• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.288-291
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• 2010

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.385-385
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• 2019

기후변화의 영향을 받아 평균 기온 및 강수량이 증가하는 추세이며, 이로 인하여 홍수로 인한 피해 강도와 발생 빈도가 증가한다. 선진국을 중심으로 기후변화에 따른 미래 예측은 기후변화 시나리오로 분석하는 연구가 진행되고 있으며, 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생 강도가 다르게 결정된다. 본 연구에서는 위험관리 대응이 필요한 유역에 대하여 순차적으로 하천 개수율 개선, 하수도보급률 개선, 양수량 증가, 유수지 용량 증가로 치수 대책을 개선하였으며, 치수 대책 개선으로 인한 홍수 위험 지수 및 위험관리 대응 필요유역의 변화를 분석하였다. 치수 대책 개선은 홍수 위험 지수 및 위험관리 대응 필요유역의 감소 형태가 뚜렷이 나타난다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.342-342
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• 2017

기후변화로 인한 극한기상의 강도와 빈도가 증가하고 있어 국가 물안보와 수자원 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 가뭄은 음용수 부족과 관개용수 및 발전용수 부족 등 사회, 경제, 환경 전반에 걸쳐 미치는 피해 영향의 범위가 크다. 가뭄으로 인한 피해감소와 대응 및 대책 전략 수립에 있어서 일반적으로 기상학적 가뭄지수 SPI(Standardized Precipitation Index)을 많이 사용하고 있다. SPI는 누적강수량 자료를 이용하며 누적강수 기간(월)에 따라 SPI3, SPI6 등으로 평가한다. 이 방법은 누적강우량을 감마함수에 적합하고 다시 누가표준정규분포에 투영함으로써 가뭄심도를 평가한다. 그러나 분포의 꼬리 부분에 해당하는 가뭄값들의 정량적 평가가 어려우며 강우자료가 가지는 분산의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가와 가뭄자료 자체의 분산의 특성을 고려한 정량적 표준가뭄지수(QSPI:Quantitative Standardized Precipitation Index)를 개발, 가뭄을 평가하고 SPI와 비교 분석 하였다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.4
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• pp.81-88
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• 2010

As there occurs recently and frequently a flash flood due to the climate change, a sudden local flood of great volume and short duration caused by heavy or excessive rainfall in a short period of time over a small area, it is increasing that significant danger and loss of life and property in Korea as well as the whole world. Since a flash flood usually occurs as the result of intense rainfall over small steep slope regions and has rapid runoff and debris flow, a flood rises quite quickly with little or no advance warning to prevent flood damage. The aim of this study is to quantify the severity of flash food by estimation of a flash flood index(FFI) from probability rainfall data in a study basin. FFI-D-F(FFI-Duration-Frequency) curves that present the relative severity of flash flood are developed for a study basin to provide regional basic information for the local flood forecasting and warning system particularly in ungauged catchments. It is also expected that FFI-D-F curves can be utilized for evaluation on flash flood mitigation ability and residual flood risk of both existing and planned flood control facilities.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.10
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• pp.747-757
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• 2021

Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed as an T-year return level. In this study, a method was proposed for quantifying spatial distribution and uncertainty of daily rainfall depths with various return periods using a hierarchical Bayesian model combined with climate and geographical information, and was applied to the Seoul-Incheon-Gyeonggi region. The annual maximum daily rainfall depth of six automated synoptic observing system weather stations of the Korea Meteorological Administration in the study area was fitted to the generalized extreme value distribution. The applicability and reliability of the proposed method were investigated by comparing daily rainfall quantiles for various return levels derived from the at-site frequency analysis and the regional frequency analysis based on the index flood method. The uncertainty of the regional frequency analysis based on the index flood method was found to be the greatest at all stations and all return levels, and it was confirmed that the reliability of the regional frequency analysis based on the hierarchical Bayesian model was the highest. The proposed method can be used to generate the rainfall quantile maps for various return levels in the Seoul-Incheon-Gyeonggi region and other regions with similar spatial sizes.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1B
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• pp.23-33
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• 2009

Climate change, abnormal weather, and unprecedented extreme weather events have appeared globally. Interest in their size, frequency, and changes in spatial distribution has been heightened. However, the events do not display regional or regular patterns or cycles. Therefore, it is difficult to carry out quantified evaluation of their frequency and tendency. For more objective evaluation of extreme weather events, this study proposed a rainfall extreme weather index (STARDEX, 2005). To compare the present and future spatio-temporal distribution of extreme weather events, each index was calculated from the past data collected from 66 observation points nationwide operated by Korea Meteorological Administration (KMA). Tendencies up to now have been analyzed. Then, using SRES B2 scenario and 2045s (2031-2050) data from YONU CGCM simulation were used to compute differences among each of future extreme weather event indices and their tendencies were spatially expressed.The results shows increased rainfall tendency in the East-West inland direction during the summer. In autumn, rainfall tendency increased in some parts of Gangwon-do and the south coast. In the meanwhile, the analysis of the duration of prolonged dry period, which can be contrasted with the occurrence of rainfall or its concentration, showed that the dryness tendency was more pronounced in autumn rather than summer. Geographically, the tendency was more remarkable in Jeju-do and areas near coastal areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.57-57
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• 2021

최근 급격한 도시화와 기후변화로 인해 도시의 홍수피해가 증가하고 있으며, 복합적인 재난으로 악화되는 경우가 많아졌다. 복합재난으로 인한 피해를 줄이기 위해 재해발생 전·후 대응이 중요하며, 이를 위해 복원력 개념을 도입할 필요가 있다. 도시 배수 시스템의 복원력은 대상유역의 면적과 절대적인 침수량에 따라 좌우된다. 따라서 지역의 도시 배수 시스템의 복원력을 정확하게 평가하기 위해 대상유역의 정보를 반영한 지역 맞춤형 복원력 지수의 개발이 필요하다. 대상유역의 정보를 반영하기 위해 도시 배수 시스템의 배수능력을 복원력 지수에 적용하였다. 도시 배수 시스템의 배수능력을 나타내기 위해 시스템 잔류유량을 분모로, 침수량을 분자로 하여 복원력 지수를 계산하였다. 본 연구에서는 제안된 새로운 복원력 지수를 대구 비산 빗물펌프장에 적용하였다. 강우자료는 재현기간이 100년, 200년 그리고 300년 빈도의 확률강우량을 사용하였으며, 지속시간은 30분, 60분 그리고 90분으로 설정하였다. 침수량과 시스템 잔류 유량은 1분 단위로 EPA SWMM을 통해 값을 구하였다. 시스템 잔류 유량을 기반으로 하는 복원력 지수는 최소 0.995029에서 최대 0.998662로 나타났다. 본 연구에서 제안한 도시 배수 시스템 잔류 유량 기반 복원력 지수는 배수 시스템의 처리 능력을 반영한 지수라고 할 수 있으며 배수 시설의 설치, 교체 및 재건 등 수해 방재 계획 평가에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.343-343
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• 2017

기후변화로 인하여 평균 기온 및 강수량이 증가하고 이에 따라 홍수의 발생 빈도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래 예측은 기후변화 시나리오로 분석하고 있으며, 현재 사용하는 기후변화 시나리오는 2013년에 발간된 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(AR5)에서 2007년에 발간된 IPCC 4차 평가보고서(AR4)에 사용한 SRES(Special Report on Emission Scenario) 온실가스 시나리오를 대신하여 대표농도 경로 RCP(Representative Concentration Pathways)를 사용한다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생 정도가 다르게 결정되며, 이에 따라 IPCC에서 제시하는 기후변화 취약성 평가 이론의 민감도 지수가 시나리오에 따라 증가하는 정도가 다르게 산정된다. 민감도 지수의 증가는 홍수위험지수의 증가로 이어지며, 이에 따라 치수대책 변화를 분석하여 치수안전도 개선 및 수재해에 의한 위험을 대비할 수 있다. 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 연평균강수량, 일최대강수량과 같은 극치 강수량과 치수 대책 변화 및 치수대책변수의 현황, 치수대책변수의 개선가능범위 분석을 통한 치수안전도 개선 효과를 분석하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.3 no.2
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• pp.117-125
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• 2016

Current cities encounter various types of water problems due to rapid urbanization and climate change. The increasing significance of urban water problems calls for the establishment of resilient alternatives to prevent and minimize social loss that results from these phenomena. As a background research for establishing resilient infrastructures for the mitigation of urban water problems, we evaluated the robustness of structural alternatives for urban flood as a representative case. Combining the robustness index (RI) and the cost index (CI), we suggested the robustness-cost index (RCI) as an indicator of the robustness of structural alternatives, and applied the index to assess the existing infrastructures and structural alternatives (i.e., sewer network expansion, additional storage tank construction, and green roof construction) at a site prone to floods located around Gangnam-station, Seoul, Korea. At a rainfall intensity frequency range of 2 to 20 years, the usage of a storage tank and a green roof showed relatively high RCI value, with a variation of an alternative showing greater RCI between the two depending on the size of design rainfall. For a rainfall intensity frequency of 30 years, installing a storage tank with some green roofing was the most resilient alternative based on the RCI value. We proposed strategies for establishing resilient infrastructures for the mitigation of urban floods by evaluating the robustness of existing infrastructures and selecting optimal structural alternatives with the consideration of scales of design disaster.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.2
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• pp.107-119
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• 2020

This study analyzed past drought characteristics based on the observed rainfall data and performed a long-term outlook for future extreme droughts using Representative Concentration Pathways 8.5 (RCP 8.5) climate change scenarios. Standardized Precipitation Index (SPI) used duration of 1, 3, 6, 9 and 12 months, a meteorological drought index, was applied for quantitative drought analysis. A single long-term time series was constructed by combining daily rainfall observation data and RCP scenario. The constructed data was used as SPI input factors for each different duration. For the analysis of meteorological drought observed relatively long-term since 1954 in Korea, 12 rainfall stations were selected and applied 10 general circulation models (GCM) at the same point. In order to analyze drought characteristics according to climate change, trend analysis and clustering were performed. For non-stationary frequency analysis using sampling technique, we adopted the technique DEMC that combines Bayesian-based differential evolution ("DE") and Markov chain Monte Carlo ("MCMC"). A non-stationary drought frequency analysis was used to derive Severity-Duration-Frequency (SDF) curves for the 12 locations. A quantitative outlook for future droughts was carried out by deriving SDF curves with long-term hydrologic data assuming non-stationarity, and by quantitatively identifying potential drought risks. As a result of performing cluster analysis to identify the spatial characteristics, it was analyzed that there is a high risk of drought in the future in Jeonju, Gwangju, Yeosun, Mokpo, and Chupyeongryeong except Jeju corresponding to Zone 1-2, 2, and 3-2. They could be efficiently utilized in future drought management policies.