A recent dramatic increase of natural hazards in the Korean peninsular (KP) due to typhoons have raised necessities for the accurate typhoon prediction. Ieodo ocean research station (IORS) has been constructed in June 2003 at the open ocean where typhoons pass frequently, aiming to observe typhoons before the landfall to the KP and hence to improve the prediction skill. This paper investigates the importance of measurements at the IORS in the typhoon research and forecast. Analysis of the best track data in the N. W. Pacific shows that about one typhoon passes over the IORS per year on the average and 54% of the KP-landfall typhoons during 59 years (1950-2008) passed by the IORS within the range of the 150-km radius. The data observed during the event of typhoons reveals that the IORS can provide useful information for the typhoon prediction prior to the landfall (mainland: before 8-10 hrs, Jeju Island: before 4-6 hrs), which may contribute to improving the typhoon prediction skill and conducting the disaster prevention during the landfall. Since 2003, nine typhoons have influenced the IORS by strong winds above 17m/s. Among them, the typhoon Maemi (0314) was the strongest and brought the largest damages in Korea. The various oceanic and atmospheric observation data at the IORS suggest that the Maemi (0314) has kept the strong intensity until the landfall as passing over warm ocean currents, while the Ewiniar (0603) has weakened rapidly as passing over the Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW), mainly due to the storm's self-induced surface cooling. It is revealed that the IORS is located in the best place for monitering the patterns of the warm currents and the YSBCW which varies in time and space.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기존에 개발된 GIS 기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM)이 대유역에서 많은 계산시간을 요구하는 단점이 있기 때문에 이를 개선하기 위하여 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용한 병렬 K-DRUM모형을 개발하였다. K-DRUM 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 개발된 병렬 K-DRUM 모형을 이용하여 남강댐유역에서 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 다양한 영역분할을 통한 유출계산 검토를 하였다. 영역분할 개수에 따른 병렬화 효과를 검토하기 위하여 분할 개수를 1개에서 25개까지 증가시키며 클러스터 시스템에서 유출모의를 수행하였다. 모의결과 영역분할 개수가 증가할수록 컴퓨터 메모리의 개수가 감소하게 되고, 이에 따라 모의수행시간 역시 감소함을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 영역분할 계산방식을 채택함에 따라 영역의 접합부분에서 발생 가능한 유출량 계산오차를 최소화하기 위한 기법을 제시하였다. 유출량 계산오차 발생을 최소화하기 위해서는 단위 계산시간당 영역간 정보교환과 내부유출량 계산을 최소3회 반복하여야 함을 알 수 있었다.
지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI (Message Passing Interface)기법을 적용하여 물리적이고 복잡한 수치계산을 하는 분포형모형의 단점 중 하나인 대유역 적용시의 계산소요 문제를 해결하고자 하였다. 또한 병렬화 기법의 적용효과를 분석하기 위하여 단일 영역에서 계산된 결과와 다수의 소영역으로 분할하여 수행되어진 계산 결과를 비교하였다. 용담댐 유역에 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 병렬화 계산을 수행한 결과 단일 프로세서에서 분포형모형을 수행하는 것보다 병렬코드에서 수행한 경우가 유출계산 값의 변동 없이 최고 10배에 해당되는 계산시간이 단축되었다.
최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.
본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.
본 연구에서는 격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM을 개선한 ModKIMSTORM을 유역면적 $2,293km^2$의 남강댐 유역을 대상으로 적용성을 검토하였다. 공간해상도 500 m의 GIS 입력자료(DEM, 토지피복도, 유효토심도, 토양종류도 등)를 구축하였으며, 5개 태풍(2000년 사오마이, 2002년 루사, 2003년 매미, 2004년 메기, 2006년 에위니아) 및 2개 강우사상 (2003년 5월, 2004년 7월)을 적용하여 모형을 검보정하였다. 모형의 자동평가 기능을 이용하여 모의유량을 실측유량과 비교하였으며, 유역의 출구지점에 대한 매개변수 보정결과 결정계수($R^2$), 모형효율(E), 유출용적편차($D_v$), 첨두유량의 상대오차 ($EQ_p$), 첨두시간의 절대오차($ET_p$)의 평균은 각각 0.984, 0.981, 3.63%, 0.003, 0.48 hr로, 검정에서는 $R^2$, E, $D_v$, $EQ_p$, $ET_p$의 평균이 각각 0.937, 0.895, 8.08%, 0.138, 0.73 hr로 분석되었다. 매개변수와 관련하여 초기토양수분함량이 유출용적에 민감하였고, 하천조도계수가 첨두유량에 가장 민감한 변수로 나타났다. 호우기간동안의 공간적인 결과로부터 수문학적 요소의 작용을 살펴봄으로써 호우시 유역관리에 대한 정보를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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