본 연구는 기상청에서 개발한 초단기 강수예측시스템인 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)와 KLAPS를 기반으로 생산된 한반도강수합성장(composite precipitation on Korean peninsula)을 비교·분석하여 산사태 위험도 평가를 위한 데이터 활용성과 효과성을 검토하고자 한다. 그리고 GIS기법 및 산사태발생예측식을 이용하여 기상관측자료, KLAPS, 한반도강수합성장의 실제 산사태발생 모의정도를 파악하고자 한다. 이를 통해 KLAPS와 한반도강수합성장이 산사태 예측 및 특성분석을 위한 자료로써 사용될 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 2002-2013년에 발생한 호우사상(6-9월)으로부터 산지효과를 파악하고자 하였으며 레이더 자료를 이용하여 그 특성을 확인하였다. 각각의 강우자료로부터 독립 호우사상을 추출하기 위해 무강우기간으로 12시간, 절단값(threshold)으로 0.5 mm를 적용하였다. 이를 근거로 산지효과가 발현된 호우사상의 특성을 파악하기 위해 유출율을 계산하였으며, 실제 발생 가능한 유출율보다 과대하게 산정된 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 호우의 이동속도, 호우방향, 강우강도 등의 특성을 파악하고, 로지스틱 회귀분석을 통해 산지효과 발현조건을 탐색하였다.

강우자료는 수문분석에 있어 가장 중요한 기초자료로, 다양한 원인으로 인해 측정범위를 넘어서는 오차가 발생하거나 일정기간 데이터를 취득 못하는 결측기간이 발생하게 된다. 강우자료를 제공하는 자동기상관측시스템(AWS)은 관측지점이 계속 확충되고 있으며 비교적 관측소 밀도가 높을 뿐만 아니라, 분 단위로 강우자료가 측정되고 있어 수문분석의 활용도가 높다. 그러나 관측 자료의 품질 등에 대한 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 AWS 강우 자료의 품질개선을 위하여 결측치 보완 방법 및 이상치 처리에 대한 적용성을 검토하였다. 결측치의 시공간적 특성을 고려하여 서울지점(108)의 강우자료를 대상으로 지속시간별, 결측률별 통계적 특성을 비교 검토하였다. 또한, ESD 이상치 처리를 실시하여 기존의 강우자료와의 비교분석을 통해 신뢰도를 검증하였다.

도로의 노면상태는 운전자의 주행안전성 확보에 직접적인 영향을 미치며, 적절한 노면상태가 유지되지 않으면 교통사고 발생 원인으로 작용한다. 특히, 강우시에는 노면에 물고임이 발생하여 미끄럼 사고 등을 유발시킨다. 따라서, 본 연구에서는 도로의 노면 정보수집 시스템을 활용하여, 도로 기하구조 조건에 따른 노면 정보를 수집하고, 실제 사고 데이터와의 매칭을 통해 물고임에 의해 사고가 발생할 수 있는 영역 구분에 관한 연구를 진행하였다. 지방도, 국도의 노면 정보를 수집하고, 도로기하구조(직선,곡선)를 구분하여 상관 관계를 규명하였으며, 본 연구결과는 노면과 관련한 도로 안전성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 기상청 초단기 수치예보모델인 KLAPS 예보장을 이 풍수해 예보를 위해 적합하게 이용될 수 있는지를 평가한다. 2011년-2012년의 KLAPS 예보장과 풍수해 발생이력, 그리고 기상청 AWS, ASOS 관측데이터를 이용하여 과연 방재업무 종사자가 KLAPS 예보장 자료를 이용할 경우 풍수해의 발생을 효과적으로 예측하고 대비할 수 있는지 평가한다.

수공구조물의 설계 시 적절한 확률수문량을 추정하는 것은 매우 중요하며, 이러한 확률수문량을 추정하기 위해서는 표본으로서의 수문자료를 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾아야 한다. 이와 같이 수문자료에 통계적 특성을 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾기 위해서 적합도 검정을 실시하며, 적합도 검정 중 하나인 확률도시 상관계수 검정은 비교적 최근에 개발되어 그 사용법이 간단하며 높은 기각능력을 갖는다고 알려져 있다. 본 연구에서는 왜곡도 계수의 영향을 고려할 수 있는 도시위치공식을 이용하여 확률도시 상관계수 검정통계량을 유도하고 그 기각능력을 검토하였으며, 그 결과를 기존에 왜곡도 계수를 고려하지 않은 확률도시 상관계수 검정 방법과 비교해보았다. 그 결과 본 연구에서 유도된 확률도시 상관계수 검정에 의한 기각능력이 기존의 검정 방법들 보다 뛰어났으며, 특히 표본 크기가 작을수록, 발생 분포형이 형상 매개변수를 가질 경우 기각능력이 높게 나타나는 것으로 나타났다.

최근 빈번하게 발생하고 국지성 집중호우와 같이 갑작스럽게 발생한 높은 강도의 강우에 의한 유출량에 적절하게 대처하기 위하여 실시간 배수펌프장 운영기법의 개발 및 내수침수 예측이 가능한 시스템 개발이 요구된다. 본 연구의 목적은 최근 빈번하게 발생하고 있는 도시지역에서의 집중호우로 인한 내수침수에 대비하기 위하여, 내배수 시설의 실시간 운영 알고리즘을 개발하고 이러한 도시홍수 대책의 효과를 분석 및 향후 내수침수 예측을 위하여 내수침수 해석 모형을 개발하고자 한다. 개발한 모형의 적용성을 검증하기 위하여 마포배수구역에 발생한 2010년 9월 호우사상에 대하여 적용하였다. 뉴로-퍼지 모형은 불필요한 입력자료의 수는 모형의 규칙수를 증가시키고 오차를 유발하므로 최소한의 입력자료를 구성하기 위하여 크게 시간적 매개변수와 공간적 매개변수로 나누어 모형을 개발하였으며 가장 작은 오차과 큰 결정계수를 가지는 모형을 최종적으로 선택하였다. 이전 시간의 입력자료로부터 현재 시간의 수위를 예측하고 예측된 현재 시간의 수위를 바탕으로 작동 펌프의 수를 산정해야 한다. 이 과정에서 최적의 작동 펌프의 수를 계산하기 위하여 최적화 기법으로 수정된 유전자 알고리즘을 적용하였으며 여러 제약조건과 목적함수를 만족시키는 작동 펌프의 수를 도출하였다. 계산된 작동 펌프의 수는 뉴로-퍼지모형의 입력자료가 되어 다음 시간의 수위 예측이 가능하도록 한다. 마포배수구역에 적용결과 모든 배수펌프장에서 최고수위와 최저수위를 만족하는 결과를 얻을 수 있었으며, 잦은 펌프의 작동과 정지상태를 피하여 운영비 측면에서도 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 뉴로-퍼지를 이용한 실시간 배수펌프장 내수위 예측 값을 경계조건으로 하여 개발한 2차원 통합침수해석 모형의 적용성을 검증하였다. 모의결과의 검증을 위해 침수실적도와 2차원 통합침수해석모형에 의해 계산된 침수면적간의 적합도 비교 결과 70~80% 범위를 보였다. 뉴로-퍼지 모형을 직접 가동 배수펌프의 수 혹은 토출량을 결정하도록 알고리즘을 구성하지 않음으로서 데이터 기반모형이 가지는 한계점을 극복하고자 우선 배수펌프장의 내수위를 예측하였고 예측된 수위로부터 운전자의 판단이 반영될 수 있으며 배수펌프장의 재난 비상상황시 재해정보지도를 구축함으로서 주민들에게 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

최근 전 세계적으로 홍수, 폭우, 태풍을 포함한 극한 현상이 빈번히 관측되고 있으며, 우리나라 역시 1980년대 후반부터 수재해에 따른 피해가 급증하고 있다. 국내 하천은 외국의 주요 하천에 비해 유량변동계수가 큰 특징을 가지므로 하천 및 하도관리 여건이 외국에 비해 상대적으로 열악하다고 할 수 있다. 하천의 유지·관리에 있어서 정확한 하천지형조사는 필수적인 요건이며, 정밀 하천지형제작을 위한 선진화된 조사방법의 도입이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 하천측량방법을 보완하는 유·무인 수심측량을 수행하여 고품질의 하천지형조사 자료를 획득하고자 한다. 또한 하천 유지·관리업무를 지속적으로 지원하기 위한 체계 구축방안으로써 측량 성과물을 입력자료로 하는 하상변동 자료관리 프로그램을 개발하고자 한다. 프로그램은 체계적인 자료 관리 측면에서 하천지형조사 자료의 현황 조회 기능을, 효율적인 자료 활용 측면에서 DEM 기반의 하천단면 조회 및 변화분석 기능을 탑재하여 유관기관에 배포 시 측량자료 제공의 표준화, 전산화 및 고도화를 기대할 수 있을 것이다.

In this study, the yearly mean normalized difference vegetation index(YMNDVI) in Chungcheongnam-do was calculated using S10 NDVI data of the vegetation sensor for SPOT 4 and 5. Based on this calculation, statistical values such as mean value, standard deviation and coefficient of variation were determined. In addition, a comparative analysis was performed by calculating YMNDVI for cities and counties of Chungcheongnam-do. The YMNDVI of Chungcheongnam-do revealed a slight increase during 14 years between 1999 to 2012. However, it showed only a slight change within the range of 0.476 to 0.553, and no significant increase or decrease was noted. As a result, the highest YMNDVI was 0.553 at 2009, the lowest YMNDVI was 0.476 at 2001 and 2006. The mean value of YMNDVI in Chungcheongnam-do for 14 years turned out to be 0.502. As a result of the regional YMNDVI analysis, the highest YMNDVI region was Geumsan-gun, followed by Geryong-si, Cheongyang-gun and Gongjusi. The lowest YMNDVI region was Taean-gun, followed by Dangjin-si, Seosan-si and Seocheon-gun. An analysis of coefficient of variation in the research area showed that the mean value of Chungcheongnamdo was 4.2%, while the overall value was also not that high.

The objective of this research was to develop a relational database management system(RDBMS) to collect, manage and analyze data on agricultural non-point source(NPS) pollution. The system consists of the relational database for agricultural NPS data and data process modules. The data process modules were composed of four sub-modules for data input, management, analysis, and output. The data collected from the watershed of the upper Cheongmi stream and Geunsam-Ri were used in this study. The database was constructed using Apache Derby with meteorological, hydrological, water quality, and soil characteristics. Agricultural NPS-Data Management System(ANPS-DMS) was developed using Oracle Java. The system developed in this study can deal with a variety of agricultural NPS data and is expected to provide an appropriate data management tool for agricultural NPS studies.

Climate change is the most direct threatening factors in sustaining agricultural productivity. It is necessary to reduce the damages from the natural hazards such as flood, drought, typhoons, and snowstorms caused by climate change. Through the vulnerability assessment to adapt the climate change, it is possible to analyze the priority, feasibility, effect of the reduction policy. For the vulnerability assessment, broad amount of weather data for each meterological station are required. Making the database management system for the meteorologic data could troubleshoot of the difficulties lie in handling and processing the weather data. In this study, we generated the meteorologic data retrieval system (MetSystem) for climate change vulnerability assessment. The user interface of MetSystem was implemented in the web-browser so as to access to a database server at any time and place, and it provides different query executions according to the criteria of meteorologic stations, temporal range, meteorologic items, statistics, and range of values, as well as the function of exporting to Excel format (*.xls). The developed system is expected that it will make it easier to try different analyses of vulnerability to natural hazards by the simple access to meteorologic database and the extensive search functions.

본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의매개변수및불확실성범위를추정하였다. 특히, 레이더강우및지상관측강우를각각적용하여, 입력자료 차이가매개변수추정에미치는영향을분석하였다. 자동보정모형은GUI (graphic user interface)에대한접근없이모형구동이가능하도록개선된GRM-MP (multiple projects) 버전과병렬PEST버전을결합하여매개변수추정에소요되는시간을단축시켰다. 이를낙동강수계금호강유역과감천유역에대해적용하여, 초기포화도, 지표면조도계수및토양투수계수의보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균누적시계열은비슷하거나지상강우가조금큰경향을보였으나, 공간분포에있어서는지상강우에비해레이더강우에서큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를보였다. 추정된매개변수는레이더강우적용시, 토양투수계수의보정계수가일관되게1보다작은경향을보였으며, 이는강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과,동일유역및호우사상에대해서도강우추정방법에따라서로다른최적매개변수값을갖는것을알수있었으며, 이는향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.

One of the most important processes to accurately predict structural responses is to evaluate accurate structural dynamic properties using finite element (FE) models. The analyzed structural dynamic properties usually show considerable discrepancies with the measured ones because structural details are commonly simplified in the FE models. To identify such discrepancies, FE models of them have been calibrated using the measured dynamic properties in previous researches. In this study, dynamic properties were measured for a historic cathedral and the FE model of it was calibrated using the measured results as a reference. Finally, a procedure of the FE model construction for masonry cathedral were tentatively proposed.

Based on the study of bridge live loads and traffic modes for using WIM datas, it was found that the structural integrity of bridges was damaged by overloaded heavy vehicles. The objective of the study is to investigate the statistical characteristics of vehicle loadings based on survey data collected, in which some major factors, such as vehicle configurations, vehicle weights, traffic modes, etc., are incorporated. The vehicle load effects due to single presence of heavy truck are also tested with several short- span bridges and probabilistic characteristics of current design practices are evaluated.

Recent climate change has led to fluctuations in agricultural production, and as a result national food supply has become an important strategic factor in economic policy. As such, in this study, panel data was collected to analyze the effects of seven meteorological elements and using the Lagrange multipliers method, the fixed-effects model for the production of five types of food crop and the seven meteorological elements were analyzed. Results showed that the key factors effecting increases in production of rice grains were average temperature, average relative humidity and average ground surface temperature, while wheat and barley were found to have positive correlations with average temperature and average humidity. The implications of this study are as follow. First, it was confirmed that the meteorological elements have profound effects on the production of food crops. Second, when compared to existing studies, the study was not limited to one food crop but encompassed all five types, and went beyond other studies that were limited to temperature and rainfall to include various meterological elements.

홍수빈도해석이나 홍수예측과 같은 홍수조절을 위한 필수적인 정보는 유출자료이다. 하지만, 소규모 유역의 경우 유출자료를 측정하지 않는 미계측 유역의 다지점 분석과 총량분석을 위한 정보가 너무 부족한 실정으로 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 집중형 모델인 저류함수법를 활용하여 충주댐유역을 세분화하여 적용하였다. 충주댐 유역은 22개의 소유역으로 분류하였으며 충주댐 수위관측소의 유출자료의 공간적 확장성을 검증하였다. 홍수사상은 1990년부터 2009년까지의 21개 홍수사상을 활용하여 한 곳(충주댐 유입량)의 자료를 중심으로 22개 소유역의 저류함수법의 수문지형학적 특성에 관여하는 매개변수(k, p, Tl)를 고정하고 홍수사상마다 달라지는(f1, Rsa)를 최적화 하며 22개 유역의 유출자료를 생산하였다. 교차검증 지점인 영춘과 판운 수위관측소의 평균 Nash- Sutcliffe Efficiency(NSE)는 충주댐의 유입량이 0.71을 나타낼 때 각각 0.67과 0.52를 나타내 유출자료의 확장성에 있어서 만족(NSE>0.5)하는 범위에 들어 집중형 모형을 활용한 유출자료의 확장가능성을 보였다.

This paper generated time-series temperature maps and analyzed the characteristics of temperature distributions from monthly average temperature observations between 2010 and 2011 in Jirisan areas using topographic data and geostatistics. From variogram modeling, all months except May to August showed that the spatial variability of temperature was the greatest along the direction perpendicular to coasts. Monthly temperature has negative correlations with elevation and distances from coasts and especially the correlation between temperature and distances from coasts was very weak in summer like the variogram modeling result. For temperature distribution mapping, kriging with a trend and ordinary kriging were separately applied as a univariate kriging algorithm by considering the spatial variability structures of temperature. Simple kriging with varying local means was applied as a multivariate kriging algorithm for integrating topographic data sets. From the cross validation results, the use of topographic data in spatial prediction of temperature showed the improved predictive performance, compared with univariate kriging. This improvement in predictive performance was dependent mainly on mean and variation values of monthly temperature and the spatial auto-correlation strength of residuals, as well as the correlation between topographic data and temperature. Based on these analysis results, spatial variability analysis using variogram is effectively used to account for spatial characteristics of monthly temperature and the correlation with topographic data. Topographic data can also be a useful information source for reliable temperature mapping.

Climate change has increased the number of floods and inundation on farmland. Recently various mobile applications through inundation mapping, flood forecasts and evacuation routes have been developed for the prevention and reduction of flood damages. However, most of current prevention systems for farmland flooding are still web-based systems relying on the field survey which needs a lot of human and time resources although mobile devices has been rapidly improved and widely used. The purpose of this study is to design a mobile application for preventing and reducing farmland flood and inundation damages and collecting damage information in real time. We put advanced mobile device functions such as GPS, network communications, cameras into our system design. This system implement 2way communication and intuitive application that will increase information efficiency and decrease flood damage. Our design has been tested through previous flooding data of Jinju city in 2010.

The shortwave aerosol direct radiative forcing (SWARF) was analyzed using the Clouds and Earth’s Radiant Energy System (CERES) data in the East Asian region from 2001 to 2010. In the Yellow Sea and the Korean Peninsula, located in the leeward side of China, significantly negative high SWARF at the top of atmosphere (TOA) occurs due to the long-range transport of anthropogenic (e.g. sulphate) and natural aerosols (e.g. mineral dust) from the East Asian continent. Conversely, eastern China has much higher levels of SWARF at the surface (SFC) due to anthropogenically emitted aerosol than in the Yellow Sea and the Korean Peninsula. Since the radiative forcing of aerosols in the atmosphere are different in type, aerosol types were classified into sea salt+sulphate, smoke, sulphate and dust by using satellite data. The analysis on the SWARF by the classified aerosol types indicated that sulphate occupies a predominant portion of the atmosphere in the Yellow Sea and the Korean Peninsula in the summer. In particular, the annual averages of the summer TOA SWARF increased in the Yellow Sea and the Korean Peninsula from 2001 to 2010.

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6～t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.