• Water for future
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• v.37 no.5
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• pp.31-36
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• 2004

• Water for future
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• v.57 no.6
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• pp.25-36
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• 2024

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.447-447
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• 2015

최근 기후변화에 따른 전 지구적인 지구온난화는 단시간의 집중호우와 돌발홍수의 증가로 기존의 기후특성을 변화시키고 있다. 이로 인해, 자연재해의 강도가 강해지고, 재산피해가 커지고 있다. 특히, 내륙에 위치한 도시지역 보다 해안 도시지역은 조위에 따라 홍수위가 크게 영향을 받기 때문에 강우에 따른 피해규모는 더 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위하여 미래 기후변화를 예측하고 해안 도시지역에 미치는 영향을 파악하고자 하였으며, 대상지역으로는 2012년 태풍 산바(Sanba)으로 인해 상당한 인명피해와 홍수피해가 발생한 마산(창원시) 일대를 선정하였다. 본 연구에서는 마산(창원시) 대상으로 빈도-지속기간별 강우와 조위의 영향을 고려한 침수모의를 실시하고자 한다. 또한 2004년도에 개발된 다차원법(다차원 홍수피해 산정방법(Multi-Dimensional Flood Damage Analysis))을 이용하여 조위와 홍수위의 영향을 받은 해안 도시의 경제성 분석을 실시하고, 침수에 따른 피해액을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 마산(창원시) 일대의 홍수피해 산정과 침수피해 관련 방재 정책을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.288-288
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• 2019

지구온난화로 인해 해수면이 지속적으로 상승하고 있으며, 이에 따라 연안인근 지역은 복합원인에 의한 홍수피해가 빈번히 발생하고 있다. 우리나라는 반도 지형으로 해수면 상승에 따라 침수피해 발생 시 피해규모가 클 것으로 예상되어 이에 적극적으로 대처할 필요가 있다. 복합원인에 의한 침수예상도는 해수위를 고려한 내외수 침수피해 발생 시 침수의 범위 및 양상을 예측한다. 먼저 침수발생 시 피해규모가 클 것으로 예상되는 연안인근의 도심지역을 위주로 대상지역을 선정하였으며, 침수발생 원인별 침수예상도를 작성하였다. 작성된 침수예상도를 바탕으로 상세 홍수취약성을 평가하였으며, 이를 바탕으로 주요 시설물의 위치 선정, 관거 개량의 우선순위 선정 등에 활용할 수 있다. 먼저 도상조사를 통해 침수발생 후보지역을 선정하고, 현장답사를 통해 현장 변경사항, 재해원인 및 재해발생가능성을 검토하여 대상지역으로 여수시 연등천 인근을 선정하였다. 모의 방법으로는 HEC-HMS 및 XP-SWMM 등 강우-유출 모형에 의해 침수해석을 실시하고, 하류단 경계조건의 변화에 따른 기점수위를 산정하여 해수위를 고려하였다. 하류단 경계조건으로는 대상지역의 폭풍해일에 의한 해수위 상승고를 적용하였다. 배수토구가 하천으로 연결된 경우에는 해당 하천의 홍수위 산정이 필요하며 홍수위 산정에는 HEC-RAS 모형을 사용하였다. 작성된 침수예상도를 통해 상세 홍수취약성 분석을 실시하였으며, 상세 홍수취약성 지수는 "기후변화 적응을 위한 연안도시지역별 복합원인의 홍수 취약성 평가기술 개발 및 대응방안 연구"에서 개발된 지표를 기반으로 산정하였다. 본 연구에서는 강우-유출 모형의 하류단 경계조건 변화를 통해 해수위 상승을 고려하여 연안도시 지역의 침수예상도를 작성하였으며, 침수발생 예상도를 통해 상세 홍수취약성을 분석하였다. 이는 침수발생에 따른 대피지도 개발, 주요 시설물의 계획, 침수피해 예방을 위한 구조적 대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.273-283
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• 2020

Because of climate change, the occurrence of localized and heavy rainfall is increasing. It is important to predict floods in urban areas that have suffered inundation in the past. For flood prediction, not only numerical analysis models but also machine learning-based models can be applied. The LSTM (Long Short-Term Memory) neural network used in this study is appropriate for sequence data, but it demands a lot of data. However, rainfall that causes flooding does not appear every year in a single urban basin, meaning it is difficult to collect enough data for deep learning. Therefore, in addition to the rainfall observed in the study area, the observed rainfall in another urban basin was applied in the predictive model. The LSTM neural network was used for predicting the total overflow, and the result of the SWMM (Storm Water Management Model) was applied as target data. The prediction of the inundation map was performed by using logistic regression; the independent variable was the total overflow and the dependent variable was the presence or absence of flooding in each grid. The dependent variable of logistic regression was collected through the simulation results of a two-dimensional flood model. The input data of the two-dimensional flood model were the overflow at each manhole calculated by the SWMM. According to the LSTM neural network parameters, the prediction results of total overflow were compared. Four predictive models were used in this study depending on the parameter of the LSTM. The average RMSE (Root Mean Square Error) for verification and testing was 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s for the four LSTM models. The minimum RMSE of the verification and testing was calculated as 1.1655 ㎥/s and 0.8797 ㎥/s. It was confirmed that the total overflow can be predicted similarly to the SWMM simulation results. The prediction of inundation extent was performed by linking the logistic regression with the results of the LSTM neural network, and the maximum area fitness was 97.33 % when more than 0.5 m depth was considered. The methodology presented in this study would be helpful in improving urban flood response based on deep learning methodology.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2001.11a
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• pp.53-61
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• 2001

우리 나라에서 발생하는 여러 재해 중 자연재해는 각종 재해의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이 중 호우에 의한 인명 피해는 연간 수 백명, 재산 피해는 수 천억에 이른다. 매년 여름철 집중호우에 의한 홍수재해는 한강과 같은 대형하천이나 급경사 산간지역에서 주로 발생하던 상황이 근래에 이르러서는 도시지역으로 그 피해가 확산되고 있다. 특히, 최근 몇 년 사이 연속해서 대규모 홍수가 발생하고 있어 수해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 홍수규모에 따라 침수범위를 예측할 수 있는 보다 과학화된 실시간 침수예측시스템 구축이 요구된다. 이에 본 연구는 홍수피해가 큰 한강 상류 일대의 중랑천과 그 주변을 대상지역으로 홍수시 발생한 하천의 유량과 범람량을 DEM에 의해 분석하고 이를 실시간으로 Web GIS와 연계하여 홍수에 의한 침수를 예측하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.4
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• pp.545-550
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• 2019

The frequency of natural disasters and the scale of damage are increasing due to the abnormal weather phenomenon occurring all over the world. As a result, as the hydrological aspect of the urban watershed changes, the increase in impervious area leads to serious domestic flood damage due to increased rainfall. In order to minimize the damage of life and property, domestic flooding prediction system is needed. In this study, we developed a flood nomogram capable of predicting flooding only by rainfall intensity and duration. This study suggests a method to set the internal water immersion alarm criterion by analyzing the characteristics of the flooding damage in the flooded area in the metropolitan area where flooding is highly possible and the risk of flooding is high. In addition, based on the manhole and the pipe, the water level was set as follows under the four conditions. 1) When manhole overflows, 2) when manhole is full, 3) when 70% of the pipe is reached, and 4) when 60% of the pipe is reached. Therefore, it can be used as a criterion and a predictive measure to cope with the pre-preparation before the flooding starts, through the rainfall that causes the flooding and the flooding damage.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.5
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• pp.587-599
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• 2023

As climate change increasesthe frequency and risk of flooding in major cities around theworld, the importance ofsimulation technology that can quickly and accurately analyze high-resolution 2D flooding information in large-scale areasis emerging. The physically-based approaches based on the Shallow Water Equations (SWE) often requires huge computer resources hindering high-resolution flood prediction. This study investigated the theoretical background of Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D), which simulates spatio-temporal changes offlooding using transition rules and weight-based system, and assessed feasibility to simulate pluvial flooding in the urbancatchment, theOncheon-cheon catchmentinBusan, SouthKorea.Inaddition,the computation performancewas compared by applying versions using OpenComputing Language (OpenCL) andOpenMulti-Processing (OpenMP) parallel computing techniques. Simulationresultsshowed that the maximuminundation depthmap by theWCA2Dmodel cansimilarly reproduce historical inundation maps. Also, it can precisely simulate spatio-temporal changes of flooding extent in the urban catchment with complex topographic characteristics. For computation efficiency, parallel computing schemes, theOpenCLandOpenMP, improved the computation by about 8~14 and 5~6 folds respectively, compared to the sequential computation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.6
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• pp.519-528
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• 2016

Frequently torrential rain is occurred by climate change and urbanization. Urban is formed with road, residential and underground area. Without detailed topographic flooded analysis consideration can take a result which are wrong flooded depth and flooded area. Especially, flood analysis error of population and assets in dense downtown is causing a big problem for establishments and disaster response of flood measures. It can lead to casualties and property damage. Urban flood analysis is divided into sewer flow analysis and surface inundation analysis. Accuracy is very important point of these analysis. In this study, to confirm the effects of the elevation data precision in the process of flooded analysis were studied using 10m DEM, LiDAR data and 1:1,000 digital map. Study area is Dorim-stream basin in the Darim drainage basin, Sinrim 3 drainage basin, Sinrim 4 drainage basin. Flooding simulation through 2010's heavy rain by using XP-SWMM. Result, from 10m DEM, shows wrong flood depth which is more than 1m. In particular, some of the overflow manhole is not seen occurrence. Accordingly, detailed surface data is very important factor and it should be very careful when using the 10m DEM.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.97-98
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• 2013

최근 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중호우로 인한 해안 도시지역의 내수침수 원인 및 면적을 XP-SWMM 모형을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 대상은 해안과 인접한 지역이며, 유역의 면적은 $2.74km^2$이고 관로의 총연장은 11.20km이다. 대상지역을 32개의 소유역과 67개의 하수관로로 XP-SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 대상유역에 대한 강우분석을 수행하여 2년, 5년, 10년, 20년, 30년, 50년 빈도의 강우량을 결정하였으며, 각 빈도의 강우사상에 대하여 조위조건을 반영한 침수해석을 수행하였다. 우수관거시스템과 연계된 TUFLOW 흐름모형을 이용하여 침수범람지역을 모의하였다. 모의 결과 모든 빈도에 대하여 내수침수 현상이 발생하는 것으로 나타났으며, 빈도별로 최대침수심은 0.485~0.673m, 침수면적은 $88,600{\sim}230,700m^2$로 예측되었다. 대상유역의 침수발생 양상은 하수관로의 유량이 맨홀을 통해 지표면으로 분출되는 현상이 발생하며, 이 지역의 하류로 침수범위가 확대되는 것으로 나타났다. 이런 현상은 상류에 위치한 소유역의 우수 유출량을 집수하는 집수정의 용량과 하류로 유하시키는 우수관로의 통수단면이 부족한 것을 주요 원인으로 생각할 수 있다.