• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2021

홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2020

자연하천에서 식생의 성장은 유속 및 수위 변화에 중요한 영향을 미치며, 따라서 식생으로 인한 흐름저항은 흐름과 유사이송 모델링을 위한 중요 매개 변수가 된다. 즉, 수치 모델을 활용함에 있어 식생의 흐름 저항을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하며, 보다 정확한 추정을 위해 실험 혹은 현장 데이터를 활용한 보정과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 식생 패치를 포함한 인공 수로의 흐름 모의를 위해 실규모 실험 수로에서 측정된 유속 및 수위 데이터를 활용하여 모델보정을 수행하고자 한다. 이를 위해 공간 분포 별로 각기 다른 흐름 저항식의 적용이 가능하며, 식생 저항 공식을 포함하고 있는 Delft3D 모델을 활용하였다. 또한 실규모 수로에서의 유속 및 수위 데이터 수집을 위해 한국건설기술연구원 하천연구센터에서 실험을 수행하였다. 실험 구간의 길이는 약 120 m이고 하폭은 11 m이며, 국내 하천에서 보이는 식생패치의 유사한 형태를 재현하기 위해 하천 내 가장 많이 활착되어있는 버드나무와 유사한 형태의 인공식생을 제작하였다. 인공 식생은 지그재그로 배치되었으며, 식생의 전체 높이는 1.1 m이고, 각 패치 당 23그루의 인공 식생이 총 8개 패치에 식재되었다. 모의 조건은 상류단 유입 유량 2.805 ㎥/s, 하류단수위 98.764 m의 정류 조건을 적용하였다. 또한 식생 패치 구간에서의 흐름 저항 추정을 위해 Delft3D 모델 내에서 선택가능 한 Baptist의 비침수(Non-submerged)식을 적용하였으며, 항력계수 결정을 위해 1과 1.5를 적용하여 측정 수위와 비교하였다. Delft3D의 흐름 모의 결과, 항력계수 1.5를 적용했을 때, 측정 수위와 거의 일치하는 것으로 나타났으며, 항력계수 1.0을 적용했을 경우, 측정 수위에 비해 다소 낮게 모의되는 것으로 나타났다. 또한 항력계수 1.5인 경우 식생 패치 구간에서 평균 0.65 m/s의 유속이 발생하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2015

강우의 시 공간적 불균형이 심한 우리나라는 수자원 확보 및 관리가 어려움에 따라 신규 수자원 확보와 기존 수자원 관리의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있다. 최근 대체수자원으로서 대두되고 있는 지하수는 지표수에 비해 이용지점에서 바로 취수하여 사용이 가능하다는 장점이 있으나, 오염이 진행되면 복구에 상당한 기간과 비용이 소요됨에 따라 철저한 관리가 필요하다. 특히 해안지역 수자원의 경우, 내륙지역에 비해 하천이 발달해 있지 않아 지하수에 대한 높은 의존도에 따른 수량적 문제와 해수와 접해있는 면적이 많음에 따라 지하수와 해수간의 유동으로 인한 수질적 문제로 지하수 관리가 더욱 어렵다. 이에 본 연구는 지하수유동해석프로그램인 Visual MODFLOW의 SEAWAT model을 이용하여 지하수위 변화에 따른 해수침투의 영향을 판단하고자 하였다. 연구지역은 태안지역의 근흥1, 근흥2 관측소의 지하수위 데이터를 사용하였으며, 2008 ~ 2014년 까지 매년 지하수위 변동에 따라 해수침투 영향을 분석하였다. 이와 함께 해수침투 영향 판단 인자인 EC, TDS는 각 관측소 데이터를 통한 환산 및 분석 진행하고, $Cl/HCO_3$ 몰비는 참고문헌을 인용하여 모델링에 의한 해수침투 영향과 관측자료 및 이온분석을 통한 영향을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1486-1490
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• 2010

본 연구는 강원도 횡성군의 남한강 제1지류인 섬강의 횡성댐 상류 계천에 위치한 시험유역으로 남한강 상류 산지지형 시험유역으로 이유역의 운영을 통하여 신뢰성 있는 고품질의 산간유역 수문자료의 지속적 확보이다. 2001년부터 10년 동안 시험유역이 운영되어오면서 강우관측소 3곳, 수위 관측소 3곳(농거리, 매일, 소군), 지하수 및 토양수분 측정소 5곳의 자료를 구축하고 있다. 유역의 토양 이용 현황은 삼림이 90 %, 경작지 10 %로 이루어져 있으며, 면적 $164.81km^2$, 유로연장 22.4km, 평균경사 5.97%를 지니고 있다. 고품질을 보장하고 좋은 데이터를 얻기 위하여 불확실도 분석을 실시하고, 개발된 수위-유량곡선을 통하여 시계열 수위를 유량으로 환산하였다. 아울러 수문순환 성분의 분석을 위하여 토양수분 및 지하수위를 측정하여 강우-유출해석, 수문특성 분석 등을 실시하였다. 측정된 자료는 웹사이트와 CD로 제공된다. 구축된 각종 자료는 수문 및 수리의 정량적 순환구조의 이해와 모델개발의 검정 및 검증 기반의 자료를 구축하여 산간유역의 폭 넓은 물 순환해석을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.85-85
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• 2023

유량 측정을 위해 도섭법, 횡측선법 등의 인력에 의한 방법이 적용되고 있으나, 이는 야간 및 휴일 측정, 인력 부족 등 여러 제약으로 인해 고수위 홍수를 측정하는 데에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 시공간적 제약이 없는 도플러 방식 초음파유속계(Acousitc Doppler Velocity Meter, ADVM)와 자동유속관측시스템(Portable Automatic Velocity Observation System; PAVOs)이 제안되었다. 이 방법들은 교량에 설치된 장치를 통해 실시간으로 유속이 계측되어 시공간적 제약이 없으며 홍수 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 실시간으로 계측된 유속 데이터는 오·결측 값이 발생하며 ADVM의 경우 수위-유량관계식을 활용하는 등 전처리 방법이 활용되고 있지만 전자파표면유속계를 활용한 PAVOs 데이터의 전처리 방법에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 PAVOs에서 실시간으로 계측된 유속 데이터의 전 처리 과정(Pre-processing)을 개발하였다. PAVOs를 통해 측정된 데이터는 5분 단위로 10개의 유속이 한번에 측정되며 비정상성(Non-stationary)인 특징을 가진다. 이 데이터의 전처리 과정으로 오·결측값에 대한 처리 및 보간법 적용 이후 10개 값 중 실제 유속을 판단하고 잡음제거(Denoising)를 수행하였다. 이를 강원도 홍천강에 위치한 홍천교에서 계측된 유속 데이터에 적용하였다. 그 결과 데이터의 상승부와 하강부에서 일정한 경향성을 파악할 수 있다. 이 데이터를 통해 산정한 유량과 실측 기반의 평균유속과 관계를 통해 계산한 유량을 비교해 보았을 때 낮은 편차율을 가지는 것을 확인하였다. 전 처리 된 실시간 유속 데이터를 활용한다면 최고수위가 발생하였을 경우 홍수량을 산정할 수 있을 것이다. 또한, 강우 또는 하천 공사에 의해 변동하는 수위-유량관계곡선식을 실시간으로 개발할 수 있을 것이며 이는 효과적인 홍수관리에 큰 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2020

우리나라의 1시간 간격으로 측정되고 있는 지하수 관측망의 지하수위의 변동성은 강우, 양수, 하천, 지표피복에 의한 영향 등 다양하게 나타날 수 있다. 현재 한국수자원공사 및 한국농어촌공사에서 운영중인 지하수 관측망 중에서 지하수위의 변동 양상이 일반적(계절변동, 강우반응 변동 등)이지 않은 것으로 파악되는 101개소(국가지하수관측망 62개, 4대강보 주변 관측망 5개, 해수침투 관측망 15개, 농촌지하수관리관측망 19개)를 대상으로 현장조사를 실시하고 관측정 주변의 특성과 지하수위 변화와의 관계를 정성적으로 분류하여 보았다. 현장 조사는 지하수 관측정 주변 반경 100 m를 대상으로 하였으며, 기존 우물의 존재 및 규모, 지표 피복 상태, 인근 하천과의 관계(표고차, 하천의 규모, 보의 존재 등), 지형적 이상 특성, 저수지 분포 등을 조사하였다. 조사 대상 지하수 관측정 중에서 주변의 인위적인 요인(양수 영향, 하천수위 조절 영향, 지표 피복 변화, 저수지 수위 조절 등)에 의한 변동으로 확인된 것은 총 89개에 해당한다. 이와 같은 지하수위의 이상 데이터는 지하수 모델링, 함양량 산정과 같은 추가적인 분석에 오류를 발생할 수 있으므로 인공신경망 또는 통계 기법을 활용하여 보정하는 과정이 필요해 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.221-224
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• 2007

홍수 예보 시스템은 관측소의 우량계와 수위계로부터 데이터를 수집하여, VHF, SATELLITE 등의 통신망을 이용하여 통제소의 TM 주장비로 수집한 데이터를 송신한다. 그리고 통제소에서는 수신된 데이터를 분석하여 홍수예보에 활용하고 있다. 그러나 현 시스템은 제한적인 무선 시스템으로 관측소의 자료 확인이나 테스트를 위해서는 직접적인 수동접속 또는 엔지니어의 대국이 불가피하다. 본 연구에서는 기존의 홍수예보 시스템에 CDMA라 Bluetooth 기능을 적용하여 지능적 홍수예보시스템(IFFS, Intelligence Flood Forecast System)의 개발하였다. 지능적 통수예보시스템의 도입 시 항시 휴대 가능한 PDA를 이용, 관측소의 수위, 우량데이터를 Bluetooth를 이용하여 백업하며 수집된 데이터를 통제소로 간편하게 전승할 수 있으며, 관측소의 S/N 측정을 인력과 시간의 낭비 없이 효율적으로 수행할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.607-612
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• 2017

도시에서 홍수 피해를 방지하기 위한 침수를 예측하기 위해 본 논문에서는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용한다. 딥러닝 기법 중 시계열 데이터 분석에 적합한 Recurrent Neural Networks (RNNs)을 활용하여 강의 수위 관측 데이터를 학습하고 침수 가능성을 예측하였다. 예측 정확도 검증을 위해 사용한 데이터는 미국의 트리니티강의 데이터로, 학습을 위해 2013 년부터 2015 년까지 데이터를 사용하였고 평가 데이터로는 2016 년 데이터를 사용하였다. 입력은 16개의 레코드로 구성된 15분단위의 시계열 데이터를 사용하였고, 출력으로는 30분과 60분 후의 강의 수위 예측 정보이다. 실험에 사용한 딥러닝 모델들은 표준 RNN, RNN-BPTT(Back Propagation Through Time), LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용했는데, 그 중 LSTM의 NE(Nash Efficiency)가 0.98을 넘는 정확도로 기존 연구에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였고, 표준 RNN과 RNN-BPTT에 비해서도 좋은 성능을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-138
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• 2023

최근 급격한 기후 변화 및 온난화로 인한 부작용으로 전 세계적으로 홍수 재해의 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 국내의 경우, 한강 수위는 대한민국 수도인 서울의 홍수 재해를 예방하기 위한 주요 관리 대상이다. 본 논문에서는 기계학습 기반의 한강 수위 예측을 개선하기 위해 관련 데이터 품질을 종합적으로 진단하고 이를 개선하기 위한 전처리 방안을 제안한다. 구체적으로는 결측치 처리와 교차 상관 분석을 통해 데이터를 완전성, 유효성, 그리고 정확성 측면에서 개선한다. 또한, 제안한 데이터 개선 방법이 한강 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 랜덤 포레스트와 LightGBM을 이용하여 성능 평가를 수행한다.