• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.7
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• pp.631-641
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• 2012

In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.99-101
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• 2006

군산의 C-Band 레이더로 호남지방의 에코관측에는 무리가 있으며, 그이유는 C-Band의 특성상 관측범위가 짧은 것도 있겠지만, 강수에코에 의한 감쇠가 심하기 때문인 것으로 판단된다. 호남지방에서 진도의 S-Band 레이더는 AWS값과 상당부분 일치함을 보였으며, 그 탐지거리 역시 C-Band인 군산레이더보다 길고 감쇠 역시 적었다. 그러나 무안 부근의 경우에서는 진도의 S-band 레이더가 감지하지 못하는 에코영상을 무안레이더가 감지하는 경우도 있었다. 무안의 X-Band 레이더는 진도의 S-Band레이더의 값과 대부분 유사한 결과 값을 보였으나, 근거리에 에코관측 시 진도레이더가 관측하지 못했거나 감지했더라도 그 강도에 있어서 조금 더 정확한 값을 보였다. 각 레이더의 관측특성을 고려하여 악기상과 돌발적인 기상현상을 관측한다면 단시간예보에의 활용과 보다 정확하게 예측하고 예보하는데 크게 기여하리라 판단된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.26 no.4
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• pp.555-566
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• 2009

Precipitable water vapor (PWV) derived from a numerical weather prediction (NWP) model were compared to observations derived from ground-based Global Positioning System (GPS) receivers. The model data compared were from the Weather Research and Forecasting (WRF) model short-range forecasts on nested grids. The numerical experimets were performed by selecting the cloud microphysics schemes and for the comparisons, the Changma period of 2008 was selected. The observational data were derived from GPS measurements at 9-sites in South Korea over a 1-month period, in the middle of June-July 2008. In general, the WRF model demonstrated considerable skill in reproducing the temporal and spatial evolution of the PWV as depicted by the GPS estimations. The correlation between forecasts and GPS estimates of PWV depreciated slowly with increasing forecast times. Comparing simulations with a resolution of 18 km and 6 km showed no obvious PWV dependence on resolution. Besides, GPS and the model PWV data were found to be in quite good agreement with data derived from radiosondes. These results indicated that the GPS-derived PWV data, with high temporal and spatial resolution, are very useful for meteorological applications.

• Clean Technology
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• v.8 no.1
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• pp.27-37
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• 2002

To verify the performance and effectiveness of bilinear model for the development of ozone prediction system, the simulation experiments of the model identification for ozone formation were performed by using bilinear and linear models. And the prediction results of the ozone formation by bilinear model were compared to those of linear model and the measured data of Seoul. ARMA(Autoregressive Moving Average) model was used in the model identification. A recursive parameter estimation algorithm based on an equation error method was used to estimate parameters of model. From the results of model identification experiment, the ozone formation by bilinear model showed good agreement with the ozone formation from the simulator. From the comparison of the prediction results and the measured data, it appears that the method proposed in this work is a reasonable means of developing real-time short-term prediction of ozone formation for an ozone forecast system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.417-417
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• 2023

도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.370-370
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• 2020

홍수위험 전망정보, 홍수피해, 홍수량, 대응단계홍수로 인한 피해가 발생하면 인명 피해는 물론 사회 전반에 막대한 영향을 끼친다. 홍수가 발생하는 원인은 다양하지만 단시간 내 발생한 강우량과 하천에 흐르는 유량의 범람이 홍수피해가 발생하는 원인 중 하나이다. 이 중 하천에 흐르는 유량에 의한 홍수가 발생하면 넓은 지역에 인명과 자산에 큰 피해를 준다. 이에 홍수통제소에서는 홍수 위험을 사전에 인지하여 대비하기 위한 방법의 하나로 하천 주요지점을 중심으로 홍수예보를 발령하고 있으며, 계획홍수량을 기준으로 대응단계를 설정하고 있다. 그러나 계획홍수량을 기준으로 설정한 대응단계는 홍수피해가 발생하는 지역 특성을 반영하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 대상 지역의 홍수피해 특성을 반영한 대응단계를 설정하기 위해 과거 홍수피해 사례를 활용하여 홍수량 기준을 설정하고자 하였다. 이에 낙동강권역을 대상으로 홍수피해가 발생한 기간 내 3시간 누적 최대 강우량과 최대 홍수량을 조사하였으며, 지점별 무피해 사상을 조사하였다. 조사된 자료를 활용하여 홍수량 증가에 따른 홍수피해 발생 비율을 검토하였으며, 이를 통해 홍수량 기준을 홍수피해 발생 사례 중 최대 홍수량의 약 45%와 약 74%로 설정하였다. 본 연구에서 제시된 홍수량 비율은 지점별 계획홍수량 또는 홍수피해가 발생한 사례 중 최대 홍수량을 기준으로 비율을 적용하여 대응단계를 설정할 수 있을 것으로 판단되었다. 향후, 각 지점별 실제 피해 사례와의 비교를 통해 지속적인 보완 및 개선이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.4
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• pp.81-88
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• 2010

As there occurs recently and frequently a flash flood due to the climate change, a sudden local flood of great volume and short duration caused by heavy or excessive rainfall in a short period of time over a small area, it is increasing that significant danger and loss of life and property in Korea as well as the whole world. Since a flash flood usually occurs as the result of intense rainfall over small steep slope regions and has rapid runoff and debris flow, a flood rises quite quickly with little or no advance warning to prevent flood damage. The aim of this study is to quantify the severity of flash food by estimation of a flash flood index(FFI) from probability rainfall data in a study basin. FFI-D-F(FFI-Duration-Frequency) curves that present the relative severity of flash flood are developed for a study basin to provide regional basic information for the local flood forecasting and warning system particularly in ungauged catchments. It is also expected that FFI-D-F curves can be utilized for evaluation on flash flood mitigation ability and residual flood risk of both existing and planned flood control facilities.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.1
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• pp.11-23
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• 2005

The objective of this study is to develop a short-term precipitation-streamflow coupling method for real-time river flow forecast. The coupled method is based on the RDAPS model for precipitation and atmospheric simulation and the SFM model for streamflow simulation. The selected study area is the 2,703-km$^2$ Soyang River basin with outlet at Soyang dam site. The rainfall-runoff event from 18 to 24 July 2003 is selected for the performance test of predicted precipitation and streamflow. It can be seen that the simulated basin-scale precipitation from the RDAPS can be useable as an input for SFM hydrologic model. Short-term hydrometeorological simulations using the RDAPS and SFM model were well captured important hydrometeorological characteristics in this study area. It is concluded that atmospheric precipitation forecast would be useful for streamflow forecast.