• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.242-242
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• 2021

지구온난화에 의해 야기된 기후변화로 인하여 최근 국지성 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있는 추세이며, 또한 기온, 강수량 등의 변화로 농경지 재배작물과 시설재배와 같은 재배방법의 변화 등 농경지의 재배환경이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 극한기상의 발생 빈도 및 강도의 증가와 농경지 재배환경의 변화는 홍수로 인한 하천수 범람, 지하수위 상승, 배수불량, 도달시간의 감소 등 저지대 재배지 및 농경지에서의 침수 위험을 증가 시키는 원인이다. 이로 인해, 매년 농경지 침수로 인하여 많은 농가들이 피해를 겪고 있으며 피해 규모와 빈도 또한 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 따라서 농경지 침수 피해 저감을 위하여 다양한 관계기관과 연구자들이 배수개선사업 및 침수 예측 및 피해 저감을 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 기후변화 및 재배환경의 변화가 농경지 침수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기상청 종관기상관측장비(ASOS) 및 방재기상관측장비(AWS)의 지점 강수량 자료를 수집하고 기후변화의 변동 특성을 분석하였다. 또한 과거 농경지 재배 현황 및 침수 피해 발생 자료를 수집하여 농경지 재배환경의 변화와 농경지 침수 피해를 분석하였다. 본 연구에서 수행된 기후변화 및 농경지 재배환경 변화 등 복합적인 요인에 의해 발생하는 농경지 침수 피해에 대한 분석을 통하여 추후 기후변화 및 재배환경 변화를 고려한 배수시설물의 효율적인 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.433-433
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• 2023

토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.23 no.3
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• pp.493-502
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• 2014

EnergyPlus is a whole building energy simulation program that engineers, architects, and researchers use to model energy and water use in buildings. Modeling the performance of a building with EnergyPlus enables building professionals to optimize the building design to use less energy and water. This program provides energy analysis of building and needs weather data for simulation. Weather data is available for over 2,000 locations in a file format that can be read by EnergyPlus. However, only five locations are avaliable in Korea. This study intends to use AWS data for having high spatial resolution to simulate building energy. The result of this study shows the possibility of using AWS data for energy simulation of building.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5B
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• pp.485-493
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• 2008

The Artificial Neural Network (ANN) model was suggested for predicting probability of precipitation (PoP) using RDAPS NWP model, observation at AWS and upper-air sounding station. The prediction work was implemented for flood season and the data period is the July, August of 2001 and June of 2002. Neural network input variables (predictors) were composed of geopotential height 500/750/1000 hPa, atmospheric thickness 500-1000 hPa, X & Y-component of wind at 500 hPa, X & Y-component of wind at 750 hPa, wind speed at surface, temperature at 500/750 hPa/surface, mean sea level pressure, 3-hr accumulated precipitation, occurrence of observed precipitation, precipitation accumulated in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, precipitation occurrence in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, relative humidity measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water difference in 12 hrs previous to RDAPS run. The suggested ANN has a 3-layer perceptron (multi layer perceptron; MLP) and back-propagation learning algorithm. The result shows that there were 6.8% increase in Hit rate (H), especially 99.2% and 148.1% increase in Threat Score (TS) and Probability of Detection (POD). It illustrates that the suggested ANN model can be a useful tool for predicting rainfall event prediction. The Kuipers Skill Score (KSS) was increased 92.8%, which the ANN model improves the rainfall occurrence prediction over RDAPS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.61-61
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• 2019

우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.5 no.2 s.17
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• pp.37-44
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• 2005

It reflects well feature of slope that is characteristic of urban river basin of Busan local. In this study, process various hydrological data and basin details data which is collected through basin basis data, hydrological monitoring system(EMS-DEU) and automatic water level equipment(AWS-DEU) for urban flood disaster prevention and use as basin input data of ILLUDAS, SWMM and HEC-HMS in order to examine outflow feature of experiment basin and then use in reservoir design of experiment basin through calibration and verification about HEC-HMS. Inserted design rainfall for 30 years that is design criteria of creek into HEC-HMS and then calculated design floods according to change aspect of the impermeable rate. Capacity of reservoir was determined on the outflow mass curve. Designed detention pond(volume $54,000m^3$) at last outlet upper stream of experiment basin, after designing reservoir. It could be confirmed that the peak flow was reduced resulting from examining outflow aspect. Designing reservoir must decrease outflow of urban areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.300-300
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• 2019

남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.457-457
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• 2012

말라리아는 매개체에 의한 전염병으로써 국내에서는 이미 1970년대에 사라진 것으로 알려져 있다. 하지만 1990년대에 재발생하여 2000년대 초반까지 경기도와 강원도 북부지역에서 환자가 증가하는 양상을 보였다. 사람에게서 발병하는 말라리아는 4종으로 알려져 있으나 우리나라의 경우 이 중 오로지 삼일열 원충감염에 의한 것으로 밝혀졌다(질병관리 본부, 2010). 기후변화는 질병의 발생에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인 중 하나로써 매개체에 의한 질병의 경우 기후요소는 매개체의 번식과 활동에 적지않은 영향을 미친다. 특히 말라리아의 경우 병원균을 가진 개체수와 모기에 물리는 횟수, 감염된 모기의 수, 그 모기에 사람이 물리는 횟수와 관계가 있으나 기온과 강수량, 습도의 변화 등 기후 및 수문학적 요소와도 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다(Lindsay & Birley, 1996; 박윤형 외, 2006; 신호성, 2011 재인용). 본 연구의 목적은 한반도 기후-수문학적 환경특성 및 변화를 파악하고 지역적 말라리아 발생과의 상관관계를 도출하며 이를 기반으로 하여 말라리아 발생의 변동을 예측하는 것이다. 분석에 사용된 데이터는 말라리아 발생자료의 경우, 질병관리 본부에서 제공하는 2001년 1월~2011년 12월 까지의 약 16000건의 발병자료가 포함 되었고 분석의 시간 단위는 2WEEKS 이며 전국 251개의 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기상자료의 경우 기상청 기후자료 관리 시스템에서 제공하는 동일 기간대의 평균기온, 최고(최저)기온, 강수량, 신적설, 평균 해면기압, 평균 이슬점 온도, 평균 상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간 자료를 활용하였다. 본 연구에 사용된 AWS(Automatic Weather Station)자료의 경우 기본적으로 point 형태의 관측자료이고, 분석기간 동안의 개수에서도 차이가 있기 때문에 공간 내삽기법인 kriging을 활용하여 행정구역과 zonal하는 방법으로 재가공 하였다. 지역의 수문학적 특성의 경우 10*10 DEM을 기반으로 ESRI ArcGIS 소프트웨어의 ArcHydro 기능을 이용 하여 유역을 생성하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서는 통계적 모형을 기본으로 기후 및 수문 특성과 말라리아 발생간의 상관관계를 분석하였으며 시계열 자료의 특성상 포아송 분포의 Generalized Estimation Equation 과 Generalized Linear Model을 이용한다(Baccini 외, 2008; 신호성, 2011). 또한 말라리아 잠복시간의 지연효과 및 전염병의 계절 영향을 반영하기 위하여 Fourier transform 을 적용 하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.12
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• pp.963-969
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• 2021

The wind data measured from local meteorological masts is used to evaluate wind speed distribution and energy production in the specified site for wind farm However, wind data measured from meteorological masts often contain missing information or insufficient desired height or data length, making it difficult to perform wind turbine control and performance simulation. Therefore, long-term continuous wind data is very important to assess the annual energy production and the capacity factor for wind turbines or wind farms. In addition, if seasonal influences are distinct, such as on the Korean Peninsula, wind data with seasonal characteristics should be considered. This study presents methodologies for generating synthetic wind that take into account fluctuations in both wind speed and direction using the hidden Markov model, which is a statistical method. The wind data for statistical processing are measured at Maldo island in the Kokunnsan-gundo, Jeonbuk Province using the Automatic Weather System (AWS) of the Korea Meteorological Administration. The synthetic wind generated using the hidden Markov model will be validated by comparing statistical variables, wind energy density, seasonal mean speed, and prevailing wind direction with measurement data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.640-640
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• 2015

2010년과 2011년 서울에서 발생한 집중호우와 2014년 부산에서 발생한 집중호우의 발생으로 막대한 재산상의 피해와 사상자를 냈다. 2010년 9월 21일에 발생한 집중호우는 1908년 관측시작이래 가장 많은 비가 내린 것으로 기록되었으며 주거지 4,727호, 상가 1,164호, 공장 126동 등이 침수되고 13시를 기준으로 강서지점의 경우 시간당 98.5mm의 기록적인 강우를 기록하였으나, 관악지점은 5.5mm에 그쳐 두 지점간의 시간당 강우량의 편차가 약 200배 가까이 차이가 나는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 도시지역에서 국지성 집중호우가 증가하고 있으며 지역별 강우 편차가 크고 이에 따라 침수피해발생 여부도 지역에 따라 달라진다. 강수의 공간적 분포와 그로 인한 침수해석은 도시돌발홍수 예경보 시스템에 있어 무엇보다도 중요하다. 본 연구의 목적은 도시지역 돌발홍수 예경보 시스템 구축을 위한 정량적 강수추정 QPE(Quantitative Precipitation Estimation)기법에 따른 수리 수문학적 영향을 평가하는 것이다. 정량적 강수추정을 위해 AWS, SKP, 레이더 자료를 활용하여 250m의 해상도를 가지도록 크리깅을 적용하였다: QPE 1은 34개의 AWS의 지점우량을 지구통계학적 기법 중의 하나인 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 2는 AWS와 156개의 SKP의 강우데이터를 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 3는 광덕산 레이더를 이용한 기법, QPE 4는 AWS, SKP, 광덕산 레이더 자료를 조건부 합성한 기법이다. 월류량을 산정하기 위해 도시유출해석모형인 SWMM을 강남역 일대를 대상으로 구축하고 우수관로 시스템으로 유입되지 못한 노면류(Surface flow)를 함께 고려하였다. 침수해석을 위해서는 DHM모델을 적용하였으며 2013년 7월 기간에 발생한 호우에 대하여 분석을 수행하였다. 비교수행을 위해서 인접한 서초 AWS와 강남 AWS의 지점강우량도 함께 고려하였으며 모의결과를 국가 재난관리 정보 시스템(NMDS)에 침수피해가 확인된 가옥 및 빌딩 정보와 일치여부를 적합도로 산정하였다. 산정된 적합도를 통하여 정량적 강수추정기법에 따른 수리?수문학적 영향을 평가하였다. 실제 침수흔적정보와 비교 결과, QPE 2와 QPE4가 가장 적합도가 높았으며 이에 따라 고밀도의 관측망의 구성이 도시지역 침수해석결과에도 적합할 것으로 판단된다.