• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.26 no.6B
• /
• pp.605-612
• /
• 2006

In this study(II), The developed rainfall forecast model was applied to the NakDong River Basin for the heavy rainfall on 6th to 16th of August in 2002. The results demonstrated that the rainfall forecasts of 3 hours lead time showed good agreement with observed data. The inundation aspect of simulation depends on actual levee failure in the same basin. Rainfall forecasts were used for flood amount computation in the target watershed. Also the flood amount in the target watershed was used on boundary condition for flood inundation simulation in a protected lowland and a river. The results of simulation are consistent with actuality inundation traces and flood level data of the target watershed. This study provides practical applicability of satellite data in rainfall forecast of extreme events such as heavy rainfall or typhoon. Also this study presented an advanced integrated model of rainfall, runoff, and inundation analysis which can be applicable for flood disaster prevention and mitigation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.701-705
• /
• 2006

강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1317-1321
• /
• 2010

기후변화의 영향으로 국지성 집중호우가 증가함에 따라 토석류 발생면적과 피해규모는 지속적으로 증가추세에 있다. 강우는 토석류의 유발 뿐 만 아니라 토석류 발생규모에 직접적인 영향을 미치므로 유발강우에 대한 분석은 향후 토석류 대응을 위한 경보기준이나 대책의 설계목표를 설정하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공하며(김경석, 2008) 누가강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성과 토석류 발생과의 관계를 제시하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 토석류를 유발하는 강우 특성을 레이더 강우와 분포형 수문모형을 이용하여 분석하였다. 특정 격자안에 토석류 발생부가 많이 포함될수록 강우에 의한 영향이 컸을 것이라는 가정을 바탕으로 항공사진을 이용해 취득한 발달 단계별 토석류 맵핑 결과를 활용하였으며 지점강우를 이용하여 조건부 합성방법으로 보정된 1 km 해상도의 레이더 보정강우와 GIS와 연계된 분포형 강우-유출 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 격자별 강우량을 산정하고 강우특성을 비교하였다. 연구결과 토석류는 흐름누적수가 0인 능선부위에서 대부분 발생하였으며 발생부 포인트가 많이 포함될수록 2~3시간 동안의 강우강도가 매우 크게 제시되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.140-140
• /
• 2020

도암호 유역 위치한 강원도 평창군 대관령면 일대는 고랭지 농업이 주로 이루어지는 곳으로 강우시 토양 유실로 인한 하천의 수질오염이 빈번하게 발생하고 있다. 비점오염원은 강우시 호수와 하천으로 유입되는 특징을 가지고 있으며 불특정 발생원에서 불특정 기상조건과 경로에 의해 발생하여 지속적인 모니터링에는 어려움이 따른다. 이러한 비점오염원 중에서도 농촌지역에서 발생되는 비점오염원은 정확한 기작이 분석되지 않고 있어 수질오염에 큰 문제가 되고 있다. 본 연구는 도암호 유역 송천에서 2019년 7월부터 10월까지 6회 모니터링을 실시하였다. 이후 각 강우사상에서 비점오염물질의 유출에 미치는 강우요인(선행무강우일수, 강우지속시간, 총 강우량, 최대강우량, 평균강우량)을 분석하였다. 또한 강우유출수 분석을 통해 유량가중평균농도(EMC, Event Mean Concentration)을 산정하여 각 강우사상에서 유출된 오염원의 농도를 정량화하였으며, 초기세척비율(MFFn, Mass First Flush ratio)를 산정하여 강우초기에 유출된 오염원의 농도를 알아보았다. 분석결과 강우의 특성과 모니터링 시기별 영농단계에 의해 강우사상별 오염원의 농도와 초기세척비율의 차이를 보인 것으로 판단된다. 추후 지속적인 모니터링과 분석을 통한 강우강도에 따른 효율적인 비점오염원 저감대책과 관리 방안이 필요할 것으로 보인다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.26 no.3B
• /
• pp.233-240
• /
• 2006

One of the main factor that effects on the CN's value in SCS Curve Number method for the estimation of direct runoff is the antecedent soil moisture condition (AMC). It is also common to use the AMC-III in hydrologic practice, which provides the largest runoff as possible. In this paper, AMC defending on the rainfall characteristics is analyzed using daily rainfall data at rainy season (June~September) of the Seoul station from 1961 to 2002. The probability mass function of AMC is also investigated to analyze the variation of AMC based on climate change, scenarios from several General Circulation Model (GCM) predictions. As a results we can find that the occurrence of AMC-I is reduced, and AMC-III is increased, whereas AMC-II does not change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.62-62
• /
• 2022

홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1012-1016
• /
• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.477-480
• /
• 2008

최근 지구 온난화에 따른 이상기후 변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있으며 홍수기 저수지 유입량은 비록 동일 양의 강우가 발생한 경우라도 선행강우량, 무강우일수, 호우발생전 초기유입량 등과 같은 수문사상들로 인해 많은 차이가 발생되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 신속함이 요하는 홍수기 저수지 운영시 신속한 의사결정을 돕기 위해 과거 홍수기댐 유입율과 유역 수문사상과의 관계를 분석하고자 한다. 이를 위해 한강수계내 다목적 댐인 소양강, 충주 및 횡성댐의 과거 호우사상을 대상으로 유역내 각종 수문사상들을 독립변수로 한 회귀분석을 실시하여 홍수 이벤트 발생전 유역상황을 토대로 예상되는 강우에 따른 예상 유출율을 산정한다. 과거 호우사상에 대한 유출율 산정은 직접유출과 기저유출을 분리한 후 직접유출이 종료되는 시점까지의 유출량과 강우량의 비로서 산정하였으며 직접유출과 기저유출 분리방법은 주파수 분리방법을 이용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.380-384
• /
• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.15 no.11
• /
• pp.245-250
• /
• 2017

Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.