수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
본 논문에서는 Tree-ring width 지표자료, 태양흑점수, 남방진동지수(SOI) 및 지구온도 아노말리 자료와의 비교를 통하여 서울지점 측우기 강우량 자료의 정확도를 가늠해 보았다. 그리고 한반도 인근지역의 Tree-ring width 지표자료와의 비교를 통하여 과거 동북아시아 기후변화 상관성과 변화특성을 파악해 보았다. 분석 결과 측우기 강우량 자료는 다른 비교분석 대상 자료들과 경향성과 변화심도가 매우 잘 일치하고 있어 상당한 신뢰성을 가지고 있음이 확인되었다. 그리고 한반도 주변 6개 지점의 Tree-ring width 지표자료와의 비교분석결과, 장기적으로 동북아시아 기후는 시공간적으로 밀접한 상관을 가지고 변화하고 있으며 그 변화에는 장주기적인 재현성이 존재한다는 점을 알 수 있었다. 그러나 1960년 이후의 기후변화 특성은 통계적인 거동특성이나 변화폭이 과거의 재현사상의 한계를 넘지는 않으나 과거와는 다른 경향성과 불규칙성을 보여주고 있으며 재현주기도 짧아지고 있어 과거와는 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 과거자료에 근거한 본 연구의 결과는 동북아시아 기후변화 장기 예측에 있어 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 PDP TV에서 주위 환경을 고려한 색 재현 방법을 제안한다. 관찰자의 시공간적인 위치에 따라 주변 환경이 변하기 때문에, 디스플레이의 색 재현 과정에서 주위 조명은 반드시 고려되어야 한다. 주변 환경을 고려하기 위한 기존의 방법은 각 채널에서 전압의 이득을 조절함으로써 계조와 포화도를 향상시키기 때문에 인간의 순응 현상을 구현하는데 한계가 있으며, 이에 따라 다양한 주위 조건하에서 정확한 색을 재현하는데 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해, 본 논문은 먼저 PDP의 물리적 특성인 플레어 현상을 고려하였으며, 디스플레이의 밝기 변화에 따른 특성화 과정을 수행하였다. 또한, 센서로 획득된 주위 조명의 색온도 및 밝기값의 정보를 이용하여 색 순응현상을 적용하였다. 마지막으로 이를 토대로 순응모델을 적용함으로써 가변하는 주변 환경에서도 정차한 색을 재현할 수 있었다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 평가에서 더 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 도시화가 도시지역의 수문기상변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 토지이용의 변화로 인한 국지 수문기상의 변화를 모의하여 장기적인 변화 특성을 파악하여 이를 평가하고자 하였다. 이를 위해 도시화로 인한 우리나라 강우의 변화 특성을 파악하고자 하였으며, 도시화와 기후변화로 인한 수문환경의 변화를 반영한 대안의 수립 및 설계방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 도시화에 따른 수문기상변화의 예측 가능한 모형을 개발하여 다양한 상황에 대한 모의를 실시하고자 하였다. 이를 위해 도시화의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하고 서울지역에 직접 적용 및 평가하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 기상수문학적인 인자의 시공간적 영향을 분석 및 일반화하고, 도시화에 따른 기상수문학적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 서울 지역 장기 관측자료에 대한 분석을 통해 도시화의 진전에 따라 기온, 습도, 강수량이 증가하며, 일조 시간 및 잠재증발량은 감소함을 알 수 있었다. 이는 도시화와 기후변화로 인해 기온이 증가하고 도시화의 특성에 따라 습도 증가 및 일조시간과 잠재증발량의 감소가 나타나며, 이것이 큰 폭의 강수량 증가로 이어진 것으로 판단되었다. 또한, 모형을 통해 분석한 결과 토양수분과 실제증발량 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 내부증발 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 새로운 시공간적 가뭄해석 방법을 제안하기 위해, 강우관측지점별 가뭄사상을 추출하여 가뭄사상의 시작 시점이 동일한 강우관측지점을 선정하여 CASE를 구분하였다. 그 결과 SPI3에서는 36개, SPI6에서는 38개, SPI9에서는 40개, SPI12에서는 39개의 CASE가 분석대상으로 선정되었으며, 이를 이용한 연구방법의 적용성을 검토하기 위해, 과거 우리나라의 대표적 가뭄사상으로 알려진 장기가뭄과 단기가뭄에 대한 시공간적 가뭄발생특성을 재현하여 비교분석한 결과, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합하는 것으로 확인되었다. 또한, 가뭄의 이동경로 및 전이특성을 분석하기 위한 방안으로 질량모멘트 개념을 이용하여 가뭄의 중심 및 영향권을 결정하는 새로운 가뭄해석 기법을 제안하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 가뭄이 발생한 지역의 순서를 확인할 수 있었으며, 시공간적 가뭄패턴분석을 수행하기 위해서는 크게 두 가지로 구분되는 가뭄의 중심 및 영향권의 변화양상을 선행적으로 고려해야 함을 확인할 수 있었다.
가뭄은 홍수와 함께 인류역사상 가장 큰 재해로 인식되어 있다. 미해양대기청의 발표에 따르면 20세기 최대 자연재해의 상위 5위 안에 4개의 가뭄이 포함되어 있다. 이러한 기록은 가뭄이 동서고금을 막론하고 국가의 흥망성쇠를 좌우할 만큼 막대한 피해를 입혀왔음을 의미한다. 그러나 가뭄의 해석은 가뭄의 정의 자체가 확실하지 않고 서서히 찾아오는 자연재해이기 때문에 그 시작과 끝을 인식하기 어렵다. 아울러 그 진행속도도 굉장히 느리며 또한 장기간에 걸쳐 지속되는 특성을 가지고 있고 시공간적으로 전파된다. 따라서 가뭄의 해석은 굉장히 까다로운 것이라 할 수 있으며 그 해석방법 또한 다양할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 우리나라 전역 59개 지점의 표준강수지수(Standard Precipitation Index) 시계열 자료에 대한 공간적 패턴분석과 시간적인 자료확장을 시도하였다. 경험적 직교함수(Emperical Orthogonal function) 해석을 이용하여 자료의 공간적인 패턴을 확인하였고 EOF 해석에서 나타난 EOF Coefficient Time Series를 추계학적 모형에 적용하여 시간적인 자료 확장을 수행하였다. 이렇게 확장된 긴 기간의 자료를 이용하면 재현기간에 대한 평균적인 가뭄심도를 추출할 수 있으며 실제 나타난 사상의 재현기간이 어느 정도인지 평가할 수 있다. 또한 이렇게 나타난 가뭄심도를 강수부족량으로 환산하여 우리나라 대권역별 물부족량을 평가하였다.
본 연구는 최신 강우 자료를 사용하여 자료의 기간을 네 가지 경우로 나누어 기간별 확률강우량을 산정하고 각 기간에 따른 확률강우량의 변화 특성을 파악하고자 하였다. 2020년을 기준으로 시강우 자료 관측기간이 40년 이상이 되는 62개 국내 강우관측소를 연구 대상으로 선정하였으며, 지점별 강우자료의 분석 기간은 최근 10년, 20년, 30년, 40년의 경우로 나누어 분석하였다. 분석기간에 따른 확률강우량은 Gumbel 분포형에 확률가중모멘트법을 적용하여 산정하였고, 이를 연강수량과 함께 공간적으로 분포시킨 결과, 연강수량의 분포에서 나타나지 않는 변화들이 확률강우량의 분포에서 명확히 드러나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 지속기간의 시간이 증가되고 재현기간이 커질수록 경기 북부와 전라남북도 경계 및 영동지방의 확률강우량이 증가하는 경향을 보였고, 최근 40년과 비교하였을 경우, 최근 10년, 20년, 30년 확률강우량의 변화량 결과에서 전라남도 지역은 지속기간 길어질수록 변화 양상이 뚜렷하게 보였으며, 강원도 지역은 최근 10년, 20년 변화량이 상이하게 나타났다. 기간에 따라 확률강우량의 변화량이 크거나 작은 대표 지역들을 선정하여 기간별 확률강우량의 IDF 곡선을 도시하여 비교 및 분석하였다.
일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 멀티프랙탈 이론을 기반으로 시 공간 격자강우장 생산 모형을 충주댐 상류유역에 발생한 9개의 홍수 사상에 대하여 검증하였다. 이를 위하여 기상청의 레이더 강우자료에 대한 시공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포와 3차원 웨이브렛 함수 기반의 시 공간 격자 강우생산 모형을 활용하여 관측강우의 멀티프랙탈 특성을 재현하는시 공간 가상강우장을 생산하였다. 생성된 가상강우장을 S-RAT 분포형 수문모형에 입력값으로 적용하여 유역출구에서의 반응을 관측강우 및 시공간적으로 균등한 분포를 가진강우장에 대하여 산출된 유역출구에서의 반응과 비교하였다. 관측 강우장과 가상강우장, 관측강우장과 저해상도 강우장에 대하여 RMSE, RRMSE, MAE, SS, 그리고 NPE, PTE 등을 이용하여 오차분석을 수행한 결과, 평균적으로 첨두홍수량은 20.03% 증가하였고, 첨두시간은 0.81% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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