• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.37-37
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• 2011

태풍 루사나 매미에 의한 피해사례를 보면 하천 횡단 구조물 본체가 파괴되는 피해 뿐 만 아니라, 구조물과 제방과의 연결부가 세굴되어 붕괴되는 사례가 많이 발생하였다. 하천설계기준(2009)에는 이러한 보와 제방의 연결부 부분을 연결호안이라 하여 관련 기준을 제시하고 있으나, 설치구간의 길이를 정할 때 하천의 규모나 하도의 특성을 고려하지 못하고 일률적으로 결정하도록 하고 있다. 이에 건설기술연구원에서는 상류 Froude 수와 보 높이를 변수로 하는 연결호안 설치 길이에 대한 실험식(2006)을 제시하였다. 하지만 보 접속부 세굴에 영향을 주는 인자는 상류의 Froude 수와 보의 높이 뿐만 아니라, 상 하류 수위차, 보의 형상, 제방의 재료적 특성 등 많은 요인들이 존재한다. 이 중 본 연구에서는 상 하류 수위차와 보 접속부 세굴 범위의 관계를 파악하고자 한다. 보 접속부 세굴에 대한 수치모의에 앞서 Gill(1972)와 Dongol(1990)이 수행하였던 교대세굴 자료를 바탕으로 Flow-3D의 세굴에의 적합성 및 적용성을 검토하였다(그림 2참고). 검토 결과 수치모의의 입력 변수를 조정함으로써 실험값과 가깝게 나타나는 것을 확인하였다. 이렇게 조정된 변수를 이용하여, 보 접속부 세굴에 대한 수치모의는 상 하류의 수위차에 대해 다양한 검토를 하기 위해 상류의 수위를 1.0m로 고정한 채하류부의 수위를 0.2~0.8m까지 0.1m간격으로 변화시켰으며, 유사의 대표 입경은 0.63mm로 주문진 표준사를 가정하였다. 모의 시간은 평형세굴심이 발생할 때까지 수행하였고, 난류모델로는 LES(Large Eddy Simulation)를 채택하였다. 모의 결과 상 하류 수위차가 증가할수록 보 하류부 세굴 길이($L_d$)가 증가 하였으며, 세굴의 폭($B_d$) 역시 증가하였다. 그림 3은 수치모의 결과로 세굴이 발생된 제방의 모습을 도시한 것이다.

• Water for future
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• v.27 no.1
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• pp.79-88
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• 1994

This study was conducted to analyse groundwater flow in the Bugok hot spring area using the MODFLOW model which can simulate three dimensional groundwater flow both in confined and unconfined aquifers. Based on this study the following conclusions were obtained: 1) The hydraulic conductivity and the specific storage of the aquifer were 0.0135 m/day and 0.020, respectively, and the model-predicted groundwater elevation agreed well with the observed one. 2) Simulation results showed that the groundwater level declines at the end of the one-year simulation period when the annual recharge rate is small and the annual pumping rate high, which is the worst combination. Except that combination, the groundwater level does not decline at the end of one-year simulation period indication the pumping rates used were allowable. 3) The safe yield depends upon the magnitudes of the recharge and pumping rates. The pumping rate should not produce excess decline of groundwater level around April when the water level is the lowest in a year.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.2
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• pp.59-68
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• 2009

Currently, building a small dam located 1.16 km downstream from Geumnam Bridge is being considered in order to improve the riverine scenery of the site for Sejong City and to create a hydrophilic space. The purpose of this research is to present the appropriate dimensions of a small dam by reviewing the flood control reliability of the Geum River after the small dam is built. To establish this purpose, changes in the flood water level were compared and analyzed by changing the installation height of a small dam using 1D and 2D models. 1D HEC-RAS and 2D FESWMS models were applied to perform the numerical analysis of the reach. The results showed that flood control reliability was guaranteed when the installation height of the small dam was 5 meters or lower. From the 2D model, a more accurate result can be developed because the model could provide a two dimensional numerical analysis. The results can be used to determine the appropriate dimensions of a small dam for Sejong City.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.10 no.1
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• pp.105-115
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• 2014

In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.16 no.3
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• pp.239-248
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• 2002

This study was conducted to investigate the hydrological characteristics of groundwater level change and rainfall-runoff processes at the Moojechi Bog located in Mt. Jeungjok, Ulsan. The average runoff rate of bog was 0.58 which is similar to that of general mountainous watershed. In the short term hydrograph, runoff was increased slowly and It took a long time to arrive peak flow. After that time, the decreasing pattern of runoff was slower than that of general mountainous watershed. In case of the long term water budget, the Moojechi Bog had a abundant base flow and runoff was continued in spite of non rainfall period. The groundwater level was arrived peak flow immediately after rain stop but was decreased very slowly until the next rain. The change pattern of long term groundwater level was very similar to that of the amount of rain and discharge. The higher rainfall intensity was, the lower slope of recession curve on the groundwater level was and the longer rainfall duration was, the longer peak flow was. Judging from these results, Moojechi bog could be evaluated to have a constant groundwater level.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.338-338
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• 2016

준설은 흙 또는 모래, 자갈을 파내는 작업을 말하는 것으로, 준설의 목적은 수로, 하천, 항만공사에서 수심의 증가 및 수심을 유지하기 위함이다(산업안전대사전, 2004). 이러한 준설은 하천의 흐름 특성 및 제반 여건 변화를 수반하기도 한다. 준설 직후 낮아진 하상으로 인하여 수위가 감소되는 경우가 있으며, 반면에 수위 저하를 동반하지 않는 경우(저수지와 연결된 준설), 준설 부근에 퇴적이 발생하며 이는 하천의 수위 상승으로 연결될 수 있다. 이러한 수위 상승은 홍수 시 제방의 월류 가능성을 높이는 등 하천의 치수 안전성에 문제를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 준설로 인한 하천의 수위 상승에 초점을 맞추었다. 기존 연구에서는 대부분 이러한 현상분석을 위해 수치해석을 이용하였으며, HEC-6, CCHE2D, GSTARS 등의 1, 2차원 수치해석 프로그램을 이용하였다. 그러나 1, 2 차원 수치모형은 수심에 따른 흐름특성을 충분히 반영하지 못하는 한계점을 가진다. 이에 본 연구에서는 3차원 수치해석 모형인 SCHISM을 이용하였다. SCHISM은 하구역의 흐름특성을 분석하기 위해 개발된 프로그램으로, 본 연구와 같이 단면의 급 확대부의 수치해석에 적합한 프로그램이라고 판단된다. 기존연구를 바탕으로 하상변동에 영향을 주는 인자를 산정하여 무차원화 하였으며, 하상 변동량 및 수위상승 영향의 민감도 분석을 수행하였다. 무차원인자는 준설깊이/상류수심(H/hu), 하류하폭/상류하폭($W_d/W_u$), 하류수심/상류수심($h_d/h_u$), 유량(Q)으로 결정하였다. 수치해석에 이용된 지형은 1: 2 경사의 제방을 가진 직선수로이며, 준설 구간을 기준으로 상 하류 각각 1,000 m의 길이를 확보하였다. SCHISM 수치모의를 통하여 민감도 분석을 수행한 결과 모든 수치해석 case에서 퇴적으로 인한 상류수위의 증가를 확인 할 수 있었다. 또한 하류수심/상류수심은 준설부 퇴적 및 상류 수위 상승에 가장 큰 영향을 주는 인자로 나타났다. 본 연구는 하천 준설 계획 시 참고자료로 활용이 가능할 것이며, 준설로 인한 하천수리특성 변화의 선행연구로써 의미가 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.555-555
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• 2016

본 연구는 낙동강 유역의 대표지점별 과거 수문자료의 타당성을 검토하고, 발생된 오류에 대해서는 표준화된 방법으로 수정 보완하여 하천유량 적정관리를 위한 기초 통계자료를 구축하는데 그 목적이 있다. 따라서 수문자료의 정확성 확보와 향후 자료의 활용성을 증대하기 위하여 낙동강홍수통제소의 수문관측소를 중심으로 수위, 수위-유량관계곡선식, 유량자료를 다양한 근거자료 및 수문자료의 특성 등을 고려하여 기초적인 통계자료 구축을 위해 노력하였다. 과거자료를 검토한 결과 2000년대를 기점으로 수위자료의 정확도가 향상되는 것으로 판단하였으며, 사용자에게 신뢰성 있는 자료를 제공하기 위하여 2000년도 이후의 수위자료와 수위-유량관계곡선식을 수집하여 검토?분석하였고, 자료 보완을 통하여 신뢰성 있는 유량자료를 구축할 수 있도록 하였다. 대상지점 12개소에 대하여 취득기간별에 따른 각종 기초통계 특성에 대하여 요약 정리하였다. 자료의 취득률은 대부분 90% 이상의 양호한 결과를 나타내었지만, 몇몇 지점에서는 수위자료의 불안정으로 인하여 60% 이하를 나타내는 지점 또한 존재하였다. 연평균 손실고는 평균강수량에서 유출고를 뺀 값을 나타내고, 이에 대한 유출률을 산정하였다. 또한 취득기간 동안의 평균 풍 평 저 갈수량을 분석하였다. 치수 및 이수 측면을 고려하여 최고유량과 이에 대한 발생일을 조사하였으며, 최저유량의 경우는 7일 평균 최저유량과 이에 대한 발생일을 조사하였다. 최저유량 발생일은 7일 중 중간일을 기준으로 표시하였고 조석이나, 지속적인 배수의 영향을 받는 지점은 홍수위 및 홍수량에 대해서만 산출하였다. 비록 2000년 이전 자료에 대해서는 현실적인 한계로 인하여 검토를 실시하지 못하였으나, 최소 10년간의 자료에 대해서는 신뢰성을 확보하기 위한 노력을 기울였으며, 이러한 경험으로 다시는 재현되는 않는 자연현상에 대한 현장단위에서의 관측 및 측정뿐만 아니라 이를 바탕으로 축적된 자료의 구축, 검증을 통한 DB 구축 등에 더욱 각고의 노력이 필요할 것으로 판단된다.