본 논문은 열대저기압, 태풍 및 허리케인의 연구와 분석에 사용되는 몇 가지 마이크로파 방식들을 검토하였다. 마이크로파 신호는 폭풍 속 구름과 비에 의해 잘 흡수되지 않는 장점을 가지기 때문에 격렬한 폭풍을 동반하는 열대저기압의 관측에 있어 매우 유용하다. 그에 대한 장비들로 산란계(scsatterometers), 마이크로파 복사계(microwave radiometers), 합성개구레이더 (synthetic aperture radars; SARs), 강우레이더 (rain radar) 에 대해 살펴보았다. 이러한 마이크로파 장비들로부터 얻어진 열대저기압내의 바람, 강우, 구름분포와 같은 자료들은 태풍의 진로와 강도예측에 중요한 정보를 제공한다. ERS-1, 2 산란계와 RADARSAT-1 SAR로부터 얻어진 세부적인 바람장, 넓은 관측범위를 가지는 SSM/I 로부터 얻은 풍속분포, 높은 해상도를 가지는 TRMM 강우레이더의 강우 강도측정들은 이러한 예를 보여주고 있다. 초기 마이크로파 원격탐사에서 나타났던 해상도, 관측 폭과 같은 한계들은 최근 발사되어 운영되는 위성들의 장비들로 많은 개선이 이루어졌다. 이러한 마이크로파 장비들에 대한 충분한 이해와 활용은 열대저기압의 발생과 강도와 같은 특성들을 규명하는데 큰 역할을 할 것이다.
본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
The purpose of sewer system is to separate rain water from sewage water. Through this, it is possible to prevent the flood and preserve public water territory. For the past few years, many problems of the sewer system have been solved by the execution of sewer rehabilitation project. However, they still exist in sewer system caused by I/I, which are divided into infiltration and inflow. Infiltration means the rain water and underground water that infiltrate through breakage point on pipes, inflow means the water that flows in through misconnection on pipes. This study shows how the I/I calculation has changed according to the new standardized manual and identifies the I/I difference between the new calculation and the existing one. Through the analysis on the two calculation methods we examined the appropriacy of the new method by comparing it to the old one. The result points out that the new standardized manual is more appropriate than the old in aspect of objectivity and reproducibility(establish standardization), rationality(alteration of inflow unit).
This study aimed to classify typhoons using a more objective index based on strong winds and precipitation data from 1904 to 2019 obtained from the Automated Surface Observing System. The Typhoon Type Index (TTI) was calculated by classifying wind speed and precipitation of each typhoon, thereby revealing the rate and characteristics of the wind-type and rain-type typhoons. In addition, the top 10 typhoons for property damage were analyzed by dividing them into three types according to the typhoon course. The analysis showed that typhoons of type 1, heading north to the west coast, were most clearly affected by the wind. In addition, the impact of the wind was reduced and the impact of rain increased in the order of typhoon type 2 that landed on the southern coast and type 6 that affected the Korean Peninsula through China.
최근 우기 시 집중호우로 인한 보강토 옹벽 및 비탈면의 붕괴는 빈번히 발생하고 있으며 더욱 인명사고로 이어지고 있다. 이에 본 논문에서는 집중호우로 인한 보강토 옹벽의 붕괴된 사례를 통해 보강토 옹벽의 균열 및 비탈면활동의 원인을 분석한 내용을 다루었고, 시공단계를 고려한 유한요소해석을 실시하여 비탈면의 파괴원인 분석 및 거동특성을 파악하였다. 연구결과 집중호우에 의한 보강토 옹벽의 변위는 증가하는 것으로 나타났으며, 그 증가폭도 큰 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 말뚝 항타로 인해 보강토 옹벽의 붕괴에 일부 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
집중강우 시에는 사면의 얕은 심도에서 파괴가 빈번하게 발생한다. 사면의 표층 지반은 심도에 따라서 조밀해지는 특성이 있으며 지반의 투수특성과 강도특성도 달라지므로 강우시 사면의 얕은 심도에서 발생하는 파괴의 원인분석과 안정해석은 이러한 지반특성 변화를 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 사면의 표층 부근의 지반특성 변화가 강우시 사면의 안정성에 미치는 영향을 수치해석적으로 분석해 보고자 하였으며, 표층 근처에서 심도에 따라 구한 지반특성 값을 적용하는 방식에 따라 강우침투와 사면안정해석 결과의 차이를 비교해 보았다. 실제 강우시 파괴가 발생한 사면을 대상으로 사면의 표층에서 심도별로 시료를 채취하여 전단강도와 투수특성 등 지반특성을 구하였으며, 파괴를 유발한 강우기록을 적용하여 침투해석과 안정해석을 실시하였다. 해석결과 깊이별 지반의 특성 변화를 고려한 경우와 단일지층으로 가정하여 고려하는 방식에 따라 간극수압 분포, 예상파괴면, 안전율 변화에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 깊이별 지반 특성 변화를 고려하는 경우가 실제 파괴거동과 유사한 결과를 나타내었다. 이러한 결과는 강우침투에 의한 표층파괴현상을 규명하고자 하는 경우 지반의 심도별 지반특성 변화를 고려할 필요가 있음을 의미한다.
본 연구는 산성비 및 대기오염물질이 수도권지역의 침엽수 잎에 미치는 피해의 조기판단을 위해 피해도지수, 침엽접촉각, 엽내영양물질, 침엽내 wax, 토양의 화학적 성질 등의 항목을 조사.분석하였다. 조사기간은 1990년 6월부터 1년 동안 하였고, 재료는 대기오염에 민감한 수종으로 알려진 독일가문비나무와 전나무를 이용하였으며 연구결과는 다음과 같다. 피해도지수는 1990년 6월에는 무피해지(광릉, 양평), 경피해지(인천, 보라매공원, 서울여대, 안양, 양수리, 과천), 심피해지(남산, 서울시립대, 어린이대공원, 금곡릉)으로 나누어졌다. 그러나, 1990년 12월에는 인천, 과천이 심피해지로 포함되는 등 시간이 경과할수록 피해가 확산되는 경향을 보였다. 침엽의 접촉각에서도 1990년 6월보다 1990년 12월의 값이 감소하였으며, 두수종 모두 1년생잎에서 2, 3년생잎으로 갈수록 접촉각이 낮게 측정되었다. 그리고, 어린묘목일수록 피해가 심하게 나타났다. 피해도지수와 접촉각간에는 고도의 상관관계가 인정되었다. 엽내영양물질분석에서 Ca, Mg, K의 값은 대체로 시간경과에 따라 감소하였으며, 엽령이 높을수록 낮은 값을 보였다. Wax정량분석은 심피해지역에서는 엽령이 높을수록 wax함량이 적었고, 무피해지역에서는 엽령이 높을수록 많았다. 본 연구결과에 의하면 위 항목의 분석방법들이 상호보완적으로 적용되고, 장기간 지속적으로 수행될 경우 보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이라 판단되었다.
대부분 사면파괴는 장마기간의 집중호우로 인해 발생하고 있다. 일정시간 강우가 지속되면, 지반의 함수비가 증가되고 모관흡수력이 감소되기 때문에 사면의 안전율은 저하된다. 지하수위 변화로 해석되는 안전율 설계기준은 실제 사면에서 일어나는 현상들을 설명하기에 부족함이 많이 있기 때문에 사면의 관리, 설계, 그리고 시공하는 문제에 있어서 불포화지반의 침투거동을 정확히 예측하여 사면의 불안정성을 평가하는 것이 요구된다. 일반적으로 강우에 의해 사면전체가 포화되는 것이 아니라 강우시간이 지속됨에 따라 얕은 깊이부터 포화되고, 모관흡수력은 급격히 감소한다. 이 상태가 지속되면 지반의 강도가 감소하여 대부분 얕은 파괴 또는 표층파괴 형태로 사면붕괴가 시작된다. 본 논문에서는 전통적인 사면의 건기와 우기시 사면안정해석과 불포화지반의 침투해석을 연계한 사면안정해석을 이론식과 수치해석의 검증을 통하여 포화토와 불포화토의 차이점을 실제 현장사면에 적용하여 비교분석하였다.
A total of 65 rain gauges with Automatic Weather Station(AWS) were used to regional analysis of precipitation. Nine cluster regions were identified using geographical locations, maximum, mean, standard deviation of 1 day maximum rainfalls, mean annual precipitation and rainfall of rainy season in Korea. The mean annual precipitation, geographical locations, and the synoptic generating mechanisms were used to identify th five climatological homogeneous regions in Korea. Number of final regions by mean annual precipitation and cluster methods divided into five regions in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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