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Development of Flood Runoff Characteristics Nomograph for Small Catchment Using R-Programming (R-프로그래밍을 이용한 소유역 홍수유출특성 노모그래프 개발)

  • Jang, Cheol Hee;Kim, Hyeon Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.590-590
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    • 2015
  • 본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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A study on the realtime renewal and update of digital map using general survey (일반측량 성과도를 활용한수치지도의 실시간 수정갱신 체계화 연구)

  • Lee Sang-Gil;Kwon Jay-Hyoun;Yang Hyo-Jin;Cho Seong-Kil
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.146-151
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    • 2006
  • 현재 국가지리정보유통망을 통해 유통되고 있는 수치지도(Digital map)는 대부분 항공 측량사진(Air survey Photographs)이나 위성영상(Satellite images)을 통해 취득된 토지 피복의 형상을 기반으로 제작된 지도들이다. 정사사진으로부터 취득된 지형정보를 기호화, 단순화한 수치지도는 실제 사물의 형태와 많은 차이가 있어 지형과 시설물의 변이를 사실대로 반영하지 못한다. 특히 최근 들어 지하시설물이나 건축기술의 발달로 층별 구조가 다양해진 건축물의 형태 등은 정사사진으로는 식별이 불가능하고 건물의 경우 지붕의 형태로 묘사되는 등 표현에 한계가 있다. 도심지역을 대상으로 제작된 1/1,000수치지형도나 일부 지자체나 공공기관 등에서 제작된 $1/500{\sim}1/2,500$ 수치지형도는 상세한 지형정보를 포함하고 있는 높은 정밀도의 수치지도이지만, 도시지역의 변이가 빠르게 일어나고 있기 때문에 자료 신뢰성과 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 현지조사나 측량에 의존하고 있는 정사사진으로부터 취득이 불가능한 지형자료의 취득이나 수년단위인 갱신주기의 한계를 극복하고 실시간으로 수치지도를 수정갱신 할 수 있는 대안으로 일반측량성과도의 활용방안을 제시하고자 한다. 일반측량업에서 생산되는 일반측량성과도는 임시 도근점에 의해 측량을 실시하고 지적경계점과 현황기지점을 도해법에 의해 지적도와 중첩시켜 제작한 측량도로서, 일반측량 성과도에 절대좌표체계를 부여하고 수치지도와 매칭 기법을 제시함으로서 경제적이고 신속한 실시간 수치지도 수정갱신체계를 확립할 수 있고, 자료의 공유함으로써 중복측량을 방지할 수 있다.보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의

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A study on the enhancement and performance optimization of parallel data processing model for Big Data on Emissions of Air Pollutants Emitted from Vehicles (차량에서 배출되는 대기 오염 물질의 빅 데이터에 대한 병렬 데이터 처리 모델의 강화 및 성능 최적화에 관한 연구)

  • Kang, Seong-In;Cho, Sung-youn;Kim, Ji-Whan;Kim, Hyeon-Joung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.20 no.6
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    • pp.1-6
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    • 2020
  • Road movement pollutant air environment big data is a link between real-time traffic data such as vehicle type, speed, and load using AVC, VDS, WIM, and DTG, which are always traffic volume survey equipment, and road shape (uphill, downhill, turning section) data using GIS. It consists of traffic flow data. Also, unlike general data, a lot of data per unit time is generated and has various formats. In particular, since about 7.4 million cases/hour or more of large-scale real-time data collected as detailed traffic flow information are collected, stored and processed, a system that can efficiently process data is required. Therefore, in this study, an open source-based data parallel processing performance optimization study is conducted for the visualization of big data in the air environment of road transport pollution.

Spatio-temporal enhancement of forest fire risk index using weather forecast and satellite data in South Korea (기상 예보 및 위성 자료를 이용한 우리나라 산불위험지수의 시공간적 고도화)

  • KANG, Yoo-Jin;PARK, Su-min;JANG, Eun-na;IM, Jung-ho;KWON, Chun-Geun;LEE, Suk-Jun
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.22 no.4
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    • pp.116-130
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    • 2019
  • In South Korea, forest fire occurrences are increasing in size and duration due to various factors such as the increase in fuel materials and frequent drying conditions in forests. Therefore, it is necessary to minimize the damage caused by forest fires by appropriately providing the probability of forest fire risk. The purpose of this study is to improve the Daily Weather Index(DWI) provided by the current forest fire forecasting system in South Korea. A new Fire Risk Index(FRI) is proposed in this study, which is provided in a 5km grid through the synergistic use of numerical weather forecast data, satellite-based drought indices, and forest fire-prone areas. The FRI is calculated based on the product of the Fine Fuel Moisture Code(FFMC) optimized for Korea, an integrated drought index, and spatio-temporal weighting approaches. In order to improve the temporal accuracy of forest fire risk, monthly weights were applied based on the forest fire occurrences by month. Similarly, spatial weights were applied using the forest fire density information to improve the spatial accuracy of forest fire risk. In the time series analysis of the number of monthly forest fires and the FRI, the relationship between the two were well simulated. In addition, it was possible to provide more spatially detailed information on forest fire risk when using FRI in the 5km grid than DWI based on administrative units. The research findings from this study can help make appropriate decisions before and after forest fire occurrences.