본 연구에서는 지상 관측우량계로 측정한 강우량을 실제 지표면에 떨어지는 강우에 근접한 양이 되도록 보정함으로써, 유출해석을 비롯한 기타 수문해석에서 신뢰도 높은 결과를 도출하는데 목적이 있다. 지상우량계에서 관측되는 강우량에 미치는 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이가 있는 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 강우보정 모델을 구축하였으며, 감천유역의 7개 지점에 대해 지상강우를 보정하였다. VfloTM모형을 이용한 유출모의를 통해 보정된 강우의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용하여 풍속구간별로 보정한 강우량은 실제 강우량보다 5%~18% 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에서의 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 풍속구간 5.5이상에서는 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형의 적용성이 떨어진다고 판단하였다. 반면에 신경망 모형을 이용한 지상 관측강우의 보정에서는 전체적으로 관측 값보다 10%~20% 정도 작은 강우가 추정되었다. 통계오차분석을 실시한 결과, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 수문해석에 있어 지역별 강우특성에 따라 기준우량계(pit guage)를 이용한 적합한 강우 보정방법을 사용함으로써 신뢰도 높은 수문해석이 이루어질 것으로 기대한다.

최근 이상기후로 인한 국지적 집중호우가 빈번히 발생하여 홍수피해가 증가함에 따라, 이에 대비하기 위하여 여러 선진국에서는 기상원격탐사(레이더 및 위성) 자료를 활용하여 실시간으로 강수현상을 감시하고 있다. 특히, 강우·기상레이더는 신속한 관측능력과 우수한 공간적, 시간적 강수 관측이라는 장점을 지니고 있어 세계 각국에서는 다수의 레이더를 설치하여 레이더네트워크 구성과 강수현상 감시 체계의 보편화를 위해 노력하고 있다. 국내에서도 국토교통부 및 기상청의 레이더네트워크 구축 및 레이더자료의 정확도 확보와 활용을 위하여 레이더 인프라를 구축 중에 있다.하지만 현재까지 강우·기상 레이더 관련 연구는 대부분 레이더 자료 취득, 품질관리(QC : 시스템 및 기상학적 측면), 강우량 산출 등에만 집중되어 있으며, 레이더 자료를 이용한 수문/방재분야에서의 활용 및 적용성 검토에 대한 연구 추진이 미흡한 실정이다.따라서 본 연구에서는 강우·기상레이더에 대한 기본지식과 레이더강우 자료를 활용하는데 있어 필요한 개념 및 절차(process)에 대하여 지금까지의 연구 및 경험, 전략 및 기술을 바탕으로 작성하고, 레이더를 처음 접하는 수문/방재분야의 실무자들이 참고할 수 있는 레이더자료 활용 가이드라인을 제시하고자 하였으며, 본 가이드라인은 레이더자료를 쉽고 빠르게 적용하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

Climate change is not the only issue yet there are the combinations of many existing factors. Urbanization is one of them and is considering the major criteria. Due to the Rapid Urbanization, land use of the existing watershed is becoming impervious layer and even drainage network system is more complicated. Existing system might not be able to handle the amount of water during the storm events thus, hydrologic impact assessment is necessary for a planned development area in designing detention storage for urban drainage systems to minimize the effect of urbanization. It is advisable to reassess the existing structure to handle and to prevent the threat of flood in the future. For such assessment, single or two hydrologic models can be paired for pre- and post- development conditions. Typical pairings are the use of synthetic hydrograph methods for both conditions or synthetic hydrograph for pre-development and urban hydrology model for post-development condition. This study is aiming to assess the flood impact and suggest the proper technique for future flood prevention. To accomplish, the SWMM was adopted to development areas in Korea. The comparison of results can be done to show the new approach can resolve the irrationalities that can occur with the combination of two different models such as smaller peak flow and longer time to peak for post-development conditions. It is thought that the proposed method will improves the accountability of the flood impact assessment on future development areas

With the increase in damage by typhoon, localized heavy rain and flash flood, there is active research on the application of radar rainfall data. The ability to indicate spatial rainfall distribution and variability in rainfall in ungaged basin is beneficial for disaster prevention and for hydrology field. But hands-on staff and researchers in the field of hydrology and disaster prevention, who first use radar data, experience trials and errors converting radar data in an UF format and calibrating radar data using gauge rainfall, and have a lot of difficulties until they use radar data. Accordingly, this study developed a program for analysis and calibration of radar data and reviewed the applicability in order to satisfy the need of tool to use radar data more easily and accurately. The program consists of configuration, execution, radar data display(PPI/CAPPI) and radar data calibration.In this study, data produced by the developed program was directly applied to the rainfall-runoff model, and the result was compared and was considered to verify the applicability of the program. As a result, using the program reduced the time required for constructing data and analyzing basins, and it is thought that this program will be helpful providing that flash flood and urban flood are brought about in a short time. Furthermore, it can be used in predicting and forecasting flood in the field of hydrology and disaster prevention by expanding the program for rainfall forecast data in the future

Curve number (CN), originally developed, compiled by ‘The Natural Resources Conservation Service (NRCS)’, and has been widely used throughout the world. However, there is the uncertainty of CN derived from the use of antecedent moisture condition (AMC)/Antecedent Runoff Condition (ARC). As in Korea where nearly 70% covered by mountainous area, it is still not sufficient handbook precedent to guide or support the estimation of AMC/ARC. The failure to develop formal criteria of applying AMC/ ARC will be a gaping profession and results not only in uncertainty of CN estimation in particular, but also in designing appropriate structures in Korea as a whole. This paper is aiming at presenting a critical review of AMC/ARC and deriving a procedure to deal more realistically with event rainfall-runoff over wider variety of initial conditions. Proposed methods have been developed. It is based on modifying estimated runoff to observed runoff with coefficient of determination and then applying different algebraic expression with the verification of AMC by antecedent rainfall table of NEH-1964. Clearly indicated from 12 years period analysis and 2 years period of verification, normalized root mean square error, RE and E are best described by the application of algebraic expression by Arnold et al. at the value of 0.8950, 0.9460, and 0.0244 respectively for AMC condition and 1.3799, 0.9642 and -0.0197 respectively for ARC condition. Therefore, Arnold et al. algebraic equation is the best representation criteria of AMC and ARC. This algebraic expression might be applied properly considering South Korea condition.