Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.811-815
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2005
산악지역의 유출은 지형적 특성 때문에 매우 빠른 반응시간을 가지고 첨두유량 또한 매우 크게 마련인데 이러한 특성 때문에 산악지역의 돌발홍수 발생 메카니즘과 이것의 정확한 규명은 지금까지 수많은 연구과제의 주제가 되어왔다. 본 연구는 산악지역의 유출 특성을 잘 반영한다고 알려진 수문지형학을 기초한 지형기후학적단위도(geomorphoclimatic unit hydrograph, GCUH) 이론을 토대로 단일유역 산악지역과 분할유역 규모의 유출 특성을 규명하고 각각의 유역특성에 맞는 돌발홍수예경보시스템을 제안 및 비교 검토하고자 한다.
Relations between GMS-5 infrared brightness temperature with SSM/I retrieved rain rate are determined by a probability matching method similar to Atlas et al. and Crosson et al. For this study, coincident data sets of the GMS-5 infrared measurements and SSM/I data during two summer seasons of 1997 and 1998 are constructed. The cumulative density functions (CDFs) of infrared brightness temperature and rain rate are matched at pairs of two variables which give the same percentile contribution. The method was applied for estimating rain rate on 31 July 1998, examining heavy rainfall estimation of a flash flood event over Mt. Jiri. Results were compared with surface gauge observations run by Korean Meteorological Administration. It was noted that the method produced reasonably good quality of rain estimate, however, there was large area giving false rain due to the anvil type clouds surrounding deep convective clouds. Extensive validation against surface rain observation is currently under investigation.
Precise run-off forecasting depends on the ability to predict quantitative rainfall intensity. The purpose of this study is to develop a stochastic model for the shori-term rainfall prediction. It is required for the model to predict rainfall intensities at all the telemetered rain-gauge locations simultaneously. All the model parameters, which are used in this work ; velocity and direction of storm movement, radial spectrum, and dimensionless time distribution of rainfall, are the results of the previous study. We formulated the model and operated it, so that in this study was analyzed particulary the influence of 4 dimensionless time distributions on the prediction and the influence of the model on run-off.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.365-370
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2011
매년 반복되는 산간계곡에서의 인명피해를 저감하기 위하여 방재연구소에서는 "산지 돌발홍수 예측시스템"을 개발하였으며, '10년 우기철동안 시범지역의 모니터링을 통해 시스템의 문제점을 분석하고, 이를 개선하기 위한 방안을 검토하였다. 산지지역 강우에 대한 모니터링은 현재 지방자치단체에서 운영하고 있는 자동우량경보시설을 활용하였으며, 해당 시설중 특히 수위계가 설치된 지역에 대하여 검토하였다. 수위자료 모니터링 결과를 바탕으로 정확도를 검토한 결과, 5개 시범지역의 경우 약 56%의 정확도가 있는 것으로 나타났다. 산정되었다. 그러나 시스템을 수정 보완한 후에는 정확도가 66%로 증가하였다. 향후 지속적인 모니터링과 문제점 분석을 통해 정확도를 지속적으로 향상시킬 계획이다.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.1
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pp.3-13
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2007
In this study, spatial characteristics of rainfall in Imha basin were investigated by cross-correlation analysis among rainfall gaging stations and rainfall-runoff analysis used in HEC-HMS model for analysis of influence on observed rainfall. The Kriging technique was applied to rain(all analysis in Imha basin to reflect spatial characteristics of regional rainfall. Their results are compared to rainfall-runoff data with spatially distributed rainfall data as well as the classical thiessen method. The results by kriging technique approached by geostatistical method could reflect spatial characteristics of regional rainfall properly in Imha basin.
Precise run-off forecasting depends on the ability to predict quantitative rainfall intensity. This study suggests a stochastic model for 1 hour order rainfall prediction. The model simultaneously predicts rainfall intensity at all telemetered rain-gauge locations. All model parameters, velocity and direction of storm movement, radial spectrum, dimensionless time distribution of rainfall, are estimated from telemetered and historical data for the basin being predicted. Also the estimated parameters are based on the previous study. The results are the influence of dimensionless time distributions on the prediction and the model on run-off.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.179-179
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2019
전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.
Yoon, Jung Soo;Hwang, Seok Hwan;Kang, Na Rae;Lee, Dong-Ryul;Noh, Hui Seong;Lee, Keon Haeng;Yoo, Seung Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.373-373
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2020
한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하기 위해 2019년에 돌발홍수예측 시스템을 구축하였다. 돌발홍수예측 시스템은 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 3단계 위험 정보(주의/경계/심각)로 전국적으로 제공하고 있다. 본 시스템에서 예측 선행 시간을 1시간으로 설정한 것은 최소 대피 시간의 개념도 있지만 예측자료의 정확도가 1시간 이후 현격히 감소하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수예측 시스템의 예측 선행 시간을 1시간에서 3시간으로 확장하기 위한 병합 기법을 검토 및 적용하였다. 이를 위해 홍수통제소에서 제공하고 있는 초단기 예측 강수 자료와 기상청에서 제공하고 있는 수치예보 자료를 활용하였다.
In order to acquire an image in a positron emission tomography, it is necessary to draw the position coordinates of the scintillation pixels of the detector module measured at the same time. To this end, in a detector module using a plurality of scintillation pixels and a small number of photosensors, it is necessary to obtain a flood image and divide a region of each scintillation pixel to obtain a position of a scintillation pixel interacting with a gamma ray. Alternatively, when the number of scintillation pixels and the number of photosensors to be used are the same, the position coordinates for the position of the scintillation pixels can be directly acquired as digital signal coordinates. A method of using a plurality of scintillation pixels and a small number of photosensors requires a process of obtaining digital signal coordinates requires a plurality of photosensors and a signal processing system. This complicates the signal processing process and raises the cost. To solve this problem, in this study, we developed a method of obtaining digital signal coordinates without performing the process of separating the planar image and region using a plurality of flash pixels and a small number of optical sensors. This is a method of obtaining the position coordinate values of the flash pixels interacting with the gamma ray as a digital signal through a look-up table created through the signals acquired from each flash pixel using the maximum likelihood function. Simulation was performed using DETECT2000, and verification was performed on the proposed method. As a result, accurate digital signal coordinates could be obtained from all the flash pixels, and if this is applied to the existing system, it is considered that faster image acquisition is possible by simplifying the signal processing process.
There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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