• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1099-1103
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• 2010

본 연구에서는 기후변화로 인한 부산 강우특성을 고려하고 강수량의 증감을 알아보기 위하여 부산 기상청 지점의 강우 자료를 수집하고 분석하여 월, 계절, 연 평균강우와 지속시간별 연최대 강우량 및 강우강도(30 mm 이상)를 Trend 분석하였다. 분석기법은 T Test, Hotelling Pabst Test, Non Linear Test, Mann-Kendall Test, Sen Test이고 0.99, 0.95, 0.90의 유의수준별로 분석하였다. 분석된 결과는 1등급에서 4등급까지 등급화하고, 특히 Sen Test의 Slope는 빈도분석하여 등급화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.211-211
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• 2016

도시 배수 시스템의 설계 및 홍수 방지 전략의 수립은 공통적으로 특정 재현 기간에 대한 극한강우량의 정보가 필요하다. 최근 이상기후로 인한 극한강우사상의 발생이 잦아짐에 따라, 수공 구조물의 설계 및 계획에 기후변화의 영향(특히 강수량)이 고려되어야 한다. 이에 본 연구에서는 설계에 사용되는 일반적인 재현기간의 IDF(intensity duration frequency)곡선에서 극한강우량을 산출하고, 이를 분석한 통계학적인 추세가 기후변화 시나리오의 IDF곡선의 작성에 미치는 영향에 대한 평가를 실시하였다. 연구 첫 단계에는 연 최대 일강수량 시계열의 추세를 분석하고 정량화하였다. 본 연구에서는 1970년부터 2015년까지의 60개 관측소의 연 최대 일강수량 시계열을 사용하여 분석하였으며, 관측소별로 다른 유의수준을 고려하여 Mann-Kendall test가 실시되었다. 그 결과 연구기간동안 증가 및 감소 추세가 발생하였다. 추세가 분석 및 정량화 되면, Gumbel 분포를 이용하여 극한강우량을 계산하였다. 마지막으로 지역별로 실시한 추세분석으로부터 얻은 정보를 통합하고 추세분석 결과를 바탕으로 2가지의 기후 시나리오를 규정하여 IDF곡선의 매개변수를 산정하였다. 그 결과, 통계학적인 추세의 증가 또는 감소 모두 각 지속시간의 극한강우시계열에 영향을 주는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.333-333
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• 2022

본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF 를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 용담댐에 위치한 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50 개의 앙상블로 구성되어 있으며, 하나의 앙상블은 60 년 동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000 개의 연 최대 일 강우량을 수집 및 활용하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF 의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000 개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10 년부터 1000 년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV(General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF 는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.337-337
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• 2019

지구 온난화에 따른 기후변화로 인하여 태풍, 폭염, 홍수 및 가뭄 등과 같은 다양한 자연재해는 해마다 증가하고 있으며, 이에 따른 사회적 우려의 목소리가 커지고 있다. 특히 극한 강우와 홍수는 막대한 재산피해와 인명사고 등과 같은 재난에 직결된다. 자연재해에 대한 피해를 사전에 방지하기 위해서는 수자원 시스템을 이해하고, 미래 기후변화를 고려하는 것이 중요하다. 이미 많은 국가들은 기후변화에 대한 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 노력을 하고 있다. 일반적으로 기후 모델로부터 생산된 모의자료를 이용하여 현재기간에 대비한 미래기간의 변화를 분석하게 되며, 이미 수문통계학 분야에서는 미래 강수량 변화를 살펴보기위해 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구는 HadGEM3-RA 기후 모델의 강수 자료에서 연최대 자료를 추출하였고, 이를 이용하여 비정상성 지역빈도해석을 수행하였다. 지역빈도해석 방법은 홍수지수법(index flood method)을 이용하였고, 대상유역으로 한강유역을 선정하여 적용하였다. 또한 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오는 RCP 4.5와 RCP 8.5를 적용하였으며, 각 시나리오에 따른 강수량 변화율은 전망 기간(S0:1979-2005, S1:2011-2040, S2: 2041-2070, S3:2071-2100)에 따라 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.384-384
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• 2018

최근 기상이변의 가속화로 인해 홍수피해는 더욱 증가되고 있으며, 도시화로 인해 불투수면적이 급격히 늘어남에 따라 기존 관개수로의 통수능력 부족으로 도시침수피해가 증가되고 있다. 재난 연감과 재해연보를 바탕으로 비교한 결과, 홍수를 비롯한 각종 재난 발생 시 일반적으로 남성들에 비해 여성들의 피해자 수가 많으며 피해의 정도는 상대적으로 심각하였다. 그러나 국내외적으로 홍수에 대한 피해를 줄이고자 홍수 취약성에 대한 많은 연구들이 수행되었지만 아직 젠더를 고려한 취약성 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대상지역을 우리나라의 인구밀집도가 가장 높은 서울시 25개구로 선정하였고, 엔트로피 이론을 활용해 25개 구의 홍수 취약성 지수를 계산하였다. 홍수 취약성 지수 계산 시 고려요인으로는 여성인구비율, 고령화비율 및 인구밀도 등과 같은 사회적 요인과 연 홍수 피해액, 복구금액 등 경제적 요인 그리고 일일 최대 강수량 및 80mm 이상의 강수량, 홍수 피해 횟수 등과 같은 환경적 요인을 고려하였다. 그 결과 각각의 요인에 따라서 서울시 25개구의 홍수취약성 지수가 상이하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 취약성지수가 높은 자치구들의 경우 지역특성을 고려한 별도의 홍수대책 가이드라인이 필요 할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과물을 바탕으로 향후 홍수 대책이나, 홍수대비 관련 정책을 수립할 정부 및 지자체에서 사회, 경제, 환경적 요인을 고려한 합리적인 정책 수립 결정에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.54 no.2
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• pp.161-176
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• 2021

In this study, one of the distributed hydrologic models, VELAS, was used to analyze the variation of hydrologic elements based on water balance analysis to evaluate the groundwater recharge in more detail than the annual time scale for the past and future. The study area is located in Yanggok-ri, Seobu-myeon, Hongseong-gun, Chungnam-do, which is very vulnerable to drought. To implement the VELAS model, spatial characteristic data such as digital elevation model (DEM), vegetation, and slope were established, and GIS data were constructed through spatial interpolation on the daily air temperature, precipitation, average wind speed, and relative humidity of the Korea Meteorological Stations. The results of the analysis showed that annual precipitation was 799.1-1750.8 mm, average 1210.7 mm, groundwater recharge of 28.8-492.9 mm, and average 196.9 mm over the past 18 years from 2001 to 2018 in the study area. Annual groundwater recharge rate compared to annual precipitation was from 3.6 to 28.2% with a very large variation and average 14.9%. By the climate change RCP 8.5 scenario, the annual precipitation from 2019 to 2100 was 572.8-1996.5 mm (average 1078.4 mm) and groundwater recharge of 26.7-432.5 mm (average precipitation 16.2%). The annual groundwater recharge rates in the future were projected from 2.8% to 45.1%, 18.2% on average. The components that make up the water balance were well correlated with precipitation, especially in the annual data rather than the daily data. However, the amount of evapotranspiration seems to be more affected by other climatic factors such as temperature. Groundwater recharge in more detailed time scale rather than annual scale is expected to provide basic data that can be used for groundwater development and management if precipitation are severely varied by time, such as droughts or floods.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.504-504
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• 2022

국내 금강유역의 경우 충남 서부와 북부지역을 중심으로 강수량 부족과 가뭄이 빈번히 발생하는 것으로 보고되며, '14년에도 강수량이 부족하였고, '15년에는 제한급수에 돌입하는 등 가뭄 피해가 최대 3년에 걸쳐 다년 발생하였다. 가뭄 발생 시 댐은 가뭄 대응단계별 용수공급조정기준에 따라 생공용수 여유량, 하천유지용수, 농업용수, 생공용수 순으로 감량 후 운영된다. 이중 하천유지용수는 수 생태계 및 하천과 관련이 있는 다양한 자연 자원의 보호와 보전을 위해 하천에 남아 흘러야 하는 물로 정의되며, 환경 및 생태계에 관한 중요성이 커짐에 따라 가뭄 시에도 하천이 유수의 정상적인 기능과 상태 유지를 위해 필요한 용수이다. 용수공급조정 기준은 지금까지 총 5차례 개정되었으며, 가장 최근인 '19년에는 가뭄 주의단계시 하천유지 용수 감량기준을 기존 하천유지용수 "100% 감량"에서 "최대 100% 감량"으로 개정되었다. 이를 통해 다양한 의사결정이 가능해졌지만, 한편으로는 구체적인 기준이 제시되지 않아 이해당사자 간 상호 협의를 통해 감량(주로 50%)하는 실정이다. 이러한 상호 협의의 과정은 다양한 이해당사자들의 의사를 반영할 수 있는 과정이긴 하지만 수자원의 부족은 직접적으로 주민들에게 심각한 피해로 이어지기에 보다 정교하고 합리적인 기준의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정 과정에 활용할 수 있는 하천유지용수 최적 감량 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 각 이해당사자의 향후 체계적인 의사결정을 위해 근거를 제공하는 것이 목표이다. 이를 위해, 하천유지용수의 공급에 따른 편익과 가뭄 위험도 간의 관계를 규명하고, 관계에 따른 하천유지용수 감량 정도에 따른 피해를 추정한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.5
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• pp.469-482
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• 2014

This study developed a Bayesian spatial regional frequency analysis, which aimed to analyze spatial patterns of design rainfall by incorporating geographical information (e.g. latitude, longitude and altitude) and climate characteristics (e.g. annual maximum series) within a Bayesian framework. There are disadvantages to considering geographical characteristics and to increasing uncertainties associated with areal rainfall estimation on the existing regional frequency analysis. In this sense, this study estimated the parameters of Gumbel distribution which is a function of geographical and climate characteristics, and the estimated parameters were spatially interpolated to derive design rainfall over the entire Han-river watershed. The proposed Bayesian spatial regional frequency analysis model showed similar results compared to L-moment based regional frequency analysis, and even better performance in terms of quantifying uncertainty of design rainfall and considering geographical information as a predictor.