• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.274-274
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• 2020

환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 8.48㎢, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량과 지하수 함양량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였으며, 지하수함양량은 유역내에 관측된 지하수위자료를 이용하여 지하수 함양량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 설마천 유역의 총강우량은 1,024.1mm이며, 하천유출량은 608.6mm(총강우량 대비 59.4%), 실제증발산량은 385.1mm(37.6%), 지하수함양량은 30.4mm(3.0%)이다. 여기서, 실제증발산량과 지하수 함양량은 1개 지점에서 산정값이나, 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정된 결과이다. 향후 유역 전체를 대표하는 기법의 개발은 필요한 실정이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.273-273
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• 2020

환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 190.64㎢, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토, 상·하류 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 차탄천 유역의 총강우량은 975.9mm이며, 하천유출량은 507.9mm(총강우량 대비 52.0%), 실제증발산량은 366.4mm(37.5%), 지하수함양량은 101.6mm(10.4%)이다. 여기서, 실제증발산량은 유역내 1개 지점의 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 지하수 함양량을 산정을 위한 지하수위 관측정이 부재한 상황이나 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정하였다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.421-421
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• 2018

효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.7-7
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• 2016

인도네시아 산불에 의한 연무는 동남아시아 인접한 국가들에 있어서 심각한 환경문제 중 하나이다. 국제적으로 심각한 문제를 야기하는 인도네시아의 산불은 건조기에 강수량이 적게 내리는 극심한 가뭄 조건에서 발생한다. 건조기 강수량을 모니터링 하는 것은 산불 발생 가능성을 예측하기 위해 중요하지만 산불을 사전에 예방하고 영향을 최소화하기에는 부족하다. 따라서 산불에 대한 선제적 사전예방을 위해서는 수개월의 선행예측 기간을 갖는 조기경보 시스템이 절실하다. 따라서 본 연구는 인도네시아 산불에 대한 선제적 대응을 위한 강수량 예측시스템을 개발하고 예측성을 평가하여 동남아시아 지역의 화재 연무 조기경보 시스템의 시제품(Prototype)을 개발하는데 있다. 강수량 예측을 위해서 APEC 기후센터의 계절예측정보의 활용 정도에 따라서 4가지 서로 다른 방법을 통합하여 사용하였다. 예측정보 기반의 방법들로는 대상지역의 강수량 예측을 위해서 대상 지역 상공의 계절예측 강수자료를 보정을 통해 직접적으로 사용하는 SBC (Simple Bias Correction) 방법과 대상 지역 상공의 강수 예측자료를 사용하는 대신에 지역 강수량과 높은 상관 관계를 보이는 다른 지역의 대리변수를 예측인자로 사용하는 MWR (Moving Window Regression) 방법이 있다. 또한 예측자료의 사용 없이 과거자료 기반의 기후지수(Climate Index) 중에서 지체시간을 고려하여 지역 강수량과 높은 상관관계를 갖는 경우 예측에 활용하는 관측자료 기반의 CIR (Climate Index Regression) 방법과 예측기반 MWR과 관측기반의 CIR 방법에서 선정된 예측인자를 동시에 활용하는 ITR (Integrated Time Regression) 방법이 사용되었다. 장기 강수량 예측은 보르네오 섬의 4개 지역에서 3개월 이하의 선행예측기간에 대하여 0.5 이상의 TCC (Temporal Correlation Coefficient)의 값을 보여 양호한 예측성능을 보였다. 예측된 강수량 자료는 위성기반 관측 강수량 및 관측 탄소 배출량 관계에서 결정된 강수량의 임계값과의 비교를 통해 산불발생 가능성으로 환산하였다. 개발된 조기경보 시스템은 산불 발생에 가장 취약한 해당지역의 건조기(8월~10월) 강수량을 4월부터 예측해 산불 연무에 대한 조기경보를 수행한다. 개발된 화재 연무조기경보 시스템은 지속적인 개선을 통해 현장 실효성을 높여 동남아국가 정부의 화재 및 산림관리자들에게 보급함으로써 동남아의 화재 연무로 인한 환경문제 해결에 기여할 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.18-18
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• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1107-1116
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• 2016

Recent astronomical survey observations have produced substantial amounts of data as well as completely changed conventional methods of analyzing astronomical data. Both classical statistical inference and modern machine learning methods have been used in every step of data analysis that range from data calibration to inferences of physical models. We are seeing the growing popularity of using machine learning methods in classical problems of astronomical data analysis due to low-cost data acquisition using cheap large-scale detectors and fast computer networks that enable us to share large volumes of data. It is common to consider the effects of inhomogeneous spatial and temporal coverage in the analysis of big astronomical data. The growing size of the data requires us to use parallel distributed computing environments as well as machine learning algorithms. Distributed data analysis systems have not been adopted widely for the general analysis of massive astronomical data. Gathering adequate training data is expensive in observation and learning data are generally collected from multiple data sources in astronomy; therefore, semi-supervised and ensemble machine learning methods will become important for the analysis of big astronomical data.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.11 no.3
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• pp.29-35
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• 2011

This research proposes the suitable method for estimating the future probable rainfall based in 2100 on the observed rainfall data from main climate observation stations in Korea and the rainfall data from the A1B climate change scenario in the Korea Meteorological Administration. For all those, the frequency probable rainfall in 2100 was estimated by the relationship between average values of 24-hours annual maximum rainfalls and related parameters. Three methods to estimate it were introduced; First one is the regressive analysis method by parameters of probable distribution estimated by observed rainfall data. In the second method, parameters of probable distribution were estimated with the observed rainfall data. Also the rainfall data till 2100 were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. Last method was that parameters of probable distribution and probable rainfall were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. The estimated probable rainfall by the A1B scenario was smaller than the observed rainfall data, so it is required that the estimated probable rainfall was calibrated by the quantile mapping method. After that calibration, estimated probable rainfall data was averagely became approximate 2.3 to 3.0 times. When future probable rainfall was the estimated by only observed rainfall, estimated probable rainfall was overestimated. When future probable rainfall was estimated by the A1B scenario, although it was estimated by similar pattern with observed rainfall data, it frequently does not consider the regional characteristics. Comparing with average increased rate of 24-hours annual maximum rainfall and increased rate of probable rainfall estimated by three methods, optimal method of estimated future probable rainfall would be selected for considering climate change.

• 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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• 2016.05a
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• pp.251-251
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• 2016

인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.192-192
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• 2018

토양수분량은 가뭄, 홍수 및 갈수 예보, 유출 해석, 작물의 소비수량 산정과 같이 국가 물 관리 및 수자원 계획 및 개발 등의 목적으로 활용되고 있다. 또한, 생태수문학의 중요한 인자로써 식생의 성장 및 변동의 원인과 결과를 동시에 제공한다. 이는 대기의 상호작용 및 총체적인 물 수지와 관련되며 지표면의 침투, 증발산, 오염물의 이송 및 생태계에도 중요한 인자로 활용된다. 토양수분량은 수자원 부존량에 차지하는 비중은 매우 적지만 대상유역의 유출기구 특성을 지배하는 주요인자로 작용하여 홍수량의 규모에 크게 영향을 미친다. 미국 등 여러 선진 외국에서는 오래 전부터 토양수분에 대한 이론적인 개념을 정립하여 토양수분량을 정기적으로 관측해 오고 있다. 우리나라 또한 토양수분량 관측을 하고 있으며, 주로 농업목적으로 토양수분량 관측소가 운영되고 있다. 그 중 기상청에서는 주로 농업기상관측 항목에 포함하여 농업기상관측소를 운영하고 있으며, 농촌진흥청에서는 농작물의 생육 목적으로 토양수분량 자료를 관측하고 있다. 하지만, 유역 단위의 가뭄과 물 순환을 규명하기 위한 연구가 부족하여 최근 국토교통부에서는 유역 단위의 토양수분량 자료생산 연구를 계획하고 있다. 유역 단위의 토양수분관측의 어려움은 주로 산지에서 발생하는 토양수분의 변동이다. 이는 사면의 유출과 식생의 영향 및 기반암의 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 청미천(수레의산)과 설마천(감악산) 산지 사면에 설치된 유전율식(TDR, Time Domain Reflectometer)장비로 관측된 최근 3년간(2015~2017)의 데이터를 이용하여 경년변화특성을 분석하였다. 분석 결과는 유역의 물 순환을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대된다.