• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1958-1962
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• 2007

본 연구에서는 레이더 추정강수를 도시유역의 수문학적 분석에 활용하고자 레이더 추정강수의 정확도를 개선을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 WPMM(Window Probability Matching Method)과 Least-Square Fitting 방법을 적용하여 2003년 6월 $11{\sim}12$일의 강우사례에 대해 레이더 강수를 산정하였으며, 산정된 결과에 편차보정기법을 적용하여 레이더 추정강수를 보정하였다. 또한 이를 이용하여 도시하천인 중랑천 유역의 시단위 유역평균 강우량을 산정하고, 도시유출 모형인 SWMM모형을 이용하여 수문학적 적용성 및 정확도 개선현황을 살펴보았다. 그 결과, 도시유출해석에 있어서 WPMM 방법을 통해 유출모의를 수행한 결과가 AWS 관측강우를 적용한 것보다 좋은 결과를 보였으며, 특히 실시간 보정된 WPMM의 레이더 추정강수를 이용한 유출모의를 수행한 결과 관측유량과 유사하게 모의를 수행하여 실시간 보정된 레이더 강우의 유출 활용성이 좋은 것으로 판단되었다.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.8 s.169
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• pp.717-726
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• 2006

In this study, we developed a rainfall forecasting model using data from radiosonde and rain gauge network and neural networks. The primary hypothesis is that if we can consider the moving direction of the rain generating weather system in forecasting rainfall, we can get more accurate results. We assume that the moving direction of the rain generating weather system is same as the wind direction at 700mb which is measured at radiosonde networks. Neural networks are consisted of 8 different modules according to 8 different wind directions. The model was verified using 350 AWS data and Pohang radiosonde data. Correlation coefficient is improved from 0.41 to 0.73 and skill score is 0.35. Statistical performance measures of the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) model show improved output compared to that of rainfall forecasting model using only AWS data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.28-28
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• 2017

최근 기후변화로 인하여 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있으며, 산지가 많은 국내에서는 토석류 피해 또한 급증하고 있다. 2011년 집중호우로 인해 서울시에 위치한 우면산에서 많은 토석류가 발생하였고 이로 인해 많은 인명과 재산피해가 발생하였다. 여기서, 토석류란 산악지역의 상류에서 유발된 강우와 함께 토석 및 유목 등이 섞여 계곡하류로 빠르게 이동하는 현상을 의미한다. 이러한 토석류의 피해를 줄이기 위해서는 발생가능성과 범위를 예측하는 것이 무엇보다 중요하며, 토석류 발생에 영향을 미치는 가장 큰 두 가지 원인은 강우와 지형학적인 조건이라고 할 수 있다. 그러나, 현실적으로 강우정보는 하류지역에 위치하고 있는 AWS 기상관측소의 정보만을 이용 할 수 있기 때문에 산악지역에서 시시각각 변화하는 강우정보를 얻는 데는 한계가 있다. 그러므로 시 공간적인 강우의 변동성을 관측할 수 있는 레이더 강우정보를 이용하는 것은 매우 중요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 시 공간적으로 우수한 해상도를 가진 레이더 강우 정보와 토석류 2차원 수치해석 모형인 RAMMS(Rapid Mass Move Simulation)모형을 연계하여 토석류 모의를 실시하여 토석류의 유동심, 토석유속, 충격력 등을 산정하였고, 지상강우정보를 이용하여 산정된 결과와 비교함으로서 레이더 강우정보를 이용한 토석류 예측의 적용 가능성을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.1
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• pp.11-18
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• 2016

It is very important to decide probability precipitation that is used as hydraulic structure design and target rainfall for urban disaster prevention. Especially, National Emergency Management Agency (NAMA) announced target rainfall from probability precipitation in korea on city and district level. It make use to performance evaluation of disaster prevention and planning of development for disasters prevention capacity target. In this study was calculated target rainfall that is duration 1~3 hour based unit of gu (borough) by point and regional frequency analysis using rainfall data of Surface Synoptic Stations (SSS) and Automatic Weather Stations (AWS). The result of this study can utilized as a reference to related business such as disaster capability assessment and achievement of prevention capacity target against disasters. And it also will be contribute to establishment of prevention capacity target against disasters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1121-1124
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• 2009

면적강우량은 수치예보모형(NWP; Numerical Weather Prediction)이나 분포형 강우유출모형 등에서 가장 중요한 입력변수이다. 기상레이더는 광범위한 시공간분해능을 지닌 강우관측기기로서 널리 이용되고 있다. 레이더 반사도 자료를 이용한 강우추정에 대한 연구는 Z-R 관계식을 이용한 방법, 지상우량계와 연계한 통계적인 방법 등 다양하게 전개되어 왔다. 일반적으로 많이 사용되는 Marshall and Palmer(1948)가 제시한 Z-R 관계식은 층운형 강우에는 비교적 타당한 결과를 얻을 수 있지만 적운형 강우에 대해서는 그러하지 못하다. 또한 지상우량계와 연계한 방법은 주로 geostatistic 기법(ordinary kriging, co-kringing, kriging with external drift 등)을 사용하지만, 배리오그램(variogram)을 작성해야 되는 등 계산절차가 복잡하고 시간이 많이 걸려 실무에 적용하여 실시간으로 강우정보를 제공하기에는 다소 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 지상우량계로 관측된 강우량과 레이더 추정강우 사이의 보정계수를 이용한 실시간 Z-R 관계식으로 레이더강우를 추정할 경우 발생될 수 있는 문제점들을 제시하고 개선방안을 모색하여 보다 정확한 레이더 강우를 추정하고자 하였다. 연구 대상지역은 부산레이더 반경 240km 이내 지역이며, 강우사상으로는 2002년 8월 31일 (태풍 "루사")의 레이더 반사도 자료를 이용하였다. 또한, 지상관측 강우량자료는 AWS(Auto Weathering System) 중에서 부산레이더 관측범위 내에 존재하는 68곳의 1시간 누적강우량을 사용하였다. 연구 결과, 기존의 실시간 Z-R 관계식을 이용할 경우 단순히 지상우량계와 레이더 강우 사이의 보정계수를 사용하면서 물리적인 범위를 벗어나 과대 추정되는 결과를 발생시켰다. 본 연구에서는 이렇게 과대 추정되는 부분을 제한함으로써 보다 현실적이고 타당한 면적강우량을 산정할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.3
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• pp.275-290
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• 2012

In this study, we have developed an optimal time distribution model through extraction of peaks over threshold (POT) series. The median values for annual maximum rainfall dataset, which are obtained from the magnetic recording (MMR) and the automatic weather system(AWS) data at Seoul meteorological observatory, were used as the POT criteria. We also suggested the improved methodology for the time distribution of extreme rainfall compared to Huff method, which is widely used for time distributions of design rainfall. The Huff method did not consider changing in the shape of time distribution for each rainfall durations and rainfall criteria as total amount of rainfall for each rainfall events. This study have suggested an extracting methodology for rainfall events in each quartile based on interquartile range (IQR) matrix and selection for the mode quartile storm to determine the ranking cosidering weighting factors on minutely observation data. Finally, the optimal time distribution model in each rainfall duration was derived considering both data size and characteristics of distribution using kernel density function in extracted dimensionless unit rainfall hyetograph.

• Journal of Wetlands Research
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• v.15 no.3
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• pp.413-422
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• 2013

In recent, the rainfall is showing different properties in space and time but the ground rain gauge only can observe rainfall at a point. This means the ground rain gauge has the limitations in spatial and temporal resolutions to measure rainfall and so there is a need to utilize radar rainfall which can consider spatial distribution of rainfall This study tried to apply radar rainfall for runoff simulation on an urban drainage system. The study area is Guro-gu, Seoul and we divided study area into subbasins based on rain gauge network of AWS(Automatic Weather station). Then the radar rainfalls were adjusted using rainfall data of rain gauge stations the areal rainfalls were obtained. The runoffs were simulated by using XP-SWMM model in subbasins of an urban drainage system. As the results, the adjusted radar rainfalls were underestimated in the range of 60 to 95% of rain gauge rainfalls and so the simulated runoffs from the adjusted radar and gauge rainfalls also showed the differences. The runoff peak time from radar rainfall was occurred more fast than that from gauge rainfall.