수자원 확보 및 홍수 대응을 위해서는 정확한 강우정보를 바탕으로 한 효율적인 댐 운영이 필요하다. 그러나 댐이 위치한 지역은 산지지역으로 강우관측소 밀도의 지역적인 편차로 인해 지상 관측 강우자료 활용 시 강우 정보의 정확도 확보에 한계가 있다. 또한, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존의 강우계만으로는 정확한 강우량 추정이 어려워 이를 홍수기 댐 운영의 기초정보로 활용 시 합리적 댐 운영에 한계가 있다. 댐 운영 시 강우 관측정보는 댐 유입량 산정을 위한 강우-유출해석 모형의 입력 자료로 활용되기 때문에 강우량 자료의 정확도 확보가 무엇보다 중요하나, 현재 댐 운영에 필요한 강우 관측정보로는 지상우량계 자료가 주로 활용되고 있어 이를 보완하고자 일반적으로 강우의 공간분포를 관측할 수 있는 고해상도 레이더 강우 정보가 활용되고 있다. 본 연구에서는 전력생산(발전) 및 용수공급, 홍수조절 기능을 고려하여 운영되고 있는 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐)에 활용할 수 있도록 환경부 합성레이더 자료를 바탕으로 레이더 강우정보를 산출하고, 레이더 강우의 정확도 향상을 위해 고도영향을 고려한 레이더 강우 보정기술을 개발하고자 한다. 적용한 기법은 강우장의 공간적 구조는 레이더 자료로 획득하고, 강우량은 강우계 관측정보를 합성하는 조건부합성기법을 기본으로 하며, 고도 영향을 고려할 수 있도록 강우분포장 생성 시 주변수를 강우로, 이차변수를 고도로 정의한 표준화된 정규공동크리깅을 활용한 기법이다. 본 연구를 통해 산출된 레이더 강우를 댐 유입 측면에서 기존의 보정기법과 비교하여 정확도를 검토하고, 댐 운영에 활용할 수 있도록 유역평균강우량 정보를 산출하고자 한다.
인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.
수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.
KMTNet에서는 프로젝트의 소개와 운영현황 등 파악하기 위해 웹서비스를 운영하고 있다. 홈페이지(http://kmtnet.kasi.re.kr; 국문, 영문)에는 최신 뉴스와 공지사항, 실시간 모니터링 영상 및 기상정보, 관측일정, 관측자료 공개, 활용성과 등을 게시 하였고, 관측 결과와 운영 정보 관리를 위해서 모니터링 홈페이지(kmtnet-monitor)를 제작하였다. KMTNet은 남반구 3개 관측소에 상주하는 현지 관측자에 의해 관측이 이루어지기 때문에, 국내 연구자가 남반구 관측소 현황을 파악할 수 있는 모니터링 시스템이 필수적이다. 웹서비스에 실시간 기상과 관측자료 전송속도를 함께 표시하여 관측 진행 여부를 확인할 수 있으며, 관측일지를 데이터베이스화하여 망원경/카메라/관측돔의 이상 유무, 관측 현황, 기상/시상 통계 등으로 활용하고 있다. 여기서는 지금까지 개발한 웹 서비스를 소개하고 앞으로 관측소 운영에 유용한 정보와 웹 서비스의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.2-8
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2000
2000년 6월부터 정상관측 활동을 시작하는 다목적실용위성 1호 영상자료 및 과학관측 자료의 공공 및 상업적 활용 극대화를 위하여 위성자료 배포에 따른 문제, 즉 공공 및 상용분야에 대한 자료배포 방안에 관한 기본원칙을 설정할 필요성이 대두되었다. 이에 따라 항공우주연구소에서는 다목적실용위성 1호의 자료활용 정책, 위성의 운영방안, 배포방안, 공공 및 상용배포, 가격정책 등에 관한 자료보급 규정을 제정하여 효율적인 자료배포 체계를 구축하고자 한다.
기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
강수량은 지상에 내린 물의 총량으로 홍수 및 갈수량 산정에 있어서 유출특성을 파악하는데 중요한 자료이다. 부정확한 자료 및 수문분석기법에 의한 수자원량의 추정은 수공구조물의 설계 시과소 또는 과다 설계로 문제를 가져올 수 있으며, 수리 수문분석시스템의 효율적인 운영에 많은 지장을 초래하게 될 수 있다. 특히 강수량자료를 기초로 하는 홍수예보 및 갈수예보 모형들은 그 입력치인 강수량자료의 정확도가 큰 비중을 차지하게 된다. 강수량은 면적 강수량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강수량을 면적 강수량으로 환산하는데서 발생하는 오차를 최소화 할 수 있다. 최근 강수 특성은 과거에 비해 시공간적으로 매우 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안에 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 강수량조사망은 이와 같은 강수 특성 변화를 충분히 반영할 수 있어야 한다. 강수 특성을 반영하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더에 활용하기 위해서는 기존 강수량조사망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 강수량조사망을 설계하여야 한다. 또한 강수량관측소는 그 자체에 여러가지 오차를 내재하는데, 이는 바람의 영향, 증발, 주변 환경 변화 등 다른 여러 가지 오차들이다. 이러한 오차의 발생을 최소화하기 위해서는 관측시설의 유지관리가 매우 중요하다. 강수량자료의 품질 문제를 최소화하여 강수량자료의 품질을 향상시키기 위해서는 기존 강수량관측소 및 운영현황에 대한 명확한 고찰이 선행되어야 하며, 기존의 강수량조사망에 어떠한 문제점 등이 내포되어 있는지에 대한 객관적인 평가를 통하여 수문조사, 홍수예보, 강우레이더 활용에 적합한 강수량조사망 구축이 필요하다. 본 연구에서는 영산강홍수통제소 관할 유역의 강수량관측소 67개소를 조사 평가하여 수문조사, 물관리, 강우레이더의 활용에 필요한 강수량조사망을 구축하였다. 이에 따라 신설 강수량관측소는 14개소가 필요한 것으로 나타났으며, 이 경우 평균 시강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 19.3 %에서 10.6 %로 줄어들며, 연평균 강수량의 추정 불확실도가 0.2 이상인 영역은 9.0 %에서 4.7 %로 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 강수량조사망 구축에 필요한 강수량관측소 설치, 위치선정, 배치 등에 관한 기준 및 유지관리에 필요한 사항을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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