도시화로 인한 유출량의 증가 및 도달시간의 단축은 도시재해의 한 원인이 되고 있다. 이를 막기 위하여 도시 배수유역내에 저류지를 설치하여 하수관거의 통수능 이하로 방류량을 조절하는 방안을 고려할 수 있다. 기초계획 단계에서의 저류지 설계를 위해서는 복잡한 연관성을 지니고 있는 제반 변수를 고려하지 않고 대표적인 관련 주요변수를 택하여 저류용량을 결정하는 여러 가지 저류지 계획모형이 이용되고 있다, 기왕의 저류지 계획모형에서는 주로 도시화 특성인자인 첨두유량비$(\alpha)$와 도달시간비$(\gamma)$를 활용하고 있다. 본 연구에서는 재해영향평가서 22개소의 저류지를 분석대상으로 하여 도시화에 따른 도시배수유역 특성인자와 저류지 특성인자간의 분석을 통해 저류지의 계획단계에서 활용할 수 있도록 편의성을 도모하고자 한다. 첨두유량비 $\alpha$가 도달시간비 $\gamma$보다 저류 용량에 미치는 영향이 더욱 민감함을 알 수 있었으며, 개발전 후의 유출계수비 $\beta$가 설계강우강도의 지역계수 n값 보다 $\alpha$에 미치는 영향이 작음을 알 수 있었다. 사다리꼴 설계수문곡선을 사용하는 경우에는 강우지속기간이 저류비에 미치는 영향이 큰 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 설마천 유역에서 관측된 여러 강우-유출사상을 분석하여, 각 사상마다 GIUH의 특성속도를 추정하고, 이를 분석하여 그 변동특성을 살펴보았다. 특히, 본 연구에서는 강우의 특성에 따른 특성속도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 설마천 유역의 순간단위도는 HEC-1모형을 이용하여 유도하였으며, 이렇게 유도된 순간 단위도의 첨두유량과 첨두시간을 GIUH의 그것과 비교함으로서 특성속도가 계산될 수 있도록 하였다. 각 강우사상별 특성속도는 GcIUH 및 강우의 여러 특성과 비교분석하였다. 이 과정을 통하여 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) GIUH의 특성속도는 GcIUH의 그것보다 변동정도가 크고 아울러 약간 크게 산정되었으나 그 경향은 유사한 것으로 파악되었다. (2) 총유효우량(또는, 평균유효우량)이 GIUH의 특성속도를 상대적으로 잘 설명함을 파악할 수 있었다. 이는 회귀분석의 결과로 나타나는데 그 결정계수가 0.6 전후로 크게 나타났다. (3) 반대로 강우의 지속 기간이나 최대강우강도는 GIUH의 특성속도를 결정하는데 큰 영향을 끼치지 못하고 있음을 파악하였다. 회귀분석 결과 결정계수는 최대 0.3을 넘지 않았다. (4) 본 연구에서 분석한 강우사상들의 경우 GIUH의 특성속도의 분포가 평균 0.402m/s 표준편차0.173 m/s인 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 주로 0.4∼0.5 m/s 사이에 대부분의 값이 위치하는 것으로 나타났다. 그 변동계수는 0.43정도로 유출의 경우(대략 1.0 정도)에 비해 훨씬 적은 변동특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
낙동강 지류중 하나인 위천유역 및 동성유역권의 수공구조물 설계시 설계홍수량 결정을 위한 기본자료를 제공하고자 시간분포의 유형과 기저유량의 변화에 따른 가능최대홍수량의 양상을 분석하였다. 먼저 수문기상학적인 방법으로 PMP를 추정하고, Blocking방법의 central, advanced 그리고 delayed type를 각각 이용하여 시간 분포시킨 호우를 Clark방법을 이용하여 PMF를 산정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. PMP시간분포형에 따라서 첨두 PMF는 기저유량에 따라 advanced일 때 3145.3~3348.3cms, central일 때 3774.6~3977.7cms, delayed일 때 3814.6~4017.3cms로 나타났다. 여기서 강우의 시간분포가 advanced type이고 기저유량이 Minimum일 때 central과 delayed에 비하여 첨두PMF가 670cms정도 작게 나타남을 알수 있었다. 따라서 최대 첨두PMF와 최소 첨두PMF는 각각 delayed와 advanced일 때의 4017.3cms와 3145.3cms이며, 결과에 의한 평균 PMF는 3653.6cms로서 이 결과가 위천유역의 설계홍수량으로 타당하다고 사료된다. 2. 평균PMF와 가지야마에 의한 결과치와는 가지야마 값보다 1.7배 큰값으로 나타났고 이는 1,000년에서 10,000년 빈도사이의 홍수량으로 추정된다.
Soil erosion and sediment has been known as one of pollutants causing water quality degradation in water bodies. With global warming issues worldwide, various soil erosion studies have been performed. Although on-site monitoring of sediment loss would be an ideal method to evaluate soil erosion condition, modeling approaches have been utilized to estimate soil erosion and to evaluate various best management practices on soil erosion reduction. Although the USLE has been used in soil erosion estimation for the last 40 years, the USLE model has limitations in estimating event-based soil erosion reflecting rainfall intensity and rainfall duration for long-term period. Thus, the calibrated model, capable of simulating soil erosion using hourly rainfall data, was utilized in this study to evaluate the effects of rainfall amount and rainfall intensity on soil erosion. It was found that USLE soil erosion value is $3.06ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, while soil erosion values from 2006~2010 were $2.469ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $0.882ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $1.489ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $2.158ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, $1.602ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$, respectively. Especially, soil erosion from single storm event for 2008-2010 would be responsible for 30% or more of annual soil loss. As shown in this study, hourly soil erosion estimation system would provide more detailed output from the study area. In addition, the effects of rainfall intensity on soil erosion could be evaluated with this system.
불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.
본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수
최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계 시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계 시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 대전지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 대전지역의 강우관측이 시작된 1969년부터 2002년까지 34년 중 강우가 집중되는 기간인 5월부터 10월사이의 강우자료를 바탕으로 강우분석을 실시하였다. Huff 방법에 의한 강우분포의 형태는 초기에 호우가 집중되는 1분위로 나타났고, 본 연구에 의한 방법은 Huff방법의 3분위에 속하는 53%에서 호우가 집중되는 양상으로 나타났다. 즉, Huff 방법과 본 연구에서 제안한 방법으로 호우사상의 시간분포를 결정하였는데 그 형태가 다르게 나타났다. 이는 Huff 방법이 호우사상별로 분위를 결정 하는 반면 본 연구에서는 지속시간별 강우량을 누가하고 지속시간별 분포형태를 무차원화하여 결정하였다. 강우의 시간분포 형태가 다른 두 가지 방법으로 실제 유역인 갑천유역에 적용하여 홍수량을 산정하였다. 유효우량 산정 시 토양의 특성을 고려한 SCS방법을 사용하였고, 홍수량 산정은 단위도법에 의해 추정하였다. 홍수량 추정결과 100년 빈도, 지속시간 24시간 첨두홍수량은 Huff 방법의 경우 $3421.20m^3/sec$로 나타났고, 본 연구 방법의 경우는 $3493.38m^3/sec$로 나타났다. 이처럼 첨두홍수량의 차이가 나타난 이유는 강우의 시간분포와 홍수도달시간이 서로 상이하여 다른 결과를 보였고, 본 연구 방법으로 강우를 분포시켰을 때 첨두홍수량이 Huff 방법보다 $72.18m^3/sec$ 정도 커짐을 알 수 있었다. 유효우량 산정 시 초기의 강우량이 크면 손실우량도 커지고, 강우의 시간분포 형태에 따라 첨두홍수량도 차이를 보이게 되므로 강우의 시간분포 결정시 신중을 기하여야 할 것으로 사료된다.
본(本) 연구(硏究)는 우리 나라에 있어서의 도시(都市)와 농촌(農村)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)과 강우시(降雨時) 유출(流出)에 따르는 농도(濃度)의 양상(樣相)을 조사(調査)하였다. 주요분석항목은 COD, BOD, SS 이었으며 1981년(年) 5월(月)부터 8일(日)까지 수행(遂行)되었다. 도시지역(都市地域)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 강우강도(降雨强度)와 강우지속시간(降雨持續時間) 등이 영향을 주었는 데 초기우수(初期雨水)에서 그 농도(濃度)는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 높아지는 양상(樣相)을 띤다. 또, 집중강우시(集中降雨時) 유량(流量)이 급격히 증가(增加)하더라도 그 농도(濃度)는 희석되기 때문에 그만큼 증가(增加)하지 않는다. 최대강우(最大降雨) 이후(以後) 다시 새로운 강우(降雨)가 형성(形成)될 때 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)는 초기강우(初期降雨) 이전(以前)의 농도(濃度)보다 낮은 경우가 있는데 이것은 하수천(河水川) 및 하수거(下水渠)에 침적된 오염물질(汚染物質)이 강우(降雨)에 의해 씻어 내려갔기 때문이다. 그러나 최대유량(最大流量) 이후(以後) 초기강우(初期降雨)보다 큰 강우강도(降雨强度)가 지속(持續)되는 경우에는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)가 증가(增加)한다. 도시지역(都市地域)의 강우시(降雨時) 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 489.9~1.328 kg/ha/yr로 평균(平均) 690.5 kg/ha/yr이고, BOD 226.8~614.8 kg/ha/yr로 평균(平均) 319.7 kg/ha/yr이고, SS 589.7~1,598.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 831.2 kg/ha/yr로 산출된다. 농촌지역(農村地域)에서는 침전(沈澱)되었던 생활하수(生活下水), 퇴비 침출수 및 기타 농업폐기물(農業廢棄物) 등에 의해서 오염물질(汚染物質)이 흘러나온다. 논의 경우 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 21.7~114 kg/ha/yr로 평균(平均) 62.34 kg/ha/yr이고, BOD 9.53~34.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 18.65 kg/ha/yr이며, SS 8.35~29.57 kg/ha/yr로 평균(平均) 16.12 kg/ha/yr로 나타났다. 한편, 경작지의 경우 COD 46.3~171.8 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 91.9 kg/ha/yr이고, BOD 11.7~42.5 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 22.98 kg/ha/yr이고, SS 11.4~43.4 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 23.09로 나타났다. 축산지역(畜產地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 가축(家畜) 및 청소수(淸掃水), 퇴비국물에 기인한다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 2,489~6,658 kg/ha/yr로 평균(平均) 3,804 kg/ha/yr이고, BOD 464~2,900 kg/ha/yr로 평균(平均) 2,047 kg/ha/yr이며, SS 729~1,442 kg/ha/yr로 평균(平均) 1,149 kg/ha/yr로 나타났다. 산림지역(山林地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 나뭇잎이 퇴적되어 형성(形成)된 유기물층(有機物層)으로부터, 침출수(浸出水)가 씻겨져 내려오는 경우이다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 5.45~18.56 kg/ha/yr로 평균(平均) 9.86 kg/ha/yr이고, BOD 1.67~7.54 kg/ha/yr로 평균(平均) 3.48 kg/ha/yr이며, SS 9.74~10.35 kg/ha/yr로 평균(平均) 4.64 kg/ha/yr로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.