• 한국통신학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.1248-1256
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• 2015

강우에 취약한 특성을 갖는 Ku대역을 이용한 통신 링크 설계 시에는 반드시 정확한 데이터와 정밀한 예측모델을 이용하여 도출한 강우감쇠 값을 반영하여 링크 마진을 분석하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 최근 TTA에서 제시한 국내 강우강도 분포를 분석하여 Rec. ITU-R PN.837-1 및 Crane 모델에서의 지역별 강우강도와 비교하고, 우리나라의 최근 강우강도 분포와 유사한 지역을 선택하여 Ku대역 주파수에 대한 해당 지역의 강우감쇠를 Rec. ITU-R P.618-8와 Crane 강우감쇠 예측 모델을 통해 무인항공기와 지상통신장비의 통신 링크 거리 및 연 시간율 (%)에 따라 분석한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.525-532
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• 2010

크리깅은 강우현상의 공간적 분포문제를 다루는데 가장 널리 사용되는 방법이나 선택한 베리오그램에 따라 예측결과가 상당히 큰 차이를 보여준다. 본 연구에서는 이러한 이유로 일강우량을 대상으로 적정 베리오그램을 고찰하였다. 그 결과 일강우량자료만을 이용하는 것보다 강우발생과 상관성이 높은 이차변수를 함께 고려하여 베리오그램을 유도하는 것이 보다 적정한 결과를 주는 것으로 나타났다. 한편, 한정적인 적용사례이나 크리깅 적용에 필요한 적정 베리오그램의 결정이 어려운 경우 가장 일반적인 형태의 베리오그램인 Mat$\acute{e}$rn 상관함수를 사용하면 상대적으로 양호한 결과를 얻는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2022

Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권5호
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• pp.15-26
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• 2004

This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned regionalization for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by the regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root mean square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. It has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using Generalized extreme value distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.237-240
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• 2002

Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. RE for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.

• 물과 미래
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• 제19권4호
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• pp.347-354
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• 1986

강우와 유역특성으로부터 홍수유출을 예측하기 위해서 Nash 모델의 매개변수 N, K가 결정될 필요가 있다. 또한 순간단위도의 매개변수 N,K가 적율법에 의해서 유도되어야 한다. 강우특성으로부터 유도되는 Nash 모델의 매개변수는 낙동강에 위치한 위천유역에 적용하였다. 선형이론에 의한 순간단위도의 유도에 있어서 강우특성으로서 저장상수 K는 매우 높은 상관계수 0.97을 가진 K=1.327 $·$·$·$·$·$을 채택하였다. 이와 같은 강우특성으로서 Gamma 함수 N는 매우 높은 상관계수인 0.97로서 N=0.032$·$·$·$·$·$으로 나타났다. 검정결과 Nash 모델의 순간단위도와 이로 인한 홍수유출은 강우특성으로부터 예측될 수 있음이 입증되었다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제2권1호
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• pp.75-80
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• 2009

본 연구는 최근 빈발하는 집중호우 및 국지성 호우로 인한 토석류, 산사태, 유송잡물 등 산지하천도로의 피해 를 유발시키는 다양한 재해유형에 대한 예측지도를 작성하는 연구로서, GIS 기반의 산지하천도로재해정보 시스템을 구축하는 연구이다. 본 연구는 강원도를 대상으로 산지지역에서의 재해위험을 분석하기 위한 프로토콜을 개발하여, 그 적정성을 검토하고 향후 산지하천도로 재해예측지도 작성 SW 구축을 위하여 필요한 DB 및 표출 방안을 검토하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제10권2호
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• pp.62-70
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• 2005

Pollution loading of Combined Sewer Overflows (CSOs) is frequently over the capacity of a wastewater treatment plant (WWTP) receiving the water. The objectives of this study are to investigate water quality of CSOs in Anmyun-ueup, Tean province and to apply Storm Water Management Model to predict flow rate and water quality of the CSOs. The capacity of a local WWTP was also estimated according to rainfall duration and intensity. Eleven water quality parameters were analyzed to characterize overflows. SWMM model was applied to predict the flow rate and pollutant load of CSOs during rain event. Overall, profile of the flow and pollutant load predicted by the model well followed the observed data. Based on model prediction and observed data, CSOs frequently occurs in the study area, even with light precipitation or short rainfall duration. Model analysis also indicated that the local WWTP’s capacity was short to cover the CSOs.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.194-194
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• 2017

Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.