본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 수 있다.

PURPOSES: The purpose of this study is to evaluate moisture susceptibility of a dense graded and an open graded asphalt mixtures by the method of AASHTO T-283. METHODS: To simulate moisture damage of asphalt pavements with continuously rainfall during summer rainy season, the dense graded and the open graded asphalt mixtures were immersed in water for 15 days and were measured the weight and the change of strength. Also, the mixtures were performed five freeze-thaw cycles to simulate moisture damage of the mixtures by freeze-thaw during winter and were measured the change of strength. The degradation characteristics model was used to analyze the relationship between strength and moisture damage. RESULTS: According to the results, the dense graded and the open graded asphalt mixtures were shown in the similar trends of the strength changes by immersion time and freeze-thaw cycle. However, the moisture damage reduction of open graded asphalt mixture was more sensitive in early phase than that of dense graded asphalt mixture.

재현기간(再現期間)에 따른 단시간(短時間) 강우강도특성(降雨强度特性)을 분석고찰(分析考察)하여 도시하수도(都市下水道) 및 중소유역(中小流域)의 배수계획(排水計劃)과 같은 수리구조물(水理構造物)의 설계(設計)에 필요(必要)한 최적강우강도식(最適降雨强度式)을 대구(大邱)와 포항(浦項)을 대표지점(代表地點)으로 분석(分析)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 각종(各種) 확률강우강도식(確率降雨强度式) 산정(算定)에 있어서 대구(大邱)는 lwai 법(法), 포항(浦項)은 Gumbel-Chow 법(法)에 의한 결과치(結果値)를 확률강우강도(確率降雨强度)로 채택(採擇)함이 타당(妥當)하다고 생각된다. 2. 최적강우강도식(最適降雨强度式)을 유도(誘導)함에 있어서 표준편차비교결과(標準偏差比較結果) 대구(大邱)는 2.52~4.17, 포항(浦項)은 1.86~4.54로 공(共)히 Japanese 형(型) ()이 적합(適合)한 것으로 나타났으며, 재현기간별(再現期間別) 강우강도식(降雨强度式)은 다음과 같다. 대구(大邱) T : 200년(年) - T : 100년(年) - T : 30년(年) - T : 20년(年) - T : 10년(年) - T : 5년(年) - 포항(浦項) T : 200년(年) - T : 100년(年) - T : 50년(年) - T : 30년(年) - T : 20년(年) - T : 10년(年) - T : 5년(年) - 3. 각(各) 지방(地方)에 따르는 재현기간별(再現期間別) 강우강도(降雨强度)를 쉽게 이용(利用)할 수 있도록 I.D.F. 상관도(相關圖)를 작성(作成)한 바 그 이용도(利用度)의 가치(價値)가 크게 있을 것으로 기대(期待)된다.

In this paper, among the W-S-R relationship methods proposed by Lee, et. al., (2020) to produce rain-based rain information in real time, we tried to produce actual rain information by applying machine learning techniques to take into account the effects of wiper operation. To this end, rain sensor proposed the Graded Descent and Threshold Map method for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors developed by Kim Byung-sik (2016) and using rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. This method is the method of producing rainfall information by calculating the average value of the Threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a Threshold Map corresponding to the grid 4 (channel) x 5 (thinking of rainfall information) and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. For the verification of these proposed findings, the application was evaluated by comparing the rainfall observations with the methods presented by Lee, et. al., (2020).

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.

In this paper, the slope adhesion force of the developed green slope soil was evaluated by simulating rainfall intensity. From the results, the slope failure didn't occur at all conditions. As the slope angle increases, however, the damage decreased. The developed green slope soil is considered to have sufficient adhesion capacity to the slope.

The regional rainfall intensity formula for Gimhae in Gyeongsangnam-do province is developed in this study. The nine points of rainfall observations were selected. In order to demonstrate the accuracy and the versatility of the proposed rainfall intensity formula, three regions under the jurisdiction of the Meteorological Agency near Gimhae, namely Busan, Changwon, Miryang observatories were selected. The present formula can be effectively employed for various design of hydraulic structures in Gimhae area since it is divided into several refined regions.

불투수지역이 대부분인 도시유역의 경우, 우수관을 통한 우수의 배제가 유출시스템의 대부분을 차지한다. 도시지역의 우수관로 및 빗물펌프장의 용량을 설계하기 위해서는 일반적으로 강우빈도해석을 통해 계산된 빈도별 강우를 Huff시간분포 등을 사용하여 일괄적으로 시간 분포시켜 유출을 계산한다. 그러나 이러한 설계는 기후변화 등으로 인해 게릴라성 호우 등이 빈번히 발생하고, 평균적인 강우강도가 증가하고 있는 현실의 불확실성을 제대로 반영하지 못한다. 그러므로 본 연구에서는 설계강우사상의 첨두강우강도가 가지는 불확실성을 분석하기 위해, 설계강우사상을 시간 분포시키는 대표적인 방법이며, 실제 본 연구의 적용지역인 가산1빗물펌프장의 설계에 사용된 Huff 2분위 방법과 과거 발생한 실제 강우사상들을 이용한 유출해석을 실시하였다. 그 결과, 유역 내 지체효과가 거의 없는 도시지역의 경우에는 총강우량보다는 첨두강우강도에 의해 유역 내 홍수가 유발된다는 것을 확인하였고, 이를 입증하기 위해 회귀분석을 수행하였다. 즉, 총강우량이 같다고 하더라도, 첨두강우강도에 따라 상류 우수관의 범람이 야기될 수 있으며, 이러한 현상은 같은 빈도의 설계강우량이라고 해도 지속시간이 짧은 경우에 더 큰 첨두강우강도를 가지므로 더욱 두드러졌다. 이것을 본 연구에서는 설계강우사상를 시간분포시킴에 의해 야기되는 첨두강우강도의 불확실성이라고 정의하고, 이에 대한 정량화 및 고려가 도시지역의 유출시스템 설계 시 고려되어야 함을 제안하였다.

최근 강우강도 및 패턴이 변화함에 따라 전세계적으로 토양유실이 증가하고 있다. 그 결과, 수생태계 건전성이 악화되고, 농업작물이 피해를 입어 수확량이 감소된다. 그동안 유출 및 토양유실을 예측하거나 비점오염원을 감소시키는 연구가 많이 수행되어왔다. USLE는 수년간 토양유실을 산정하는데 사용되어왔으나, 강우강도나 패턴변화를 적용하기에는 적절하지 못했다. 물리적 기반인 WEPP 모형은 다양한 강우강도 및 패턴변화를 적용하는데 적절하다. 본 연구에서는 WEPP 모형을 이용하여 Huff의 4분위, 다양한 강우간격, 설계강우에 따른 토양유실, 유출, 첨두유출을 산정하였다. 5분간격 강우 데이터와 60분 간격 강우 데이터를 비교한 결과 토양유실은 24%, 유출은 19%, 첨두유출은 16%가 차이나는 것으로 나타났다. 유출 및 토양유실이 5분 간격 강우량에서 실측치와 가장 유사한 것으로 나타나 강우데이터의 간격이 짧을수록 더 정확하게 모의할 수 있는 것으로 나타났다. Huff의 4분위를 이용하여 토양유실량, 유출량, 첨두유출량을 산정한 결과 토양유실량, 유출량, 첨두유출량 모두 3분위에서 가장 높게 발생하는 것으로 나타났다. 강원도 홍천지역 빈도별 확률강우를 이용하여 토양유실량, 유출량, 첨두유출량의 변화를 모의하였다. 2년 빈도와 300년 빈도에서 강우량은 167% 증가하였다. 유사량과 유출량, 첨두유출량은 각각 906.2%, 249.4%, 183.9% 증가하여 유사량의 증가율이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에서 보이는 바와 같이 WEPP 모형을 이용하여 향후 기후변화에 따른 유출 및 토양유실의 예측이 가능할 것으로 판단된다.

도달시간 산정식에서 강우강도는 고려되어야 할 매우 중요한 요소이지만 일반적으로 강우강도식의 복잡함 때문에 도달시간 산정에서 강우강도를 충분히 고려하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 도달시간 계산의 정확성을 높이기 위하여 강우강도와 재현기간을 도달시간 산정식의 유도에 포함시켰다. 강우강도식으로는 Sherman형 식을 사용하였고, 건설교통부에서 발행한 확률강우량도에서 독취한 강우강도 값으로 수식의 지역상수를 추정하였다. 그리고 확률강우량을 간결하게

본 연구는 한 유역 내에서 단위유량도의 첨두치가 강우 강도에 따라 변동되는 기존 연구 분석 사례를 근간으로 하여 고찰된다. 시간불변이라는 이론적 기본 가정과 달리 호우별 강우강도에 따라 시변(時變)하는 단위유량도를 설정하고 강우사상에 적용하여 유출수문곡선을 산출하여 검토한다. 이 때 적용되는 단위유량도의 경우 첨두유량과 첨두발생시간은 기왕 연구된 강우강도와의 관계식을 검토하여 이용하고 단위유량도 형상은 산출된 첨두치를 적용한 Nash의 단위유량도로 설정

본 연구에서는 도로나 도시유역에서와 같은 소유역의 배수시스템에서 적정량의 설계 규모를 결정하기 위해 지속시간 10분 이하의 강우강도-지속시간-재현기간 관계를 유도할 수 있는 방안을 제시하고 검토하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 모포마 분포에 근거한 것이며, 그 적용성을 서울지점 자료에 대한 적용을 통해 확인하였다 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 1분단위 강우자료를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제

본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하며 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, framer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을

I-D-F곡선을 유도할 때 강우자료의 보유연한이 충분하지 않을 경우 지속시간별 강우강도의 변화가 매끄럽게 연결되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 특히 곡선에서, 상대적인 장시간에 강우강도가 크게 되는 문제는 실무적으로 I-D-F 곡선을 이용하는데 큰 혼란을 야기 시킨다. 본 연구에서는 강우자료를 Box-Cox변환을 이용하여 지속시간과 강우강도의 상관관계를 통해 이러한 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 산청과 영천의 강우자료에 대한 분석결과 Box-Co

본 연구에서는 모형의 구조가 상대적으로 간단한 구형펄스모형을 이용하여 I-D-F 곡선을 유도할 수 있는 이론적 방법론을 제시하였다. 강우모형의 구조를 고려하여 유도되는 I-D-F 곡선은 관측 강우의 1차원 및 2타원 통계 특성을 이용하여 추정된 매개변수에 의해 그 형태가 결정되므로 년최대치계열을 이용하여 추정하는 1-D-F 곡선에 비해 비정상적인 강우사상에 상대적으로 덜 민감하게 된다. 본 연구는 서울 및 인천지점에 적용되었으며 이때. 유도 된 I-D-

본 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소