• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제21권4호
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• pp.5-17
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• 2020

최근 기후변화의 영향으로 단기간동안 높은 강우강도의 집중호우 빈도가 증가하고 있어 토양침식의 위험도가 증가할 것으로 보고 있다. 국내에서 적용하고 있는 토양침식 산정기법은 유역에서 발생하는 연 평균 토양침식을 예측하고 단기간에 발생하는 특별한 호우사상의 특징을 고려하여 침식을 예측하는 데 한계를 지니고 있다. 따라서 단기간에 발생하는 토양침식을 보다 합리적으로 해석하기 위해서는 단기 호우사상의 특징을 반영하고 침식과정을 물리적으로 해석할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 단기호우사상에 의한 토양침식을 산정하기 위하여 강우강도별 강우입자분포자료를 수집하였고 확률밀도함수를 적용하여 멱함수 형태의 강우운동에너지 산정공식을 제안하였다. 제안한 강우에너지 산정공식을 물리적 기반의 토양침식 모델에 적용하여 천천유역에서 발생한 2002년 2003년, 2007년 태풍 호우사상에 적용하였다. 그 결과, NSE는 0.036 증가하였고 RMSE는 4.995 ppm 감소한 결과를 보여 제안된 강우에너지 산정공식을 적용한 모형이 단기호우사상에 의한 유사유출을 잘 모의하는 것으로 나타났다.

• 한국환경과학회지
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• 제22권5호
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• pp.555-562
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• 2013

Jeju Island, the heaviest raining area in Korea, is a volcanic Island located at the southernmost of Korea, but most streams are of the dry due to its hydrological/geological characteristics different from those of inland areas. Therefore, there are limitations in applying the results from the mainland to the studies on stream run-off characteristics analysis and water resource analysis of Jeju Island. In this study, the SWAT(soil & water assessment tool) model is used for the Hwabuk stream watershed located east of the downtown to calculate the long-term stream run-off rate, and WMS(watershed modeling system) and HEC-HMS(hydrologic modeling system) models are used to figure out the stream run-off characteristics due to short-term heavy rainfall. As the result of SWAT modelling for the long-term rainfall-runoff model for Hwabuk stream watershed in 2008, 5.66% of the average precipitation of the entire basin was run off, with 3.47% in 2009, 8.12% in 2010, and root mean square error(RMSE) and determination coefficient($R^2$) was 496.9 and 0.87, respectively, with model efficient(ME) of 0.72. From the results of WMS and HEC-HMS models which are short-term rainfall-runoff models, unless there was a preceding rainfall, the runoff occurred only for rainfall of 40mm or greater, and the run-off duration averaged 10~14 hours.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.465-475
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• 2020

서울, 부산, 대구, 대전, 광주 5개 대도시와 그 외 산청과 영천지점의 강우자료를 이용하여 Box-Cox변환기법에 의한 I-D-F곡선을 유도하였다. Box-Cox변환기법의 실용성은 여러 학문분야에서 검증받은 기법으로 분석 자료가 일반 빈도해석을 수행하기에 부족하여 적절한 확률밀도함수를 도출하지 못할 경우에도 사용가능하기 때문에 적용성 측면에서 전통적인 빈도해석 방법보다 확장성이 크다. 전술한 7개 지점의 전체지속기간 강우자료(10분~1440분)와 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료가 누락될 경우의 강우강도를 비교했을 때 100년 빈도 이하 지속기간 10분~60분에서 -23.0~14.7 %의 상대오차가 있었다. 이에 따라 강우분석 시 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료를 포함하여 I-D-F곡선을 유도함이 요구되며 짧은 지속기간(20분, 30분, 40분, 50분) 강우자료가 누락될 경우 소규모 수공구조물 설계 시 원활한 배수를 위해 지점에 따라 기존의 여유율을 높일 필요가 있다.

• 물과 미래
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• 제28권5호
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• pp.219-233
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• 1995

강우의 평균과 분산이 시 공간적으로 변하는 비정상 다변량 모형을 강우모형으로 선정하였다. 그리고 강우모형의 상태 및 매개변수의 추정을 위해 비정상 대변량 모형의 잔차항에 Kalman Filter 순환추정 알고리즘을 적용하여 강우예측모형 시스템을 구성하였다. 그후 반응시간이 짧은 도시지역에 설치된 T/M 강우관측소에 입력되는 매 시간(10분간격) 강우자료를 사용하여 호우개수방법에 의한 비정상(Non-stationary) 평균과 분산의 추정 그리고 호우속도 추정을 통한 정규잔차 공분산을 추정하여 다수의 지점들 및 선행시간들의 실시간 다변량 단기 강우예측 (On-line, Real-time, Multivariate Short-term, Rainfall Prediction)을 하였다. 강우예측시스템 모형에 의한 결과와 비정상 변량 모형에 의한 강우모의 결과가 잘 일치하였다. 그리고 예측정도를 측정하는 방법인 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)와 모형 효율성 계수(ME)를 분석한 결과, 강우 예측시간 즉 선행시간이 갈수록 제곱 평균 제곱근 오차가 커지고 모형 효율성 계수가 1로부터 점차 작아지는 것으로 보아 강우예측 정도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 또한 호우개수방법으로 구한 평균이 호우구조의 많은 부분을 차지하고 있음을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.307-316
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• 1994

기상 자료 미계측 지점의 단기 강우 예보 모형을 개발하였다. 본 연구 모형은 강우 모의 모형, 기상학적 동질성, 그리고 기상 변수 예측 및 추정에 관한 몇 가지 가정을 전제로 하였으며 강우의 예보에는 칼만 필터 기법을 사용하였다. 기존 모형의 방정식은 수운적 크기 분포(HSD)가 강우 강도에 종속이므로 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 선형화되었다. 또한 기상 입력 변수는 경험 모형에 의하여 예측되었다. 본 연구 모형을 대청댐 유형의 호우 사상에 적용하였다. 그 결과 예보 및 실측 강우 강도간의 평균 자승 오차는 0.30~1.01 mm/hr이었다. 이 결과로 미루어 볼 때, 본 연구 모형에 수반된 가정은 합리적이며 본 연구 모형은 기상 자료 미계측 지점에서 강우를 단기 예보하는데 유용하다고 판단된다.

• 기술사
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• 제18권2호
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• pp.1-5
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• 1985

In the flood prediction research, it is pointed out that the difficulty of flood prediction is the frequently experienced overestimation of flood peak. That is caused by the rainfall prediction difficulty and the nonlinearity of hydrological phenomena. Even though the former reason will remain still unsolved, but the latter one can be possibly resolved the method of the AMRA (Auto Regressive Moving Average) model for each runoff component as developed by Dr. Hino and Dr. Hasebe. The principle of the method consists of separating though the numerical filters the total runoff time series into long-term, intermediate and short-term components, or ground water flow, interflow, and surface flow components. As a total system, a hydrological system is a non-linear one. However, once it is separated into two or three subsystems, each subsystem may be treated as a linear system. Also the rainfall components into each subsystem a estimated inversely from the runoff component which is separated from the observed flood. That is why flood prediction can be done without rainfall data. In the prediction of surface flow, the Kalman filter will be applicable but this paper shows only impulse function method.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1329-1338
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• 2021

강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.253-256
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• 1996

Rainfall is one of the major and complicated elements of hydrologic system. Accurate prediction of rainfall is very important to mitigate storm damage. The neural network is a good model to be applied for the classification problem, large combinatorial optimization and nonlinear mapping. In this dissertation, rainfall predictions by the neural network theory were presented. A multi-layer neural network was constructed. The network learned continuous-valued input and output data. The network was used to predict rainfall. The online, multivariate, short term rainfall prediction is possible by means of the developed model. A multidimensional rainfall generation model is applied to Seoul metropolitan area in order to generate the 10-minute rainfall. Application of neural network to the generated rainfall shows good prediction. Also application of neural network to 1-hour real data in Seoul metropolitan area shows slightly good predictions.

• 농업과학연구
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• 제8권1호
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• pp.82-89
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• 1981

대전지역(大田地域)에 있어서 재현기간별(再現期間別)에 따른 단시간(短時間) (2시간이내(時間以內)) 강우강도특성(降雨强度特性)을 분석고찰(分析考察)하여, 확률(確率) 강우강도(降雨强度)의 최적식(最適式)을 유도(誘導)해 내므로서 소구역(小區域)의 배수공(排水工)과 도시하수도(都市下水道) 및 하천(河川)의 치수(治水) 이수(利水) 공사(工事)를 위한 신빙성(信憑性) 있는 유출량산정(流出量算定)에 기여코저 본연구(本硏究)를 시도(試圖)한바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 단시간(短時間)의 확률강우강도계산(確率降雨强度計算)은 재현기간별(再現期間別)로 거의 평균치(平均値)가 되는 Gumbel-Chow법(法)에 의(依)한 계산치(計算値)를 대표치(代表値)로 채택(採擇)하였다. 2. 강우강도식형별(降雨强度式型別)로 적합도(適合度)를 검정(檢定)하였던바 각(各) 재현기간별(再現期間別) 공(共)히 Japanese type(석흑(石黑)의 엄밀법(嚴密法))인 $I={\frac{a}{\sqrt{t}+b}}$(Table-6 참조)가 최적식(最適式)으로 나타났다. 또한 박교수(朴敎授)가 발표(發表)한 $I=({\frac{R_{24}}{24}})({\frac{T}{t}})^{0.5486}$은 신빙성(信憑性)이 매우 높았으나 반대(反對)로 사용(使用)하고 있는 물부(物部)의 강우강도식(降雨强度式)에서 $n={\frac{2}{3}}$를 사용(使用)함은 매우 불합리(不合理)함을 확인(確認)하였다. (표(表)-7 참조) 3. 2항(項)의 확률강우강도식(確率强雨强度式) 정립(定立)으로 대전지역(大田地域)에 있어서 단시간(短時間) 강우강도(降雨强度)로 합리식(合理式)에 의(依)한 보다 신빙성(信憑性)있는 유출량(流出量) 산정(算定)을 기대(期待)할 수 있게 되었다.

• 한국환경과학회지
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• 제10권3호
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• pp.217-223
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• 2001

Where no records are available at a site, a preliminary estimate may be made from relations between floods and catchment chatacteristics. A number of these chatacteristics were chosen for testing and were measured for those catchments where mean annual flood estimates were available. Although the improvement using extended data in regression of flood estimates on catchment characteristics was small, this may be due to the limitations of the regression model. When an individual short term record is to be extended, more detailed attention can be given; an example is presented of the technique which should be adopted in practice, particularly when a short term record covers a period which is known to be biassed. A method of extending the peaks over a threshold series is presented with a numerical example. The extension of records directly from rainfall by means of a conceptual model is discussed, although the application of such methods is likely to be limited by lack of recording raingauge information. Methods of combining information from various sources are discussed in terms of information from catchment characteristics supplemented by records. but are generally applicable to different sources of information. The application of this technique to estimating the probable maximum flood requires more conservative assumptions about the antecedent condition, storm profile and unit hydrograph. It is suggested that the profile and catchment wetness index at the start of the design duration should be based on the assumption that the estimated maximum rainfall occurs in all durations centered on the storm peak.