• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.471-476
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• 2008

도시지역의 침수피해를 방지하기 위해서는 침수범위와 침수심을 예측하여 예상 침수심에 대응하기 위한 방어대책을 수립하여야 한다. 한편 이러한 침수범위와 침수심을 예측하는 방법은 대상지역의 특성 및 지리적 여건 등에 따라 달라지며 가용자료에 따라 달라진다. 본 연구에서는 도시지역의 특성에 따른 침수대책의 기준이 되는 방어침수위 설정방법을 GIS 분석을 통하여 비교분석하였다. 방어침수위 설정방법은 과거 침수실적을 이용하는 방법 인근하천의 계획홍수위를 연장하는 방법, 하천의 임계지속기간과 소유역의 임계지속기간에 대한 강우빈도별 시나리오 분석에 의한 내수침수를 모의하는 방법 등의 네가지 방법을 서울시 중랑천 연변의 장안배수분구에 해하여 적용하였다. 분석결과 인접하천의 계획홍수위를 단순연장하는 방법을 제외하고는 다소의 차이는 있으나 대체로 유사한 결과를 보였다. 침수원인이 내수침수에 의한 지역일 경우에는 방어침수위로 침수실적자료를 이용한 과거 최대침수위를 적용하거나, 인근하천의 계획홍수량을 발생시키는 강우사상에 대한 내수침수 모의결과를 적용하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.424-424
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• 2021

서울시 전역의 하수관로는 4개의 처리구역, 16개의 배수구역, 163개의 배수분구, 748개의 소구역으로 분할하여 관리되고 있다. 하지만 지선관로와 간선관로가 상이한 설계빈도로 계획되어 가장 작은 관리단위인 소구역에서도 일정한 방재성능을 기대하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소구역을 동일한 토출구를 갖는 유역으로 재정의하여 서울시 전역을 799개의 소구역으로 재분할한 후, 소구역 단위로 하수관로 방재성능을 분석하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석을 위해 도시유출모형은 SWMM, 도시침수모형은 2DIS를 활용하였다. 도시유출모형에서는 113,286개의 관로와 106,097개의 맨홀을 적용하였으며, 수리시설물은 서울시 관내에 위치한 31개의 모든 빗물저류조와 121개의 빗물펌프장 중 가용 가능한 117개의 빗물펌프장을 적용하였다. 하수관로의 외수위 경계조건은 하천기본계획에서 제시한 방류하천의 기점홍수위를 반영하였다. 도시침수모형에서는 5m 단위의 고해상도 지형자료와 토지피복도를 적용하여 2차원 침수모의를 수행하였으며, 799개의 소구역에 대한 방재성능 분석을 수행하여 이를 시스템에 적용하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템에서는 799개의 소구역을 대상으로 소구역 정보, 하수관로 정보, 수방시설물 정보, 방재성능 정보를 제공하고 있다. 소구역 정보는 해당 소구역에 대한 기본 정보 및 해당 소구역에 위치한 수리시설물에 대한 기본 정보를 제공한다. 하수관로 정보에서는 관로 및 맨홀을 선택하여 상세정보를 확인할 수 있다. 수방시설물 정보에서는 빗물펌프장, 빗물저류조, 강우관측소, 하천수위관측소, 관로수위관측소에 대한 상세정보를 제공한다. 마지막으로 방재성능 정보에서는 시나리오별 침수결과를 제공하며, 포인트 단위 침수취약지역을 표출한다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템은 하수도 정책 입안과 하수도 관련 사업 추진 시 데이터 기반의 신속하고 효율적인 의사결정 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.1
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• pp.81-88
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• 2018

The rainfall-runoff model made of sewer networks in the urban area is vast and complex, making it unsuitable for real-time urban flood forecasting. Therefore, the rainfall-runoff model is constructed and simplified using the sewer network of Daerim baisn. The network simplification process was composed of 5 steps based on cumulative drainage area and all parameters of SWMM were calculated using weighted area. Also, in order to estimate the optimal simplification range of the sewage network, runoff and flood analysis was carried out by 5 simplification ranges. As a result, the number of nodes, conduits and the simulation time were constantly reduced to 50~90% according to the simplification ranges. The runoff results of simplified models show the same result before the simplification. In the 2D flood analysis, as the simplification range increases by cumulative drainage area, the number of overflow nodes significantly decreased and the positions were changed, but similar flooding pattern was appeared. However, in the case of more than 6 ha cumulative drainage area, some inundation areas could not be occurred because of deleted nodes from upstream. As a result of comparing flood area and flood depth, it was analyzed that the flood result based on simplification range of 1 ha cumulative drainage area is most similar to the analysis result before simplification. It is expected that this study can be used as reliable data suitable for real-time urban flood forecasting by simplifying sewer network considering SWMM parameters.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.9
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• pp.719-728
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• 2015

In this study, urban runoff analyses were performed using high resolution Quantitative Precipitation Estimation (QPE), and variation of rainfall and runoff were analyzed to evaluate QPE data for urban runoff analysis. The five drainage districts (Seocho3, 4, 5, Yeoksam and Nonhyun) around Gangnam station were chosen as study area, the area is $7.4km^2$. Rainfall data from KMA AWS (34 stations), SKP AWS (156 stations) and Gwanduk radar were used for QPEs in Seoul area. Four types of QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+ SKP AWS, QPE3: Gwangduk radar, QPE4: QPE2+QPE3) of 6 events in July 2013 were generated by using Krigging and conditional merging. The temporal and spatial resolution of QPEs are 10 minutes and 250 m, respectively. The complex pipe network were treated as 773 manholes, 772 sub-drainage districts and 1,059 pipelines for urban runoff analysis as input data. QPE2 and QPE4 show spatial variation of rainfall by sub-drainage districts as 1.9 times bigger than QPE1. The peak runoff of QPE2 and QPE4 also show spatial variation as 6 times bigger than Gangnam and Seocho AWS. Thus, the spatial variation of rainfall and runoff could exist in small area such as this study area, and using high-resolution rainfall data is desirable for accurate urban runoff analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.247-247
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• 2011

도시유역에서의 일반적인 우수관거 설계 및 기존의 연구들은 수리학적 조건을 만족시키는 범위 내에서 최소의 비용을 위한 관거 설계에 초점을 맞추어왔다. 그러나 최적의 우수관거 설계는 우수관거의 근본적 목적인 내수배제를 최대화 하고자 하는 것이며, 이것은 관망 구성에 따른 시스템 내 유입 수문곡선들 간의 중첩효과를 제어함으로써 가능하다. 본 연구에서는 관내 흐름의 변화를 관망의구성에 따라서 제어될 수 있는 목적함수로서 다루고 있는 이정호(2010)의 우수관망 최적설계 모형에 대하여 각기 다른 유역 특성을 나타내는 실제 도시유역에서의 적용성을 검토하였다. 본 연구에서 이용한 최적 우수관망 노선 결정 모형은 이정호(2010)가 개발한 모형으로 도시유역에서의 우수관망의 노선 결정을 유출구 첨두유출량 최소화를 목적으로 최적화기법을 이용한 모형이다. 이정호(2010)는 개발된 모형을 통하여 관망 노선을 결정한 결과 설계빈도를 초과하는 강우에 대해서 내수침수 발생이 저감되는 효과를 가져올 수 있음을 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 이정호(2010)의 모형에 대한 적용성을 검증하기 위하여 각기 다른 유역 특성을 갖는 실제 도시유역들에 대하여 해당 모형을 적용하였다. 이때 유역의 특성은 지표유출 및 첨두유출량에 지배적인 영향을 미치는 유역의 지표 경사에 대하여 고려되었다. 적용된 도시유역은 총 3개 배수분구로서 평균 지표 경사는 0.008, 0.006, 0.002로 각기 높은 경사, 보통 경사 및 완만한 경사 지대를 염두에 둔 유역 선정에 해당한다. 이에 따라 각 유역에 대하여 우수관망 노선을 최적화한 결과 설계빈도의 강우지속기간 30분 강우에 대하여 현재의 관망 대비 최적화된 관망에서의 첨두유출량 저감 비율은 지표경사 0.008인 유역에서는 약 7%, 지표경사 0.006인 유역에서는 약 17%, 지표경사 약 0.002인 유역에서는 약 8%로 나타났다. 따라서 본 연구결과 유역의 경사 특성에 따른 최적 우수관망을 통한 첨두유출량의 저감 비율간에는 상관관계를 정의할 수 없으며, 단지 우수관망에서의 노선 변경이 가능한 맨홀 지점이 어떤 중요한 지점에 얼마나 위치하느냐에 따라 달라지게 되는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.5
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• pp.930-934
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• 2006

In this study, we conducted water-quality analysis of wastewater and in-situ flow measurement using automatic flow rate measuring instrument to identify characteristics of wastewater in urban areas, and collected samples in gutter fur storm water drain, rainfall bucket, and aqueduct of pipe from roof, and outfalls of basins to examine the contribution by pollution origins such as base wastewater, atmospheric washing, runoff by roof surface, runoff by road surface, erosion of sewer sediment. In the result, the concentration of pollutants reached peak in the beginning of rainfall due to first flush, was 3 to 10 times higher than average concentration of dry period, and was lower than that of dry period due to dilution of storm water. In the analysis of the contribution by pollution origins, the ratio of load by sewer sediment resuspension to the total pollution load was 54.6% fer COD, and 73.3% fur SS. Accordingly, we can reduce the total pollutant load by periodical dredging and washing of sewer sediment, and control the loadings by overflow of combined sewer overflows.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.25-32
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• 2019

The urban river has played an important role in biodiversity by providing various waterside areas in urban areas that are difficult for organisms to live in. The river is also used as a resting place and experience space for citizens. In particular, Yeouido Saetgang is the first ecological park in Korea, and it is located in the heart of downtown Seoul, making it highly valuable for its location and ecological value. However, water quality issues have continuously been raised since the construction project of Yeouido Saetgang river. So it is necessary to investigate the environment state and analyze the causes of the environment deterioration. In this study, the causes of the river stagnation and water quality deterioration in Yeouido Saetgang river were analyzed. For this, river surveys and aerial photo analysis were used to analyze the causes of difficulties in natural water circulation. Also, the results of monitoring water quality showed that the averaged level of BOD and T-P in dry season is III and IV, respectively, while that of BOD and T-P are V~VI in rainy season. In addition, through the drainage analysis of sewer network, small drainages that affect the water quality in Saetgang river was selected and discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.249-249
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• 2021

도시지역의 우수유출해석 모형인 SWMM 모형의 매개변수는 유역유출관련 매개변수와 우수관로 매개변수로 구분이 된다. 이중 우수관로내 수리거동에 영향을 대표적인 매개변수는 조도계수가 있다. 우수관로 조도계수는 우수관로의 규격 및 재료에 따라 적용범위가 제시되어 있지만 현상태 관로내 퇴적 및 협잡물 등에 의한 조도변화가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우수관로 조도계수의 변화에 따른 유량의 민감도를 검토하고 모니터링 유량과 비교를 통한 연구 대상지역의 최적 조도계수를 선정하였다. 연구 대상지역은 울산광역시 삼호동 일대이며 대상지역 내 발생한 우수유출은 최종적으로 태화강으로 방류되는 구조를 갖고 있는 배수분구이다. 조도계수 민감도 분석에 적용한 조도계수의 범위는 일반적인 원형 우수관로의 조도계수 0.013을 기준으로 하고 0.002씩 증감을 시켜 총 6개 CASE에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 유량의 비교군이 되는 관측 유량의 경우는 초음파 유량계로 관측한 총 3개 지점의 유량자료를 이용하여 민감도 분석에 활용하였다. 조도계수 민감도 분석결과 조도계수 증가에 따라 첨두유량은 감소하게 된다. 각 지점별 첨두유량 변화 폭은 지점 4, 5, 6에 각각 7.0% (-3.4~3.6%), 14.3% (-7.5~6.8%), 15.6% (-7.7~7.9%) 증감 폭을 갖는 것으로 분석되었으며, 유역의 하류부로 갈수록 변동 폭이 커지는 것으로 분석되었다. 시계열 수문곡선 비교결과 지점 4에서는 조도계수 0.011, 지점 5는 0.013, 지점 7은 0.015를 적용하는 것이 실측치와의 상관계수가 가장 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이상의 분석 결과를 토대로 유역의 관 흐름 상태의 변화는 관로의 퇴적, 부유물, 폐유부착 등의 유지관리 상태에 따라 달라지며 특히 유역의 하류부로 갈수록 퇴적, 부유물 등의 축척이 누적되어 조도계수를 상류부 보다 기준 값보다 크게 적용해야 관측치 유량과 유사하게 모의되는 것을 확인하였다. 따라서 도시유출해석 모형에서의 조도계수 적용은 우수관로의 유지관리 상태 등을 고려하여 우수관로별 적용 값 다르게 입력하는 것이 타당한 것으로 판단된다.