이용하여 분석하였다. 비모수적 검정으로는 Mann-Kendall, Hotelling-Pabst, Sen's Trend Test를 이용하였고, 표준정규변량을 통해 과거와 최근의 경향성을 비교하였다. 연구 지점 중 양평의 평균 기온은 상위 10개 중 9개가 최근 자료에서 선정되었고 경향성의 유의수준도 더 높게 나타났다. 최저 상대습도는 과거에 비해 최근에 더 높은 유의수준의 하강하는 경향성을 가지는 것으로 나타나, 기후변화로 인한 지구온난화가 진행되고 있다는 것을 보여주고 있다. 연강수량은 최근 자료에 상위 8개가 나타났고, 표준정규변량 또한 높은 유의수준을 가지며 증가하는 것으로 나타났다. 일 최고 강수량, 강우집중률 또한 상위 10개 관측자료 중 1995년 이후 7개가 관측되었고, 이는 강우강도가 증가하는 것으로 판단할 수 있다. 상대습도의 경우 평균 및 최소 상대습도에서 2개가 관측 되어 기온은 상승하고 강우는 집중되는 반면 상대습도는 온도의 영향 이외에도 낮아지는 경향을 보여 오난해지는 가운데 건조해지는 경향을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코브 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라고 해석할 수 있다.
본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.
본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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