• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.12
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• pp.1187-1198
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• 2014

Strong winds and heavy rainfall from tropical cyclones (TCs) that occur in the Northwestern Pacific cause significant human and material damage to the Korean peninsula and East Asia. Hence, it is important to establish early warning systems and conduct preparedness activities in advance of a TC. This study suggests a technique to extract the value of uniform TC-induced rainfall considering the TC track and TC size. To validate our technique, we compare it to existing TC rainfall techniques using the spatial domain. To determine the TC size required for extracting TC-induced rainfall, this research analyzed the mean of TC-induced rainfall by TC size (1973-2012). As a result of this analysis, the maximum amount of mean of TC-induced rainfall was found for a TC with a radius of 700 km. Other techniques have limitations which this new technique addresses; it can extract TC-induced rainfall in each administrative area and minimize systematic biases of other extraction methods. The result of this study can be utilized in the preparation of rainfall forecasts, designing hydraulic structures, and predicting landslide and debris flows using TC-induced rainfall and downpours.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.321-321
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• 2018

태풍은 단시간동안 인류활동에 막대한 영향력을 미치는 저기압 시스템 중 하나로 인류에 중요한 수자원을 공급하여 물 부족 현상을 해소하거나, 열대해역에 축적된 과잉 에너지를 수송하여 에너지 균형을 유지하고, 해양 및 대기 정화로 인한 생태계를 활성화하는 긍정적인 면과 육지에 상륙함에 따라 심한 강풍과 폭우를 동반하여 인적 경제적 피해를 주는 부정적인 면을 동시에 지니고 있는 중요한 대기현상이다(Lee, 2006; Wang, 2010; Xu, 2013; Delphine et al., 2013). 2002년 루사, 2003년 매미, 2012년 볼라벤, 2013년 하이옌 그리고 2016년 차바와 같이 세력이 강한 태풍으로 인해 동아시아 지역은 매년 막대한 인명 및 재산피해가 야기되고 있는 실정임에 따라, 태풍으로 인한 재해를 최소화하고 태풍이 가지는 긍정적인 혜택을 적극 활용하기 위해서는 태풍의 활동 및 호우 예측 및 경향성에 대해 보다 정량적인 연구가 필요하다(Oh et al., 2011; Kim and Jain, 2011; Li and Zhou, 2012; Son et al., 2013). 따라서, 본 연구에서는 Son et al.(2014)이 제시한 태풍의 경로 및 규모를 고려한 태풍 추출기법을 적용하여 한반도에 영향을 미친 태풍 및 태풍강우를 추출하였으며, 이를 과거 1977-1994년(Period 1)과 1995-2012년(Period 2) 두 기간으로 분류하였다. 또한, 태풍의 최대풍속을 기준으로 3단계(35-64kt, 65-94kt, 95kt이상)로 구분하여 과거 시기별 태풍 활동(최대풍속, 최소중심기압, 발생빈도, 발생지점, 전향점, 경로) 특성을 분석하고, 과거 시기별 태풍강우(시간 최대 태풍강우량, 총 태풍 강우량)의 변화 분석을 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후, 태풍과 관련하여 수질개선 및 수자원확보 등과 같은 태풍 활용방안과 태풍 피해저감을 위한 치수대책 수립 등에 대한 기초자료로 활용가능하며, 기후변화로 인해 야기될 수 있는 태풍의 활동 및 강우 특성 변화를 파악하는 데 이용가능 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.935-935
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• 2012

우리나라에 많은 강수를 유발시키는 호우원인에는 크게 태풍, 집중호우를 들 수 있으며 태풍과 집중호우는 우리나라에 막대한 홍수피해를 야기하고 있다. 그러므로 태풍과 집중호우의 발생으로 인한 홍수 피해를 저감시킬 필요성이 있으며, 이러한 문제는 해결해 나가야하는 필수 과제 중 하나라 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 우리나라를 비교적 잘 표현해주는 지점 21개 관측소를 선정하였으며 1979년~2009년까지의 태풍과 집중호우를 구분하여 지속시간 24시간 연초과치자료를 구축하였고 매개변수적 지점 빈도해석을 통해 재현기간별 확률 강우량을 추출하여 전기간에 대한 확률강우량과 비교, 분석을 하고자 하였다. 분석결과 태풍, 집중호우 모두 저빈도의 경우는 전기간에 대한 확률강우량이 대부분 컸으나 고빈도의 확률 강우량의 경우 전기간 강우사상에 의한 확률강수량 보다 집중호우, 태풍에 의한 확률 강우량이 큰 지점이 발생 함을 알 수 있었다. 그러므로 태풍 및 집중호우의 영향을 받는 주요지점들의 경우 태풍, 집중호우만을 고려하여 확률 강우량을 산정하는 것이 방재 및 치수적인 면에서 필요하다고 판단되며, 고빈도에 대한 확률 강우량 산정시 태풍, 집중호우에 의한 확률강우량을 산정하여 비교 및 검토가 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1332-1336
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• 2010

우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 피해가 빈번하게 발생하며, 이러한 호우는 주로 태풍과 집중호우로 인해 발생한다. 그런데 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 이러한 호우사상들의 규모가 점차 커지고 있으며 그 특성 또한 변화하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 기상청에서 관할하는 총 78개의 기상 관측소 중에서 17개의 기상관측소를 대상으로 연최대시간강우량을 추출하여 각각의 지속시간에 대한 평균과 표준편차에 대한 변동성과 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 또 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여 각각의 지속시간별 연최대시간강우량을 구분하여 추출하고 이를 비교 분석하였다. 분석결과에서 연최대시간 강우량은 변동성이 있지만 경향성은 나타나지 않는 것으로 분석되었고, 지역에 따라 호우원인별 강우특성이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 기후변화에 따른 강우패턴의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있고, 또 수공구조물의 설계에 반영한다면 호우로 인한 피해를 감소시킬 수 있는 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.544-544
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• 2016

최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.33 no.3
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• pp.101-109
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• 2021

Wave observations using a marine X-band radar are conducted by analyzing the backscattered radar signal from sea surfaces. Wave parameters are extracted using Modulation Transfer Function obtained from 3D wave number and frequency spectra which are calculated by 3D FFT of time series of sea surface images (42 images per minute). The accuracy of estimation of the significant wave height is, therefore, critically dependent on the quality of radar images. Wave observations during Typhoon Maysak and Haishen in the summer of 2020 show large errors in the estimation of the significant wave heights. It is because of the deteriorated radar images due to raindrops falling on the sea surface. This paper presents the algorithm developed to increase the accuracy of wave heights estimation from radar images by adopting convolution neural network(CNN) which automatically classify radar images into rain and non-rain cases. Then, an algorithm for deriving the Hs is proposed by creating different ANN models and selectively applying them according to the rain or non-rain cases. The developed algorithm applied to heavy rain cases during typhoons and showed critically improved results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.405-405
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• 2012

기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등에 의해 설계홍수량을 능가하는 크기의 홍수가 발생하여 큰 피해를 입는 경우가 발생하고 있다. 따라서 기후변화를 고려하여 예측한 미래의 강우자료에 의한 홍수량의 설계가 필요하다. 본 연구의 목적은 기후변화를 고려해 예측한 미래의 강우자료에 기초한 설계 홍수량을 산정하고, 이를 기존의 설계 홍수량과 비교분석하는데 있다. 대상지구는 이동저수지 유역을 선정하였고, HEC-GeoHMS를 이용해 대상지구의 유역자료를 추출하였다. 설계홍수량 추정을 위한 과거 강우자료는 수원기상대의 1964년부터 2011년까지의 자료기간을 수집하여 사용하였으며, 미래의 강우자료는 기상청 국가표준 기후변화 시나리오에서 제공하는 자료를 사용하였다. 수집된 강우자료를 바탕으로 FARD2006의 Gumbel 분포와 모멘트법을 적용하여 빈도별 확률 강우량을 각각 산정하였다. 산정된 빈도별 확률강우량을 수원지역의 Huff 분포에 적용해 시간별 강우분포를 구한 후 HEC-HMS의 Clark 단위도법을 이용하여 빈도별 홍수량을 각각 산정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 미래 강우자료에 의한 홍수량 설계의 필요성을 입증하고, 이를 바탕으로 다른 대상 지구에 대해서도 적용하여 미래의 홍수량 예측에 따른 설계빈도 설정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.222-223
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• 2017

기후변화로 인한 태풍 및 집중호우의 발생빈도가 증가함에 따라 매년 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 특히 제주도는 지리적 특성상 태풍의 길목에 위치하고 있어 집중호우, 돌발홍수 등과 같은 자연재해에 연중 노출되어 있으며, 이상기후로 인한 일강우량의 경신이 빈번하게 발생함에 따라 홍수피해 위험이 증가하고 있다. 홍수피해를 저감시키기 위해서는 정확한 홍수량 산정을 통한 하천기본계획 및 치수계획 수립이 매우 중요하다. 실무에서는 홍수량 산정 시 대부분 HEC-HMS 모형을 활용하고 있으나 본 연구에서는 기존 방법이 아닌 분포형 모형인 Vflo를 활용하여 제주도심하천의 홍수유출을 해석하였다. 도심하천인 외도천을 연구대상유역으로 선정하였으며 Arc-GIS를 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등 지형인자들을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 나누어 매개변수로 구축하였다. 제주도는 강우관측소가 조밀하고 고르게 분포되어 있어 강우자료의 경우는 레이더영상 자료로부터 추출하여 G/R 기법을 적용하여 보정하였다. 2012년 7월 태풍 카눈은 RMSE 2.6954와 0.9115, 8월 집중호우는 RMSE 2.5703, $R^2$ 0.9202, 9월 태풍 산바는 RMSE 2.1569, $R^2$ 0.9842로 높은 상관관계를 보였다. 본 연구의 홍수량 산정 방법 정확도 비교를 위해 현장관측자료(FSIV)를 분석한 유출량과 비교 분석하였다. Vflo를 활용한 홍수량 산정 방법은 미계측 유역이 많은 제주도에서 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 다양한 홍수량 산정 방법을 통하여 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.330-330
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• 2022

우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.