• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.316-316
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• 2023

2022년 8월 수도권 이상폭우로 인해 서울 도심지역의 지하시설, 도로, 주택 등에 침수가 발생하면서 인명 및 재산피해가 발생하였으며, 특히 동서로 가로지르는 정체전선으로 좁고 긴 비구름이 집중되면서 국지적으로 피해가 집중되었다. 서울시의 경우 도시화에 따른 불투수지역 증가 및 내수배제 불량에 따른 빗물 역류로 인한 피해가 지속적으로 발생하고 있으며, 최근에는 기후변화에 따른 방재성능목표 강우량을 초과하는 빈도의 이상폭우로 인해 하천범람과 내수배제 불량에 따른 복합적인 원인으로 침수피해 가중되고 있는 실정이다. 또한 서울시의 경우 전체 자연적, 사회적, 경제적, 환경적 요인 등의 지역적 편차가 매우 큰 도시로 지형적인 특성뿐만 아니라 취약시설(병원, 학교 등), 수방시설물(하천, 배수시설, 빗물펌프장 등) 및 방재시설(대피소, 구호소 등) 밀도 등에 따른 침수 취약성 및 위험성 등의 편차가 매우 크기 때문에 지역특성에 대한 피해사례가 다원화 되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 30년 이상의 종관기상관측(ASOS)과 서울시 자치구별 20년 이상의 방재기상관측(AWS)자료를 기반으로 CMIP6 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회 경제경로)시나리오에 따른 극한기후 지수(강수강도, 호우일수, 지속기간, 1일 최대강수량, 95퍼센타일 강수일수 등)에 대한 재현성을 평가하고 공간자기상관분석 등 시공간적인 강우특성에 대한 변화를 전망하였다. 특히 여름철 강우의 경우 자치구별 편차가 크게 나타났고 이를 통해 대도시의 도심지역의 경우 세분화하여 지역의 정확한 강우특성을 파악하는 것이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 도심지의 방재성능 초과강우 정의와 기준을 수립하고, 장기적인 수자원 및 도시계획 차원의 대책을 마련하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기후위기에 따른 기록적인 호우(지역별 방재성능을 초과하는 강우)에 따른 재해는 구조적인 대책을 통해 모두 저감할 수 없는 한계가 있다. 하지만 인명피해를 최소화하는 것을 목표로 기후위기에 대한 적응단계로 인식하고 수리·수문학적, 사회경제학적 등 지역특성에 따른 방재성능목표 강우량에 대한 재검토와 더불어 법제도(풍수해보험, 저류조설치 의무화 등), 개인별 재해예방, 취약계층 안전망 확보, 반지하주택 침수안전대책, 재해지도 개선 등 구조적/비구조적인 대책을 통합 수립 및 보완하는 것이 필요한 시점이다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.31 no.1
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• pp.53-64
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• 2015

This study presents the experimental results of pervious blocks subjected to a series of unique inflow conditions in urban area. The measured properties include the strength, permeability, drainage capacity and runoff, and evaporation for blocks made of two different size of aggregates. Results revealed that the strength satisfies the Korean Standard regardless of aggregate size whereas the immediate runoff occurred for the block with small size aggregate. On the other hand, the block with large aggregates allowed the drainage upon the initial inflow condition, which became hampered to induce the runoff by subsequent inflow. It was attributed to the fact that the capillary water often served as the hydraulic barrier in partially saturated condition. The salient observation indicated that the runoff highly depended on the evaporation and pre-wetting condition as well as the porosity and pore connectivity. The bilinear evaporate rate that makes the degree of saturation vary also had great influence on deterining the time-dependent runoff.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.4-4
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• 2017

수문자료의 빈도해석은 자료의 독립성(independence)와 정상성(stationarity)를 가정하여 이뤄진다. 그러나 관측 수문자료에서 비정상성 현상이 발생하고 있다는 사실이 관측되면서 수문자료에 대한 비정상성 빈도해석에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 연구의 목적은 수문자료의 빈도해석에서 가장 널리 사용되고 있는 Gumbel 및 GEV 분포에 대한 비정상성 빈도해석 모형을 개발하는 것으로, 이를 위해 비정상성 Gumbel과 GEV 모형의 매개변수를 시간에 따라 변하는 형태로 정의하였다. 비정상성 Gumbel 및 GEV 모형의 정확도를 알아보기 위해 비정상성 모형과정상성 모형을 이용하여 Monte Carlo 모의실험을 수행하였다. 모의실험은 다양한 조건의 재현기간, 표본크기, 매개변수 조건을 고려하여 수행되었다. 그 결과 비정상성 모형의 오차는 비교적 표본크기가 클 때 가장 작은 것으로 나타났다. 또한 복잡한 매개변수의 조합을 가지는 비정상성 모형은 모두 동일한 경향성을 가질 때 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다. 비정상성 GEV 모형의 경우는 확률수문량 산정에 음(-)의 형상 매개변수가 큰 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 비정상성 조건에서 다양하게 존재하는 비정상성 모형 중 어떠한 모형이 주어진 자료에 대해 가장 적절한 모형인지 결정하기 위해 모의실험을 수행하였다. 널리 적용되고 있는 AIC, BIC, likelihood ratio test에 대해 정상성 및 비정상성 Gumbel 모형을 이용하여 모의실험을 수행한 결과, AIC가 비정상성 모형 중 적정 모형 선택에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 개발된 비정상성 Gumbel 및 GEV 모형의 적용성을 알아보기 위해 우리나라 연최대강우 자료에 적용한 결과, 위치 매개변수에 시간항을 고려하는 Gumbel 모형이 최적모형으로 가장 많이 선택되는 것으로 나타났다. 따라서 현재 우리나라의 연최대강우자료 중 경향성이 나타나는 자료에 대해서는 위치 매개변수가 시간에 따라 변하는 특성이 가장 많이 나타나고 있는 것으로 판단된다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.16 no.4
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• pp.523-532
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• 2007

This study utilized the 1/25,000 topographic map of the upper area from the Geum-ho watermark located at the middle of Geum-ho river from the National Geographic Information Institute. For the analysis, first, the influence of the size of critical area to the hydro topographic factors was examined changing grid size to $10m{\times}10m,\;30m{\times}30m\;and\;50m{\times}50m$, and the critical area for the formation of a river to $0.01km^2{\sim}0.50km^2$. It is known from the examination result of watershed morphology according to the grid size that the smaller grid size, the better resolution and accuracy. And it is found, from the analysis result of the degree of the river according to the minimum critical area for each grid size, that the grid size does not affect on the degree of the river, and the number of rivers with 2nd and higher degree does not show remarkable difference while there is big difference in the number of 1st degree rivers. From the results above, it is thought that the critical area of $0.15km^2{\sim}0.20km^2$ is appropriate for formation of a river being irrelevant to the grid size in extraction of hydro topographic parameters that are used in the runoff analysis model using topographic maps. Therefore, the GIUH model applied analysis results by use of the river level difference law proposed in this study for the explanation on the outflow response-changing characters according to the decision of a critical value of a minimum level difference river, showed that, since an ogival occurrence time and an ogival flow volume are very significant in a flood occurrence in case of not undertow facilities, the researcher could obtain a good result for the forecast of river outflow when considering a convenient application of the model and an easy acquisition of data, so it's judged that this model is proper as an algorism for the decision of a critical value of a river basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.688-692
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• 2009

본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지(30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험 지역으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.5
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• pp.89-97
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• 2007

This study proposed new simple methodologies for testing the stationarity of rainfall quantiles, and applied to the rainfall data at Seoul. The methodologies in this study are based on the analysis of frequency change of rainfall quantiles, different from previous studies like Ahn et al. (2001) who analyzed the change of rainfall quantiles themselves. The different types of methodologies are proposed in this study; one is to evaluate the occurrence frequency of rainfall with its return period more than the data length, and the other is to evaluate the effect of new observation on the highest rainfall data recorded. The application of these methodologies shows that the rainfall quantiles at Seoul have no significant proof leading their non-stationarity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.918-922
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• 2008

본 연구에서의 측정 대상인 공주지점은 금강 본류로 홍수 예 경보 지점이며, 그 하상이 대부분 모래로 구성된 충적하천으로 간주된다. 유사량 측정은 강우가 집중되는 6$\sim$9월의 홍수기(25회)와 이를 기준으로 전 후시기인 저 평수기(2회)로 나누어 총 27회로 측정하였고 부유사량(D-74, P-61A: 수심적분법), 하상토(BM-54, 홍수기전 후 2회 채취), 수리량(수위, 유속, 측정수심, 수면폭, 수면경사, 수온)등의 실측자료를 이용하여 미측정구간의 유사량을 포함한 총유사량을 추정(실측+계산; Modified Einstein, 간접계산; Engelund & Hansen, Yang, Ackers & White)하였다. 이러한 분석결과를 가지고 유량-부유사농도와 부유사량 및 총유사량 관계에 대해 살펴보았다. 전체적으로 유량에 대한 측정성과들의 변위와 저유량시 산포도에 있어 다소 큰 경향을 보였고, 주요 강우사상별로 보았을 때 루프(Loop)현상을 볼 수 있었다. 이러한 분석결과의 상충은 하천의 수리, 유사특성과 추정방법의 적용한계 등의 서로 다른 제한된 범위의 자료들을 이용하여 분석하는 데서 오는 차이, 특히 유량, 수심, 하상토의 입경크기 등 자료의 범위가 추정공식들이 추천하는 범위에서 벗어났기 때문인데, 이는 총유사량 공식에 대한 범용성이 적다는 것을 의미한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2B
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• pp.99-108
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• 2011

In this study a hybrid design scheme for the purpose of designing infiltration-based retentions and a detention is applied to reproduce urban hydrologic regime to natural hydrologic regime. The proposed method is based on the NRCS-CN stormwater estimation technique, and applied to determine the size for stormwater control facilities on the Oncheon stream as an example. Urban area, corresponding to less than 70 m height of the Oncheon stream basin area is targeted. The results indicate that the proposed scheme is very useful to reproduce its undeveloped flow-duration curve.

• Water for future
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• v.25 no.4
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• pp.51-59
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• 1992

Recently the pysically based precipitation model was developed by Geogakakos and Bras(1984) for the storm event. This is a modified version of the model. In a different way from the model, in this paper, it is emphasized that the hyderometeor size distribution(HSD)is subject to rainfall intensity and effects on the productivity of precipitation. The to HSD functions are applied to the equation of the outflow after mass through the cloud top and base, products of rainfall rate at the ground level, storage of cloud layer. As an input we put the meterological data observed at Chonju in Korea in our models and adjust the parameters included in it. The result show that in the model there is significant deviation between the hourly calculated rainfall rate and the observed data, while it is very small in the our model based on the two HSD.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.3
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• pp.243-252
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• 1998

In this study, the new dimensionless values were defined and proposed to determine the parameters of urban runoff models based on the relative sensitivity analysis. Also, the sensitivity characteristics of each parameter were investigate. In order to analyze the parameter sensitivities of each model, total runoff ratio, peak runoff ratio, runoff sensitivity ratio, sensitivity ratio of total runoff, and sensitivity ratio of peak runoff were defined. $$Total\;runoff\;ratio(Q_{TR})\;=\;\frac{Total\;runoff\;of\;corresponding\;step}{Maximum\;total\;runoff}$$$$Peak\;runoff\;ratio(Q_{PR})\;=\;\frac{Peak\;runoff\;of\;corresponding\;step}{Maximum\;peak\;runoff}$$$$Runoff\;sensitivity\;ratio(Q_{SR})\;=\;\frac{Q_{TR}}{Q_{PR}}$$ And for estimation of sensitivity ratios based on the scale of basin area, rainfall distributions and rainfall durations in ILLUDAS & SWMM, the reasonable ranges of parameters were proposed.