• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.10
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• pp.1023-1034
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• 2008

The size and frequency of the natural disaster related to the severe storms are increased for recent decades in all over the globe. The damage from natural disasters such as typhoon, storm and local severe rainfall is very serious in Korea since they are concentrated on summer season. These phenomena will be more frequent in the future because of the impact of climate change related to increment of $CO_2$ concentration and the global warming. To reduce the damage from severe storms, a short-range precipitation forecasting model using a weather radar was developed. The study was conducted as following four tasks: conversion three-dimensional radar data to two-dimensional CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) efficiently, prediction of motion direction and velocity of a weather system, estimation of two-dimensional rainfall using operational calibration. Results demonstrated that two-dimensional estimation using weather radar is useful to analyze the spatial characteristics of local storms. If the precipitation forecasting system is linked to the flood prediction system, it should contribute the flood management and the mitigation of flood damages.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1159-1172
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• 2020

This study applied deep convolution neural network based on U-Net and SegNet using long period weather radar data to very short-term rainfall prediction. And the results were compared and evaluated with the translation model. For training and validation of deep neural network, Mt. Gwanak and Mt. Gwangdeoksan radar data were collected from 2010 to 2016 and converted to a gray-scale image file in an HDF5 format with a 1km spatial resolution. The deep neural network model was trained to predict precipitation after 10 minutes by using the four consecutive radar image data, and the recursive method of repeating forecasts was applied to carry out lead time 60 minutes with the pretrained deep neural network model. To evaluate the performance of deep neural network prediction model, 24 rain cases in 2017 were forecast for rainfall up to 60 minutes in advance. As a result of evaluating the predicted performance by calculating the mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at the threshold of 0.1, 1, and 5 mm/hr, the deep neural network model showed better performance in the case of rainfall threshold of 0.1, 1 mm/hr in terms of MAE, and showed better performance than the translation model for lead time 50 minutes in terms of CSI. In particular, although the deep neural network prediction model performed generally better than the translation model for weak rainfall of 5 mm/hr or less, the deep neural network prediction model had limitations in predicting distinct precipitation characteristics of high intensity as a result of the evaluation of threshold of 5 mm/hr. The longer lead time, the spatial smoothness increase with lead time thereby reducing the accuracy of rainfall prediction The translation model turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (> 5 mm/hr) because it preserves distinct precipitation characteristics, but the rainfall position tends to shift incorrectly. This study are expected to be helpful for the improvement of radar rainfall prediction model using deep neural networks in the future. In addition, the massive weather radar data established in this study will be provided through open repositories for future use in subsequent studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.317-317
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• 2019

기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.310-310
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• 2023

기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1498-1502
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• 2007

본 연구에서는 격자기반의 레이더강우 등과 같은 향후 제공될 분포형 강수를 활용하기 위해 국내 유역에서 GIS와 연계한 물리적 기반의 수문학적 분포형모형의 적용성을 검토하고, 향후 저수지 유입량 예측을 위해 수자원공사 현업에서 실시간 물관리에 사용하고 있는 개념적기반의 집중형모형인 Kwater홍수분석모형과 실시간 홍수조절을 목적으로 미국 오클라호마대학의 백스터교 수측에서 개발된 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형을 이용하여 낙동강권역의 남강댐유역을 대상으로 유출해석을 수행하여 양 모형의 구조적인 장단점 등을 비교분석하였다. 입력이 되는 분포형 강우는 지상관측강우, 레이더추정강우를 적용하였고, GIS수문매개변수를 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 모형에서 계산된 방법이 물리성을 구비하여 타당한 매개변수의 값으로 현실의 유출량을 재현할 수 있는지를 실제 유역 규모의 스케일로 검증하고자 하였으며 홍수기 댐유역의 유출모의를 위한 모형의 장단점을 파악하고 분포형모형의 향후 실용화 가능성을 검토하였다. 모형 수행 결과, 모형보정은 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형이 집중형모형인 Kwater모형에 비하여 GIS를 이용하여 지형공간 자료와 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 따라 평균적으로 첨두유량에서 $\pm254\;cms$, 유출량에서 $\pm14\;mm$, 첨두도달 시간차에서 $\pm15$분 이내의 정확도 향상을 가져왔다. 물리적 기반의 분포형모형인 Vflo모형은 남강댐유역 대다수 관측소에서 별다른 매개변수의 보정없이도 합리적이고 유용한 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형이 향후 돌발홍수나 게릴라성 집중호우 등의 악기상에 대응하여 레이더 등의 정확하고 신뢰할만한 강우예측이 입력자료로 생성되었을 때 다목적댐 저수지 운영에 있어서 리드타임을 충분히 확보하여 안정적이고 예측가능한 홍수조절을 수행할 수 있는 가능성을 보여주었다고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.597-597
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• 2015

기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.1
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• pp.23-32
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• 2008

According to recent frequent local flash flood due to climate change, the very short-term rainfall forecast using remotely sensed rainfall like radar is necessary to establish. This research is to evaluate the feasibility of GIS-based distributed model coupled with radar rainfall, which can express temporal and spatial distribution, for multipurpose dam operation during flood season. $Vflo^{TM}$ model was used as physically based distributed hydrologic model. The study area was Yongdam dam basin ($930\;km^2$) and the 3 storm events of local convective rainfall in August 2005, and the typhoon.Ewiniar.and.Bilis.collected from Jindo radar was adopted for runoff simulation. Distributed rainfall consistent with hydrologic model grid resolution was generated by using K-RainVieux, pre-processor program for radar rainfall. The local bias correction for original radar rainfall shows reasonable results of which the percent error from the gauge observation is less than 2% and the bias value is $0.886{\sim}0.908$. The parameters for the $Vflo^{TM}$ were estimated from basic GIS data such as DEM, land cover and soil map. As a result of the 3 events of multiple peak hydrographs, the bias of total accumulated runoff and peak flow is less than 20%, which can provide a reasonable base for building operational real-time short-term rainfall-runoff forecast system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.97-97
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• 2023

최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.203-203
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• 2020

동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.200-203
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• 2006

지역의 공간 분포가 내포된 고해상도의 지상강우량을 추정하기 위해서 강수와 구름 입자(고체와 액체)의 양과 성질을 반영한 기상레이더의 반사도(reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 방법이 널리 이용된다. 반사도 (reflectivity) 자료로부터 지상강우강도로 환산하는 핵심은 Z-R 관계식으로, 이 Z-R 관계식의 매개변수 a와 b의 결정이 중요하다. 그러나, 지상우량 관측소에서 측정되는 강우량 자료는 지상에서 관측된 강우자료이나, 레이더에서 추정되는 강우량은 상공 (이 연구에서는1.5km)에서 관측한 반사도로 추정되는 값으로 이에 상응하는 오차를 줄이기 위하여 보정하는 기법이 이용된다. 수계내의 정확한 유출량을 모의계산하기 위하여 수문수치모형이 이용되며, 이의 보다 정확한 수치결과를 모의하기 위해서 레이더 강우추정을 사용하여 정확도를 높이고자 하는 연구가 진행 중이다. 이 연구에서는 기상청에서 운영하는 레이더 반사도 자료를 사용하여 용담/남강유역 내에서 2002-2004년의 집중호우에 대해 Z-R 관계식을 추정하고, 유역 내 평균 강우량과 지상관측 강우량의 비 (G-R비)를 이용한 공간적 특성을 고려한 보정을 함으로써 추정된 평균 강우량의 정확도를 향상시켰다. 이렇게 추정된 레이더 강우는 지상관측지점 강우만으로 보간 된 강우(gauge-only interpolation)와 비교 되어, 레이더강우의 정확성과 적용성이 수문모형에 적합한가를 평가해 보았다. 공간적 분포의 특성을 내포하며 강우예측 (Quantitative Precipitation Forecasting)에 이용될 수 있다는 잇점은 있으나, 레이더 강우 추정은 정확성과 적용성에 많은 의문점을 남긴다.리 전도도 값을 Gardner 식에 적용하여 1, 3, 5, 7kPa에서의 불포화수리 전도도 값을 17개 토양통을 대상으로 하여 구했다. 토양수분 potential이 3kPa에서는 물의 이동이 거의 없는 토양들이 있었는데 반해 남계통을 비롯한 학곡통, 회곡통, 백산통, 상주통, 석천통, 예산통 등 7개의 토양은 3kPa에서도 약간의 물의 이동이 있었다. 이는 모암이 화강 편마암인 관계로 토양 내에 물의 이동에 영향을 미치는 자갈의 함량이 높았기 때문일 것으로 생각되고 추후의 연구에서는 이 부분에 대한 내용도 검토되어야 할 것이다. 또한, 1kPa에서 물의 이동은 삼각통에서 35.21 cm/day로 이동 속도가 가장 컸으며 그 뒤로 예산통, 화봉통, 학곡통, 백산통 등이 토양에서 빠른 속도로 이동하였다. 가천통이나 석천통 및 우곡통은 1kPa에서의 이동 속도가 아주 느린 토양으로 판단되었다. 또한, 포화되지 않은 상태인 1kPa에서 물의 이동 속도를 VGM 모형에 의해 예측된 값과 측정된 값으로 비교하였을 때 불포화 수리 전도도가 예측되지 않은 토양(석천통, 지곡통, 풍천통)이 존재하여 불포화 수리 전도도 특성평가에 대한 VGM 모형의 적용성에 문제를 보였다. 이는 결과적으로 논이라는 영농형태가 존재하는 우리나라에서 토양의 수리적 특성해석을 위한 VGM 모형의 적용성에 한계가 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는