• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.151-152
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• 2010

In this paper, a weather field server is designed and developed for local area weather condition monitoring system. Weather field server consists of an integrated sensor board and wireless sensor node to enable quick response of changing weather conditions in the valley region. A server program is established to monitor and analyze real-time weather condition in order to detect and prevent weather damages occurring in the locality.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.2
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• pp.493-500
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• 2011

Recently, there has been an increase in the number of disaster victims locally due to climate change and a variety of frequently occurring natural disasters. The damage caused by abrupt weather change in local area by typical weather forecasting techniques is very limited and difficult. Recently local area weather monitoring system using wireless sensor network technology has been very actively studied. Thus an IEEE 802.15.4-based weather field server to measure and monitor the local weather changes was designed and developed in this study. The proposed weather field server utilizes a wireless sensor node and weather sensors to collect weather information such as temperature, humidity, illumination, dew point, barometric pressure, and water level. The integrated weather sensor board was designed to respond quickly to weather changes, and provide feedback to the server PC. Each weather information is analyzed in the server PC to establish a program to monitor and analyze the local area or the area of abrupt climate change in order to provide warning signals in case of disaster events in local.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.93-93
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• 2015

최근 들어 전 세계적으로 극심한 기후변화와 그에 따른 기상이변으로 국지성 집중호우로 인한 홍수피해가 급증하고 있으며, 그의 피해규모 또한 대형화되고 있는 추세이다. 국내의 경우 1990년 중반부터 매년 국지성 집중호우나 이상호우로 인한 피해가 반복되고 있고, 그밖에 경우 7월과 8월 여름철에 강우가 집중되며 일정한 강우패턴이 사라지고 있다. 이러한 기상재해에 따른 피해를 줄이기 위해 강우-유출 현상에 관한 정교한 해석이 필요하며, 단기간에 발생되는 호우사상에 대한 유출해석은 홍수관리 측면에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 국지성 집중호우 및 돌발홍수가 잦은 낙동강수계인 경상남도 양산에 위치한 양산천을 대상유역으로 선정하여 홍수유출모의를 실시하였으며, 홍수유출모의에는 분포형모형인 S-RAT모형과 VfloTM모형을 사용하여 모의하였다. S-RAT모형의 검증을 위해 동일한 사상을 이용하여 보정 및 검증을 하였다. 또한 VfloTM 의 Inundation Tool을 이용하여 홍수범람모의를 하였고, 통계학적 분석을 통하여 두 모형의 오차를 계산하여 S-RAT모형의 국내 유역 적용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.188-188
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• 2023

지구온난화, ENSO 등 전지구적인 기후변화 현상으로 위험기상 발생이 증가하고 있다. 한반도는 삼면이 바다에 접하였기 때문에 매우 불안정한 대기로 저기압이 빈번히 통과하는 특징을 가지며, 우리나라는 매년 이상기후로 인한 기상재해로 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년간 가장 많이 발생한 피해액 기준 대형 자연재난은 호우로 총 49회 발생하였다. 호우는 다른 기상재해에 비해 발생 시간이 짧고, 공간 규모가 작을 뿐만 아니라 시공간적으로 변동성이 매우 크기 때문에 발생 시 많은 인명 및 재산 피해를 유발한다. 기상청은 호우 외 9가지 기상현상으로 인해 중대 재해 발생이 예상되는 경우 주의를 환기하거나 경고를 예보하는 특보를 발표한다. 현재 사용 중인 호우특보 기준은 기후변화와 위험기상 발생 패턴 변화에 따른 호우 피해와 강우량의 상관성을 고려해 3시간 강우량 개념으로 강우강도, 12시간 강우량 개념으로 누적강우량을 파악할 수 있게 개선한 결과이다. 그러나 지역 특성을 반영하지 아니하고, 하나의 특보 기준 값을 전 지자체에 적용하기 때문에 국지성 집중호우의 지역별 특성을 세세히 반영하지 못하는 등 한계를 보인다. 이와 반대로 영국의 경우 기상특보 기준에 기상현상이 미치는 영향을 포함하였으며, 일본의 경우 우리나라 시군구 개념인 시정촌별로 기상특보 기준을 다르게 설정하여 운영 중이다. 지역 특성을 반영한 해외 기상특보 사례와 달리 우리나라 기상특보는 지역별 위험 및 사회·경제적 취약성을 고려하지 않아 특보 기준 값이 획일화되어 있음을 확인했다. 이에 본 연구는 기상특보 중 호우특보로 연구 범위를 한정하고, 위험기상의 획일적 의사결정 시스템을 보완하기 위해 영향한계강우량과 재해위험성을 고려한 호우특보 기준을 연구하여 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1239-1249
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• 2013

According to development of weather radar, researches about observation, analysis or forecast of weather phenomena such as tornado, flash-flood etc. were encouraged by reducing frequency interferences, transmission noises, attenuations of radar signal. In contrast, there is a growing interest in the visualization and expression methods for weather radar data but weather radar manufacturers or the organs of government for weather are just busy interpreting expressed weather images projected on GIS. We propose an effective high definition weather radar information visualization method able to apply various GIS platforms to observe and take actions against rapid local weather changes effectively. In this paper, first we change information acquired from weather radar to raster or vector type high definition data structures using specific algorithms. And then, we quadrate our processed raster/vector type weather data with various GIS platforms accurately to make observers can recognize and check weather situations over exact geographical positions and elevations intuitively. Experimental results verify that our method make observers can recognize and analyze weather changes, tornados, local downpours or flash floods accurately by analyzing high definition weather radar data combined with GIS platform including detailed target locations and elevations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.242-242
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• 2021

지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.