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초록

영어

Recently, there has been a growing interest in extreme and intense rainfall events due to climate change, which leads to increased urban damage from flooding, landslides, and more. Rainfall exceeding design frequencies is a primary cause of natural disasters that significantly affect human life, such as floods and landslides. As the frequency of extreme rainfall events increases due to climate change, this study collected rainfall data from meteorological stations to analyze flood risks in Kangwon province, and identified periods rich and poor in floods using the GEV distribution and time series analysis, which are common methods for analyzing extreme events. In addition, using the actual frequency and design frequency, the flood load that can quantify the risk of flooding was calculated in this paper. As a result of the analysis, cases in which the flood load exceeded 1 occurred in all target areas, and the area with the highest flood load was analyzed as a factor of 3.83. In order to prevent floods caused by extremely frequent heavy rains due to climate change, it is necessary to increase the design frequency of repair facilities.

한국어

최근 기후 변화로 인해 홍수, 산사태 등으로 인한 도시 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 극한 강우 및 집중 호우에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다. 설계빈도를 초과하는 강우는 홍수 및 산사태와 같은 인간의 삶에 큰 영향을 미치는 자연재해를 유발하는 주요 원인 중 하나이다. 이처럼 기후 변화로 인한 극한 강우 빈도가 늘어나고 있으며, 따라서, 본 연구에서는 대한민국의 홍수위험성을 분석하기 위해 기상관측소에서 측정된 강우량 데이터를 수집 후, 극치해석방법에 주로 사용되는 GEV분포와 시계 열 분석을 통해 각 지역별 Flood-Rich, -Poor 기간을 식별하였다. 또한, 실제빈도와 설계빈도를 이용하여 본 논문에서는 홍수에 대한 위험성을 정량화할 수 있는 Flood Load 를 계산하였다. 분석 결과, 모든 대상지역에서 Flood Load가 1을 초과한 사례가 발생하였으며, Flood Load가 가장 높은 지역은 3.83인 인제로 분석되었다. 기후변화로 인해 갈수록 빈번해지는 극한 호우로 인한 홍수 예방을 위해서는 수리시 설물의 설계빈도를 상향해야 할 필요가 있다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1. GEV(General Extreme Value) 분포
2.2. SAM(Series of Annual Maximum)
2.3. FL(Flood Load)
Ⅲ. 분석 및 결과
3.1. 대상지역
3.2. Flood-Rich, -Poor 기간 식별 결과
3.3. FL 분석 결과
Ⅳ. 결론
Acknowledgement
References
국문초록

키워드

저자

• Seung Cheol Choi [ AI for Climate & Disaster Management Center, Kangwon National University, 346 Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea ] The 1st author
• Kyung Su Choo [ AI for Climate & Disaster Management Center, Kangwon National University, 346 Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea ]
• Min Woo Son [ AI for Climate & Disaster Management Center, Kangwon National University, 346 Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea ]
• Byung Sik Kim [ Department of Artificial Intelligence & Software, Graduate School of Disaster Prevention at Kangwon National University, 346 Jungang-ro, Samcheok-si, Gangwon-do, Korea ] Corresponding Author

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• 간행물명

  한국위기관리논집 [Crisisonomy]

• 간기

  월간

• pISSN

  2466-1198

• eISSN

  2466-1201

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351