• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.117-117
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• 2022

범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.404-404
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• 2011

최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.2
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• pp.13-23
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• 2010

According to recent researches on climate change, the global warming is obvious to increase rainfall intensity. Damage caused by extreme hydrologic events due to global change is steadily getting bigger and bigger. Recently, frequently occurring heavy rainfalls surely affect the trend of rainfall observations. Probability precipitation estimation method used in designing and planning hydrological resources assumes that rainfall data is stationary. The stationary probability precipitation estimation method could be very weak to abnormal rainfalls occurred by climate change, because stationary probability precipitation estimation method cannot reflect increasing trend of rainfall intensity. This study analyzed temporal variation of trend in rainfall time series at 51 stations which are not significant for statistical trend tests. After modeling rainfall time series with maintaining observed statistical characteristics, this study also estimated whether rainfall data is significant for the statistical trend test in near future. It was found that 13 stations among sample stations will have trend within 10 years. The results indicate that non-stationary probability precipitation estimation method must be applied to sufficiently consider increase trend of rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1429-1433
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• 2010

수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.183-183
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• 2018

최근 국지성 호우와 홍수, 그리고 극심한 가뭄과 같은 기후변화로 인한 극치수문현상이 빈번하게 관측되고 있다. 이는 과거와는 다른 양상의 강우사상으로 광화문(2010), 강남역(2010), 청계천(2010), 청주(2017), 부산(2017) 등 주요 도심지역에 내수침수로 인한 막대한 인명, 재산 피해를 발생시켰으며, 피해의 빈도와 강도가 증가되고 있는 추세이다. 특히 기후변화에 따른 강우강도의 증가는 설계홍수량의 변화를 초래하며, 그로 인해 홍수 위험도 증가와 치수안전도 감소 등 수공구조물의 설계기준에 불확실성을 증가시키는 원인이 되고 있다. 최근 국내에서도 기후변화에 따른 수공시설물 설계빈도 상향에 대한 필요성이 대두되고 있으나 기후변화의 불확실성 및 기후시나리오의 한계로 인해 정량적 분석결과가 제시되지 않아 정책 수립에 반영하기 현실적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수특성에 대한 도시유역의 영향을 평가하기 위하여 서울 효자배수분구를 대상유역으로 선정하고, 과거관측자료 기준 S0 대비 상세화 기법(Downscaling) 및 편의보정(Bias Correlation)으로 생성된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA(RCM)모델을 통해 생산된 S1, S2, S3 기간의 확률강우량의 변화를 평가하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량 및 침수면적 산정하고 기후변화 기간별 변동성을 분석하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물의 설계빈도인 10년빈도를 3사분위값을 기준으로 할 때 50년과 70년 이상의 미래를 가정할 경우 각각 약 10%, 20%의 확률 홍수량이 증가가 예상되었다. 이러한 결과 현재 구축되어 있는 배수시스템의 설계빈도를 크게 상회하는 값으로 도시배수시스템에 많은 어려움을 줄 것으로 예상되며, 정량적 평가 결과가 기후변화 적응 대책 신규 시설물 설계시 참고할 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1018-1022
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• 2008

2007년 Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) 4차보고서 이후로 지구 온난화에 대한 다양한 부분에 영향 분석 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있으며, 그 가운데 수자원 즉 육상의 물 순환은 인간 활동과 생태계 전반에 대한 직접 영향으로 인해 기후변화 정책 수립 시 그 중요성이 더욱 부각되고 있다. 현재까지, 많은 연구에 있어서 Global Circulation Model (GCM)을 직접 축소기법을 이용한 후 이를 수문 모형에 입력하여 수자원 영향 분석을 실시해오고 있다. 국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 자료의 가용 여부 및 적용성의 검토가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 10일 간격 기후변화 SRES 시나리오 자료에 대한 적합성을 평가하고자 한다. 적합성을 평가 하기위해서 국내 주요지점에 근접한 격자자료를 RCM으로부터 추출하고 이에 대한 수문학적 특성치 분석, 저빈도 분석(low frequency analysis), 극치사상의 분포형태 등을 실측 강수자료와 다양한 형태로 비교 검토하여 RCM 자료의 적합성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.511-511
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• 2015

국가적 측면에서 수자원의 효율적 관리는 국민의 안전 등 중요한 요소이며, 이를 위하여 수자원 장기 계획을 필요로 한다. 설계홍수량의 적정성 판단 및 첨두홍수량의 파악은 수자원 계획에 꼭 필요한 요소이다. 이를 산정하기 방법으로는 "설계홍수 추정 지침서(1993, 국토교통부)"에서 제시한 비유량법을 활용한 추정공식을 제시한 바 있다. 하지만, 기존에 제시된 비유량 산정 공식의 경우 유역면적 하나만을 매개변수로 하는 회귀식이기 때문에 급변하고 있는 강우 패턴 등의 반영이 어려울 것으로 판단되었으며, 특히 도시화 및 기후변화의 영향으로 인한 불투수면적의 증가와 집중호우 등의 극치수문사상이 발생됨에 따라 기존의 비유량법에 의해 첨두홍수량을 추정할 경우 많은 차이가 있을 것으로 예상된다. 또한, 하천기본계획 및 소하천정비종합계획 등 대부분의 하천관련 정비계획에서는 단위도법에 의해 산정된 홍수량을 계획홍수량으로 결정하고 있으며 비유량법에 의한 첨두홍수량은 계획홍수량의 적정성 검증 정도로만 활용하고 있으며 신뢰성에 의문이 제기되고 있는 실정이다. 따라서 도시유역을 대상으로 최근 수립된 하천기본계획 등의 계획홍수량 자료를 수집하고, 기존 비유량공식을 적용한 결과를 비교 검토하여 비유량 적용의 적정성을 판단하며 개선방안을 모색하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.8
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• pp.719-729
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• 2016

Extreme events of rainfall has increased mainly from climate change, resulting in more severe floods intensified by land use development. Appropriate estimation of design floods gets more attention to ensuring the safety of life and property in flood-prone areas for hydraulic structures such as dams and levees. In the current study, we reestimated the design flood of the Nam River Dam to adopt the influence of climatic change of hydrometeorological variables including recent datasets of extreme rainfall events. The climate change scenarios of extreme rainfall events in hourly scale that has been downscaled was used in analyzing the annual maximum rainfall for the weather stations in the Nam River Dam basin. The estimates of 200-year and 10,000-year return periods were calculated to provide a design flood and a probable maximum flood case for the Nam River Dam. The results present that the new estimate employing the RCP4.5 and RCP8.5 downscaled data is much higher than the original design flood estimated at the dam construction stage using a 200-year return period. We can conclude that the current dam area might be highly vulnerable and need an enhancement of the dam safety regarding the reduction of damage in Sachen bay from the outflow of Nam River Dam.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.10
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• pp.671-680
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• 2019

Many researches illustrated that the magnitude and frequency of hydrological event would increase in the future due to changes of hydrological cycle components according to climate change. However, few studies performed quantitative analysis and evaluation of future rainfall in North Korea, where the damage caused by extreme precipitation is expected to occur as in South Korea. Therefore, this study predicted the extreme precipitation change of North Korea in the future (2020-2060) compared to the current (1981-2017) using stationary and nonstationary frequency analysis. This study conducted nonstationary frequency analysis considering the external factors (mean precipitation of JFM (Jan.-Mar.), AMJ (Apr.-Jun.), JAS (Jul.-Sept.), OND (Oct.-Dec.)) of the HadGEM2-AO model simulated according to the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. In order to select external factors that have a similar tendency with extreme rainfall events in North Korea, the maximum annual rainfall data was obtained by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Correlation analysis was performed between the extracted residue and the external factors. Considering selected external factors, nonstationary GEV model was constructed. In RCP4.5, four of the eight stations tended to decrease in future extreme precipitation compared to the present climate while three stations increased. On the other hand, in RCP8.5, two stations decreased while five stations increased.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.137-149
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• 2015

Flood planning needs to recognize trends for extreme precipitation events. Especially, the r-year return level is a common measure for extreme events. In this paper, we present a nonstationary temporal model for precipitation return levels using a hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitation measured in Korea with a generalized extreme value (GEV). The temporal dependence among the return levels is incorporated to the model for GEV model parameters and a linear model with autoregressive error terms. We apply the proposed model to precipitation data collected from various stations in Korea from 1973 to 2011.