• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1953-1957
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• 2007

전 세계적으로 지구 온난화 등의 영향으로 인해 이상기후의 발생이 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 엘니뇨 현상은 세계적으로 발생하는 홍수, 가뭄 등과 같은 재해와 많은 관련이 있음이 연구를 통해 확인되었다. 이러한 엘니뇨 현상을 판단하기 위해서는 다양한 자료들이 사용되고 있으며, 그 중 관측 인자의 하나로서 태평양 해수면 온도 자료 (Pacific sea surface temperature)를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수량 자료와 태평양 해수면 온도의 원격상관 (Teleconnection) 관계를 분석하였다. 강수량 자료로는 우리나라 20개 기상관측소의 월강수량 자료를 사용하였으며, 태평양 해수면 온도 자료로는 Nino1+2 $(0-10^{\circ}S,\;90^{\circ}W-80^{\circ}W)$, Nino3 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $150^{\circ}W-90^{\circ}W)$, Nino4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $160^{\circ}E-150^{\circ}W$) 그리고 Nino3.4 ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $170^{\circ}W-120^{\circ}W$) 관측 지역의 해수면 온도 자료를 사용하였다. 우리나라 강수량의 경우 계절에 따라 큰 변동성을 보이고 있다. 따라서 자료의 계절적 영향을 파악하기 위해 봄 (3월, 4월, 5월), 여름 (6월, 7월, 8월), 가을 (9월, 10월, 11월) 그리고 겨울 (12월, 1월, 2월)의 4계절로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.312-312
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• 2019

지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.733-745
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• 2010

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.

• 물과 미래
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• 제51권11호
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• pp.6-12
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• 2018

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1600-1604
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• 2010

본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2018

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 시공간적으로 매우 불규칙한 강우가 발생하고 있으며, 홍수피해 및 극심한 가뭄으로 수자원개발 및 관리 환경이 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 특히 우리나라는 하천수사용허가 기준유량의 원천이 되는 강수량의 계절별 편차가 매우 크고 연 강수량의 2/3 이상이 여름철에 집중된다. 하천수사용허가 기준유량은 하천유지유량이 고시되지 않은 지점은 10년 빈도의 갈수량인 기준갈수량과 같고, 하천유지유량이 고시된 지점은 기준갈수량에서 하천유지유량을 감한 양이다. 하지만 하천 유량의 변동성이 계절에 따라 매우 큼에도 불구하고 갈수기의 한정적인 기준갈수량으로 연중 전 기간의 하천수사용허가 기준유량을 설정하면 가용한 하천수량을 과소 산정할 우려가 있다. 따라서 계절성을 고려하여 기간에 맞는 기준갈수량을 산정하는 것이 안정적인 하천수의 사용과 하천관리에 필요한 유량을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.본 연구에서는 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토하기 위해 지역별 계절성을 고려한 갈수량 검토를 실시하였다. 갈수량 산정을 위한 자연유량은 TANK모형을 이용하여 우리나라 112개 중권역에 대해 50년 간 일별 자연유량을 모의하였다. 모의된 자연유량을 바탕으로 112개 중권역에 대해 유황분석을 실시하여 평균갈수량과 기준갈수량을 검토하였으며, 계절별 갈수량을 검토하기 위해 기간을 여름철(5~10월)과 겨울철(11~4월) 두 개의 시기로 구분하여 여름과 겨울 갈수량을 산정하였다. 또한, 계절성 분석을 위해 세 가지 계절성 지표를 검토하였다. 첫째, 여름과 겨울 갈수량의 비율인 SR(Seasonality Ratio), 둘째, 갈수량의 평균시기를 나타내는 주기적 계절성 지수 SI(Seasonality Index), 셋째, 갈수량의 월간 분포를 나타내는 SH(Seasonality Histogram)이다. 이러한 계절성 지표를 바탕으로 공간적 패턴을 분석하고 여름과 겨울 갈수량의 기초가 되는 수문학적 근거를 판단하였다. 따라서 유역의 계절성 지표를 바탕으로 기간을 분리하고 기간별 갈수량 검토를 통해 보다 효율적인 하천수사용허가 기준유량을 검토할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권7호
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• pp.587-596
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• 2002

경험적 직교함수(EOF)분석법과 다중회귀법에 기초하여 지연상관된 광역규모 예측인자로부터 3개월 이전에 계절 강수량을 예측할 수 있는 슈퍼앙상블 모델이 개발되었다. 이 모델의 예측성이 교차검증법에 의해 평가되었다. 관측값과 예측값사이의 상관계수는 봄철에 0.73, 여름철에 0.61, 가을철에 0.69, 겨울철에 0.75로 나타났다. 이러한 값은 유의수준 ${\alpha}$=0.00에서 유의한 값이다. 수퍼 앙상블 방법의 범주형 예측성이 3개 범주로 나누어진 사례에 대해서 평가되었다. 3개 범주는 계절 누적강수량의 상위 33.3%를 과우해, 하위 33.3%를 소우해, 그 나머지를 평년해로 구분하였다. 범주형 예측의 적중률은 계절에 따라 42%에서 74%로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.443-463
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• 2024

본 연구는 지역별로 과거 30년간의 월 강수량 데이터를 활용하여 강수량 예측의 정확성을 높이고자 하였다. 통계적 모형(ARIMA, SARIMA)과 딥러닝 모형(LSTM, GBM)을 사용하여 강릉, 광주, 대구, 대전, 부산, 서울, 제주 그리고 춘천 지역에서 1983년부터 2012년까지의 월 강수량 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 2013년부터 2022년까지 10년간 월 강수량을 예측하였다. 예측 결과, 대부분 모형에서 강수량의 추세는 정확하게 예측했으나, 실제 강수량보다 과소 예측하는 경향을 보였다. 이러한 문제점을 해결하고자 지역별, 계절별 적합한 모델을 선정하였다. 강릉, 광주, 대구, 대전, 부산, 서울, 제주 그리고 춘천에는 LSTM 모형이 적합한 결과를 보였다. 계절별로 나누어 예측력을 비교하면, SARIMA 모형은 강릉, 광주, 대구, 대전, 서울 그리고 춘천 지역에서 겨울철에 특히 적합한 예측 성능을 나타냈다. 또한, LSTM 모형은 강수가 집중된 여름철에 다른 모형에 비해 높은 성능을 보였다. 결론적으로, 지역별 및 계절별 강수 패턴을 면밀하게 분석하고 이에 기반한 적합한 예측 모형을 선택하는 것은 강수량 예측의 정확도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권1호
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• pp.98-113
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• 2015

본 연구에서는 최근 40년간(1973~2012) 우리나라 기상청 산하 61개 관측지점의 일강수량 자료를 바탕으로 1~5일 누적 최대 강수량에서 추출한 각 계절별 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 발생 패턴과 변화 양상의 특징을 밝히고자 하였다. 사계절 중 다중일 누적 극한강수현상의 규모 자체는 여름철에 가장 크지만, 계절 강수량 증감에 따른 극한강수현상 규모 변화민감도는 가을철에 더 높게 나타난다. 장기간 시계열에 나타난 선형 추세 분석에 따르면, 1~5일 다중일 누적 극한강수현상의 규모는 동일하게 사계절 중 여름철에 가장 뚜렷하게 증가하는 변화 양상이 나타난다. 특히, 경기도와 강원영서, 충청도 지역을 중심으로 여름철 다중일 누적 극한강수현상의 증가 규모가 크고 뚜렷하게 나타나고, 1일에서 5일로 누적 기간이 길수록 다중일 누적 극한강수현상의 증가 경향은 이들 지역이외에 소백산맥 주변지역에서도 관찰된다. 통계적 유의성을 보이는 이러한 다중일 누적 극한강수현상 증가추세는 일부 관측지점에서는 겨울철에도 1~2일 누적 극한강수현상에 나타나는 점도 주목할 만하다. 한편, 극한강수량이 계절 강수량에서 차지하는 비율의 변화 추세를 분석해보면, 사계절 중 겨울철에 증가 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 이러한 결과들은 여름철뿐만 아니라 다른 계절의 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 변화에도 대비할 필요성이 있음을 가리킨다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1982년도 제24회 수공학 연구발표회 논문초록집
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• pp.57-58
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• 1982

인구의 급증과 산업시설의 확장에 따르는 물 수요의 급격한 증가는 오늘날 수자원에 대한 재평가를 실시하게 되었다. 본 논문은 우리나라의 강수빈도해석을 연구한 것으로, 강수빈도해석을 위한 대상지점으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 39개 지점을 선택하였고, 월별, 계절별, 연간의 강수빈도 자료를 모집하여 기본자료로 택하였다. 이 기본자료를 사용하여 강수일수의 강수량 계급별 통계처리와 이수에 직접적인 영향을 미치는 10.0mm 이상 강수량의 강수빈도에 관한 적정 분포형 설정, 그리고 우리나라 전국에 대한 강수빈도 분포도를 작성함으로써 수자원 계획 방안의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 본 연구를 통하여 얻어진 성과는 아래와 같다. 1) 각 권역내의 최다발생빈도에 대한 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 첫째, 1~5mm 둘째, 0.1~1mm 셋째, 5~10mm의 순위이었다. 2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연 평균적으로 보아 20mm 이하의 강수빈도는 II권역이, 30~40mm의 강수빈도의 경우는 IV권역이 그리고 70mm이상의 강수빈도에 대해서는 I권역이었다. 3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 강수량에 대한 지수함수형식으로 형성될 수 있음을 알았다. 4) 확률 강수빈도의 적정분포형은 복합적인 양상을 띠었으나, 결과는 대체로 유사함을 보였다.