• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.289-289
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• 2019

연안지역의 침수예상도 작성은 풍수해저감종합계획 수립 시 진행되었으며. 풍수해저감종합계획을 통해 상습적으로 침수가 발생하는 구역에 대한 조사 결과 및 침수피해 이력 등을 알 수 있다. 본 연구에서는 침수 발생 원인을 하천, 강 등의 범람에 의한 외수침수, 유역 내 관로의 문제에 의해 발생하는 내수침수, 조위 상승, 해수의 역류 등에 의한 해수침수로 구분하였다. 대상 지역인 여수시 여수시청 인근 지역은 남해와 인접하고 있어 조위에 의한 영향을 받기 때문에, 유역 내 관로와 함께 해수 내수 복합원인에 의한 침수피해가 발생한다. 침수가 발생했을 때의 피해 발생 범위를 가시적으로 나타내기 위해 침수예상도를 작성하며, 이는 XP-SWMM을 통해 작성할 수 있다. XP-SWMM에 입력하는 자료는 강우재현기간에 따른 조위(해일고), 강우지속기간에 따른 강우분포 자료 등을 입력한다. 강우자료는 실강우 자료를 사용하는 경우 많은 시나리오를 반영하는데 한계가 있기 때문에 Huff 3분위 분포시킨 자료를 사용하였다. 또한, 침수가 발생하는 지역의 강우지속시간 및 강우량에 의한 침수위를 산정하여 재해상황 대응 기준표를 작성하였다. 본 연구에서는 강우재현기간 100년에 따른 재해상황 대응 기준표 작성과 강우재현기간 10년-강우지속기간 60분-50mm, 110mm을 기준으로 침수예상도를 작성하였다. 본 연구를 통해 여수시청 인근(학동지구 및 도원지구)에 대한 침수예상도를 얻어낼 수 있으며, 침수예상도를 응용한 기대효과가 있을 것으로 판단된다. 침수예상도를 통해 침수 발생 범위를 예측하여 이를 고려한 침수 시 대피경로 작성, 침수 피해를 저감하기 위한 구조적 대책 수립 방안마련 등에 응용이 가능하며, 여수지역을 제외한 연안도시 지역에도 적용하여 연안도시 침수특성분석 연구에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 침수모의 조건을 한정하여 1개의 시나리오만을 고려했지만, 강우재현기간 및 강우지속시간 등을 보정하여 다양한 시나리오에 대한 분석이 가능하므로, 연안도시 재해 발생 시 대응 및 기준표 작성에 실질적인 기여가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.604-604
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• 2015

급속한 도시화와 산업화로 보수 및 유수기능이 감소하였고, 세계적인 기후변화로 국지성호우가 빈번히 발생하여 기존 우수관망시스템의 문제점이 야기되고 있다. 최근 발생하는 도시유역의 홍수 피해는 대부분이 내수에 의한 침수 피해로 이러한 피해를 감소시키기 위해서는 도시하천에 적합한 강우-유출모형을 이용하여 침수 위험 유역을 정확히 예측하여 사전 보강 및 예 경보를 수행하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 최근들어 잦은 침수피해가 발생한 도림천 유역을 대상으로 강우-유출모형인 XP-SWMM을 이용하여 민감도 및 미래 유출 특성변화 분석을 수행하였다. 첫 번째로, 지형자료 및 관거 자료, 2014년에 완공된 저류지 및 펌프시설 자료를 모두 적용하여 유역의 특성을 최대한 반영한 모형을 설계하고 실측유량과 모형유량을 비교하여 최적화된 모형임을 확인하였다. 두 번째로, 최적화된 모형의 매개변수를 기준으로 인자별 민감도 분석을 수행하여 현재 도림천의 유출특성을 살펴보았다. 마지막으로 미래 경향을 예측할 수 있는 인자인 강우량과 불투수율의 경향성을 반영하여 도림천 유역의 미래 유출특성(첨두유출량, 침수심, 침수면적, 홍수위)의 변화를 검토하였다. 민감도 분석결과 강우량을 20% 감소시켰음에도 최대 침수심과 침수면적이 3.772m, 침수면적이 $5.027km^2$로 여전한 내수침수가 발생하고 있어 도림천 유역이 치수로 부터 취약한 지역임을 확인하였다. 비정상성 빈도해석으로 강우를 산정하고 log형 회귀식으로 불투수율을 산정하여 도림천 유역의 미래 유출특성을 모의한 결과 2020년과 2030년의 최대침수심이 각각 4.9352m, 4.9954m로 현재의 최대 침수심(4.8093m)보다 평균 0.156m 증가하였다. 마지막으로 현재와 미래의 홍수위와 여유고를 이용하여 제방안전성 평가를 수행한 결과, 현재에도 전체구간이 안전구간으로 이루어져 있지 않으며 2030년으로 갈수록 안정단면은 평균 8.5% 감소하고 위험단면은 평균 17% 증가함을 확인하였다. 향후 본 연구의 결과를 이용하여 추후 침수피해 저감을 위한 대응방안 및 효과적인 대피소, 대피경로 수립 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.250-250
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• 2018

최근 기후변화의 영향으로 국지성 폭우 및 태풍 등의 발생횟수가 증가되고 있으며 이로 인하여 홍수피해 및 도시침수 등의 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이 중 도시하천 및 중소규모의 하천에서 발생하는 피해는 단시간으로 발생하고 있으며 빠른 시간안에 침수면적 및 침수피해액을 산정하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 Tuflow와 다차원법을 이용하여 침수피해액 산정 시스템을 개발하였으며 강우 및 지속시간에 대한 침수Database와 침수피해액 Database를 구축하였고 이를 이용하여 실제 발생하는 강우 및 레이더 예측강우를 이용하여 실시간으로 침수면적 및 피해액을 추정하였다. 본 연구를 통하여 실시간으로 발생하는 강우에 대하여 침수피해면적 및 피해액을 나타낼 수 있었으며 실시간 홍수부분에 활용성이 높을 것이라 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.5
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• pp.671-683
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• 2018

The flood damage caused by heavy rains in urban watershed is increasing, and, as evidenced by many previous studies, urban flooding usually exceeds the water capacity of drainage networks. The flood on the area which considerably urbanized and densely populated cause serious social and economic damage. To solve this problem, deterministic and probabilistic studies have been conducted for the prediction flooding in urban areas. However, it is insufficient to obtain lead times and to derive the prediction results for the flood volume in a short period of time. In this study, IDNN, TDNN and NARX were compared for real-time flood prediction based on urban runoff analysis to present the optimal real-time urban flood prediction technique. As a result of the flood prediction with rainfall event of 2010 and 2011 in Gangnam area, the Nash efficiency coefficient of the input delay artificial neural network, the time delay neural network and nonlinear autoregressive network with exogenous inputs are 0.86, 0.92, 0.99 and 0.53, 0.41, 0.98 respectively. Comparing with the result of the error analysis on the predicted result, it is revealed that the use of nonlinear autoregressive network with exogenous inputs must be appropriate for the establishment of urban flood response system in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.91-91
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• 2015

최근 강우패턴의 변화에 따라 동일한 강우에 대하여 도시지역에서 증가된 첨두유량을 보이며 도달시간이 단축되어 홍수의 위험성이 매우 높다. 도시화에 따라 하천변의 개발과, 불투수 지역의 증가로 배수관망의 분포에 따라 통수능을 초과하지 않는 소규모의 강우에도 내수배제불량에 의한 침수가 발생할 가능성을 지니고 있다. 이러한 도시유역의 침수방지를 위한 내수배제시설에는 배수문, 배수펌프, 저류지, 침투시설 등 다양한 홍수분담시설이 있지만, 기존 도시유역에서의 내수배제는 빗물펌프장 등 일부 구조물에만 치중되기 쉽다. 따라서 다양한 내수배제방안 및 그에 따른 효과를 종합적으로 고려한 내수배제시설의 설치가 필요하다. 도시화가 가중화되고, 인구의 증가와 사회기반시설이 밀집되어 있는 도시지역의 침수는 인명, 재산 및 주요 시설물에 대한 피해로 이어지게 된다. 그러므로 도시지역의 침수로 인한 피해저감에 있어 유출현상의 정확한 해석 능력은 홍수제어를 위한 홍수량의 예측과 배수 및 수방시설의 설계, 침수위험지역 선정 등에 있어서 매우 중요하다. 연구 대상지역은 최근 폭우발생시 침수피해가 빈번히 발생한 서울시의 도림천 유역을 선정하였다. 도림천 유역은 도심지를 관통하며 하천의 일부가 복개되어 하천이 큰 관로의 형태를 띠고 있으며, 하천의 범람, 관거 및 내수배제 불량에 의한 침수피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 도시침수에 대한 효율적인 내수배제를 위한 내수배제시설 설계를 위해 설계강우의 변동에 의한 유출량의 변화를 검토하여, 배수체계에서의 역류로 인한 월류량을 산정한 뒤 범람해석모형인 FLUMEN 모형에 적용하여 도시유역에서 우수의 거동에 관한 모의를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.190-190
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• 2019

호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.345-345
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• 2017

급격한 도시화 현상으로 많은 인구가 밀집되고 토지를 집약적으로 이용을 하며 시멘트 콘크리트, 블록 등 도로포장으로 인해 불투수층이 증가하여, 폭우와 홍수로 인한 인명과 재산 및 교통체증 등과 같은 다양한 피해를 야기할 수 있다. 침수피해를 발생시키는 인자들은 지표면의 침수심, 침수면적 및 지속시간 등이 있으며, 이러한 인자들을 이용하여 침수에 관한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서 연구할 지역은 도림천 지역 대림 1동, 대림 2동, 대림 3동, 신대방동의 일부분 지역을 대상으로, 침수가 발생한 2010년 강우를 활용하여 도림천 지역의 도시침수를 분석을 하였다. 침수가 일어난 원인으로는 관의 허용용량 초과로 인해 침수가 되었던 것으로 보이고 각 지선관거가 간선관거로 합류하는 과정에서 과부하로 인해 주요 간선관거에서 월류가 발생한것으로 판단된다. 이와 같이 내수배제시설 용량의 초과로 인한 침수가 발생하였을 경우 막대한 피해가 발생하게 되고 이를 저감하기 위해서는 침수심 및 침수면적 등 피해정도를 미리 예측하여 관리 할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 도림천의 우수관망을 이용하여 침수해석모형인 SWMM을 활용하여 문제점들을 파악하였으며, 침수방어능력을 향상 시킬 수 있는 방안을 연구하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.6
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• pp.397-405
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• 2017

In case of inundation in a city where populations and properties are highly concentrated, unlike rural areas it is necessary to apply the method of calculating the damage amount considering the sewage overflow and the corresponding building damage. In this study, Dorim 1 drainage sector has been analyzed with Multi-Dimensional Flood Damage Assessment (MD-FDA) for flood forecast. It is analyzed with past flood history through the SWMM model and calculated the amount of damage with district base data and the result of flow analysis. The result of the SWMM model to predict a range of flood, it was shown that the wide area after 4 hours (at 16:30) by sewer overflow. The building damage was estimated using MD-FDA. As a result, the maximum flood area has shown as $205,955m^2$ (0~0.5 m: $205,190m^2$, over 0.5 m: $865m^2$) and estimated building damage of Dorim 1 drainage sector is approximately 15.5 billion KRW (Korean won) and other contents is 7 billion KRW (Korean won). Also from 0 to 0.5 m depth estimated damage is approximately 22.4 billion KRW (Korean won) and over 0.5 m is 100 million KRW (Korean won). Based on the results of this study, it would be necessary to estimate the amount of sub-divided flood damage in urban areas according to various damage patterns such as flood depth and flood time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.362-366
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• 2016

기후 변화에 따른 국지성 집중호우, 게릴라성 호우는 도심지역 홍수피해의 주요 원인으로, 이러한 극한 강우사상에 대해 도시지역의 침수피해를 선제적으로 대응하기 위해서는 강우-유출모의 현상을 과학적인 방법으로 분석할 필요가 있다. 이러한 이유로 주요 침수발생지역에 국한하여 강우-유출 해석이 수행되어왔지만, 도시전체에 대한 분석은 시간적, 인력적 제약으로 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 대표적 도시지역인 서울시의 전체 239개 배수분구를 83개 배수구역으로 구분, 서울시 최신 UIS자료를 이용하여 각 배수구역별 도시유출모형 구축을 위한 소유역 및 관망 입력자료 DB를 GIS shape파일 형식으로 구축하였으며, 미국 EPA의 SWMM을 적용하여 도시유출모형을 구축하였다. 시간적, 인력적 제약을 극복하기 위하여 구축할 관망 기준을 수립 및 가공하여 적용하였으며, 매뉴얼을 작성하여 매개변수의 적용기준 및 DB구축절차를 표준화하여 입력자료의 일관성 및 객관성을 도모하였다. 구축한 모형의 신뢰성 확보를 위해 서울시 기왕 주요 호우사례에 대한 유출모의 결과와 유량측정 성과의 비교를 통해 모형 검증을 수행한 결과, 관측수위/모의수위의 상관계수는 대부분의 지역에서 0.9 이상으로 나타나 모형 구축결과는 적정한 것으로 판단되었다. 구축된 모형은 실시간으로 변화하는 기상상황을 합리적으로 반영하기 위한 고해상도 기상자료를 활용한 도시침수 예측정보 생산 기술 개발의 기반 자료로 활용될 예정이며, 서울시 전역의 우수관로 월류에 의한 침수 취약지역 파악 및 침수원인 분석, 상습 침수지역에 대한 하수관로 교체 및 저류지 설치 등 치수계획에 대한 기초자료로도 활용 될 수 있을 것이다.