• 한국안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.122-127
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• 1996

The purpose of this study has been studied and investigated to prediction algorithms of the Kalman Filtering theory which are based on the state-vector description, including system identification, model structure determination, parameter estimation. And the prediction algorithms applied of rainfall-runoff process, has been worked out. The analysis of runoff process and runoff prediction algorithms of the river-basin established, for the verification of prediction algorithms by the Kalman Filtering theory, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used for the algorithms. In consisted of the above, Kalman Filtering rainfall-runoff model applied and analysised to Wi-Stream basin in Nak-dong River(Basin area : $472.53km^2$).

• 생태와환경
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• 제41권1호
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• pp.43-53
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• 2008

본 연구의 목적은 분포형 수문모형인 TOPMODEL을 이용하여 산림유역의 홍수수문곡선을 추정하는 것이다. 이를 위하여 유역면적 58.3ha의 명성유역을 선정하였으며, 대상유역에 대하여 강우량과 유출량을 측정하였다. Monte Carlo기법을 이용하여 강우사상별로 최적의 매개 변수 조합을 구하고, 매개변수별 모의기간에 대한 평균값을 적용하여 매개변수를 결정하였다. 1997년에 측정된 6개의 강우-유출량 자료를 이용하여 매개변수 보정을 실시하였으며, $1998\sim1999$년에 측정된 8개의 강우-유출량 자료를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 보정기간에 대한 유출량 추정 오차는 $-2.74\sim1.81%$의 범위를 보였으며, 모형 효율(E)은 평균 0.92이었다. 6개의 강우사상에 대하여 실측된 평균 첨두유량은 $0.324m^3\;s^{-1}$이었으며, 이에 대한 추정치는 $0.295m^3\;s^{-1}$로 모의되었다. 강우 사상별 첨두유량의 오차범위는 $-27.65\sim-1.13%$로 나타났으며, 이는 강우특성 및 선행강우조건에 영향을 받은 것으로 판단된다. 검증기간에 대하여 각 강우사상별 모형효율(E)의 평균값은 0.92로 나타났다. 첨두유량의 실측값은 평균적으로 $0.087m^3\;s^{-1}$이었으며, 추정된 첨두유량의 평균은 $0.090m^3\;s^{-1}$로 나타났다. 첨두시간은 보정기간에 대하여는 관측값과 모의값의 평균이 각각 18.3 hrs와 11.0 hrs이었으며, 검증기간에 대하여는 각각 16.6hrs와 13.5 hrs이었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.471-484
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• 2023

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.775-784
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• 2023

홍수관리 측면에선 시공간 관점의 정량적인 강우·유출 해석과 단기간 내 집중되는 강우사상에 대한 유출 해석이 필요하다. 강우-유출 모형은 종류와 입력자료에 따라 모의·해석 결과가 달라진다. 특히 강우자료는 중요한 요소이기 때문에 면적 강우량 산정 기법이 매우 중요하다. 본 연 구는 산악지형에 위치한 삼척오십천 유역의 면적 강우량을 산술평균법, 티센 가중법 그리고 등우선법을 이용하여 산정하였으며, 분포형 모형인 S-RAT과 집중형 모형인 HEC-HMS에 적용하여 각 강우 유출 결과를 비교했다. 시간 전이성 검토 결과 분포형 모형과 등우선법 조합이 MAE 64.62 m³/s, RMSE 82.47 m³/s로 통계 성능이 가장 우수하였고, R² 와 NSE도 각각 0.9383, 0.8547로 높게 나왔다. 본 연구는 관측 유량과 모의 유량의 첨두홍수량 발생 시간이 1시간 이내이므로 적절하게 분석되었다고 판단된다. 따라서 연구 결과는 향후 빈도 해석에 활용할 수 있으며, 이를 토대로 경사가 급한 산악지형의 유역에 첨두홍수량 및 첨두홍수 발생 시간 모의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제10권1호
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• pp.57-65
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• 1994

본(本) 연구(硏究)는 강원대학교(江原大學校) 임과대학(林科大學) 부속연습림(附屬演習林)의 임도개설유역(林道開設流域)을 중심으로 우기(雨期)의 계류수(溪流水)에 함유되어 있는 부유토사량(浮遊土砂量)을 측정하므로써 임도개설(林道開設)에 따른 토사유출(土砂流出) 변화(變化)를 파악하고자 진행하였다. 이를 위해 임도개설유역(林道開設流域)의 강우량(降雨量)과 유출량(流出量), 유출량(流出量)과 부유토사량(浮遊土砂量)의 관계를 규명하였으며, 아울러 임도개설유역(林道開設流域)과 미개설유역(未開設流域)의 강우량(降雨量)에 따른 부유토사량(浮遊土砂量)의 변화에 대하여 비교, 분석하였다. 1. 임도개설유역(林道開設流域)에 있어서 우기(雨期)의 강우량(降雨量)과 유출량(流出量)의 관계는 Table 3 및 Fig. 3와 같이 수문곡선(水文曲線)의 Peakpoint는 강우강도(降雨强度) 및 전강우량(前降雨量) 등에 따라 형성시간(形成時間)과 높이가 상이하였다. 즉 6월(月)12일(日)의 강우(降雨)(a)(20mm이상이 4시간 지속)에서는 3시간 경과 후에 $1514m^3/hour$, 8월(月) 8일(日)의 강우(降雨)(b)(최대(最大) 시우량(時雨量) 40mm)경우는 동일(同一) 시간대(時間帶)에서 $1246m^3/hour$, 그리고 8월(月) 20일(日)의 강우(降雨)(c)(최대(最大) 시우량(時雨量) 17.2mm)의 경우는 2시간 경과 후에 $1245m^3/hour$의 Peak point가 형성되었다. 2. 임도개설유역(林道開設流域)에서 유출량(流出量)과 부유토사량(浮遊土砂量)의 관계는 유출량(流出量)에 비례하여 부유토사량(浮遊土砂量)도 증가하였다(Table 4 및 Fig. 4). 즉 강우(降雨)(a)는 최대유출량(最大流出量)이 $1514m^3/hour$일 때 부유토사량(浮遊土砂量) 1261mg/l가 1시간 후에 나타났고, 강우(降雨)(b) 및 (c)는 각각 최대유출량(最大流出量) $1246m^3/hour$과 $1245m^3/hour$일 때 최대부유토사량(最大浮遊土砂量) 4952mg/l와 472mg/l가 동일시간대(同一時間帶)에서 나타났다. 3. 강우중(降雨中)의 부유토사량(浮遊土砂量)의 농도(濃度)는 강우강도(降雨强度)에 강하게 영향받고 있으며, 특히 강우강도(降雨强度)가 강할수록 곡선회귀(曲線回歸)의 형태(形態)로 증가하였다. 임도개설유역(林道開設流域)에서의 부유토사농도(浮遊土砂濃度)의 Peak point는 강우(降雨)(a)의 경우 1261mg/l와 125mg/l, 강우(降雨)(b)는 4952mg/l와 44mg/l, 그리고 강우(降雨)(c)는 472mg/l와 4mg/l로서 유역간(流域間)에 현격한 차이가 나타났다.

• 한국습지학회지
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• 제7권3호
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• pp.57-66
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• 2005

본 연구는 최적화모형을 이용하여 관측된 단일 강우-유출 사상으로부터 최적단위도와 침투율 공식의 매개변수를 결정하였다. 단일 강우-유출사상으로부터 절대오차누계를 최소로 하는 선형계획모형을 정립하고, 황구지천 수직교 지점에서의 최적침투율과 단위도를 결정하였다. 침투율 공식의 섭동 단계에서는 시산법을 적용하여 Kostiakov, Philip, Horton 및 Green-Ampt 공식의 매개변수를 결정하였다. ${\Phi}$지표법에 의한 단위도 종거의 값은 유일하게 결정되지만 침투율 공식의 매개변수에 따라 단위도의 종거는 변한다. 본 연구에서는 관측된 단일 강우-유출사상에 관하여 제안된 모형을 적용하였으며 종래의 방법에 의한 오차보다 작은 단위도를 구할 수 있었다.

• Water Engineering Research
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• 제1권2호
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• pp.147-158
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• 2000

In this study, we characterized the seasonal variation of rainrate fields in the Han river basin using the WGR multi-dimensional precipitation model (Waymire, Gupta, and Rodriguez-Iturbe, 1984) by estimating and comparing the parameters derived for each month and for the plain area, the mountain area and overall basin, respectively. The first-and second-order statistics derived from observed point gauge data were used to estimate the model parameters based on the Davidon-Fletcher-Powell algorithm of optimization. As a result of the study, we can find that the higher rainfall amount during summer is mainly due to the arrival rate of rain bands, mean number of cells per cluster potential center, and raincell intensity. However, other parameters controlling the mean number of rain cells per cluster, the cellular birth rate, and the mean cell age are found invariant to the rainfall amounts. In the application to the downstream plain area and upstream mountain area of the Han river basin, we found that the number of storms in the mountain area was estimated a little higher than that in the plain area, but the cell intensity in the mountain area a little lower than that in the plain area. Thus, in the mountain area more frequent but less intense storms can be expected due to the orographic effect, but the total amount of rainfall in a given period seems to remain the same.

• 한국환경과학회지
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• 제24권12호
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• pp.1617-1627
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• 2015

This study was carried out to investigate the characteristics of suspended solid concentration in small forest watershed, Hwacheon, Gangwondo. For five rainfall events from July 2013 to August 2013, rainfall, discharge, and suspended solid load has been measured. The results showed that the fist flush effect was observed for suspended solid in each rainfall event, sediment rating curve was obtained with $y=30.029x^{1.573}$ at rising limb and $y=12.902x^{1.8827}$ at falling limb, and EMC (event mean concentration) of suspended solid was calculated to 9.4 mg/L. EMC was compared to the values from the watershed that has various land use types and EMC from forest watershed was much lower that from the crop, paddy or low covered forest watershed.

• 한국물환경학회지
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• 제24권2호
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• pp.169-173
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• 2008

A field monitoring was conducted in order to find out the discharge characteristics of non-point source pollutants in the agricultural area. Event Mean Concentration (EMC) of TSS, $BOD_5$, $COD_{Mn}$, TP, TN was calculated based on the monitoring data of 10 rainfall events at agricultural watersheds. A significant relationship was observed from the correlation between EMCs and rainfall characteristics. The result shows that EMC ranges of 95% confidence intervals were 50.5~203 mg/L for TSS, 0.8~14.2 mg/L for $BOD_5$, 4.2~20.7 mg/L for $COD_{Mn}$, 2.4~4.5 mg/L for TN and 0.2~0.5 mg/L for TP, respectively. The correlation coefficients between TSS and TP and between $BOD_5$ and $COD_{Mn}$ were found to be 0.912 and 0.961. But TN was lower correlated with other EMC factors. It was also found that rainfall characteristics was not correlated with EMCs.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.2161-2166
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• 2009

It is important for 0-6 hour nowcasting to provide for a high-quality initial condition in a meso-scale atmospheric model by a data assimilation of several observation data. The polarimetric radar data is expected to be assimilated into the forecast model, because the radar has a possibility of measurements of the types, the shapes, and the size distributions of hydrometeors. In this paper, an impact on rainfall prediction of the data assimilation of hydrometeor types (i.e. raindrop, graupel, snowflake, etc.) is evaluated. The observed information of hydrometeor types is estimated using the fuzzy logic algorism. As an implementation, the cloud-resolving nonhydrostatic atmospheric model, CReSS, which has detail microphysical processes, is employed as a forecast model. The local ensemble transform Kalman filter, LETKF, is used as a data assimilation method, which uses an ensemble of short-term forecasts to estimate the flowdependent background error covariance required in data assimilation. A heavy rainfall event occurred in Okinawa in 2008 is chosen as an application. As a result, the rainfall prediction accuracy in the assimilation case of both hydrometeor types and the Doppler velocity and the radar echo is improved by a comparison of the no assimilation case. The effects on rainfall prediction of the assimilation of hydrometeor types appear in longer prediction lead time compared with the effects of the assimilation of radar echo only.