• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.225-229
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• 2005

이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.59-59
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• 2019

최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.39-39
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• 2016

기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.132-136
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• 2007

최근 지구온난화로 인한 이상기후의 영향으로 강우일수는 줄고 있으나 강수량은 예년과 비슷한 수준을 보이고 있다. 이로 인해 갈수기의 용수부족 현상은 더욱 심해지고. 장마철의 홍수피해와 게릴라성 집중호우로 인한 피해가 커지는 등 해가 갈수록 홍수 예경보의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 홍수 예경보 체계는 몇 가지 문제를 가지고 있다. 기존 예경보 체계의 경우 한 번의 예측을 수행하기 위해 수반되는 전처리과정과 주계산과정을 거치는 동안 각 과정에서 발생한 오차들이 반복, 누적되어 최종 결과물(예측된 유출량) 속에 모두 포함된다. 또한 기존 체계에서는 유출모형을 적용하기 위해서 토양형. 피복상태 등에 관련된 매개변수들이 필요한데. 이러한 매개변수의 결정에 어려움이 있고. 불확실성을 갖고 있다. 본 연구에서는 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하려는 fuzzy 이론을 신경망 이론에 도입하여 홍수 예경보 시스템의 운영과정에서 발생하는 불확실성의 문제를 해결하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)은 data driven model(자료에 기반을 둔 모형)의 하나로 다음과 같은 장점을 가진다. 우선 data driven model은 유역의 물리적, 지형적 특성을 고려하지 않고(매개변수설정에서 발생하는 문제 해결 가능), 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축되는 모형이므로, 유역의 물리적 자료나 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요 없고, 일단 모형이 구축되면 자료의 입력만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 획득할 수 있다. 그리고 유역 내의 상황이 변화하더라도, 이들의 영향을 고려하여 쉽게 모형을 갱신할 수 있다. 마지막으로 모형의 구축 과정이 물리적 모형에 비해 비교적 간편하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 탄천유역의 강수량 자료와 대곡교의 수위자료를 입력자료로 사용하여 대곡교의 수위를 예측하였다. 입력 자료는 시간차 계열의 강우량과 수위 자료를 사용하였으며 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.453-453
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• 2015

미계측 유역에서의 수문 예측은 유역의 다차원 시공간에서 일어나고 있는 수문학적 기능에 대한 깊은 이해와 성찰을 요구한다. 유역면적의 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역은 북한지역과 중첩하고 있어 관측자료가 불충분 하고 소량의 관측자료가 존재하더라도 기후변화로 인해 환경이 변화하기 때문에 미계측 지역 연구에 적당하다. 이에 따라 수문학적 반응을 예측할 수 있도록 비접촉 비파괴적인 도구를 이용하여 수집된 자료를 통해 미계측 유역에 대한 정확한 신뢰성 구축을 마련할 필요가 있다고 판단된다. 신뢰성 구축을 위한 방법으로는 현장답사 및 항공사진에 비하여 넓은 지역을 한번에 관측할 수 있는 Landsat TM 영상을 이용하여 북한의 지형과 토지피복특성 등을 구축하고, 준분포형 모형인 SLURP를 이용하여 소유역으로 구분 된 ASA의 하도 추적을 통해 전체유역의 출구지점 유출량을 산정하였다. 또한 예측 불확실성을 감소시키기 위해 wamis에서 제공하는 GIS Data와 위성영상의 Data를 비교하여 분석하였다. 그 결과 미계측 지역의 불확실성을 최소화 시킬 수 있는 비교 분석이 가능하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1295-1303
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• 2022

As the role of water distribution networks (WDNs) becomes more important, identifying abnormal events (e.g., pipe burst) rapidly and accurately is required. Since existing approaches such as field equipment-based detection methods have several limitations, model-based methods (e.g., machine learning based detection model) that identify abnormal events using hydraulic simulation models have been developed. However, no previous work has examined the impact of data uncertainties on the results. Thus, this study compares the effects of measurement error-induced pressure data uncertainty in WDNs. An artificial neural network (ANN) is used to predict nodal pressures and measurement errors are generated by using cumulative density function inverse sampling method that follows Gaussian distribution. Total of nine conditions (3 input datasets × 3 output datasets) are considered in the ANN model to investigate the impact of measurement error size on the prediction results. The results have shown that higher data uncertainty decreased ANN model's prediction accuracy. Also, the measurement error of output data had more impact on the model performance than input data that for a same measurement error size on the input and output data, the prediction accuracy was 72.25% and 38.61%, respectively. Thus, to increase ANN models prediction performance, reducing the magnitude of measurement errors of the output pressure node is considered to be more important than input node.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.377-377
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• 2020

이상기후변화에 따른 홍수피해는 매년 빈번히 발생하고 있고, 이러한 피해에 대비하여 예측 및 대응방안을 신속히 확보할 수 있는 재난예측 및 대응시스템은 필수로 요구되는 실정이다. 강우의 의한 홍수발생과 하천수위 급상승에 의한 제방의 월류 및 파제 메커니즘은 상당히 복잡하고 유동적이며 다양한 불확실성을 포함한다. 본 연구에서는 극치 강수량의 매개변수들의 불확실성을 고려하기 위해 수행된 비정상성 빈도해석 기반의 수문시나리오를 바탕으로 산정된 MCS(Monte Carlo Simulation)기반 확률홍수위를 산정하였고, 이를 활용하여 2차원 제내지 침수해석의 경계조건으로 활용하여 홍수위 변동에 의한 하천 제방 붕괴 변동폭의 범위를 설정하고, 그에 따른 제방붕괴 유출량의 변동 범위를 산정하였다. 또한 확률론적 파제 유입량에 의한 제내지의 침수심과 침수범위를 MCS기반의 2차원 제내지 침수해석을 통해 정량화하여 확률침수심도를 작성하였다. 이러한 홍수발생의 전반적인 메커니즘을 고려하여 매개변수들의 불확실도를 정량적으로 평가함으로써 기존의 결정론적 해석기법보다 신뢰성 있는 침수심 예측결과를 확보하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.4 no.2
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• pp.105-121
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• 1995

Nitrate contamination problems from groundwater supplies have been documented throughout many countries in the world, including Korea. Nitrate salts can induce methemoglobinemia and possibly human gastric cancer. In farmed areas. intensive agricultural activities have caused a major increase in nitrate loading to groundwater. To determine whether decision makers must take farm-management actions to control the increase of groundwater nitrate concentration and to decide the timing of such actions, it is important to predict groundwater Nitrate levels that would result over time from various farm-management practices. However, the input values such as soil, fertilizer and crop data) used to examine the effects of various farm-management practices on groundwater nitrate level are usually uncertain due to a lack of available information. In this paper. the ease of a community with a nitrate water quality problem is illustrated to examine the effects of various farm-management practices and to show bow to perform, with uncertain information. a time-series analysis on groundwater nitrate levels that would result. from each farm-management practice.