• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1169-1173
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• 2008

국내의 유역은 대부분 상류부는 산지 하류부는 평야지로 구성되어 있으며, 산지가 많은 유역에서는 일정기간 동안 내린 강우량이 시 공간적으로 매우 다르다. 특히 최근에는 국소지역에 강우가 집중하는 특성을 보이고 있기 때문에 한 유역에서도 지역적으로 많은 양적 차이를 보이고 있어 유역평균강우량은 강우관측소의 공간적 분포 및 밀도에 따라 크게 달라질 수 있다. 따라서 정확한 유역평균강우량을 산정하기 위해서는 한유역에 강우관측소가 고루 분포되어 있고 밀도가 높아야 가능하며, 유출률 역시 보다 정확히 산정할 수 있다. 또한 정확한 유출률 산정은 하천에서 직접 측정된 유량자료 및 수위-유량관계곡선의 적정성을 평가할 수 있게 한다. 따라서 본 연구에서는 섬진강 유역을 대상으로 강우관측소의 공간분포 및 밀도에 따른 유역평균강우량과 유출률 변화를 검토하였다. 유역평균강우량을 산정하기 위해 강우자료는 섬진강 유역 내 외에 위치한 기상청 및 건교부 강우관측소의 강우자료를 이용하였다. 하천 유출량은 2007년에 섬진강에서 유량측정이 실시된 3개 지점의 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.79-79
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• 2017

강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.393-403
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• 2011

This study theoretically reviewed the empirical G/R ratio by considering three regression and trend lines; the general linear regression curve, linear regression curve passing the origin, and the line passing the origin and the mass center of observed data. This review included the problem of choosing the independent variable and that of considering the zero measurements. This review result was also applied to the Typhoon Maemi in 2003 for their evaluation. Additionally, those regression and trend lines were compared using the RMSE between the corrected radar rainfall and observed rain gauge rainfall to select the most appropriate G/R ratio. Summarizing the results is as follows. First, the results of selecting the rain gauge rainfall as the independent variable were found better than the opposite case. Second, the effect of zero measurements varies depending on the structure of radar and rain gauge rainfall. Finally, the results from the comparison of three regression and trend lines shows that the slope of the regression line passing the origin with its independent variable of rain gauge rainfall would be used most appropriately for the G/R ratio, especially when the corrected radar rainfall is used for the flood analysis. The effect of zero measurements in this case was found not so significant.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.7
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• pp.747-759
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• 2008

This study, a point rainfall process model, which could represent appropriately observed rainfall data, was to select. The point process models-rectangular pulses Poisson process model(RPPM), Neyman-Scott rectangular pulses Poisson process model(NS-RPPM), and modified Neyman-Scott rectangular pulses Poisson process model(modified NS-RPPM)-all based on Poisson process were considered as possible rainfall models, whose statistical analyses were performed with their simulation rainfall data. As results, simulated rainfall data using the NS-RPPM and the modified NS-RPPM represent appropriately statistics of observed data for several aggregation levels. Also, simulated rainfall data using the modified NS-RPPM shows similar characteristics of rainfall occurrence to the observed rainfall data. Especially, the modified NS-RPPM reproduces high-intensity rainfall events that contribute largely to occurrence of natural harzard such as flood and landslides most similarly. Also, the modified NS-RPPM shows the best results with respect to the total rainfall amount, duration, and inter-event time. In conclusions, the modified NS-RPPM was found to be the most appropriate model for the long-term simulation of rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.505-509
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• 2008

우리나라의 최근에 개발된 신도시나 신시가지를 제외한 대부분이 합류식 하수관망으로 구성되어 있다. 이에 따른 초기강우시 도시 인접하천으로 유입되는 유출수가 수질오염을 가중시키고 있다. 분류식 하수관이 설치된 지역이라도 강우에 의해 도시지역 노면에서 우수관을 통해 하천으로 배출되며 유출수 자체도 오염물질 농도가 높고 유해물질까지 함유하고 있는 경우가 많다. 그러므로 도시하천에 대한 종합적인 수질관리를 위해서는 점오염원뿐만 아니라 초기강우시 도시 유출수의 수질 및 오탁부하량 등 비점오염원에 대한 기초조사 및 해석이 선행되어야 한다고 판단된다. 따라서, 이 연구에서는 도시하천의 초기강우에 의한 유출수의 수질특성을 분석하기 위하여 홍제천, 중랑천, 남가좌배수구역 및 군자배수구역 등 4개 도시유역에서 직접 시료를 채취하여 각 수질항목에 대하여 분석하였다. 수질분석은 환경오염공정시험법이나 표준시험법에 준하였고, 현장에서 실측이 가능한 항목들은 현장에서 측정하였으며, 나머지 항목은 시료를 즉시 실험실로 운반하여 분석하였다. 홍제천은 1996년 8월부터 1997년 9월까지 5개 강우사상의 자료를 분석하였고, 중랑천은 2001년 5월부터 2005년 4월까지 7개 강우사상, 남가좌배수구역은 1995년 7월에서 1997년 9월까지 5개 강우사상, 그리고 군자배수구역은 2005년 4월부터 2007년 9월까지 11개 강우사상에 걸쳐 수질분석을 실시하였다. 분석된 수질자료를 이용하여 도시지역의 초기강우에 의한 초기유출수와 수질의 관계를 분석 비교 하였으며, 또한, 초기유출수에 따른 비점오염원별 상관성을 분석하여 유량 측정을 통하여 보다 손쉽게 총 오염부하량을 산출 할 수 있도록 비유량과 SS, $BOD_5$, COD 등의 수질성분간의 상관계수와 회귀식을 도출하여 이들 상관식으로부터 유량변화에 따른 수질성분의 예측에 활용토록 하였다. 그러나, 외삽구간의 유량에 대한 수질 예측 결과에는 큰 오차가 있을 수 있으므로, 보다 다양한 유량에 대한 수질관측자료로 보완된 상관식의 개발로 극복되어질 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 성과는 도시유출에서 수질과의 상관성과 도시하천의 유량 수질관리에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.573-573
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• 2016

우리나라의 하천 및 호소에 유입되는 오염물질 중 약 30% 이상이 농업(경종 축산)활동 등에 의한 비점오염원이며 특히, 축산비점오염원에 대한 관리는 관련 분야의 특징에 대한 정확한 이해를 바탕으로 국내 실정에 적합하고 현실적인 정책과 제도를 개발하여 적용하는 것이 필요하다. 실질적인 정책과 제도의 개선안 수립 적용을 위해서는 축산비점오염물질 배출에 대한 신뢰성 있는 정량화가 선행되어야 하나, 모니터링 자료가 충분하지 못하여 실측자료에 근거한 부하량 평가가 어렵고, 토지이용, 강우강도, 경사도 등에 따른 비점오염물질과 수계 유입되는 유달부하량 정량화에 대한 연구사례는 적은편이다. 따라서 국내 실정에 적합하고, 현실적으로 적용 가능한 정책 및 제도 개선안 마련을 위해서는 합리적인 오염 배출량 자료와 저감방법에 근거하여 현실적인 대안을 도출하는 연구가 필요하다. 또한 이러한 실정을 파악하기 위해서는 국내 축산 밀집지역을 대상으로 하여 강우시와 비강우시 오염물질들의 유출 특성 및 배출농도에 대한 기초자료가 필요하며 이를 토대로한 특성파악이 가장 우선시 되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 축산밀집지역인 정읍시 덕천면의 덕천천 유역일대를 대상으로 하여 강우시는 년 5회 비강우시는 년10회 모니터링을 통해 기초데이터를 구축하였으며 유역특성을 고려하여 총 8개 지점을 선정하여 조사하였다. 모니터링 결과 비강우시의 수질농도 평균값을 살펴보면, BOD, T-N, T-P 의 경우 모두 상류지점에서 하류로 가면서 점점 감소하는 경향을 보였다. 특히 축사 밀집지역인 상류지역서 가장 높은 농도를 나타냈다. 강우시의 경우 하류부분에서 가장 높은 값을 보였으며 가축자원화시설이 위치한 지점부터 높아진 후 하류로 갈수록 점점 농도가 증가된다. T-N의 경우 축사와 농경지가 밀집되어 있는 포함하는 지점에서 높은 값을 기록하였으며, 유량이 많아지는 하류지점에서 가장 낮은 값을 나타내었다. T-P의 경우도 BOD와 마찬가지로 하류지점에서 가장 높은 값을 나타냈다.