• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.19 no.1
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• pp.109-121
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• 2012

Human responses, such as construction of levees, are a spatial representation of the place vulnerability which is induced by a geomorphic hazard like flooding. Human responses include all forms of human activities to reduce the place vulnerability and they seem to be related with reducing vulnerability rather than reducing geomorphic hazards. Diverse human responses to the perceived environment bring about changes in the place vulnerability. People respond spatially to their vulnerability of the place in diverse ways from their experience and perceived risk. Human responses have quantitative possibilities in predicting and modeling the place vulnerability. Building the model of a dynamic place vulnerability to the diverse geomorphic hazards requires basic maps of geomorphic processes and human responses in the region.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.207-211
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• 2016

최근 세계적으로 기후변화에 따라 자연재해에 의한 피해가 대형화, 가속화 되면서 이를 예측하고 대응할 수 있는 체계적이며 국내 특성을 반영할 수 있는 피해예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 국내에서는 경험적 통계기반의 강우예측에 대한 연구가 주로 진행되었으며, 강풍에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리 모델링을 통한 예측이 아닌 실제 발생한 강풍 피해 자료를 기반으로 풍속에 따른 피해액을 예측할 수 있는 강풍 피해예측 단순회귀모형을 개발하는 것을 목적으로 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.171-171
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• 2011

급격한 기상이변과 자연현상의 변화에 의해 자연재해가 발생하며, 이러한 변화로 인해 전 세계적으로 환경뿐만 아니라 방재의 중요성 또한 대두되고 있으나, 강우 강도의 예측 분야에서는 여유추정시간의 차이로 인해 방재현상에 대한 구체적인 협력을 하지 못했던 것이 사실이다. 현재 가장 많이 사용하고 있는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료는 여유추정시간이 3시간에서 4시간 사이의 단기 예측만을 가능하게 한다. 본 연구에서는 이의 개선을 위하여 청미천 유역을 대상으로 GIS를 이용하여 CN value를 추출하고, 지역 강우 모형인 Weather Research Forecast(WRF) - Advanced Research WRF(ARW)를 통하여 모의한 강우자료에 대하여 과거 같은 기간의 강우자료와 비교 검증한 후 지역 강우 모형을 통하여 모의한 자료를 HEC-HMS의 Input자료로 활용하여 지역 유출량을 산정한다. 또한 유역의 지표면 유출 모의를 통하여 강우-유출현상과 수리-수문학적 과정을 상호 연결하고, 강우에 의한 유역 지표면에서의 유출을 도출하며, 최적화된 매개변수들의 조합을 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타낼 것이다. 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하며 그로인한 홍수예측 및 경계체계를 확립하기 위해 연구를 진행한다. 이 지역강우 모형의 대한민국 지형의 적용성 즉, 대한민국 지형에 가장 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 찾아내려 한다. 더 나아가 강우에 대한 예측을 통해 홍수 경보 체계를 위한 자료로 활용할 수 있는 방안 또한 모색할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1122-1126
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• 2004

최근 기상이변과 예측을 불허하는 여러 자연현상의 변화들로 인하여 여러 가지 자연재해가 매년 늘어나는 실정이다. 이러한 자연재해 중 우리나라에서는 집중호우에 의한 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 이를 규명하는 기법 중 최근에 많이 사용하는 GIS는 유역에서의 지형학적, 기후학적 특성을 시간과 인력에 대하여 정량화 할 수 있는 장점을 가지고 있어 점점 그 사용 추세가 증가하고 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 HEC-GeoHMS와 HEC-HMS를 이용하여 판운 지점의 유출량을 예측하여 평창강 유역의 유출을 분석하였고 모형의 적용성을 검증하기 위해 단위도에 따라 SCS, Snyder, Clark 3가지 모델로 구분하여 적용에 대한 검증을 실시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• 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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• 2008.05a
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• pp.1063-1067
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• 2008

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.4
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• pp.71-78
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• 2022

Recently, mountain disasters such as landslides and debris flows have flowed along mountain streams and hit residential areas and roads, increasing damage. In this study, in order to reduce damage and analyze causes of mountain disasters, field surveys and Terrestrial LiDAR terrain analysis were conducted targeting debris flow areas, and debris flow flow processes were simulated using FLO-2D and RAMM models, which are numerical models of debris flows. In addition, the debris flow deposition area was calculated and compared and analyzed with the actual occurrence section. The sedimentation area of the debris flow generation section of the LiDAR scan data was estimated to be approximately 21,336 ㎡, and was analyzed to be 20,425 ㎡ in the FLO-2D simulation and 19,275 ㎡ in the case of the RAMMS model. The constructed topographical data can be used as basic data to secure the safety of disaster risk areas.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.4
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• pp.279-289
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• 2019

Unlike other natural disasters, drought is a reoccurring and region-wide phenomenon after being triggered by a prolonged precipitation deficiency. Considering that remote sensing products provide consistent temporal and spatial measurements of precipitation, this study developed a remote sensing data-based drought outlook model. The meteorological drought was defined by the Standardized Precipitation Index (SPI) achieved from PERSIANN_CDR, TRMM 3B42 and GPM IMERG images. Bayesian networks were employed in this study to combine the historical drought information and dynamical prediction products in advance of drought outlook. Drought outlook was determined through a decision-making model considering the current drought condition and forecasted condition from the Bayesian networks. Drought outlook condition was classified by four states such as no drought, drought occurrence, drought persistence, and drought removal. The receiver operating characteristics (ROC) curve analysis were employed to measure the relative outlook performance with the dynamical prediction production, Multi-Model Ensemble (MME). The ROC analysis indicated that the proposed outlook model showed better performance than the MME, especially for drought occurrence and persistence of 2- and 3-month outlook.