• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-97
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• 2006

토양침식은 지구상에 존재하는 자원의 기반을 위협하는 중요한 환경문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 토양 침식모형중 GIS와의 연계가 가능하고 중규모유역에서 범용적으로 활용가능한 RUSLE 침식모형을 선정하여 모형에 입력되는 인자들을 GSIS 공간분석기법을 활용하여 추출하였다. 먼저 댐 유역의 토양침식량 평가를 위해 토양도, DEM, 토지피복도와 같은 GIS 자료와 2003년 태풍매미 강우사상을 적용하고, 상하류 유역특성을 고려한 토양침식의 변화를 분석하고자 토양침식인자, 지형인자 그리고 식생피복인자를 분석한 결과, 상류유역에서는 산림의 높은 비율로 인해 토양침식인자와 지형인자의 평균값이 하류유역에 비해 높게 나타났고, 반면 하류유역에서는 완만한 경사의 농경지의 영향으로 식생피복인자의 평균값이 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고, 상하류 유역특성을 고려한 토양침식량 평가 결과, 상류유역의 단위토양침식량이 하류유역보다 약 4.3배 높게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 토양침식 저감을 위한 유역대책 수립시 상류유역을 중점 대상지역으로 선정하는 것이 효과 적임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1420-1424
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• 2010

강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.60-60
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• 2019

OECD 발표에 의하면 물산업 관련 인프라 투자 전망은 전세계 GDP 대비 2010~2020년 약 1.01%에서 2020~2030년 약 1.03%로 확대될 전망으로 다른 통신, 전력, 철도 인프라 투자수요보다 많을 것으로 전망하고 있다(파이넨셜 뉴스, 2013.3.21.). 우리나라는 2005년 베트남 홍강종합개발사업을 시작으로 2015년 기준으로 세계 35개국에 진출하고 있다. 그러나 대부분의 물 산업 진출 대상 국가는 미계측 유역이 많고 지상에서 계측된 수문 자료가 부족한 실정이다. Namgung and Lee(2014)에 의하면 네팔의 수력발전소 건설에 관측된 강우량 자료가 없어 발전소 하류 10km 지점의 유하량 자료를 이용하여 자료의 정확도 검증을 대신하여 적용한 바 있다. 이와 같이 계측자료가 없거나 부족한 지역에 대하여 기상 위성을 이용하여 추정된 강수량 자료가 해당 지역의 강수 특성을 파악하는데 중요한 자료로 이용될 수 있다. 글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법, 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 대표적인 위성강수인 IMERG(Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM)의 활용성을 높이기 위해 QGIS 기반의 위성강수 전처리 모듈을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 위성강수를 활용하기 위해서는 위성강수의 정확도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구를 통해 2017년 7월 중부지방 및 충청도 지방에 내린 강수자료를 비교한 결과 상관계수가 약 0.7정도로 상관성이 높은 것으로 분석되었고, 2018년 8월 9호 태풍 솔릭(Solik)에 대한 1시간의 시간해상도 분석 결과 상관계수 0.624로 위성강수의 활용성이 있음을 입증하였다. IMERG 위성강수의 활용성을 높이기 위하여 HDF5 포맷의 원시자료를 활용이 용이한 Tiff 로 변환하는 기능에서부터 특정범위 및 특정지점 추출 기능, Resampling 기능 등을 포함하는 전처리 모듈을 개발하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2010

지금까지 국내에서 개발된 분포형 강우-유출모형은 입력 자료의 구축에 많은 시간과 노력이 필요하며, 유출과정에서 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가는데 많은 계산시간이 소요되는 단점이 있었다. 그래서 지금까지 분포형모형의 적용유역은 대부분 일정규모 이내의 유역에 국한되어 적용되어왔다. 하지만, 최근 유역관리 개념의 변화에 따라 통합유역관리의 필요성이 증대되면서 댐의 상.하류를 포함한 유역전체의 유출계산이 요구되었다. 본 논문은 자체개발한 GIS기반의 물리학적 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 국내 대유역인 금강권수계 전체를 대상으로 모의하여 홍수유출시 대유역에 대하여 분포형모형의 실무에서의 적용 가능성을 검토하였다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로부터 추출하여 모형의 입력인자로 사용하였으며, 초기 토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결하였다. 태풍 "에위니아"를 대상으로 용담, 대청, 공주 지점에서의 유출량 모의 결과 체적오차백분율은 13.3~25.6%, 첨두유량오차백분율은 5.4~22.8%, 총유출량오차는 7.3~12.5%로 실무적용 가능성이 충분한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.