• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.9
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• pp.657-668
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• 2022

With the occurrence of localized heavy rain while river flow has increased, both flow and rainfall cause riverside flood damages. As the degree of damage varies according to the level of social and economic impact, it is required to secure sufficient forecast lead time for flood response in areas with high population and asset density. In this study, the author established a flood risk matrix using ensemble rainfall runoff modeling and evaluated its applicability in order to increase the damage reduction effect by securing the time required for flood response. The flood risk matrix constructs the flood damage impact level (X-axis) using flood damage data and predicts the likelihood of flood occurrence (Y-axis) according to the result of ensemble rainfall runoff modeling using LENS rainfall data and as well as probabilistic forecasting. Therefore, the author introduced a method for determining the impact level of flood damage using historical flood damage data and quantitative flood damage assessment methods. It was compared with the existing flood warning data and the damage situation at the flood warning points in the Taehwa River Basin and the Hyeongsan River Basin in the Nakdong River Region. As a result, the analysis showed that it was possible to predict the time and degree of flood risk from up to three days in advance. Hence, it will be helpful for damage reduction activities by securing the lead time for flood response.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.7
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• pp.755-765
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• 2013

This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.605-612
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• 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
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• 2006.05a
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• pp.1161-1165
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• 2006

본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.83-85
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• 2000

멀티미디어 서버는 시간 제약성을 가지는 멀티미디어 데이터를 정해진 시간 이내에 디스크로부터 검색해야 하므로 디스크 검색 요청 이전에 디스크 서비스 시간을 예측하여 제한된 시간 이내에 종료된다는 것을 보장해야 한다. 리눅스는 자원의 이용률 및 시스템 성능을 향상시키기 위해서 선행 읽기와 페이지 캐쉬 등의 기법들을 사용하고 있는데 이러한 기법들의 사용으로 디스크 서비스 시간은 매우 가변적이게 된다. 본 논문에서는 리눅스 파일 시스템을 개선하여 디스크 서비스 시간의 가변성이 최소화되도록 하고 이를 기반으로 정밀한 회전 지연 시간 모델에 의한 디스크 서비스 시간의 예측 기법을 제안한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.6
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• pp.607-616
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• 2012

The objective of this study is to evaluate the valid forecast lead time and the accuracy when AWS observed rainfall data are used for real-time river flow forecast. For this, Namhan river basin is selected as study area and SURF model is constructed during flood seasons in 2006~2009. The simulated flow with and without the assimilation of the observed flow data are well fitted. Effectiveness index (EI) is used to evaluate amount of improvement for the assimilation. EI at Chungju, Dalcheon, Hoengsung and Yeoju sites as evaluation points show 32.08%, 51.53%, 39.70% and 18.23% improved, respectively. In the results of the forecasted values using the limited observed rainfall data in each forecast time before peak flow occur, the peak flow under the 20% tolerance range of relative error at Chungju, Dalcheon, Hoengsung and Yeoju sites can be simulated in forecast time-11h, 2h, 3h and 5h and the flow volume in the same condition at those sites can be simulated in forecast time-13h, 2h, 4h and 9h, respectively. From this results, observed rainfall data can be used for real-time peak flow forecast because of basin lag time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.642-642
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• 2012

최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우와 돌발성 호우가 한반도 뿐 아니라 전 세계적으로도 많이 나타나고 있고, 그로 인한 이상홍수의 발생이 우리나라의 인명 및 재산피해를 날로 증가시키고 있는 추세이다. 그러나 현재 국내의 홍수방어시스템은 정확도 및 선행시간 확보 등의 측면에서 국민들의 요구수준까지는 그 역할을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 또한 최근 4대강 살리기 사업을 통해 수행된 보 설치 및 하도 준설로 인해 하천환경의 변화가 크게 발생하여, 보다 정확하고 신속한 홍수위 예측기법이 요구되고 있는 실정이다. 이에 따라 현재 4대강 홍수통제소에서는 정확한 홍수위예측을 위해 4대강 본류 및 주요 지류에 대해 수리모형을 구축하고 있고, 기존의 저류함수모형에 의한 강우-유출 해석기법을 적용하여 주요 지류에 대한 유입량을 산정하기 위한 모형을 구축중에 있다. 국내 홍수방어 시스템에 현재까지 사용되어 오고 있는 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 방법은 물리적 기반의 홍수예측모형으로 유역의 지형학적 인자와 그에 따른 여러 변수를 포함하기 때문에 하천환경의 변화로 인해 각각의 추적과정에서 오차들이 발생하여 해석결과에 영향을 미치는 단점이 있다. 이에 반해 데이터 기반 모형은 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 낙동강 유역에 대해 보다 정확한 홍수위 예측을 위해 현재 낙동강홍수통제소에서 구축중인 낙동강 본류의 수리모형의 주요 지류의 유입량 산정을 위해 기존의 물리적 기반 모형이 아닌 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 data 기반 모형을 적용해 기존 물리적 기반 모형과 비교 분석 하고자 하였다. 낙동강의 주요지류인 감천, 금호강, 남강, 내성천, 밀양강, 반변천, 위천, 황강을 적용유역으로 선정하여 유역별로 티센망을 구축하였고, 각 지류별로 수위관측소를 선정하여 최근 10년동안 낙동강유역의 홍수예 경보가 발령되었거나 많은 비가 온 사상을 선정해 모형을 검증하였다. 모형은 실시간 수위측정 자료와 강우자료 및 해당유역 댐의 방류량 자료를 이용해 유역별 최적 입력자료 조합을 선정하여 간단하게 구축할 수 있었다. 또한 10분 단위 및 30분 단위의 입출력 자료로 모형을 구축하여 비교하였다. 이번 연구에서 수행한 낙동강유역에서의 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 홍수예측기법을 통해 몇가지 data만으로 유역의 주요지점에 대한 홍수위와 홍수량을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다. 모의 결과는 실측치와 비교해 정확도 면에서 우수함을 보여 주었으나 예측시간이 길어질수록 실측치의 경향을 벗어나는 결과를 보였다. 그러나 실시간 홍수예 경보에 있어서는 만족할만한 선행시간을 확보할 수 있었다. 구축된 Data 기반 모형이 물리적 기반 모형과 더불어 낙동강 홍수예 경보를 위한 모형으로 사용될 수 있다면 보다 효율적인 예 경보 체계 구축에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.347-347
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• 2021

국내 호우 및 태풍으로 인한 홍수피해는 전체 자연재해 피해액 중 90%에 달할 정도로 심각하다. 홍수 피해는 국내의 기후적 특성으로 인해 매년 반복될 뿐만 아니라 최근엔 기후변화로 인해 강우 패턴이 변함에 따라 홍수 대응에 대한 새로운 해결책이 요구되는 상황이다. 이러한 니즈에 맞춰 국내의 홍수 관리 기술 및 제도도 빠르게 발전해왔다. 기술적으로는 수문 관측 밀도, 자료의 축적, 전송, 분석기법 등이 상당한 수준에 이르고 있다. 다만, 단기 강우 예측, 고도화된 홍수해석모형, GIS와의 연계 등이 홍수 예경보 시스템과 실무에 직접적으로 활용되기 위해서는 아직 개발기술에 대한 실용화 연구 및 적용검증이 필요하다. 뿐만 아니라, 제도적으로도 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 및 시행규칙」을 통해 하천구역 및 그 배후지역에서 홍수로 인명과 재산에 대한 피해가 예상될 경우 홍수 예경보를 실시하도록 하고 있다. 그러나 최근 도달시간이 짧아 홍수선행예보시간이 확보되지 못하는 경우 등이 발생하며 홍수특보 기준에 대한 보완의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 충분한 선행예보시간 확보 및 신속한 홍수대응을 위하여 홍수발생 및 예경보 발령 사례를 분석하고자 한다. 현재 홍수특보 발령 기준은 홍수위험정도에 따라 홍수주의보 또는 홍수경보로 구분하여 발령하도록 하고 있다. 홍수위험정도의 기준은 일반적으로 수위 또는 유량을 기준으로 하고 있으며, 이를 기준수위라고 정의하여 관리하고 있다. 본 연구에서는 홍수특보지점별 사례를 통해 지점의 지형적 특성, 기준수위, 기준수위에 도달시간을 종합적으로 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 기존의 홍수특보를 효과적으로 운영하고 홍수피해를 저감하기 위해 고려해야 할 요소를 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1285-1294
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• 2021

In recent years, as rainfall is concentrated and rainfall intensity increases worldwide due to climate change, the scale of flood damage is increasing. Rainfall of a previously unobserved magnitude falls, and the rainy season lasts for a long time on record. In particular, these damages are concentrated in ASEAN countries, and at least 20 million people among ASEAN countries are affected by frequent flooding due to recent sea level rise, typhoons and torrential rain. Korea supports the domestic flood warning system to ASEAN countries through various ODA projects, but the communication network is unstable, so there is a limit to the central control method alone. Therefore, in this study, an artificial intelligence-based flood prediction model was developed to develop an observation station that can observe water level and rainfall, and even predict and warn floods at once at one observation station. Training, validation and testing were carried out for 0.5, 1, 2, 3, and 6 hours of lead time using the rainfall and water level observation data in 10-minute units from 2009 to 2020 at Junjukbi-bridge station of Seolma stream. LSTM was applied to artificial intelligence algorithm. As a result of the study, it showed excellent results in model fit and error for all lead time. In the case of a short arrival time due to a small watershed and a large watershed slope such as Seolma stream, a lead time of 1 hour will show very good prediction results. In addition, it is expected that a longer lead time is possible depending on the size and slope of the watershed.