• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.313-317
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• 2004

본 연구에서는 설계홍수량 산정시 강우-유출모형의 입력인자인 설계강우량의 시간적 분포 방법을 실제 유역의 복잡 다양한 강우특성이 고려되도록 강우분포방법을 제시하고자 하였다. 연구는 무한천 예당지 상류유역에 적용하였으며, 설계강우의 시간분포를 위해 유역 내${\cdot}$외의 우량관측소를 이용 설계홍수량산정지점, 동시간의 강우자료를 만들고 유역 내 강우로 인한 유출의 기여도 가장 큰 지속시간별 강우사상을 이용하여 특정지점을 대표하는 강우분포방법을 개발하였다. 본 연구를 통해 기존 설계강우의 시간분포방법의 문제점들을 보완하여 재현기간별, 지속시간별, 대표누가우량곡선을 개발함으로써 설계홍수량 산정시 복잡 다양한 강우의 특성이 유역에 최대한 반영될 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2016

도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.12-12
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• 2018

수공구조물 설계의 기준을 정하기 위해서 수문자료의 빈도해석이 널리 사용되고 있다. 수문자표의 빈도해석 기법으로는 자료의 차원과 기법에 따라서 총 네 개로 구분할 수 있다. 그 네 개의 빈도해석은 다음과 같다 1) 단변량 수문자료와 지점별로 확률분포형 모형을 구축하는 단변량 지점빈도해석, 2) 다변량 수문자료와 지점별로 확률분포형을 구축하는 다변량 지점빈도해석, 3) 단변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 단변량 지역빈도해석, 4) 다변량 수문자료와 동일지점내의 확률분포모형을 구축하는 다변량 지역빈도해석. 현재는 다변량 지역빈도해석에 대한 연구사 수문분야에서 활발히 연구되고 있다. 현재 다변량 지역빈도해석에 대한 한국의 극한 강우 자료에 대한 연구가 진행되지 않았기 때문에, 본 연구에서는 이변량 극한강우자료에 대한 다변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1397-1400
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• 2009

본 연구에서는 우리나라에 집중호우와 태풍 등으로 인해 빈번히 높은 빈도의 강우사상이 발생하는 특성을 파악하고자 확률강우량을 초과하는 강우사상의 시간 공간적 특성을 분석하였다. 우리나라 강우관측소 증에서 1973년부터 2002년까지 30년간 보유하고 있는 시간강우자료를 이용하여 전국 61개 지점의 산정된 지속시간 24시간 확률강우량을 초과하는 지점별 초과강우량과 초과횟수를 산정하였다. 2가지 경우에 대하여, 첫 번째 시간적 특성분석은 같은 지속시간에 대해 1973년부터 2007년가지 연도별로 나열한 후 변동성 경향성 분석을 하였다. 두 번째 공간적 특성분석은 각 지점에서 빈도가 증가할수록 지역적으로 차이를 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1220-1224
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• 2008

본 연구에서는 국내 30년 이상 강우자료를 가지고 있는 61개 지점 중 신뢰성 있는 분석을 위하여 지역적 분포를 고려한 12개 주요 지점의 강우자료를 이용하여 최근에 빈번하게 일어나고 있는 극한강우의 변동양상을 분석하였다. 분석은 세 가지 방법으로 실시하였다. 첫 번째 방법은 특정 기준치 이상의 초과횟수를 산정하여 변동양상을 분석하였고, 두 번째는 일정기간씩 나눠 과거부터 현재까지의 변동양상을 살펴보았다. 마지막으로 전 지점에 대해 기법별로 변동성 및 경향성 분석을 하였다. 우리나라의 일강수량의 특성을 보면 강우발생빈도는 과거에 비해 큰 변화는 없으나 중호우 사상 이상에서는 서서히 증가하다 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 또한 기간별로 변동추이를 살펴본 결과 과거보다 최근 들어 급격하게 증가하는 것을 알 수 있고, 변동성 및 경향성 분석결과 일부 지역에서 변동양상이 있는 것으로 분석 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.540-540
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• 2015

유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1282-1286
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• 2009

최근에 빈번하게 발생하는 집중호우로는 강우자료의 경향성에 영향을 주고 있다. 하지만, 우리나라의 강우관측기록이 충분하지 못하여 통계학적 경향성 분석은 유의한 결과를 보여주고 있지 않아, 확률강우량 산정시 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 49개지점중 4개의 지점을 선정하여 향후 경향성 여부를 분석하였다. 이들 관측자료가 가지는 경향성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 이를 위하여 Regression model, ARMA model을 이용하여 강우자료를 발생시켰으며, 발생된 강우자료는 Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test, Wald-Wolfowitz test를 사용하였다. 그 결과 거의 모든 지점에서 가까운 미래에 경향성을 갖게 될 것임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.19-19
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• 2017

본 연구에서는 선행연구에서 제안한 '레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)'의 개선방안을 도출하고 산지 및 평야 등 다양한 지형조건을 갖춘 대상유역을 선택하여 제안된 기법을 적용 검토하였다. RPM은 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 지배범위를 결정하는 방법으로 기존에는 일정한 차이 범위 안에 있는 유사한 강우강도가 발생했던 빈도를 기준으로 관측소의 지배 범위를 결정하였으나, 금회에는 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도의 비의 합을 기준으로 지배범위를 결정하는 방법을 적용하여 개선된 결과를 도출하였다. 또한, 4개 대상유역을 선정하여 RPM을 적용, 레이더 강우자료의 적용 개수에 따른 민감도 분석 및 지형에 따른 영향 등을 검토하였다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측 자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.