• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.1 no.2
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• pp.142-150
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• 1999

During the past three decades after the first attempt to use satellite imagery or derived cloud products for rainfall estimation, much is known and understood concerning the scope and difficulties of satellite rainfall monitoring. After a brief general introduction this paper reviews recent progress in this field with special reference to improvement of algorithms, inter-comparison projects, integrative use of data from different sources, increasing lengths of data records and derived products, and interpretability of rainfall results. Also the paradigm of TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) which is the first space mission(1997) dedicated to measuring tropical and subtropical rainfall though microwave and visible/infrared sensors, including the first spaceborne rain radar was introduced, and the potential applicability to the field of agriculture and water resources by combining satellite imagery is described.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.783-791
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• 2018

The biased estimation of low density rainfall network and radar rainfall has limited application to extreme rainfall in a small area. To improve this, more rainfall information needs to be produced. In this study, we analyzed the applicability of the vehicle rainfall sensor developed and used recently. The developed rainfall sensor was attached to the vehicle to observe the rainfall according to the movement of the vehicle. The analytical method used time series and average rainfall values for observations of rainfall sensors and nearby rainfall stations. The results show that the trend of observed values according to rainfall events shows a certain pattern. It is analyzed that it is caused by various causes such as the difference between the observation position of the rainfall sensor and the nearby rainfall station, the moving speed of the vehicle, and the rainfall observation method. This result shows the possibility of rainfall observation using a rainfall sensor for a vehicle, and it is possible to observe rainfall more precisely through experiments and improvement of rainfall sensors in various conditions in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.6
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• pp.485-493
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• 2006

This study is to combine precipitation data with different spatial-temporal characteristics using an optimal weighting method. This optimal weighting method is designed for combination of AWS rain gage data and S-band RADAR-estimated rain data with weighting function in inverse proportion to own mean square error for the previous time step. To decide the optimal weight coefficient for optimized precipitation according to different training time, the method has been performed on Changma case with a long spell of rainy hour for the training time from 1 hour to 10 hours. Horizontal field of optimized precipitation tends to be smoothed after 2 hours training time, and then optimized precipitation has a good agreement with synoptic station rainfall assumed as true value. This result suggests that this optimal weighting method can be used for production of high-resolution quantitative precipitation rate using various data sets.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.4
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• pp.647-659
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• 2003

The purpose of this study is to evaluate hydrological applicability of spatially observed rainfall distribution data by the TRMM/PR (Tropical Rainfall Measuring Mission / Precipitation Radar). For this study, firstly, TRMM/PR data (Y) of the Yongdam-Dam Watershed (930.38$km^2$) was extracted and secondly, TRMM/PR data and the rainfall data (X) by AWS (Automatic Weather Station) were compared by executing a correlation analysis. As a result, the regression equations were deduced as two parts (under 60mm/day : Y = 18.55X-0.53, over 60mm/day : Y = 3.11X+51.16). SCS runoff analysis was conducted using 7 rainfall events in 1999 for Yongdam-Dam watershed and the Cheon-Cheon subwatershed for the revised TRMM/PR data. TRMM/PR data showed relative errors ranging from 19.6％ ti 45.6％, and from 11.3％ to 38.9％ for Cheon-Cheon subwatershed and Yongdam-Dam watershed, respectively, AWS data showed relative errors ranging from 0.5％ to 12.8％, and from -1.6％ to -10.3％, for Cheon-Cheon subwatershed and Yongdam-Dam watershed, respectively. Futher researches are necessary to evaluate the relationship between TRMM/PR data and AWS data for practical hydrological applications.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.9
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• pp.719-728
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• 2015

In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.

• Journal of Environmental Science International
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• v.26 no.4
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• pp.411-420
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• 2017

This research aims at comparing the accuracy of flood discharge estimation. For this, we focused on the Oedo watershed of Jeju Island and compared flood discharge by analyzing the values as follows: (1) the concentration of the lumped model (HEC-HMS) and distributed model (Vflo), and (2) the in-situ data using Fixed Surface Image Velocimetry (FSIV). The flood discharge estimation from the HEC-HMS model is slightly larger than the Vflo model results. This result shows that the estimations of the HEC-HMS are larger than the flood discharge data by 4.43 to 36.24% and that of the Vflo are larger by 8.49 to 11%. In terms of the error analysis at the peak discharge occurrence time of each mapping, HEC-HMS is one hour later than the measured data, but Vflo is almost the same as the measured data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.300-300
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• 2019

남북공유하천인 북한강 및 임진강 유역 남측에는 평화의 댐, 군남댐이 치수목적으로 건설되어 운영되고 있으나 북측의 기상 및 수문정보 획득이 불가하여 홍수대응에 불확실성이 높으며 공유하천상류 북측댐 방류패턴에 많은 영향을 받고 있다. 특히 접경지역 남측에 위치한 군남댐은 상류에 있는 황강댐에 비해 저수용량이 작고 우리나라 최북측 수위관측지점(필승교)에서 군남댐까지의 홍수도달시간은 1시간 이내로 예 경보 등 사전 대응에 한계가 있어 북측의 정보가 무엇보다 중요하다. 북측 강우상황 파악 및 위기대응 능력 강화를 위하여 실제 K-water는 기상청 관할 레이더(광덕산)를 활용한 접경지역 댐 유역 강우추정 및 홍수분석 체계를 구축하여 현업에 활용 중이나 실제 관측 강우량 대비 정량적인 차이를 보임에 따라 황강댐 방류 규모 및 군남댐 유입량 예측에 많은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 보다 정확한 임진강 상류 북측 강수량 추정을 위하여 기상청 관할 광덕산 레이더에서 얻어지는 군남댐 유역의 추정 강수량(Radar-AWS Rainrate; RAR)에 대하여 통계적 편의보정을 수행하였다. 본 연구에서 적용한 통계적 편의보정기법은 '확률분포형을 활용한 기법', '매개변수적 기법', '비매개변수적 기법' 등 크게 3가지로 구분할 수 있으며 세부적으로 총 11가지 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 일부 기법을 제외하고는 보정 전에 비해 정량적으로 레이더 강수량의 정확도가 향상된 것으로 나타났으며 특히 매개변수적 편의보정기법이 우수한 결과(결정계수: 0.9898)를 보였다. 비매개변수적 편의보정기법은 상대적으로 관측자료가 적어 과거기간에 발생하지 않은 이상치가 발생할 경우 비현실적인 강수로 편의보정되므로 충분한 자료가 축적된 이후 활용가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 북한댐 수문 운영패턴 예측, 접경지역 홍수모의 및 홍수대응 등 치수적인 측면에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.246-246
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• 2017

서울과 같은 대도시 지역은 인구와 산업이 집중되어 있기 때문에 작은 규모의 수재해로도 큰 피해를 입을 수 있다. 또한 국지적으로 발생하는 집중호우는 도시 지역에 돌발홍수를 일으킬 수 있기 때문에 국지 예보는 도시 지역에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 레이더는 먼 거리에서의 악기상을 빠르게 관측할 수 있기 때문에 도시 지역 수재해 방지에 큰 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 X 밴드레이더는 높은 시공간 해상도의 관측 자료를 제공하고 있어 도시 지역에 적합한 레이더로 알려져 있다. 국내에는 건술기술연구원, 고려대학교, 연세대학교에 X밴드 이중편파레이더가 도입되어 서울 지역에서의 수재해 감시 역할을 수행하고 있다. X밴드 이중편파레이더는 반사도, 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 비차등위상차는 감쇄와 부분차폐의 영향을 받지 않아 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우는 큰 강우 강도에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우량에 대한 정확도를 평가하였다. 이를 위해 2013년부터 2016년까지 관측된 건설기술연구원 X밴드 이중편파레이더 자료(42개 강우사례)를 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.97-97
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• 2018

기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.310-310
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• 2023

기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.