• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2016

기후변화로 태풍, 집중호우 등의 발생빈도가 높아져 도시지역에서 홍수범람으로 인한 인명피해와 재산상의 손실이 반복되고 있으며, 이로 인한 사회기반시설에 대한 피해가 급증하고 있다. 따라서 이를 효과적으로 방어할 수 있는 구조적, 비구조적 내배수 홍수방어 대책의 수립이 시급한 실정이다. 도시유역에서의 침수피해는 내부배제 불량에 따른 내수침수가 대부분을 차지하고 있으며 효과적인 내수침수예측 및 홍수피해 저감을 위한 방재시스템 구축을 위해서는 내외수를 연계한 침수 예측 선진화 기술개발이 필요하다. 따라서 본 섹션에서는 레이더 및 위성 정보를 활용한 초단기 또는 단기 강우예측 기술개발, 하수관망 단순화 자동화 기술 개발, 베이지안 모형과 연계한 SWMM모형의 매개변수최적화, 내수침수 대응을 위한 동적의사결정 모형 등의 핵심기술을 통합한 내외수를 연계한 도시홍수예보시스템 개발내용과 실강우사상에 대한 적용성 검토 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 성과는 실시간 또는 예측강우분석을 통하여 돌발홍수로 인한 내수침수피해에 대한 골들타임을 확보하고 대피지구 선정 및 주민의 대피이동 정보제공 등 도시홍수로부터 발생하는 피해에 대한 최적화된 선제적 대응체계 구축에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.223-223
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• 2018

취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.402-402
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• 2023

상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.463-463
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• 2023

국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R²)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2023

최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.302-302
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• 2020

최근 우리나라의 기후변화와 도시화로 인한 홍수피해 규모가 대형화 추세를 보이며, 그에 따른 도시침수의 발생이 증가하고 있다. 도시침수로 인한 피해는 파손보다는 침수가 대부분이고, 도시의 규모가 클수록 침수의 비중이 크게 나타난다. 그로 인한 피해는 인명피해 및 재산피해 이외에 여러 가지 피해를 유발하며 도시기능 마비가 일어난다. 이러한 도시지역의 침수피해는 넓은 불투수층으로 인해 홍수 도달시간이 감소하고, 급격한 도시화로 인한 건물, 이외에 하수 관망에 미치는 영향 등 여러 가지를 고려하여 침수해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 XP-SWMM 모형으로 도시지역의 불투수층의 면적비율, 건물의 영향 등을 고려하여 침수해석을 하고자 하였다. 또한 XP-SWMM 모형의 2차원 TUFLOW엔진을 기반으로 하는 2D 지표 유출 계산을 이용하여 대상 지역의 침수 취약지역을 예측할 수 있을 것이다. 최근 송도국제도시 개발이 이루어진 인천광역시 연수구를 대상지역으로 선정하여 도시지역의 특성을 고려하여 분석을 수행하였다. XP-SWMM 모형의 적용성을 평가하기 위해 대상지역의 도시침수 피해를 입은 강우사상을 선정하여 분석을 수행하였고, 유출량 및 침수면적을 산정하여 침수흔적도와 비교 및 적용성을 평가하였다. 본 연구는 도시지역 하수도 관거의 성능 및 도시지역의 특성을 고려하여 여러 강우 빈도를 이용해 집중호우로 인한 침수지역 및 침수면적 등 침수피해를 예측하여 수해 예방 발전에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.407-407
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• 2022

21세기로 접어들면서 기후변화는 인류에게 가장 큰 위협적인 요소로 인류의 생활터전인 도시환경에 큰 영향을 미치고 있다. 그래서 기후변화와 빠른 도시화로 인해 도시지역의 물순환 문제를 해결하고, 지속 가능한 도시홍수 저감 대안 및 최적화 방안 메뉴얼을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 수재해 저감방법 및 최적화 기법에 대해 설명 하고, 이러한 개념을 적용할 수 있는 폭함수기반단위도법(WFIUH)을 소개하고 연구 대상지역을 선정하여 시범 적용했다. 시범유역을 대상으로 실질적으로 적용이 가능한 그린인프라 대안을 검토하고, 이 중 불투수면적 직접유출의 투수지역 전환, 투수포장 등을 적용하여 이의 영향을 정량적으로 고려하여 대상 유역에서의 첨두유출 감소효과를 분석하였다. 이를 토대로 펌프장 증설, 관망 개선과 같은 전통적인 도시홍수 저감 대안과 그린인프라 대안을 시나리오별로 적용하여 각 대안 조합 시나리오의 홍수저감 편익과 도입 비용을 산정하고, 경제성 평가를 통한 최적화된 대안을 도출하였다. 이러한 방법들은 인위적인 조작 및 운영으로 인한 위험성을 제거함으로써 기존의 구조적 대책들에서 발생할 수 있는 위험성을 보완할 수 있는 방법으로 사용할 수 있으며, 또한 기존의 구조적 대책 및 비구조적 대책과 병행을 할 경우 도시유역에서 발생하는 홍수에 대하여 적극적이며, 능동적으로 대처할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국안전학회지
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• 제39권1호
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• pp.70-81
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• 2024

With heavy rainfall due to extreme weather causing increasing damage, the importance of urban flood forecasting continues to grow. To forecast urban flooding accurately and promptly, a sewer network and surface grid with appropriate detail are necessary. However, for urban areas with complex storm sewer networks and terrain structures, high-resolution grids and detailed networks can significantly prolong the analysis. Therefore, determining an appropriate level of network simplification and a suitable surface grid resolution is essential to secure the golden time for urban flood forecasting. In this study, InfoWorks ICM, a software program capable of 1D-2D coupled simulation, was used to examine urban flood forecasting performance for storm sewer networks with various levels of simplification and different surface grid resolutions. The inundation depth, inundation area, and simulation time were analyzed for each simplification level. Based on the analysis, the simulation time was reduced by up to 65% upon simplifying the storm sewer networks and by up to 96% depending on the surface grid resolution; further, the inundation area was overestimated as the grid resolution increased. This study provides insights into optimizing the simplification level and surface grid resolution for storm sewer networks to ensure efficient and accurate urban flood forecasting.