Kim, Joo-Hun;Kim, Kyeong-Tak;Park, Jung-Sool;Won, Young-Jin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.803-807
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2010
본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 표준화된 한국토양유실도 자료를 제공하여 자료의 객관화를 이루도록 함을 목적으로 하고 있다. 한국토양유실도 제공 시스템은 2단계에 걸쳐서 수행할 계획이다. 1단계에서는 한국토양유실량 분포도를 RUSLE를 이용하여 작성하였다. 이 RUSLE모에서 강우 에너지인자 산정을 위한 강우량 자료는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지의 30년간의 자료를 이용하여 24시간 지속시간의 전국 R값을 빈도별로 산정하여 강우에너지인자에 대한 주제도를 작성하였다. 또한 사용한 GIS자료는 USGS DTED Level-2, 국립농업과학원의 정밀 토양도, 환경부의 중분류 토지피복도 자료이고 이들 자료를 이용하여 RUSLE의 각인자별 주제도를 작성하였고, 이를 웹사이트(http://krsc.kict.re.kr/RUSLE/rusle.asp)를 통해 신청인으로부터 메일로 범위(행정구역경계, 1/25,000수치지도 도엽번호, 수자원단위지도 등)를 요청 받거나 수자원단위지도의 중권역 및 표준권역의 경우 사용자가 직접 자료요청을 하여 토양유실도를 제공받는 시스템이다. 2단계에서는 작성된 한국토양유실량 분포도를 제공하는 것은 물론이며, 사용자가 원하는 범위에 대하여 shape 파일을 입력, 강우에너지인자(R) 입력, 그리고 토지피복별에 따른 RUSLE의 C 혹은 P값을 수정하여 분석하거나, 현재 토양통별로 제시된 K값을 사용자가 직접 관측한 값을 이용하여 Web-RUSLE시스템에 입력하면 자동으로 토양유실량을 산정할 수 있는 시스템으로 구축할 계획이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.827-831
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2010
홍수범람 또는 피해에 의해 발생한 인명피해 및 재산손실과 이를 치유하기 위해 구호 복구에 들어가는 노력 등 수해가 가져오는 여러 가지 사회경제적 역기능은 홍수의 특성을 정확하게 이해하고 이를 예방하기 위한 적절한 계획수립 및 시행을 포함하는 과학적인 홍수분석시스템을 도입해서 홍수를 사전에 예방하거나 경감할 수 있는 수방대책을 수립하는 것이 방안이 될 수 있다. 우리나라의 하천에 대한 홍수재해특성은 체계적인 하천정비의 미비, 하천제방, 호안시설의 붕괴 및 유실 등이 있을수 있으며, 또한 저수지 소류지 보 등의 파제가 홍수시 잦은 발생을 초래하고 있다. 하천부속시설물(수문, 갑문, 방수구 등)의 기능 및 제방과의 접속부실은 최근에 많이 발생하는 하천의 피해양상이 된다. 하천유역관리 및 방제의 비구조물적인 요인으로는 하천유역의 개발에 의한 유출요인의 증대가 있으며, 하천연안 저지대의 난개발로 인한 상습침수 지역조장 등이 요인이 될 수 있다. 또한 소하천, 지방하천 및 국가하천의 분리관리로 인한 일관성있는 하천관리가 미비한 점도 있다. 항상 피해가 발생한 후 원상복구에 치중하는 복구계획과 환경단체 및 방제조직 그리고 제도 및 법규의 미비도 홍수재해의 원인이 될 수 있다. 우리나라는 지역특성 및 강우특성에 따라 많은 차이를 나타내기 때문에 그 특성에 적합한 홍수재해대응시스템을 구축해야 하는 것도 충분히 고려해야 한다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2017.11a
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pp.278-279
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2017
북한 대부분이 미계측 지역으로서 자연재해 연구의 기초 데이터인 기상정보가 매우 부족한 실정이다. 이러한 지역은 천리안 기상위성 등 원격탐사 기술을 활용하여 재해 모니터링을 하여야한다. 천리안 기상위성은 기상청에서 운영하는 강우 알고리즘을 이용하면서 재해예측 보다는 일반적인 강우 예보에 중점을 두고 있다. 따라서 기상청 강우 알고리즘은 35 mm/hr를 초과하는 강우에 대해서는 탐지를 하지 못하므로 홍수위험 모니터링에 적합하지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에 GPM 위성 산출물(L3)과 같은 다중센서 자료를 적용하여 홍수유발 강우까지 측정할 수 있는 추정기술을 개발하였다. 개발된 강우 추정기술은 한국의 기상관측지점 94개소 자료와 비교 검증했을 때, 상관계수가 0.6 이상으로 기존의 알고리즘보다 개선된 강우를 추정할 수 있었다. 따라서 기존의 천리안 강우강도 알고리즘에서 추정하지 못했던 집중호우나 태풍의 강우강도를 정확하게 추정할 수 있으므로 미계측 지역의 홍수위험 모니터링에 도움이 될 것이다.
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.
Kim, Jin Hyuck;Jeung, Se Jin;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.243-243
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2016
최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상고온과 강수량 부족으로 인해 봄가을철 가뭄으로 고통받고 있다. 특히 2015년의 경우 전국 곳곳에서 호수나 저수지의 바닥을 드러내어 급수제한까지 발생등 가뭄으로 인한 피해가 커지고 있다. 일반적으로 가뭄은 장기간의 강우부족으로 인해 발생한다. 그렇기 때문에 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 표준강수지수(SPI)를 사용한다. SPI는 특정지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간적용이 가능하고 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해 가능하지만, 강수이외의 기온과 관련된 변수를 고려할 수 없다. 하지만 가뭄 재해에 있어서 강수량 부족뿐만 아니라 기온으로 인한 증발산량과 인근 하천의 유량분석을 통한 총괄적인 가뭄분석이 고려되어야한다. 그리하여 강수와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려가능한 표준강수증발산지수(SPEI)를 이용하여 강수변화뿐만 아닌 증발산량을 분석하고, 월 유량으로 가뭄의 심도와 지속기간을 구분할 수 있는 하천수가뭄지수(SDI)를 이용하여 하천유량을 분석하였다. 그 결과 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 함께 수문학적 가뭄지수 SDI분석을 통한 총괄적인 가뭄재해 분석을 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.274-274
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2022
확률론적 지진해일 재해도 평가(PTHA)는 최근 지진해일에 대한 연구에서는 관심을 많이 받고 있는 주제로 여러 국가에서 연구가 진행되고 있다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석은 PTHA를 진행하기 위한 선행 과정으로 파향선 추적을 통한 대상지 설정 및 연구 대상 단층을 선정한 후 로직트리를 만들기 위해 각 단층 매개변수의 범위와 단위 폭을 제시한다. 해당 연구는 세 가지 단층 매개변수에 대한 지진해일 초기파와 파고에 대한 민감도 분석을 실행했다. 주향각은 초기파와 지진해일고에 대해서 임의의 변동을 보이지만 변동 폭은 다른 두 매개변수들과 비교하여 가장 크다. 경사각과 슬립각은 단층의 수직 움직임을 변화시키며 이를 통해 초기파의 변동을 예측할 수 있다. 초기파의 변동과 모양을 분석함으로써 수치 계산이 가설과 유사한 결과를 보임을 확인하였다. 경사각과 슬립각에 의한 지진해일고의 변화는 최저 지진해일고가 초기파의 총 에너지와 연관된다는 결론에 이른다. 지진해일 재해도는 해안지역에 도달하는 최종 파고와 관련이 있으므로 각 매개변수의 단위 폭은 지진해일고의 결과를 통해 선정되었다. 민감도 분석은 제시한 주향각, 경사각, 슬립각의 단위 폭을 이용하여 로직트리의 분기 수를 감소시켜 수치 계산 시간을 줄임으로써 PTHA의 효율성을 증대시킨다.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.302-306
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2016
우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화의 영향으로 집중호우 및 돌발홍수는 증가하는 추세에 있다. 이것은 홍수의 위험성 및 자연재해의 발생을 증대시키므로 이에 대한 하천유역 단위의 홍수량 예측 및 재해방지를 위한 설계기법의 개선과 개발, 신뢰성 있는 수문정보 획득을 위한 정밀 수문조사는 매우 필요한 상황이다. 기후변화에 대응하기 위한 수문조사의 방향은 새로운 국면에 접하였다고 볼 수 있다. 기존의 수문조사 방법을 통해 획득했던 수문량의 초과치를 벗어난 극대값의 수문량 관측 및 측정을 극복하는 문제, 홍수량 산정 및 예측을 위한 새로운 설계기법의 개발 또는 기존 방법의 개선 등 문제 해결을 위한 방향이 모색되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하나 시 공간적으로 모두 충족된 수문자료를 획득하기에는 불가능한 일이다. 따라서, 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 Test-bed 유역(설마천 유역/차탄천 유역)의 운영이 요구되며, 이를 통하여 얻어진 수문자료는 상기에 기술한 문제를 해결 가능하게 한다. Test-bed 유역에서 생성되는 수문자료에는 강우량, 하천수위, 지하수위 및 기상 등의 관측자료와 유량측정성과 자료가 있다. 관측된 수문자료를 이용하여 강우-유출량 분석, 증발산량 분석, 지하수함양량 분석 등 기본적인 수문특성을 분석하였다. 홍수량 예측 설계기법 개선으로는 홍수도달시간 산정방법을 검토하였으며, 최대강우강도-도달시간관계를 이용하여 도달시간을 개발하였다. 그리고 RDAPS 예측강우량과 수문모형을 이용하여 홍수량을 예측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 유역 단위의 수문조사를 통해 생성된 수문자료는 다양한 분석과 설계에 응용되므로 지속적인 Test-bed 유역의 운영은 매우 필요한 실정이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.39-39
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2021
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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