• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.4
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• pp.464-473
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• 2016

The air temperatures of the coast and inland are rising due to an increase in carbon dioxide emissions and abnormal climate phenomena caused by global warming, El Nino, La Nina and so on. The sea levels of the Earth are rising by approximately 2.0 mm per year (global average value) due to the thermal expansion of sea water, melting of glaciers and other causes by global warming. On the other hand, when it comes to designing a hydraulic structure or coastal hydraulic structure, the standard of the design water level is decided by analyzing four largeness tide values and a harmonic constant with the observed tidal water level or simulating numerical model. Therefore, the design tidal water level needs to consider an increasing speed of the seawater level, which corresponds to the design frequency. In the present study, the observed tidal water levels targeting 46 tidal stations operated by the Korea Hydrographic and Oceanographic Administration (KHOA) from the beginning of observations to 2015 per hour were collected. The variation of the monthly and yearly and increasing ratio were performed and divided into 7 seas, such as east and west part of the Southern Sea, south part and middle of the East Sea, south part and middle of the Western Sea, and Jeju Sea. The current study could be used to determine the cause of local seawater rises and reflect the design tidal water level as basic data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.375-375
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• 2015

최근 도시화에 따른 도로구역의 증가는 도심지의 불투수면적의 확대 및 도로의 수로화를 야기하여 집중호우 발생 시 노면 및 저지대의 침수를 가중시키고 있으며, 이로 인한 인명피해 및 재산 피해는 점차 증가하는 추세이다. 이에 기후변화에 따른 강우량의 변화 및 국지성 집중호우 등을 고려하고 도심지 침수 방지 및 방재성능 강화를 위하여 과거에 간선 10년, 지선 5년에서 간선 30년, 지선 10년으로 관거의 설계빈도가 상향조정 되었다. 도심지의 도로 및 유역 유출량의 배수에 상당한 영향을 미치는 빗물받이 및 빗물받이 유입구는 도심지의 방재성능강화 목적에 맞는 설계가 이루어져야 하나 현재 국내의 빗물받이 설치기준은 하수도시설기준(2009, 환경부)에서 '빗물받이 크기별, 도로 차선별 적정 빗물받이 설치간격' 으로 설계빈도 5년을 반영하여 제시된 설치기준이므로 이에 대한 수정 및 개정이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 관거시설의 설계빈도 상향을 고려한 도로 빗물받이의 유입량 산정을 위해 빗물받이 유입구 크기별 유입량을 도로의 차선, 종경사, 측구 횡경사 및 설계빈도의 변화를 고려하여 도로에서의 유출량을 산정하였으며, Froude 상사법칙을 이용하여 수리실험모형을 제작하여 실험을 실시하였다. 빗물받이 제원은 현재 대부분의 국도에 설치되는 크기인 $40{\times}50cm$, $40{\times}100cm$ 및 $40{\times}150cm$를 축소 제작하였다. 측구의 유량은 도로의 차선(2~4차선), 경사(도로 종경사 2~10%, 측구 횡경사 2~10%) 및 설계빈도(최대 30년)을 고려하였다. 실험 결과 측구의 횡경사가 커질수록 빗물받이로 유입되는 유량은 증가하였으며, 빗물받이 유입부의 길이가 증가함에 따라 유입부 측면부를 통한 횡유입량을 증가시켜 빗물받이 유입부의 차집율을 증가시켰다. 또한, 도로의 조건 변화 및 유입량의 변화에 따라서 흐름폭이 감소할수록 차집율이 증가하였다. 수리실험결과를 토대로 도로의 조건변화(차선, 도로 종경사, 측구 횡경사) 및 설계빈도 변화를 고려한 빗물받이의 차집율을 제시하였고 이를 회귀분석 하여 빗물받이 유입구 크기별 유입량 산정식을 도출하였다. 이는 설계빈도 상향에 따른 국내 빗물받이 유입부의 설계 기준 제시에 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1195-1204
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• 2021

Recently, local torrential rain have become more frequent and severe due to abnormal climate conditions, causing a surge in human and properties damage including infrastructures along the river. In this study, water surface elevation prediction algorithm was developed using the LSTM (Long Short-term Memory) technique specialized for time series data among Machine Learning to estimate and prevent flooding of the facilities. The study area is Jamsu Bridge, the study period is 6 years (2015~2020) of June, July and August and the water surface elevation of the Jamsu Bridge after 3 hours was predicted. Input data set is composed of the water surface elevation of Jamsu Bridge (EL.m), the amount of discharge from Paldang Dam (m³/s), the tide level of Ganghwa Bridge (cm) and the number of tweets in Seoul. Complementary data were constructed by using not only structured data mainly used in precedent research but also unstructured data constructed through wordcloud, and the role of unstructured data was presented through comparison and analysis of whether or not unstructured data was used. When predicting the water surface elevation of the Jamsu Bridge, the accuracy of prediction was improved and realized that complementary data could be conservative alerts to reduce casualties. In this study, it was concluded that the use of complementary data was relatively effective in providing the user's safety and convenience of riverside infrastructure. In the future, more accurate water surface elevation prediction would be expected through the addition of types of unstructured data or detailed pre-processing of input data.