• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.900-906
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• 2010

물에 대한 중요성은 인구가 많아지고 산업이 발전됨에 따라 계속 높아지고 있으며, 이와 더불어 국민이나 기관 및 국가가 필요로 하는 지점에 충분한 품질을 가진 수문기초자료에 대한 수요 역시 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 국가차원에서 홍수 예보, 수자원 공급과 관리계획, 생태 및 환경 등의 목적을 위한 국가수위관측망을 구축하여 그 근간자료가 되는 하천 수위(또는 수위-유량 자료)자료를 제공함으로써 불필요한 수문조사 중복 등을 방지하고 효율적인 수문조사의 기반을 구축하고자 하는 것이다. 수위관측망 설계는 원하는 목적에 따라 수집된 수문자료의 경제적 가치를 최대화 하는 것이 기본이지만 이러한 방법론은 실제적으로 거의 드물다. 오히려 수문자료의 경제적 가치 최대화를 위한 관측망보다 경제적 관측망 구축을 위한 방법론을 개발하거나 선택하는 것이 보통이다. 본 연구에서는 국내와 일본, USGS(미지질조사국)와 WMO(세계기상기구) 등의 선진국에서의 수문관측망 구축 사례와 이론을 먼저 검토하고, 국가수위관측망으로서의 목적과 구축방법을 마련하였다. 우리나라는 이미 전 국토에 걸쳐 여러 목적의 수위관측소들이 설치되어 있으므로, 국가수위관측망으로서 관리와 자료제공이 가능한 수위관측소를 대상으로 현황 및 현장조사를 실시하고, 기존 관측망에 대한 수리 수문학적, 사회 경제적 중요성 검토 등의 과정을 통해 국가수위관측망으로 재설계할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 우리나라에서 처음으로 국가차원의 수위관측망을 구축할 수 있게 되었으며, 이 후 국가수위관측망의 실제 구축 및 국가수위관측망의 운영방안 등의 연구를 지속하여 신뢰할 수 있고 공간적으로도 충분한 전국 하천의 수위자료를 제공할 수 있도록 할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.320-320
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• 2011

하천 유사량은 유량과 마찬가지로 충적 하천의 기본적인 자료로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사 유출량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 등에 다목적으로 활용된다. 선진 외국의 경우는 유사량관측망을 구축하여 일찍이 유역관리 및 하천관리, 하천시설물관리 및 댐 관리 등을 위한 자료를 생산하고 있으나, 국내의 경우는 유사량 측정 기반 및 실측된 유사량 자료가 부족한 관계로 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정치들의 활용 빈도가 높다. 본 연구에서는 국내 특성에 맞는 관측망을 구축하기 위해서 국내외 관측망 구축 사례 등을 조사 분석하였으며, 이를 토대로 유사량관측망 구축 방법을 개념화하였다. 개념화된 유사량 관측망 구축방법은 유역관리, 하천관리, 하천시설물 관리, 댐 관리 측면을 포괄하는 방법으로 관련계획 및 설계기준 검토, 유사량조사 현황 검토, 설계대상 수위관측소 선정, 현장조사 등의 과정을 필요로 한다. 본 연구에서는 관측망 구축대상 지점을 국가수위관측망(643개소)로 하였으며, 이를 통해 총 138개소의 유사량관측망을 목적별로 구축하였다. 권역별로는 한강권역 44개소, 낙동강 권역 37개소, 금강 권역 33개소, 섬진강 권역 12개소, 영산강 권역 12개소로 구축되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.512-512
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• 2015

시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.315-315
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• 2019

증산과 증발의 합으로 나타내지는 증발산은 지구내에서의 수문 순환에 영향을 미치는 중요한 인자로써, 지표와 대기의 에너지 교환을 담당하고 있다. 정확한 관측을 위해서 오래전부터 증발산에 대해서 관측하기 위하여 직접관측 방법들인 증발산계를 이용한 관측방법, 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스타워 관측 방법 등을 사용하였으며, 물리 및 경험적인 방법인 Penman (1948), Monteith (1965) 방법, PT (Priestley and Taylor, 1972) 방법 등을 이용함으로써 증발산과 관계를 가진 수문기상인자를 이용함으로써 증발산에 대해서 추정하여 왔다. 대부분 지상 관측에 의존하기 때문에 시공간적인 값의 표현이 어렵다는 문제를 가지고 있으며, 관측 장비의 관리 및 유지비용이 증대로 인하여 조밀한 관측망을 구축하기 어렵다. 이러한 단점을 개선하고자 인공위성 및 재분석 자료를 활용하여 여러 경험식을 통해서 증발산 자료가 제공되고 있다. 그러나 이러한 자료들의 문제점은 각기 다른 경험식 및 다른 입력자료를 제공하고 있을 뿐만 아니라, 자료별 지역별 정확성이 차이가 발생한다. 따라서, 최근 연구에서는 지점자료와 인공위성 자료 및 재분석 자료를 모두 사용함으로써 수문기상인자를 개선하고자 하는 연구가 진행되어왔으며, 정확성 또한 개선된 것을 확인 할 수 있다. 그러나, 이러한 방법들의 가장 큰 문제점은 관측 자료가 필수적으로 필요하다는 것에 있다. 대부분의 나라나 지역에서는 조밀한 구축망을 구축하기 어렵기 때문에 실질적으로 적용하기가 어렵다는데 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 지점자료가 필요없는 융합방법을 triple collocation 방법을 이용함으로써 제안하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.93-109
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• 2013

Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.8 no.1
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• pp.36-44
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• 2006

In this study, we constructed a forest fire danger map in the Yeongdong area of Gangwon-do and Northeastern area of Gyeongsangbuk-do using a forest fire rating model and geographical information system (GIS). We investigated the appropriate positions of the automatic weather station (AWS) and a comprehensive network solution (a system including measurement, communication and data processing) for the establishment of an optimum mountain meteorological observation network system (MMONS). Also, we suggested a possible plan for combining the MMONS with unmanned monitoring camera systems and wireless relay towers operated by local governments and the Korea Forest Service for prevention of forest fire.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.191-191
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• 2018

최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.170-170
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• 2017

본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.274-274
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• 2012

증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.314-314
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• 2021

홍수(floods)는 인간의 생명과 재산에 큰 피해를 발생시키는 자연재해 중 하나로 최근 지구 온난화와 기후 변화로 인하여 홍수 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 때문에, 홍수 발생 시 정확한 홍수량 산정을 위하여 유역 내 지표수 및 지하수 흐름 분석을 통하여 전반적인 물 순환의 이해가 필수적이다. 이에 본 연구는 지표수-지하수 연계 모형을 활용하여 홍수 발생 시 미호천 유역에서 지하수가 하천 유량에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구는 Hydrological-Ecological Integrated watershed-scale Flow (HEIFLOW) 모형을 적용하여, 국내 유역 특성을 고려하여 시간단위 홍수 사상 분석을 수행한다. 모형 구축을 위하여 2013년과 2014년도의 미호천내의 7개 기상 및 강우관측소, 1개의 수위 관측소의 정보를 활용하여 지표수 모형을 구축하며, 같은 기간의 지하수 모형 구축을 위해 7개의 국가 지하수 관측망의 지하수 수위 자료와 유역의 수문지질도(Hydrogeological map)의 정보를 활용한다. 미호천 유역 내 HEIFLOW 모형의 홍수 모의 결과 산정된 하천 유량은 관측 유량과 0.79 R²의 우수한 모의 성능을 나타내고 있으며, 지하 수위 모의 역시 지하수 수위 변동을 적절하게 모의한다. 또한, 미호천 유역의 하류 지역은 하천으로 유출되는 지하수가 하천의 기저 유량에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타나며 홍수 시에는 지하수 유출의 증가로 인한 급격한 첨두 홍수량의 상승을 보인다. 이와 같은 결과는 홍수 모의 시 지표면 유출 분석에 초점을 두고 있는 홍수 국내의 홍수량 산정 방법에 지하수의 거동 및 하천 유량에 미치는 영향을 정량적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단되며, 추후 국내 홍수량 산정의 새로운 방법의 하나로 활용될 가능성을 보여준다.