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        검색결과 7

        1.
        2020.09 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        Due to recent heavy rain events, there are increasing demands for adapting infrastructure design, including drainage facilities in urban basins. Therefore, a clear definition of urban rainfall must be provided; however, currently, such a definition is unavailable. In this study, urban rainfall is defined as a rainfall event that has the potential to cause water-related disasters such as floods and landslides in urban areas. Moreover, based on design rainfall, these disasters are defined as those that causes excess design flooding due to certain rainfall events. These heavy rain scenarios require that the design of various urban rainfall facilities consider design rainfall in the target years of their life cycle, for disaster prevention. The average frequency of heavy rain in each region, inland and coastal areas, was analyzed through a frequency analysis of the highest annual rainfall in the past year. The potential change in future rainfall intensity changes the service level of the infrastructure related to hand-to-hand construction; therefore, the target year and design rainfall considering the climate change premium were presented. Finally, the change in dimensional safety according to the RCP8.5 climate change scenario was predicted.
        2.
        2018.11 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.
        3.
        2015.04 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        As occurrence of gradually increasing extreme temperature events in Jeju Island, a hybrid downscaling technique that simultaneously applies by dynamical method and statistical method has implemented on design rainfall in order to reduce flood damages from severe storms and typhoons.As a result of computation, Case 1 shows a strong tendency to excessively compute rainfall, which is continuously increasing. While Case 2 showed similar trend as Case 1, low design rainfall has computed by rainfall in A1B scenario. Based on the design rainfall computation method mainly used in Preventive Disaster System through Pre-disaster Effect Examination System and Basic Plan for River of Jeju Island which are considering climatic change for selecting 50-year and 100-year frequencies. Case 3 selecting for Jeju rain gage station and Case 1 for Seogwipo rain gage station. The results were different for each rain gage station because of difference in rainfall characteristics according to recent climatic change, and the risk of currently known design rainfall can be increased in near future.
        4.
        2015.02 서비스 종료(열람 제한)
        최근 기후변화로 인한 단시간의 집중호우와 돌발홍수의 증가로 도심지역의 침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 특히, 내륙에 위치한 도시지역과는 달리 해안에 접해있는 해안도시지역은 하천연장이 짧고, 급경사로 인하여 조위에 따라 홍수위가 크게 영향을 받기 때문에 동일한 강우라도 피해규모가 더 큰 특성을 가진다. 국내의 대표적인 해안지역인 창원시(구 마산)의 경우 2012년 9월 태풍 산바(Sanba)로 인해 상당한 침수피해와 인명피해가 발생하였다. 당시 최대 일강우량은 65mm로 창원시 하수관거의 설계강우량(258mm) 보다 훨씬 적었음에도 불구하고 많은 인명 및 재산 피해가 발생하였다. 이는 태풍의 남해안 상륙시각과 만조위(최대 265cm)가 겹치면서 도시의 배수시스템이 정상적으로 작동하지 못하였고, 이로 인해 심각한 침수피해가 발생하였다. 본 연구에서는 2차원 도시범람해석 모형인 XP-SWMM 모형을 이용하여 창원시(구 마산)내의 장군천 배수구역을 대상으로 빈도-지속기간별 강우와 조위의 영향을 고려한 침수모의를 수행하였다. 그 결과 AR4 기후변화 시나리오에 따른 목표기간별 발생 빈도와 지속기간이 증가함에 따라 침수피해가 가중되는 것을 알 수 있었다.
        5.
        2014.02 서비스 종료(열람 제한)
        집중호우 등의 빈번한 증가로 인해 수방시설 관리의 중요성이 증대되고 있다. 수방시설 관리를 위해서는 구조물에 대한 정보와 구조물이 위치한 지역의 표고, 경사, 토양분포현황, 수계현황 등의 분석 자료를 구축하여야만 한다. 이러한 구축된 정보를 바탕으로 침수 모의를 통해 재난상황 발생 시 수방시설물의 대피 경로의 확보가 필요하다. 이를 위해서는 수방시설물에 저류되는 수자원에 대한 계측데이터를 기반으로 BIM(Building Information Modeling, BIM)과 연계하여 신속한 의사결정이 수반되어야 하며 극한홍수 등의 재해로부터 대피할 수 있는 통로를 설정하여야 한다.본 연구에서는 BIM기술과 연계되는 재해 상황 별 시나리오인 확률강우량의 범위를 지점빈도해석과 지역빈도해석을 통해 극한 홍수가 일어나는 범위를 산정하여 제시하고자 한다. 일반적으로 빈도해석에 의한 확률강우량 추정 방법은 지점빈도해석과 지역빈도해석에 의한 방법으로 확률강우량을 추정한다. 지역빈도해석에 의한 확률강우량 추정은 지점빈도해석을 보완한 방법으로 강우 자료의 기록년이 짧아 지점빈도해석에 의한 불확실성이 커졌을 경우 다수의 강우 관측소로부터 수문학적 동질성이 확보하여 적용한다. 본 연구의 대상 유역은 BIM기술에 활용되는 극한 홍수에 대한 침수 피해가 분석 가능한 의정부시의 홍복저수지와 백석천 및 중랑천 유역을 선정하였고, 재난상황별 극한 홍수의 시나리오를 제시할 수 있는 지속기간별 확률강우량을 추정하였다. 대상 유역의 침수 분석은 1차원 홍수침수모형인 “HEC-RAS” 를 이용하여 하천구간별 경계조건에 대한 유량 및 수위값을 산정하였고, 2차 홍수침수모형은 “HYDRO AS_2D”를 이용하였으며 효과적인 침수 모의를 위해 두 모형을 연동하여 모의하였다. 침수모의를 위한 재해 상황에 따른 시나리오별 강우자료는 기상청 산하의 서울 지점의 강우 관측소를 선정하였으며, BIM기술에 활용할 수 있도록 극한 홍수에 대하여 침수범위를 제시하고자 지속기간별 확률강우량을 지역빈도해석과 지점빈도해석에 대하여 적절한 재해 상황별 시나리오를 제시하고자 한다.
        6.
        2012.02 서비스 종료(열람 제한)
        건축문화재인 경복궁이 이상기후에 의한 홍수위험이 존재하여 홍수재해위험도 평가 시나리오를 제시하고 이를 강우-유출모형, 도시유출모형, 홍수침수모형 등으로 구성된 위험도 평가모형에 적용, 대상지역의 홍수재해위험도를 평가해 보고자 한다. 또한 유역내의 과거재해이력을 통해 침수시 강우사상과 침수지역을 확인하여 강우사상을 모델링의 강우시나리오로 사용토록 하였다. 경복궁 외부배수로 도시유출모형 결과, 서울시 하수도기본계획의 설계기준인 30년 빈도에서 Ⅱ-H2 강우시나리오의 경우 KB1-5~6, KB1-12~15, KB2-1~2지점에서 침수가 발생하였다. KB1-5~6지점은 우수배제관거의 제원이 갑자기 줄어들면서 관거지체 및 통수능 부족으로 월류가 발생하였으며, KB1-12~15, KB2-1~2 지점은 경복궁유역과 경복궁 오른쪽 외부유역이 합류되면서 관로의 용량 부족에 의한 월류로 침수가 발생한 것으로 이 우수들이 흘러 광화문의 침수까지 영향을 미친다고 판단된다. 따라서 경복궁 주변 배수로에 대한 관로의 성능개선을 위한 하수도 정비사업을 실시 및 별도의 배수관로를 설치하여 침수를 방지하여야 한다. 과거 재해사례를 통한 시대별, 문화재별, 재해유형에 따라 GIS맵에서 확인함으로써 상대적으로 재해에 취약하였던 문화재 및 주변지역을 파악하고 피해액, 피해빈도와 재해상황, 당시의 사진 등을 통해 문화재별 재해에 적합한 대비 및 대응관리를 할 수 있다. 특히 기상이변과 기후변화 등 재난정보 연계를 통해 각종 위험요소를 확인, 평가할 수 있으며, 이에 기반하여 사전예방책을 마련함으로써 건축문화재를 보호하는 등 홍수로부터의 위험을 완화할 수 있다. 재해발생시 신속한 조치와 긴급정보 공유를 위한 시설별 위험요소별 비상절차에 따라 대응하는 비상계획을 수립하는 기반을 마련할 수 있다. 또한 사전예측을 통해서 신속한 응급조치와 복구지원을 위한 상세계획을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
        7.
        2011.02 서비스 종료(열람 제한)
        본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.