• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.6B
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• pp.543-550
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• 2009

The traditional simple extrapolation type short term quantitative rainfall forecast can not realize the evolution of rainfall generating weather system. To overcome the drawback of the linear extrapolation type rainfall forecasting model, the history of a weather system from sequential weather radar information and a polynomial regression technique were used to generate forecast fileds of x-directional, y-directional velocities and radar reflectivity which considered the nonlinear behavior related to the evolution of weather systems. Results demonstrated that test statistics of forecasts using the developed model is better than that of 2-CAPPI forecast. However there is still a large room to improve the forecast of spatial and temporal evolution of local storms since the model is not based on a fully physical approach but a statistical approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.557-557
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• 2012

최근 기상변화로 인한 게릴라성 집중호우 등의 증가로 재해 발생이 빈번하게 발생하고 있으며, 특히 도시지역에서의 홍수피해로 막대한 인명과 재산피해가 발생하고 있는 실정이다. 도시지역 내로 유입되는 홍수는 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 홍수의 대부분은 도로와 합류부를 통해 흐르므로 도시지역 내에서 홍수로 인한 피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서의 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 교차로에서 흐름은 유입되는 유량이 상대적으로 적고 도로의 경사가 비교적 완만한 경우 상류 특성을 나타내나 이와 반대일 경우에는 상류 및 사류가 공존하는 복잡한 수면형을 나타낸다. (Mignot, 2005) 현재까지 국내외적으로 홍수흐름 분석에 관한 대부분의 수치적 연구에서는 주로 수직방향으로의 홍수파 변화양상에 대해서는 무시하며, 물의 압력이 정수압이라는 2차원적 가정으로 수행되어져 왔다. 그리고 대부분의 연구는 도시지역을 구성하는 건물 등이 홍수흐름에 어떤 영향을 미치는가 및 직각 교차로에 대한 분석을 수행하였으나 사각 교차로에 대한 홍수흐름에 대한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구는 3차원 수직모형을 이용하여 사각 수로 합류부에서의 상류 및 사류에 대한 흐름특성을 수리모형실험 결과와 비교분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.199-213
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• 2008

The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.189-189
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• 2021

최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 등의 기상재해 발생빈도가 증가함에 따라 저수지의 용수공급 안정성이 감소하고 있다. 우리나라 농업용수는 총 수자원 이용량의 48%를 차지하고 있으며 영농활동의 필수 자원으로 농업용 저수지의 용수공급에 크게 의존하고 있다. 하지만 유효저수용량을 기준으로 다목적댐과 비교하였을 때 농업용 저수지의 규모가 작으므로 가뭄이 발생하게 된다면 용수공급에 큰 어려움을 겪을 수 있다. 또한 농업용 저수지의 절반 이상이 준공년도가 70년 이상으로 농업용 저수지의 노후화가 심각한 상태이며 수문 실측자료가 부족하여 이수 측면의 활용성과 관련된 연구가 부족한 실정이다. 이에 따라 농업용 저수지의 안정적인 용수공급 및 이수 측면의 분석을 위해서는 농업용 저수지 상류의 정확도 높은 장기유출량 산정이 선행되어야 한다. 현재 농업용 저수지의 장기유출량 산정을 위해 사용되고 있는 DIROM 모형은 Sugawara의 TANK 모형을 우리나라 농업용 저수지의 유역 특성에 맞게 수정한 일별 유입량 모의 발생 모형이다. 그러나 DIROM 모형의 매개변수는 1980년대에 개발된 이후 현재까지 특별한 개선없이 사용되고 있다. 따라서 최근 우리나라의 기후 및 토지이용 특성이 변화함에 따라 유출 특성이 변화하였기 때문에 장기유출량 산정을 위한 매개변수 개선이 필요하다. 본 연구에서는 하천의 최상류에 위치한 수위 관측소의 유출량 자료를 활용하여 지역별 DIROM 모형의 매개변수를 추정하고, 추정된 매개변수를 활용하여 회귀식을 개발하고자 하였다. 개발된 회귀식의 검증을 위해 최근 수문자료 관측을 수행하기 시작한 농업용 저수지의 실측 수문자료를 활용하였다. 이를 통해 농업용 저수지의 안정적인 용수공급 및 저수지 관리를 통해 농업용수의 활용성을 개선할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.182-182
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• 2020

최근 지구 온난화나 기상이변으로 인해 세계각지에서 많은 자연재해가 발생하고 있고 우리나라도 최근 전국 각지에서 국지성호우에 의한 많은 피해가 발생하고 있다. 특히 국지성호우로 인해 발생하는 산간지역의 토석류는 많은 재산피해를 일으키고 있다. 최근 토석, 토사, 혹은 부유 잡목 등의 유출로 인한 피해를 막기 위해 많은 사방댐을 축조하고 있으나 표면침식에 의해서 유출되는 토석량 혹은 토사량을 정확히 예측하지 못한다면 축조된 사방댐은 금방 제구실을 못할 수 있거나 혹은 과대 설계 및 시공되어 건설비를 낭비할 수 있다. 따라서 최적의 사방댐 건설을 위해 정확한 토석량의 산정은 매우 중요한 전제조건이라 할 수 있다. 본 연구에서는 강원도 인제군 산간지역 4곳의 사방댐유역에 대해 토석량 예측모형 MSDPM(Multi-Sequence Debris Prediction Model)과 LADMP(Los Angeles District Method for Prediction of sediments yield)를 이용하여 산정한 토석량과 실제 준설량을 비교하였다. 이를 위해 강원 산간지역에 맞도록 예측모형을 보정하였으며 토석류 유발 강우강도(Threshold Maximum 1-hr Rainfall Intensity)와 토석류 유발 최소강우량(Total Minimum Rainfall Amount)개념을 도입하여 예측모형식을 적용하였다. 위 식이 갖고 있는 대표적 특징 중 하나인 산불계수를 사용해야 하지만 본 연구지역은 산불 피해규모가 미미하여 산불의 영향은 고려하지 않고 토석량을 산정하였다. 두 예측모형의 계산결과와 실제 준설량을 비교해본 결과, MSDPM의 결과가 LADMP의 결과보다 준설량과 더 일치하는 것으로 나타났다. 실제 준설량과 MSDPM의 계산결과는 평균 17.37%의 차이를 나타냈고 LADMP의 계산결과는 평균 41.87%의 차이를 나타냈다. 본 연구에서 사용된 토석량 예측 모형은 앞으로 많은 산지유역의 토석량 예측에 사용이 가능 할 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서 사용된 자료의 제한성 때문에 앞으로 많은 실측 준설자료를 통하여 예측모형식을 보정하는 작업이 우선되어야 할 것으로 판단된다. 이를 위해서 많은 산지유역의 토석량을 장시간 실측하여 데이터를 축적하고 이를 사용하여 다양한 토석량 예측모형을 검보정하는 노력이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.544-544
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• 2016

최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.357-357
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• 2022

도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1139-1150
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• 2014

This study modified the Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (PRISM) and investigated the applicability of the modified model (M-PRISM) in estimating $1km{\times}1km$ gridded daily precipitation over South Korea. The model parameters of M-PRISM were estimated by regression curves and were validated using the Jackknife method at the Korean Meteorological Administration (KMA) stations. The results indicate that M-RPISM shows better performance in estimating the frequency of daily precipitation than PRISM while M-PRISM has similar performance to PRISM in estimating the daily precipitation amount. Thus the M-PRISM model proposed in this study can be very useful to estimate high resolution daily precipitation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1734-1738
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• 2010

최근 이상 기후에 따른 유역 환경의 변화가 크게 눈에 띄고 있다. 또한, 댐건설이나 하도 준설 등 인위적인 요인에 의해 유역 및 하천의 유사 거동이 크게 변화하고 있다. 그러나, 하도 관리의 기본 자료인 하천 유역의 유사 발생량에 대해서는 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 분포형 수문 모형을 이용하여 체계적이고 합리적으로 비유사량을 산정하기 위한 연구이다. 대상 유역으로는 낙동강 주요 지류 중 하나이며, 영주댐이 건설될 계획인 내성천으로 선정하였으며, 이용하는 모형은 대상유역의 토양 특성, 토지이용과 관리 상태를 고려하는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 선정하였다. 먼저, GIS와 연계된 SWAT 모형을 적용하기 위하여 수치 고도자료, 토양도와 토지이용도를 구축하고, 내성천 유역의 기상 및 우량 관측소를 고려하여 일강수자료, 일 최대/최소 기온을 포함한 기후자료를 입력하였다. 그리고, 대상 유역에 위치한 수문관측소와 수질 관측소를 고려하여 소유역으로 세분화한 후 토양특성과 토지이용에 따른 모의를 실시하였다. SWAT 모형을 이용한 비유사량 산정에서 문제가 되는 것은 식생 피복 상태와 토양 침식성 인자인 것으로 나타났다. 또한, 산정된 비유사량은 내성천의 하천 유사량 측정 자료에서 산정한 비유사량과 비교하였다. 그 결과 SWAT 모형은 유사량 실측 자료에서 산정된 비유사량보다 상당히 큰 값을 산정하였다. 그러나, 보다 체계적인 입력 자료가 축적된다면, SWAT 모형을 이용하여 합리적인 비유사량 산정이 가능할 것으로 보인다.