메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정승권 ([주]웹솔루스 엔지니어링사업부 수자원팀) 정동양 (한국교원대학교 기술교육과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
발행연도
2004.1
수록면
809 - 813 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
강우시 유역 내에서 발생하는 수문특성을 구명하고자 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있다. 특히 최근 몇년간 집중호우로 인한 홍수피해가 매우 실각한 수준으로 발생하였고, 이에 지방 소하천을 포함한 전국의 하천정비사업이 새로운 설계홍수빈도를 토대로 진행되고 있다. 우리나라의 강우특성은 여름철에 편중되는 특성을 지니고 있어 홍수시의 홍수방어 대책 등 치수에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 집중호우로 인한 피해는 전 세계적인 문제로 제기되고 있으며, 이에 강우-유출 관계를 규명하고자 하는 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 강우-유출과정은 시간적, 공간적 다변성을 지닌 수문학적 인자에 의해 좌우되기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위해 다년간의 강우-유출 자료를 바탕으로 알고리즘을 생성하고, 이를 바탕으로 정확한 모의가 가능한 수문 모형 및 시스템들을 개발하는데 노력을 기울이고 있다(심순보 등, 1998, 신사철 등, 2002). 그러나 이러한 모형들은 많은 매개변수와 다양한 정보들을 필요로 하게 되어 이들을 처리하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 최근에는 GIS(Geographical Information System)를 활용하여 유역과 분수계를 결정하고 하천형태학적인 특성인자를 추출하는 자동화된 유역정보 추출기술 개발에 대한 관심이 집중되고 있다(Bhaskar, 1992, Francisco, 1995, Yeon, 1999). 이에 본 연구에서는 GIS기법을 이용하여 지형자료로부터 하천연장, 배수면적, 지체시간, 도달시간 등 유역내의 분포형 수문매개변수를 추출하였고 추출된 매개변수를 통해 강우-유출식을 적용하여 분포형 유출량을 산정하는데 활용하고자 한다.ansverse Mercatro) 지구좌표계의 DEM 자료로 변환하였다. 또한 유역의 고도차를 이용한 흐름특성 분석을 위해 수치고도자료를 이용하여 유역흐름특성을 분석할 수 있는 TOPAZ(Topographic PArameteri-Zation) 프로그램을 이용하였다. TOPAZ 프로그램을 통해 분석된 각 격자별 분포형 수문 매개변수는 적합한 관계식을 통해 분포형 유출량을 모의하는데 적용된다.다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0