Kim, Chang-Hee;Baek, Jong Suk;Joon, Jung Do;Seung, Joo Jae;Shin, Hyun Suk
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.463-463
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2016
최근 도시물순환 복원 및 치 이수효과 증대를 위해 저영향개발기법(Low Impact Development) 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 대부분이 수치모델을 활용한 설계프로그램 개발에 대한 연구에 집중되어 있는 실정이며, 이러한 프로그램을 활용한 설계 시 최적의 매개변수 결정에 한계가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 건축형 LID 요소 중 하나인 식생여과장치(Planter Box)의 모형실험을 통해 프로그램 모의에 필요한 매개변수를 추정하고, 모의를 수행한 후 모형실험 결과와 프로그램 모의 결과를 비교하여 최종적으로 식생여과장치의 설계 매개변수를 산정하고자 한다. 식생여과장치의 모형실험을 위하여 가로 1.5m, 세로 1.5m, 높이 1.5m로 실험 장치를 제작하였으며, 강우-유출수 실험 전 시료의 침투율, 함수비 등을 체크한 후 지속시간 1시간의 재현빈도 5년, 10년, 20년, 50년에 해당하는 강우강도에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과로 나타난 자료는 SWMM 모형과 비교분석해 모형에 적용된 매개변수의 적합성을 분석하였으며, 재현빈도 5년, 10년, 20년의 경우 $R^2$ 값이 0.88~0.97로 실험 값과 모의 값의 연관성이 높게 나타났으며, 재현 빈도 50년의 경우 0.7835로 비교적 연관성이 낮게 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.3-3
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2018
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
This study applied deep convolution neural network based on U-Net and SegNet using long period weather radar data to very short-term rainfall prediction. And the results were compared and evaluated with the translation model. For training and validation of deep neural network, Mt. Gwanak and Mt. Gwangdeoksan radar data were collected from 2010 to 2016 and converted to a gray-scale image file in an HDF5 format with a 1km spatial resolution. The deep neural network model was trained to predict precipitation after 10 minutes by using the four consecutive radar image data, and the recursive method of repeating forecasts was applied to carry out lead time 60 minutes with the pretrained deep neural network model. To evaluate the performance of deep neural network prediction model, 24 rain cases in 2017 were forecast for rainfall up to 60 minutes in advance. As a result of evaluating the predicted performance by calculating the mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at the threshold of 0.1, 1, and 5 mm/hr, the deep neural network model showed better performance in the case of rainfall threshold of 0.1, 1 mm/hr in terms of MAE, and showed better performance than the translation model for lead time 50 minutes in terms of CSI. In particular, although the deep neural network prediction model performed generally better than the translation model for weak rainfall of 5 mm/hr or less, the deep neural network prediction model had limitations in predicting distinct precipitation characteristics of high intensity as a result of the evaluation of threshold of 5 mm/hr. The longer lead time, the spatial smoothness increase with lead time thereby reducing the accuracy of rainfall prediction The translation model turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (> 5 mm/hr) because it preserves distinct precipitation characteristics, but the rainfall position tends to shift incorrectly. This study are expected to be helpful for the improvement of radar rainfall prediction model using deep neural networks in the future. In addition, the massive weather radar data established in this study will be provided through open repositories for future use in subsequent studies.
This article reviews several microwave instruments employed in observation and analysis of tropical cyclones (TCs), typhoon, and hurricanes. Microwave signals are useful for observing tropical cyclones with severe storms since it isn't severely absorbed by the clouds and rain in the storm. The instruments discussed include scatterometers, microwave radiometers, synthetic aperture radars (SARs), and rain radar from space. The date such as winds, rainfall and cloud-distribution in the TCs obtained by microwave instruments provide important informations for forecasting the intensity and path of the typhoon. For example, there're wind-distribution provided by SSM/I which has a wide swath, detailed wind fields from ERS-1, 2 scatterometers and RADARSAT-1 SAR and TRMM's rain radar pro 떠 ding high resolution. Operational satellite instruments lunched recently have improved upon the problems of low resolution and narrow swath indicated at the beginning microwave remote sensing. Understanding and practical using sufficiently about the microwave instruments will serve for searching the features such as generation and development of the TCs.
Kim, Yong-Jun;Lee, Young-Huy;Kim, Sun-Ki;Kim, Ju-Hwa
Tunnel and Underground Space
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v.16
no.5
s.64
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pp.368-376
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2006
After heavy rainfall, It was occurred massive plane failure along bedding plane of shale in the center of rock slope. It was observed filling material and trace of underground water leakage around of the slope. We tried to find the cause for slope failure, and the result of examination showed that primary factors of the failure were low shear strength of clay filling material and water pressure formed within tension crack existed in the top of the slope. In this research, in order to examine the features of shear strength of filled rock joint, shear test of filled rock joint was conducted using of artificial filling material such as sand and clay..Also we made an investigation into the characteristics of shear strength with different thickness of filling materials.
Stability analysis based on the limit equilibrium method combined with the result of infiltration analysis is commonly used to evaluate the effect of rainfall infiltration on the slope stability. Soil is a three-phase mixture composed of solid particle, water and air. Therefore, a fully coupled mixture theories of stress-deformation behavior and the flow of water and air should be used to accurately analyze the process of rainfall infiltration through soil slope. The purpose of this study is to study the effect of interaction of air and water flow on the mechanical stability of slope. In this study, stability analyses based on the coupled hydro-mechanical model of three-phases were conducted for slope of weathered granite soil widespread in Korea. During the process of hydro-mechanical analysis strength reduction technique was applied to evaluate the effect of rainfall infiltration on the slope stability. The results showed an increase of air pressure during infiltration because rain water continuously displaced the air in the unsaturated zone. Such water-air interaction in the pore space of soil affects the stress-deformation behavior of slope. Therefore, the results from the three-phase model showed different behavior from the solid-water model that ignores the transport effect of air in the pores.
Since most of soil slopes are in an unsaturated state, it is necessary to consider the unsaturated characteristics of soil slopes, in order to obtain more reasonable results. Therefore in this study we supplemented a slope stability analysis program to consider them, based on the concept of limit equilibrium. We also applied an optimization technique to search for a failure surface. Besides, we carried out experiments to obtain the unsaturated soil properties required in the analysis with weathered granite soils. We formulated a nonlinear apparent cohesion relationship with the matrix suction to be able to apply the unsaturated shear strength characteristics to the stability analysis. In addition, we intended to obtain more accurate soil water characteristic curves(SWCC) by measuring the change in volume of the specimen in the SWCC tests. As a result, we could appropriately assess the change of the safety factor according to the rainfall intensity and duration, by considering the variation of suction, permeability, and shear strength caused by the infiltration of rainfall into slopes.
Seo, Gang-Do;Hong, Sung-Taek;Ryu, Chool;Lee, Kyung-Woo;Ji, Yu-Chul
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2745-2752
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2013
The tipping-bucket and weight measuring type precipitation gauge has long been used worldwide for measuring rainfall. However, the conventional gauge has observation errors and its measurement range is limited by the device's resolution. In this paper, a new type of precipitation gauge that uses an innovative method by applying a new ultrasonic flow measuring technique was developed. This is the first time this technique is being used to gauge rainfall. The prototype was tested in the laboratory designated by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). The rainfall intensity condition was 20~420 mm/H and the Standard Correction System for Precipitation Gauges was used. Results of the laboratory experiment showed that the proposed gauge has a ${\pm}2%$ margin of error. Consequently, it was proven that the proposed gauge is quite accurate and reliable for measuring precipitation.
There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.1
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pp.1-8
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2016
The Korea Meteorological Administration has operated the Automatic Weather Stations, of the average 13 km horizontal resolution, to observe rainfall. However, an additional RADAR network also has been operated in all-weather conditions, because AWS network could not observed rainfall over the sea. In general, the rain rate is obtained by estimating the relationship between the radar reflectivity (Z) and the rainfall (R). But this empirical relationship needs to be optimized on the rainfall over the Korean peninsula. This study was carried out to optimize the Z-R relationship in the summer of 2014 using a parallel Micro Genetic Algorithm. The optimized Z-R relationship, $Z=120R^{1.56}$, using a micro genetic algorithm was different from the various Z-R relationships that have been previously used. However, the landscape of the fitness function found in this study looked like a flat plateau. So there was a limit to the fine estimation including the complex development and decay processes of precipitation between the ground and an altitude of 1.5km.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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