• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2019

오늘날 수자원 관리의 중요성과 관심이 매우 커지는 가운데 신뢰도 높은 수문자료의 생산은 매우 중요하다. 나아가 기후변화에 따른 집중호우 등을 고려했을 때 효율적인 수문자료 확보를 위해 수문관측소에 대한 객관적인 평가지표와 지점 중요도, 현장에서의 측정 및 하천환경 변화 등의 다양한 검토가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 환경부 2019년 낙동강 수계 측정지점을 대상으로 관측소의 객관적인 평가지표, 즉 관측소 설치목적에 따른 지점 중요도(하천 대표 유역, 홍수 및 갈수 예 경보, 유지유량, 갈수모니터링 등)를 고려한 관측소 평가를 실시하였다. 아울러 각 지점에 대한 측정경험과 하천환경 변화에 대한 모니터링 자료를 바탕으로 측정 지점의 난이도와 관측소 변화 여부에 대한 평가 항목을 7가지로 분류, 평가하였다. 단순히 현장경험과 실용성에 중점을 둔 평가항목은 다소 주관적인 판단이 들어갈 수 있기 때문에 의사 결정 과정에서 데이터에 대한 가중치를 부여할 수 있는 엔트로피 기법을 적용하여 관측소 평가결과에 반영하였다. 그 결과 관측소 중요도가 높은 필수 지점 뿐 만 아니라 현장 여건이 고려되지 못한 지점들, 지점 특성에 따라 이설 및 관측망 조정이 필요한 지점도 다소 존재하였다. 효율적인 측정지점 선정을 위해서 관측소의 설치목적 뿐 만 아니라 설계홍수량이나 하천설계기준 수립 등의 객관적인 평가지표와 하천환경 변화 나아가 경제성 검토 등 다양한 요소의 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.43-57
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• 2022

유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2022

최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.

• 지구물리
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• 제5권2호
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• pp.87-97
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• 2002

기상청 광대역 관측소에서 2000~2001년 포착된 원거리 지진들의 종파 초동 시간의 상대적 도달 시간차이를 분석하여 관측소 하부 지각구조차이에 의한 평균 도달시간이상을 도출하였다. 각 광대역 지진 관측소에서 측정되어진 종파의 상대적 도달시간차이들은 최대 1.5 초로 측정되었다. 각 관측소들의 평균적인 도달시간이상은 최대 0.6초의 차이를 보이며 향후 지진요소 결정 시 이런 차이를 보정하여 주면보다 정밀한 지진요소를 산출할 수 있을 것이다. 각 관측소의 속도 대비차원에서는 최대-4~4%의 속도 대비를 가질 수 있는 것으로 추정되었다. 전반적으로 서울, 춘천, 강릉, 울진, 그리고 울릉도 광대역 관측소에서는 상대적으로 0.05~0.3초 늦은 평균도달시간 이상을 보이며 속도대비로는 0~4% 늦은 것으로 계산되었다. 한편 서산, 대전, 광주, 대구, 서귀포, 그리고 부산 광대역 관측소에서는 0.05~0.3초 빠른 평균도달시간 이상을 보여주며 속도대비로는 약 0~4% 빠른 것으로 계산된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.225-236
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• 2008

수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.197-197
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• 2020

기후변화 연구의 주요 요소 중 하나는 온도, 강수량 및 증발과 같은 기후 요인의 변화를 연구하는 것이다. General Circulation Model(GCM)은 다양한 기후 요인의 변화를 연구하는 데 일반적으로 사용되고 있다. Coupled Model Intercomparison Project(CMIP)는 전 세계의 30여 개 이상의 기관에서 개발한 GCM의 모의 결과를 연구 및 공유하기 위해 개발되었다. 기후 연구에서 대표적으로 사용하고 있는 CMIP5의 GCM은 미래 시나리오인 Representative Concentration Pathway(RCP)를 기반으로 전망 기간의 기후요소를 예측한다. 현재 개발하고 있는 CMIP6의 미래 시나리오인 Shared Socioeconomic Pathways(SSP)는 인구, 경제개발, 생태계, 자원, 제도 및 사회적 요인에 대한 미래의 사회적, 경제적 변화에 따른 기후변화에 대한 대응을 포함하고 있으며, CMIP6의 미래 시나리오는 사회적 및 경제적 결합을 통해 기후변화에 대한 정책 영향에 대한 증진된 결과를 도출할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구는 CMIP5의 INM-CM4와 CMIP6의 INM-CM5를 사용하여 대한민국의 과거 기간(1970-2005)의 월 강수량에 대한 성능을 비교하였다. 격자형 자료인 GCM을 Inverse distance weight를 사용하여 대한민국 22개 관측소로 거리 보간을 수행하였으며, 편이보정 방법으로는 분위사상법(Quantile mapping) 방법 중 Smoothing Spline 방법을 사용하여 관측소와의 오차를 수정하였다. 산정된 강수량을 토대로 6개의 평가지표(NRMSE, Pbias, NSE, PRCP100, PRCP200, PRCP300)를 사용하여 GCM의 성능을 평가하여 INM-CM4와 INM-CM5의 성능을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.351-351
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• 2023

강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.30-30
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• 2003

GPS와 VLBI와 같은 우주측지 기술을 이용한 정밀 측위는 수 mn 정밀도의 관측소 좌표결정과 1 mm/year 정도의 고정밀 속도결정에 이용된다. 이를 위해서는 여러 가지 오차 요인들과 다양한 물리적 현상에 대한 모델링이 이루어져야 한다. 그 중의 하나가 해수 하중(ocean loading)에 의한 수직방향의 지각변위이다. 특히 한반도의 서해안은 복잡한 리아스식 해안으로 이루어져 있고, 조수간만의 차이가 크기 때문에 현존하는 모델의 정확도가 떨어진다. KVN(Korean VLBI Network)사업에서 추진하는 3기의 VLBI 중 2기가 서울과 제주도에 설치될 계획이므로, 해수하중에 의한 지각변위에 관한 연구가 선행되어야 한다. 또한 국내 GPS상시관측소의 많은 수가 서해안 지역에 설치되어 있다. 본 연구에서는 서해안 지역의 해수하중에 의한 수직방향의 지각변위를 GPS로 관측하고 이를 서해안 해수조류 모델의 정밀도를 향상시키는데 필요한 기초연구를 수행하였다. 서해안의 4개 GPS 관측소 위치에서의 해수하중에 의한 지각변위를 계산해본 결과 인천 지역에는 3 cm에 육박하는 지각변위가 수직으로 발생함을 알 수 있었다. 같은 크기와 위상의 지각변위 진폭을 GPS로 검출하기 위한 여러 가지 오차 보정과 GIPSY를 이용한 고정밀 키네마틱 GPS 자료처리에 대하여 상세히 소개한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.