강우는 산사태를 야기하는 주된 요인으로 최근 우리나라에서 대부분의 산사태는 단기간의 집중호우로 인해 발생하고 있으나, 강우특성과 산사태 발생간의 관계는 아직 명확히 규명되지 못하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 2011년 6월 7월에 남부지방과 중부지방에서 집중호우로 야기된 18개의 산사태를 대상으로 연속강우 개시 이후의 누적강우량(mm)과 강우강도(mm/hr) 및 선행강우량(mm)을 해석하여 산사태 발생과의 관계를 분석하였다. 그 결과, 산사태는 모두 연속강우 개시 이후 1~3일간의 집중호우에 의해 강우강도가 30 mm/hr이상, 혹은 누적강우량이 200 mm이상인 경우에 발생한 것으로 나타났다. 이는 산림청의 산사태 경보발령 기준을 상회하는 범위에서 발생한 것으로 나타났으며, 경상남도에서 보고된 산사태 발생영역과도 일치하였다. 또한, 강우개시 이후 산사태 발생까지의 소요시간(T)은 평균 강우강도(ARI)가 증가할수록 점차 단축되는 것으로 나타났으며, 이들 사이의 관계는 지수함수식 "T = $94.569{\cdot}exp$($-0.068{\cdot}ARI$)($R^2$=0.64, p<0.001)"로 도출되었다. 이러한 결과는 산림청의 산사태 주의보 경보발령 기준에 있어 중요한 근거가 될 수 있으며, 토사재해에 대한 경계피난체계 등의 비구조물 대책의 수립에도 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 유수지.배수펌프장설계를 위한 계획강우의 임계지속기간의 결정 및 이에 근거한 계획 유수지.배수펌프장의 적정규모 추정에 관한 것이다. 계획강우의 지속기간과 시간적 분포형의 변화에 따른 영향을 파악하기 위하여 20~240분 범위의 9가지 경우의 지속기간들과 Huff의 4분위법에 의한 4종류의 강우분포들을 검토대상 강우로 선택하였으며, 유출해석모형으로는 ILLUDAS를 사용하였다. 임계지속기간 결정기준으로서 저류비(총유출량에 대한 최대저류량의 비)의 개념을 도입하였으며, 이 값을 최대로 하는 지속기간을 계획강우의 임계지속기간으로 하였다. 본 연구를 위하여 배수구역면적이 $0.24~12.7\textrm{km}^2인$ 서울시의 18개 유수지.배수펌프장을 선정하였으며, 분석 결과 전반적으로 30분과 60분이 임계지속기간으로 나타났다. 도한 Huff의 제 2, 3분위형의 경우가 제 1, 4분위형 보다 큰 저류비를 보여주었다. 또한 임계지속기간을 갖는 강우조건에서의 최대저류비와 첨두입출비간의 회귀식을 제시하였다. 이 관계식은 유수지 배수펌프장 계획수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 자연재해는 기상학적 자연현상에 의해 주로 발생되고 있다. 자연재해는 태풍, 호우, 재설, 우박, 해일, 지진 등의 발생 원인에 의한 것이며, 발생빈도가 가장 높은 것은 강우에 의한 재해로 전체 재해발생 원인 중 약 80%를 차지하고 있다. 특히 산사태와 관련된 자연재해(사면붕괴, 옹벽붕괴, 매몰 등)는 최근 국지성 집중호우를 포함하여 호우의 집중강도가 높아지는 등 기상학적 원인에 의해 매년 발생하고 있다. 따라서 우리나라에서 발생되는 산사태의 특성을 강우특성에 따라 분석할 필요가 있으며, 이에 적합한 대책들이 더욱 필요하다. 이 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 강원지역을 대상으로 산사태 유발인자와 각 지역의 최대연속강우량을 고려한 산사태 잠재가능성을 평가하였고, 산사태 취약지역을 분석하여 지역적인 강우특성을 고려한 산사태 가능성지의 분포를 확인하였다.
저수조는 유입/유출량의 시간적인 편차 때문에 필요하다. 저수조 용량 산정하기 위해서 공급(예, 강수) 누적 량과 요구(예, 관수) 누적 량의 차이를 사용한다. (-)와 (+)영역의 상관없이 누적 량 차의 절댓값 최대치가 되었을 때 용량의 산정이 이루어진다. 본 논문에서는, 온실 시설물의 강수와 관수를 이용하여 비선형적인 공급이나 요구량에서도 이를 적용하여 용량을 산정하였고, 비선형적인 변화가 커졌을 시에도 적용 할 수 있음을 증명하였다. 그리고 모니터링에 대한 시간 간격이 작아짐에 따라서, 저수조 용량이 증가되며, 강수량의 경우에는 약 10일을 변곡점으로 증가폭이 감소됨을 보인다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
본 논문은 정지궤도위성인 KorSat 5A($113^{\circ}E$)에서 송신하는 비콘 신호를 김포에 위치한 지상국에서 수신할 때의 C/N (carrier to noise ratio)을 예측하고 측정하였다. 지상국을 기준으로, ITU-R의 zone K 강우 감쇠와 국내 기상정보를 분석한 강우 감쇠를 비교하였다. ITU-R에서는 우리나라 강우 특성을 zone K로 일괄 분류하였으나, 2013년부터 2017년까지의 분당 누적 강우 데이터를 바탕으로 지상국 인접 3개 도시의 강우 강도 및 감쇠를 예측하였다. 강우 경로와 감쇠 대한 계산은 ITU-R 권고를 참고하였다. 2주간의 위성비콘 신호 C/N 측정을 통해 강우량에 따른 C/N의 변화를 확인하였으며, $A_{0.3}$일 때 예측된 임계 C/N은 12 dB, 실험기간 동안 집중된 강우에 따라 최대 8 dB까지 감소하는 것을 확인하였다.
최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각하게 증가하고 있다. 이러한 피해를 저감하기 위한 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 레이더강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였으며, 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClark 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출 수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, 레이더강우 500m~2km 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 레이더강우 격자가 500m인 경우, 모든 레이더강우 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 최근 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 강우-유출해석이 이루어지고 있기에 모델링 구성을 위한 효율적인 의사결정의 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Heavy storms rainfall has caused many landslides and slope failures especially in the mountainous area of the world. Landslides and slope failures are common geologic hazards and posed serious threats and globally cause billions in monetary losses and thousands of casualies each year so that studies on slope stability and its failure mechanism under rainfall are being increasing attention of these days. Rainfall-induced slope failures are generally caused by the rise in ground water level, and increase in pore water pressures and seepage forces during periods of intense rainfall. The effective stress in the soil will be decreased due to the increased pore pressure, which thus reduces the soil shear strength, eventually resulting in slope failure. During the rainfall, a wetting front goes downward into the slope, resulting in a gradual increase of the water content and a decrease of the negative pore-water pressure. This negative pore-water pressure is referred to as matric suction when referenced to the pore air pressure that contributes to the stability of unsaturated soil slopes. Therefore, the importance is the study of saturated unsaturated soil behaviors in evaluation of slope stability under heavy rainfall condition. In an actual field, a series of failures may occur in a slope due to a rainfall event. So, this study attempts to develop a numerical model to investigate this failure mechanism. A two-dimensional seepage flow model coupled with a one-dimensional surface flow and erosion/deposition model is used for seepage analysis. It is necessary to identify either there is surface runoff produced or not in a soil slope during a rainfall event, while analyzing the seepage and stability of such slopes. Runoff produced by rainfall may result erosion/deposition process on the surface of the slope. The depth of runoff has vital role in the seepage process within the soil domain so that surface flow and erosion/deposition model computes the surface water head of the runoff produced by the rainfall, and erosion/deposition on the surface of the model slope. Pore water pressure and moisture content data obtained by the seepage flow model are then used to analyze the stability of the slope. Spencer method of slope stability analysis is incorporated into dynamic programming to locate the critical slip surface of a general slope.
본 연구에서는 연최대치 호우사상을 결정하기 위해 총강우량과 강우강도를 함께 고려하여 계산한 재현기간을 기준으로 판단하는 방안을 제안하였다. 이러한 방법론은 서울 지점의 1961년 이후 관측된 자료를 대상으로 수행되었으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 연최대 호우사상의 결정을 위해 이변량 지수분포를 적용하였다. 이변량 지수분포의 적용을 위한 모수추정은 전기간에 대해 수행하는 것보다는 연도별로 추정하는 것이 보다 합리적인 것으로 판단하였다. 선정된 호우사상들의 특성을 살펴보면, 먼저, 강수량이 많은 다우해에는 총강수량이 제일 많은 호우사상이 연최대 호우사상으로 선정되는 경향을 보인다. 강수량이 적은 과우해에는 상대적으로 강우강도가 큰 호우사상이 선정되는 경향이 있다. 이 두 특성은 각각 토양이 습윤한 경우와 건조한 경우 유출의 규모가 큰 호우사상을 선정할 가능성을 크게 해 주는 것이므로, 수문학적 최대호우의 개념도 어느 정도 만족시킨다고 할 수 있다. 선정된 연최대 호우사상의 평균적인 형태는, 강우지속기간이 1시간인 경우에는 강우강도 32.7 mm/hr(총강우량 32.7 mm), 지속기간 24시간인 경우에는 강우강도 9.7 mm/hr(총강우량 231.6 mm), 그리고 지속기간 48시간인 경우에는 강우강도 7.4 mm/hr(총강우량 355.0 mm) 등이다.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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