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- 저자 : 반우식 (검색결과 8 건)
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오병동,반우식,유민석 한국방재학회 2015 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.-
K-water는 다목적댐 및 용수전용댐 등 32개 댐을 운영·관리중이며, 국내 댐에서의 홍수조절의 95% 및 용수공급의 65%를 담당하고 있다. 그 중 용수전용댐은 주로 과거 60~70년대 산업단지 조성시 수원지로 건설되어 전체 14개소 가운데 준공 후 30년 이상 경과한 댐이 7개소로 50%를 차지하고 있어 각종 시설 및 설비의 노후화가 진행 중에 있다. 댐은 붕괴, 용수공급 중단 등 문제 발생시 국민생활, 안전 및 경제 등 사회·경제적으로 많은 비용이 소요되고 막대한 파급효과를 끼치는 국가 중요 사회 기반시설이다. 최근 기후변화, 지진 등 자연재해 발생 빈도가 증가하는 등 댐의 안전을 위협하는 외적 요인이 증가하는 추세로 시설물 관리의 중요성이 점점 커지고 있다. 그러나, 현재의 유지관리 체계는 사고 대응형에 치중하고 있어 앞으로는 댐에 대한 잠재적 취약성을 평가하고 개선하기 위한 예방중심의 체계적, 전략적 접근이 필요하다. 이를 위해 K-water에서는 다목적댐에 비해 노후된 용수전용댐을 대상으로 댐 및 부속시설의 기능성, 안정성, 경관성의 3가지 측면에서 노후댐 성능개선을 종합적으로 검토하였으며, 향후 다목적댐을 대상으로 확대 추진할 예정이다. 이러한 노후댐 및 부속시설에 대한 선제적 예방중심의 성능개선은 시설의 대수선 및 교체 수요 증가를 억제할 것으로 예상된다. 따라서 범정부 차원에서 종합적인 계획을 통한 노후댐 성능개선 사업 시행으로 댐의 안전성을 확보하여 국민이 안심하고 생활하도록 하며, 물복지를 실현해야 할 것으로 사료된다.
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김진영,권현한,반우식 한국방재학회 2015 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.-
본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료 생산시 편의 보정(bias correction) 분석 기법을 이용하여 적정 시간 규모 결정 분석 연구를 수행하였다. 기후변화 시나리오는 기후변화에 대응한 수자원의 효율적인 관리를 위해 중요한 근거를 제공하는 자료이다. 그러나 기후변화 시나리오의 경우 시계열 형태로 제공되지만 관측치의 경향성을 효과적으로 반영하지 못하고 있으며, 관측값과 비교하였을 때 상당한 편의(bias)를 보여주고 있다. 이러한 기후변화 시나리오의 계통적 오차(systematic bias)를 줄이기 위해 편의보정 기법을 활용하여 미래 기후변화를 전망하는 것이 일반적이며, 이러한 편의 보정은 월별 또는 계절별로 자료를 분리하여 분석이 이루어지고 있다. 그러나 수문기상자료의 특성을 단순히 계절적 기준으로 분리하기에는 통계적 관점에서 분리한 면이 존재한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 편의 보정시 국내 수문기상자료에 적합한 시간규모 및 통계적 분리기준을 제공하는 동시에 이를 자동화 할 수 있는 방안을 수립하고자 한다. 이를 위해서 다음과 같이 연구를 진행하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기반 국가표준 기후변화 시나리오를 활용하였다. 둘째, 기후변화 시나리오는 기상청 산하 관측소를 이용하여 지점간 분석을 수행하였으며, 관측일수를 점차 누적한 자료(1일,2일,3일...)를 활용하여 Bias Correction 분석을 수행하였다. 이때 Bayesian 기법을 도입하여 불확실성을 정량화 하였으며, 국내 특성에 맞는 적정 시간 규모를 제공하고자 한다.
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지형학적 특성을 고려한 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성 및 불확실성 분석
김태정,반우식,권현한 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.9
최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다. Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.
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Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형 개발
김진국,김진영,반우식,권현한 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.12
Over the last decade, droughts have become more severe and frequent in many regions, and several studies have been conducted to explore the recent drought. Copula-based bivariate drought frequency analysis has been widely used to evaluate drought risk in the context of point frequency analysis. However, the relatively significant uncertainties in the parameters are problematic when available data are limited. For this reason, the primary purpose of this study is to develop a regional drought frequency model based on the Copula function. All parameters, including marginal and copula functions in the regional frequency model, were estimated simultaneously. Here, we present a case study of recent drought 2013-2015 over the Han-River watershed where severe drought risk is consistently found to increase. The proposed model provided a reliable way to significantly reduce the uncertainty of parameters with a Bayesian modeling framework. The uncertainty of the joint return period in the regional frequency analysis is nearly three times lower than that of the point frequency analysis. Accordingly, DIC values in the regional frequency analysis model are significantly decreased by 15. The results confirm that the proposed model is not only reliably representing characteristics of historical droughts and dependencies between drought variables, but also providing the efficacy of understanding regional drought characteristics. 전 세계적으로 극심한 가뭄현상이 반복적으로 발생하고 있으며, 이러한 가뭄을 분석하기 위한 연구가 다수 진행되고 있다. 최근 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 진행된 바 있으나, 대부분 지점빈도해석에 국한되어 진행되었으며, 통계적으로 부족한 자료의 기간을 보완하기 위한 대안으로 지역빈도해석 개념을 도입한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존의 베이지안 기법과 코플라 함수를 연계한 이변량 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 최종적으로 이변량 코플라 가뭄 지역빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 2013-2015년에 발생한 가뭄 사상을 평가하였으며, 기존에 개발된 이변량 지점빈도해석 결과와 비교를 통해 모형의 해석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 이변량 지점빈도해석에 비해 가뭄사상에 대한 결합재현기간의 불확실성 구간이 약 3배 가까이 감소하였으며, DIC 통계량 산정결과 약 15이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 베이지안 코플라 기반 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형은 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 지역적인 가뭄특성을 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
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