• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.895-904
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• 2019

It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a two (or more)-component mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a Mixture Distribution based Nonstationary Frequency (MDNF) model in a changing rainfall patterns within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments (e.g. location parameter) of the Gumbel distribution in a two (or more)-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that the extreme rainfall patterns might have a distinct nonstationarity.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.12 no.4
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• pp.54-59
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• 2007

In this study, a semi-analytical model to address groundwater level fluctuations in response to precipitations and its infiltration is developed through mathematical modeling based on water balance equation. The developed model is applied to a prediction of groundwater level fluctuations in Hongcheon area. The developed model is calibrated through a nonlinear parameter estimator by using daily precipitation rates and groundwater fluctuations data of a same year 2003. The calibrated input parameters are directly applied to the prediction of groundwater fluctuations of year 2004 and the simulated curve successfully mimics the observed. The developed model is also applied to practical problems such as a prediction of a effect of reduced recharge due to surface coverage change and a induced water level reduction. Through this study, we found that recharge to precipitation ratio is not a constant and may be a function of a precipitation pattern.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.3
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• pp.483-488
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• 2019

The propagation prediction model of the earth-space communication link used as an international standard was used to calculate and analyze the total losses on the communication path. The standard definition and scope of ITU-R Rec. were analyzed for each parameter(rain, scintillation, atmospheric gas, clouds) used to calculate the total loss. The total losses were calculated using the standard model for each parameter and the statistical data provided by ITU-R, and the results were analyzed using the validation examples data. The rain losses were calculated using long-term local rainfall attenuation statistics data measured in the region, and compared with the calculation results using a rainfall map in the ITU-R Recommendation. The data of Cheollian satellites for the L-Band and Ka-Band were used to calculate the rainfall attenuation. In the range of 0.01% to 0.1%, it was found to have a greater attenuation slope when using local data than attenuation by the model of ITU-R.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.5B
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• pp.267-272
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• 2012

To reduce the flood risk caused by unexpected heavy rainfall, many prediction methods for flood have been developed. A major constituent of flood prediction is an accurate rainfall estimation which is an input of hydrologic models. In this study, a regional-scale weather model which can provide relatively longer lead time for flood mitigation compared to the Nowcasting based on radar system will be introduced and applied to the Chongmi river basin located in central part of South Korea. The duration of application of a regional weather model is from July 11 to July 23 in 2006. The estimated rainfall amounts were compared with observations from rain gauges (Sangkeuk, Samjook, and Sulsung). For this rainfall event at Chongmi river basin, Thomson and Kain-Frisch Schemes for microphysics and cumulus parameterization, respectively, were selected as optimal physical conditions to present rainfall fall amount in terms of Mean Absolute Relative Errors (MARE>0.45).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.8
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• pp.537-549
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• 2017

This study evaluated the accuracy of rainfall and flood forecasts in Sancheong basin with three rainfall events such as typhoon and stationary front by using LDAPS provided by Korea Meteorological Agency and MSM provided by Japan Meteorological Agency. In the rainfall forecast result, both LDAPS and MSM showed high forecast accuracy for wide-area prediction such as typhoon event, but local-area prediction such as stationary front has a limit to quantitative precipitation forecast (QPF). In the flood forecast result, the forecast accuracy was improved with the increase of the lead time, and it showed the possibility of LDAPS and MSM in the field of rainfall and flood forecast by linking meteorology and water resources.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.2
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• pp.151-157
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• 2000

The ITU-R model for cross-polarization, which is accurate enough in real rainfall environments, is proposed in this paper. By comparing this with measurement data and the ITU-R model, we have also derived a prediction model for rain cross-polarization applicable upto millimeter wave band.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1987.07a
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• pp.31-42
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• 1987

본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.405-405
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• 2022

본 연구는 주암조절지댐 유역의 강우 빛 비강우시츨 포함한 장기간의 유역유출 및 지하수 이동에 따른 유량분석과 오염물질 부하 유입특성을 분석함으로써 유역의 오염물질을 선제적으로 관리하고 조절지댐내의 수질을 효과적으로 관리하기 위해서 수행되었다. Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) 모델을 적용하기 위하여 주암조절지댐 유역의 복잡한 지형과 기상조건 및 오염원 자료를 반영하고 수질관리 대책을 수립하는 데 적용하고자 하였다. 주암조절지댐 유역은 환경부의 소유역 구분을 고려하여 28개의 유역으로 세분화하고 티센망도를 고려해 3개의 그룹으로 재차 분류하였다. 기상 자료는 연구대상지역의 직접측정자료의 한계로 여수와 광양 기상청의 자료를 사용하였으며, 강우 자료 또한 소유역 그룹에 맞춰 입력 자료로 사용하였다. HSPF 모델의 보정은 유량 및 수질 (총질소 및 총인)에 대하여 2017 ~ 2021년의 모니터링 실측자료를 대상으로 수행되었다. 보정 결과는 R², RMSE로 평가하였고, 보정된 HSPF 모델을 바탕으로 유역별 유량 및 수질에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 본 연구의 결과는 주암조절지댐의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.