• Water for future
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• v.39 no.11 s.160
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• pp.49-56
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• 2006

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.2 no.2 s.5
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• pp.22-26
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• 2002

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.18-18
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• 2016

최근 지구온난화의 영향으로 수 십분 만에 위험상황에 도달하는 돌발성 도시 집중호우가 빈발하고 이로 인한 피해가 급증하면서 기존 지상우량계 및 대형레이더 기반 도시홍수 관측체계에 대한 보완이 필요하게 되었다. 빠르고 정확한 도시홍수의 예측 및 예보를 위해서는 대형레이더 관측범위 이하의 빠른 저고도 관측이 필수이다. 이의 일환으로 우리나라에서도 소형 이중편파 X밴드 레이더를 도입하기 시작하였고 활용에 대한 연구가 시작단계에 있다. 일반적으로 소형레이더의 경우 빠른 운용이 가능하고 집중호우 관측과 같은 특정 목적에서 운영하기 때문에 도시 돌발홍수 예보를 위한 충분한 시간해상도의 자료 생산이 가능하다. 그러나 소형레이더를 이용하여 관측하더라도 고층 아파트나 빌딩이 밀집되어 있는 우리나라 도심 환경에서 관측반경내 전반에 대한 1km 이하 저고도 관측은 물리적으로 매우 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 X밴드 이중편파 레이더로 관측된 다수의 연직 관측자료를 활용하여 호우의 연직 분포를 3차원으로 재생성한 후 이의 평균 단면 추세를 이용하여 관측고도 이하의 관측치를 추정하는 기법을 개발하였다. 기법의 적합성 평가를 위해 2013년, 2014년 주요 호우 사상에 대해 적용하였고, 검토결과 본 방법을 적용한 경우의 QPE가 기존 관측고도각을 이용한 QPE에 비해 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.2
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• pp.207-221
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• 2014

Recently, due to global warming, climate change has affected short time concentrated local rain and unexpected heavy rain which is increasingly causing life and property damage. Therefore, this paper studies the characteristic of localized heavy rain and flash flood in Nakdong basin study area by applying Data Mining method to predict flood and constructing water level predicting model. For the verification neural network from Data Mining method and hydraulic flood routing was used for flood from July 1989 to September 1999 in Nakdong point and Iseon point was used to compare flood level change between observed water level and SAM (Slope Area Method). In this research, the study area was divided into three cases in which each point's flood discharge, water level was considered to construct the model for hydraulic flood routing and neural network based on artificial intelligence which can be made from simple input data used for comparison analysis and comparison evaluation according to actual water level and from the model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.114-118
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• 2005

본 연구에서는 특정 유역의 토양수분 상태, 한계유출량(threshold runoff) 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 실시간 돌발홍수 예경보시스템을 개발하기 위해 한강유역을 대상으로 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류 유량 개념을 기초로 고해상도 소유역 단위의 한계유출량을 산정하고, 중규모 TOPMODEL의 토양수분 모델을 통해 임의 상태의 토양수분을 추정할 수 있도록 개발하였다 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소 개발을 위해 레이더 강우 추정을 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 계산결과를 바탕으로 2003년 7월의 호우사상에 대한 유역 및 격자기반의 FFG를 산정하였고, 이들 결과는 기상청의 RDAFS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생에 대한 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.297-298
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• 2016

최근 들어 지구온난화에 따른 이상기후과 집중호우 그리고 급격한 도시화로 예측하기 어려운 수문현상의 변화가 생기고 있다. 특히 최근 기후변화로 인해 돌발성 집중호우가 짧은 시간에 집중하게 되면 수위가 급상승하게 되어 많은 재해를 유발시키는 일이 늘어나고 있다. 따라서 본 연구는 집중호우로 피해가 빈번하게 발생하는 하천주변의 홍수피해지역을 분석하였으며, 대상 지역으로는 경기도 포천시 군내면에 위치한 포천천과 좌의천이 합류되는 지점에 침수가 발생한 공장을 대상지역으로 선정하였다. 수리 수문분석을 위해 FastTABS 모형을 이용하였으며, 피해발생 후 측량한 수위 등을 이용하여 분석하였다. 당시 침수피해 상황에 대하여 수리 수문학적인 측면에서 피해 원인분석을 하였으며, 본 연구에서 제시한 결과는 향후 호우피해에 관한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.862-864
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• 2013

Recently unstable weather condition has been going on then the damage by heavy rains, typhoons and stream flooding has been increasing continuously. In particular, the urban damage by flooding of rivers or roads has been occurred frequently. It could block all the transportation facilities within cities for restricting traffic. In this study, we suggest the method of utilization of the information about event and accident on roads through the real-time traffic information to cope with dangerous situation of roads.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.229-229
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• 2019

본 연구에서는 현행 홍수예보에 활용되고 있는 지점 강우량의 면적강우량 산정 방법인 티센(Thiessen) 방법의 유역 평균 강우량 산정 시 발생하는 구조적 문제점을 검토하여 보았다. 현행지상 강수량계 기반의 면적평균강우량 산정 방법은 호우의 이동 방향에 따라 실제 강우량과 시차가 발생할 수 있는 구조적 문제점을 가지고 있다. 분석 결과 호우의 이동방향에 따른 강우의 시차발생이나 내삽 영역의 불확실성은 지점 강우량 관측의 한계로 티센방법 뿐만 아니라 지점 강우량을 사용하는 다른 내삽 방법에서도 정도의 차이는 있지만 유사하게 나타났다. 그러나 티센방법은 유역별 지점의 가중치(영향영역)가 고정되어 있기 때문에 이러한 현상이 심각하게 나타났다. 즉 현행 티센방법에 의한 지상 강우량의 면적평균 강우량 산정 방법은 시공간적으로 큰 바이어스를 초래가 가능하다. 크리깅 방법을 이용하면 시공간적 바이어스 감소하나 지점 관측의 한계를 완전하게 해소하는데는 미흡한 것으로 나타났다. 따라서 지점강우량 기반의 티센 유역평균 강수량 산정 체계에서 레이더 기반 유역평균 강우량 생산 활용 체계로 전환이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.179-179
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• 2019

전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.