• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.146-146
• /
• 2022

A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.223-228
• /
• 2015

기후 온난화에 의한 한반도의 아열대화된 기후는 국지성 폭우가 내는 경향을 높이고 있으며 이로 인해 돌발홍수등의 피해가 증가하고 있다. 국지성 폭우의 피해를 피하기 위해 대규모의 클라이언트들에게 국지성 폭우 예보 서비스가 필요하지만 이러한 서비스를 가능하게 하는 무선 데이터 방송 기반의 서비스 프레임워크 개발이 보고된 것이 없다. 본 논문에서는 대규모 클라이언트들에게 정보 서비스를 가능하게 하는 무선데이터 방송 기법을 이용하여 국지성 폭우 예보 서비스를 가능하게 하는 프레임워크를 설계하고 구현한다. 개발된 서비스 프레임워크는 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법을 적용할 수 있는 확장성을 가진다. 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하여 개발된 프레임워크가 효율적으로 국지성 폭우 예보 서비스를 제공함을 보였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.110-113
• /
• 2016

정지궤도 위성을 이용한 Ka대역 위성통신은 강우에 가장 취약하다. 이렇게 강우감쇠에 취약한 위성통신 링크 설계 시 좀 더 확실한 지역 강우분포와 정확한 강우감쇠 예측모델을 이용하여 계산된 강우 감쇠값을 반영하여 위성통신망의 링크버짓을 분석하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 최근 TTA에서 분석한 국내 지역별 강우강도 분포를 활용하여 Crane 강우감쇠 예측의 지역별 강우강도와 국내 지역별 강우강도 분포를 활용하여 해당 지역의 강우감쇠를 Ka대역 주파수 특성에 맞는 Crane 강우감쇠 예측 모델을 통해 정지궤도 위성과 지상 송수신국간의 위치, 거리 및 연 시간율(%) 요인을 반영하여 분석하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2007년 가을학술발표회
• /
• pp.481-501
• /
• 2007

Excessive rainfalls due to climatic changes can trigger an increase in rainfall-induced slope failures that pose real threats to both lives and properties. Many high slopes in residual soils could stand at a steep angle, but failed during or after rainfall. Commonly, these slopes have a deep groundwater table and negative pore-water pressures in the unsaturated zone above the groundwater table contribute to the shear strength of soil and consequently to factor of safety of the slope. Stability assessment of slope under rainfall requires information on rate of rainwater infiltration in the unsaturated zone and the resulting changes in pore-water pressure and shear strength of soil. This paper describes the application of unsaturated soil mechanics principles and theories in the assessment of rainfall effect on stability of slope through proper characterization of soil properties, measurement of negative pore-water pressures, seepage and slope stability analyses involving unsaturated and saturated soils. Factors controlling the rate of changes in factor of safety during rainfall and a preventive method to minimize infiltration are highlighted in this paper.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.183-183
• /
• 2021

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.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.191-201
• /
• 2018

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.107-118
• /
• 2014

본 연구는 전지구 위성 강우자료와 글로벌 지형자료를 이용하여 유출분석을 수행하여 계측자료가 부족한 지역에 대한 강우-유출 관계를 파악할 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사용된 위성 강우자료는 CMORPH와 GSMaP_NRT자료를 사용하였고, 글로벌 지형자료는 GTOPO30 및 GLCC자료를 이용하였다. 유출분석을 위한 도구는 IFAS를 이용하였다. 강우 정확도 평가에서 관측강우자료와의 상관계수는 CMORPH 및 GSMaP_NRT에서 0.37 및 0.30로 분석되었다. IFAS를 이용한 유출분석에서 매개변수를 보정하지 않은 경우에도 위성 강우자료를 이용한 모의 첨두유출량이 관측유출량과의 상대오차가 낮았다. 따라서 계측자료가 없는 유역에서의 적용성이 있는 것으로 사료된다. 향후 대표적인 비접근 지역인 북한지역에 대하여 위성강우 및 글로벌 지형자료를 이용하여 유출분석에 활용할 계획이다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.65-73
• /
• 2005

임하호 유역의 지질은 점토질 및 셰일층으로 구성되어 있기 때문에 강우발생시 흙탕물의 형태로 많은 토립자가 호소로 유입되므로 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반토사유실모델을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 적용하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량 보다 더 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권1B호
• /
• pp.13-20
• /
• 2011

강수량은 시공간적으로 변화하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석을 위한 범주화 과정에서 기존의 강수량과 관측소 위치좌표만을 이용한 범주화를 통해 해결할 수 없는 강우 발생의 계절적 변화와 집중에 대한 고려를 반영하기 위하여, 기존의 양적 범주화 과정에 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소로서 극치강수량 발생 시기 통계치를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하였다. 본 연구에서는 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 수정 K-means 방법을 이용하여 군집화 해석을 수행하였으며, 전국을 다섯 개의 군집으로 분류하였다. 기존의 양적 범주화 결과와의 비교를 통해 발생 시간 통계치를 결합한 범주화 결과가 지형 및 권역을 반영하는 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제66권4호
• /
• pp.41-50
• /
• 2024

Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.