• 한국습지학회지
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• 제18권1호
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• pp.76-83
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• 2016

최근 연속적인 태풍에 의한 일련의 극한 호우 사상으로 홍수가 발생하였고, 이로 인해 인명과 막대한 재산피해가 발생하였다. 본 연구에서는 연속 호우 사상으로 인해 발생한 극한홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1057-1066
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• 2018

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2023

하구담수호는 하천의 출구점이 해양과 만나는 곳에 방조제를 건설하고 이를 통해 형성되는 인공호수이다. 출구점에 위치한 지리적 특성은 많은 수자원을 확보할 수 있지만 유역에서 발생하는 모든 유입량 및 오염물질이 유입되어 홍수위험 및 수질악화가 문제점으로 제시되고 있다. 담수호의 관리수위는 배수갑문 운영에 기초가 되는 수위로 용수공급, 홍수위험도를 고려하여 산정한다. 하지만 기후변화로 인해 가뭄, 홍수의 위험성이 커지고 있으며, 이를 고려하여 관리수위의 산정이 필요하다. 로버스트 의사결정 기법은 기후변화의 불확실성 하에서의 정책 결정을 위해 제시된 개념으로 불확실한 미래상황에 대하여 최적이 아닌 여러상황의 준수한 결과를 보이는 방법을 선정해 예상치 못한 상황에도 대비할 수 있는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 담수호의 관리수위 산정을 위해 로버스트 의사결정 기법을 적용하였다. 관리수위 산정을 위해 미래 기후변화 시나리오는 CanESM5 GCM의 SSP1, 2, 3, 5 시나리오를 이용하였으며 담수호 관리수위는 기존 관리수위를 포함한 5개의 관리수위를 모의하였다. 각 시나리오에 따른 유입량, 호소수위 및 호소수질 변화를 모의하기위해 유역모형 HSPF와 호소모형인 EFDC-WASP 모형을 연계하여 활용하였다. 로버스트 의사결정 기법에 성능인자로는 신뢰도기반 이수, 치수, 수질지표를 활용하였으며, 결정인자으로 후회도를 활용하였다. 후회도는 로버스트의사 결정에서 널리 쓰이는 결정인자로 가장 좋은 성능인자와 그 대안의 성능인자의 차이를 의미한다. 최종적으로 최소의 최대 후회도를 갖는 시나리오를 1순위로 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.351-351
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• 2021

저수지에 대한 비상대처계획수립은 최근 기상이변 등에 따른 대규모 호우가 빈번히 발생하고 있을 뿐만 아니라 세계 도처에서 대규모 지진 등으로 많은 인명과 재산 피해가 속출함에 따라 지진 및 이상홍수에 대한 저수지의 안정성 평가를 수행하고 저수지 지점에서 발생할 수 있는 천재지변 또는 예상치 못한 대규모 재해에 효율적으로 대처하기 위한 비상상황의 등급 및 위험수준을 체계적으로 판단하고 비상상황 가상 시나리오별 체계적 행동요령 및 대처계획을 수립하여 저수지 붕괴에 따른 대규모 홍수피해 예상지역 주민들의 신속한 대응으로 생명과 재산피해를 최소화하는데 목적이 있다. 현행 한국농어촌공사 및 지자체에서 수립하고 있는 30만 톤 이상 저수지에 대한 1차원 모형 기반의 EAP수립은 침수구역을 산정할 때 수치지도에 의한 단일 침수심 분석으로 실제 침수구역과는 많은 오류가 나타난다. 이는 침수구역 부정확에 따른 피해복구액 산정이 과다로 책정될 수 있고, 마지막으로 가장 중요한 비상대처계획 수립에 막대한 영향을 미친다. 이에 본 연구는 댐 붕괴에 대응하기 위한 EAP 수립 시 기본이 되는 홍수범람해석을 수행하고 1차원 및 2차원 모형의 결과검토를 통해 보다 효과적인 비상대처계획의 수립을 위한 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 경천저수지 유역을 대상으로 가능최대강수량 조건 하에서 가능최대홍수량을 산정하고 DAMBRK 모형을 이용하여 댐 붕괴 모의를 위한 시나리오 구성 및 모의를 수행하였다. 이후 댐 붕괴 모의결과를 이용하여 WMS(Watershed Modeling System) 모형을 이용한 1차원 홍수범람해석과 FLUMEN(FLUvial Modeling ENgine) 모형을 이용한 2차원 홍수범람해석에 적용 후 각 결과를 비교·검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.837-841
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• 2010

농업용 저수지는 주로 관개용수를 공급하는 역할을 해 왔으나 4대강 살리기 사업의 저수지 둑 높이기로 확보한 저수량을 이용하여 하류하천의 유지유량 공급과 홍수조절용량으로 이용하기 위한 저수지의 운영률 설정을 요구하고 있다. 관개용수를 공급하면서 하천유지유량을 상시공급, 유량부족시 공급, 30일, 60일, 90일 집중 공급 등 시나리오별 공급효과와 홍수기 홍수조절용량을 단계별로 설정하여 각 운영효과를 분석해 저수지 운영률을 합리적으로 설정할 수 있는 방법을 검토하였으며, 탑정저수지와 미호저수지에 대해 적용한 사례를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.401-401
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• 2017

일반적으로 설계홍수량 산정을 위해서는 시단위의 연최대홍수량 계열을 이용하여, 홍수빈도분석을 수행한다. 그러나, 국내에서는 홍수빈도분석을 수행할 수 있을 정도로 충분한 기록기간을 가진 양질의 시유량 자료를 확보하지 못한 실정이다. 이와 같은 이유로 국외에서는 최근에도 일유량 자료로부터 첨두유량을 추정하는 연구가 이루어지고 있으며, 크게 두가지 방법으로 구분되어진다. 첫 번째는 유역 특성인자를 이용하여 일유량과 첨두유량의 관계를 도출하는 방법이며, 두 번째는 연속 일유량으로부터 첨두유량을 도출하는 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 일유량으로부터 첨두유량을 추정하는 방법론의 장단점을 검토하고, 실제 국내 다목적댐 유역의 연최대 홍수사상을 중심으로 일유입량 자료를 이용하여 첨두홍수량을 추정하였다. 도출된 결과는 대부분 일단위 기반인 장기유출모형의 홍수빈도분석을 위한 자료확보에 대한 대안이 될 수 있을 것이며, 홍수빈도 측면에서 일단위 기후변화 시나리오를 이용한 장기유출모형 결과의 활용성을 증대시킬 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.704-708
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• 2008

유역 통합 수자원 환경관리 시스템 내의 유출예측모듈인 RRFS를 통한 유출예측결과의 신뢰도 개선을 위해 ESP 기법을 금강유역에 적용하였다. 시나리오를 통해 생성된 유출예측 앙상블을 이용하여 50%의 확률값을 적용하여 본 결과 우리나라의 실정에 맞지 않아 예측의 결과를 적용하기 힘들고 수자원 관리의 정보로서 활용하기 힘들기 때문에 통계적인 분석을 통하여 정확도가 개선된 발생확률을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 금강유역을 용담, 대청, 공주 지점으로 나눈 뒤, 유출량의 확률 예보를 위하여 '83년$\sim$'07년까지 25년간의 강우자료와 온도자료를 RRFS에 적용하여 '07년의 매월 25개의 유출 시나리오를 생성하였다. 생성된 유출 시나리오에서 Case별로 ESP확률을 산정하였다. 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였고 년강수량의 2/3가 홍수기인 $6{\sim}9$월 사이에 집중되는 우리나라의 특성을 고려해 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률 값을 최종적으로 결정하였다. Case별로 '07년 금강유역에 적용한 결과, Case 2로 산정된 ESP확률 값이 다른 Case에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. Case 1 큰 오차가 나는 ESP 확률을 제외한 평균 ESP확률의 적용, Case 2 월별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 3 Case2의 월별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률 적용, Case 4 분기별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 5 Case4의 분기별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률의 적용.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 방재저널
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• 제15권4호
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• pp.161-175
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• 2013