• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.3B
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• pp.269-276
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• 2010

Climatic disasters are globally soaring due to recent acceleration of global warming. Especially the occurrence frequency of heavy rainfalls is increasing since the rainfall intensity is increasing due to the change of rainfall pattern, This study proposed the non-stationary frequency analysis for estimating design rainfalls in a design target year, considering the change of rainfall pattern through the climatic change scenario. The annual rainfalls, which are regionally downscaled from the BCM2 (A2 scenario) and NCEP data using a K-NN method, were used to estimate the parameters of a probability distribution in a design target year, based on the relationship between annual mean rainfalls and distribution parameters. A Gumbel distribution with a probability weighted method was used in this study. Seoul rainfall data, which are the longest observations in Korea, were used to verified the proposed method. Then, rainfall data at 7 stations, which have statistical trends in observations in 2006, were used to estimate the design rainfalls in 2020. The results indicated that the regional annual rainfalls, which were estimated through the climate change scenario, significantly affect on the design rainfalls in future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.212-212
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• 2019

일반적으로 도시 우수 관망의 계획에 대부분 합리식 등을 이용하여 첨두유량만 검토하였기 때문에 설계 강우의 시간 분포 방법은 고려되지 않았다. 하지만 최근에는 집중 호우로 인한 침수 피해가 많이 발생함에 따라 하수도 시설물들의 연계를 통한 침수 해결이 요구되었고, 첨두 유출량뿐만 아니라 홍수 수문 곡선도 산정 할 수 있는 강우-유출 모형을 설계에 도입해야 할 필요성이 제기되었다. 그러나 현재까지 우수 관망 등 하수도 시설물에 대한 분석에 적합한 강우의 시간 분포 방법은 제시되지 않고 있다. 이에 본 연구는 실무적으로 널리 이용되고 있는 Huff 4분위 방법과 중 소규모 배수 시설물의 계획에 합리적이라고 알려져 있는 ABM(alternating block method) 방법을 비교 검토하여 도시 우수 관망 해석에 적합한 강우의 시간 분포 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 동해 기상 관측소의 관측 강우자료를 이용하여 강우-빈도 해석을 수행하였고, 다양한 유역 규모에 대한 적용을 위해 임의의 13개 유역을 대상으로 SWMM을 이용하여 홍수량을 분석하였다. 도시 유역의 우수 관망 계획에 적합한 확률 강우의 시간 분포 방법을 결정하기 위해 실제 강우 현상의 재현성, 소규모 배수 구역에 대한 첨두 홍수량 산정의 정확성, 우수 관망의 연속성을 고려한 계획의 3가지 관점에 대하여 검토하였다. 우선, 실제 강우 현상의 재현에 있어서 실제의 시간 최대 강우량의 발생분위가 대부분 강우의 지속기간 중 40~50% 사이에 위치하는 것을 감안할 때, ABM의 시간 분포 형태와 유사한 것으로 검토되었다. 두 번째 첨두 홍수량 산정의 정확성 면에서는 시간 단위 자료를 이용하여 유도되어 시간 단위 이하의 지속기간에 대한 확률 강우량 산정에 불확실성이 큰 Huff 방법보다는 ABM에 의한 시간분포 방법이 보다 적절한 것으로 분석되었다. 세 번째로 우수 관망의 연속성을 고려한 계획에서는 소규모 배수 구역 내에 존재하는 다수의 관거를 동시에 고려해야 하는 도시 우수 관망의 특성 상, 동일 지속기간의 확률 강우량에 대한 시간 분포를 적용하는 것이 합리적이다. 이에 배수 면적별로 임계 지속기간이 상이한 Huff 방법보다는 홍수량이 수렴하는 ABM의 24시간 시간 분포를 이용하는 것이 적용에 유리한 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 합리적인 도시 우수 관망 설계 기술을 구현하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.10
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• pp.817-830
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• 2015

This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.141-153
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• 2009

The occurrence causes of the extreme rainfall to happen in Korea can be distinguished with the typhoons and local downpours. The typhoon events attacked irregularly to induce the heavy rainfall, and the local downpour events mean a seasonal rain front and a local rainfall. Almost every year, the typhoons and local downpours that induced a heavy precipitation be generated extreme disasters like a flooding. Consequently, in this research, There were distinguished the causes of heavy rainfall events with the typhoons and the local downpours at Korea. Also, probability precipitation was computed according to the causes of the local downpour events. An evaluation of local downpours can be used for analysis of heavy rainfall event in short period like a flash flood. The methods of calculation of probability precipitation used the parametric frequency analysis and the Empirical Simulation Technique (EST). The correlation analysis was computed between annual maximum precipitation by local downpour events and sea surface temperature, moisture index for composition of input vectors. At the results of correlation analysis, there were revealed that the relations closely between annual maximum precipitation and sea surface temperature. Also, probability precipitation using EST are bigger than probability precipitation of frequency analysis on west-middle areas in Korea. Therefore, region of west-middle in Korea should prepare the extreme precipitation by local downpour events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.26-26
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• 2015

기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.10
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• pp.661-671
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• 2017

The objective of this study was to analyze the flood stage considering the uncertainty caused by the river roughness coefficients and discharge. The methodology of this study involved the GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) to quantify the uncertainty bounds applying three different storm events. The uncertainty range of the roughness was 0.025~0.040. In case of discharge, the uncertainty stemmed from parameters in stage-discharge rating curve, if h represents stage for discharge Q, which can be written as $Q=A(h-B)^C$. Parameters in rating curve (A, B and C) were estimated by non-linear regression model and assumed by t distribution. The range of parameters in rating curve was 5.138~18.442 for A, -0.524~0.104 for B and 2.427~2.924 for C. By sampling 10,000 parameter sets, Monte Carlo simulations were performed. The simulated stage value was represented by 95% confidence interval. In storm event 1~3, the average bound was 0.39 m, 0.83 m and 0.96 m, respectively. The peak bound was 0.52 m, 1.36 m and 1.75 m, respectively. The recurrence year of each storm event applying the frequency analysis was 1-year, 10-year and 25-year, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.517-517
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• 2015

레이더에 수신된 신호는 신호처리기를 통해 자료의 해석시 불필요한 지형에코를 제거하는 과정을 거친다. 신호처리기의 필터는 레이더의 기종에 따라 다르나, 일반적으로 도플러 속도나 스펙트럼 폭의 값에 따라 지형에코를 제거하며, 이 값들에 따라 번호를 부여하여 필터를 선택적으로 이용할 수 있도록 되어 있다. 본 연구에서는 국토교통부에서 운영하고 있는 비슬산 강우레이더와 소백산 강우레이더의 필터번호에 따른 반사도의 빈도 영역 그래프, 반사도-차등반사도의 빈도 산포도, 반사도와 차등반사도의 평균 및 표준편차를 통해 적정 필터를 선정하고자 하였다. 이 때, 지형에코와 기상에코의 제거 정도 확인을 위해 레이더 관측반경 50 km를 기준으로 비교를 수행하였다. 그 결과, 1번 필터 이후에는 필터에 따른 큰 변화가 없어 1번 필터를 사용하는 것이 기상에코를 보존하면서 지형에코를 제거하는 효과가 가장 좋은 것으로 판단되었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.1
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• pp.80-90
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• 2015

Variability of precipitation pattern and intensity are increasing due to the urbanization and industrialization which induce increasing impervious area and the climate change. Therefore, more severe urban inundation and flood damage will be occurred by localized heavy precipitation event in the future. In this study, we analyze the future frequency based precipitation under climate change based on the regional frequency analysis. The observed precipitation data from 58 stations provided by Korea Meteorological Administration(KMA) are collected and the data period is more than 30 years. Then the frequency based precipitation for the observed data by regional frequency analysis are estimated. In order to remove the bias from the simulated precipitation by RCP scenarios, the quantile mapping method and outlier test are used. The regional frequency analysis using L-moment method(Hosking and Wallis, 1997) is performed and the future frequency based precipitation for 80, 100, and 200 years of return period are estimated. As a result, future frequency based precipitation in South Korea will be increased by 25 to 27 percent. Especially the result for Jeju Island shows that the increasing rate will be higher than other areas. Severe heavy precipitation could be more and more frequently occurred in the future due to the climate change and the runoff characteristics will be also changed by urbanization, industrialization, and climate change. Therefore, we need prepare flood prevention measures for our flood safety in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.9
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• pp.709-722
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• 2007

The floods of Korea happens periodically during summer. The cause of heavy rain that provokes floods can be classified into typhoon and localized downpour. The typhoon happens in the tropical region. It causes one of the worst damage to Korea by extreme rainfall and strong wind. Usually, it is known that the flood damage by the typhoon is larger than that by the localized downpour. Therefore, this study classified rainfall events into typhoon events and localized downpour events based on the cause. Through statistical analyses of the rainfall data, this study investigated special quality of the rainfall during the time of typhoon. In analysis results, probability Precipitation calculated by the typhoon events were exposed bigger than that calculated by all rainfall events.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.142-146
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• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 보다 효율적으로 산정하기 위해서 유전자알고리즘을 적용한 매개변수 산정법을 제시하였으며, 지속기간의 장, 단기간에 따른 매개변수의 변화를 고려하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 적용하여 매개변수를 추정한 후 기존의 강우강도식에 의한 결과와 비교해 보았다. 매개변수는 지점빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 사용하여 추정하였고, 유전자 알고리즘의 목적함수로는 Nash & Sutcliffe Index, Root Mean Square Error(RMSE), Relative Root Mean Square Error(RRMSE), 결정계수, 평균들을 사용하여 가장 효율적인 형태의 목적함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 매개변수 추정 방법들에 비해 유전자알고리즘을 이용한 경우에 더 정확한 강우량값을 산정할 수 있었고, 특히 다목적 유전자 알고리즘을 사용할 경우 장기간과 단기간에 걸쳐서 동시에 정확도를 향상시킬 수 있는 매개변수를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.