• 한국수자원학회논문집
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• 제45권10호
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• pp.1035-1041
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• 2012

본 연구는 유역의 침수특성치를 기준으로 하여 치수계획규모를 설정하는 방법을 연구한 것이다. 본 연구에서는 2010년 9월21일 광화문일대에 발생한 침수피해를 이용하여 XP-SWMM 2010 모형을 검증한 후 침수예상도를 산정하였다. 확률강우량은 Huff의 4분위법으로 분포시켰으며, 기존의 유역출구점을 기준으로 한 임계지속시간의 문제점을 제시하였으며 침수특성치(관로첨두유출량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 침수면적, 침수총량, 침수지속시간)를 기준으로 유역치수계획규모를 설정하는 방법을 제시하였다. 현재 유역의 치수계획규모 설정시 사용되고 있는 관로첨두유출량은 도시유역의 침수특성을 합리적으로 반영하지 못하는 것으로 판단되었으며 도시유역에서 발생하는 침수의 결과치인 침수특성이 치수계획규모 설정에 합리적인 것으로 나타났다. 유역의 치수계획규모는 각 유역의 지리 물리 사회 경제적 특성에 기반한 침수특성치를 선택하여 그 유역이 감당할 수 있는 침수특성치를 제외한 나머지의 침수특성치를 극복할 수 있도록 설정해야할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.938-942
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• 2008

본 연구에서는 안성천 하류부 하도준설에 따른 하천의 영향에 대해 분석하였다. 우선 준설에 따른 수위 하강 및 이로 인한 침수피해 저감효과를 추정하였다. 하도 준설에 따른 홍수위 변화를 모의하기 위해 1차원 하천수리모형인 HEC-RAS을 적용하였으며, 홍수위 변화에 따른 침수면적 및 침수심 산정을 위해 수치지도와 GIS를 이용하였다. 하도준설에 따른 수위 변동은 계획홍수량 및 유황에 따라 분석하였으며, 침수모의는 계획홍수량을 기준으로 침수면적 및 침수심을 산정하였다. 또한 준설에 따른 하상변동 영향을 추정하기 위해 준설후 5년, 10년, 20년의 퇴사분포를 모의하였다. 1차원 유사이동 모형인 HEC-6 모형을 이용하였으며, Yang공식, Toffaleti공식, 그리고 Laursen공식 등 세가지 유사이송 공식을 적용하였다. 모의구간은 진위천 상류부 궁안교 지점부터 안성천과 합류된 이후 팽성대교 지점까지이다. 경계자료로는 궁안교 상류부에 위치한 동연교 지점에서의 1987년$\sim$2006년까지 20년 동안의 수위자료와 환경부 유사량 실측자료를 이용하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.213-219
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• 2009

밀집도시에서 하수도, 건물, 제방 등과 같은 형상은 흐름이나 범람류의 전파에 영향을 미치므로 이러한 요소들은 도시지역의 범람 모델을 구축하는데 있어서 고려되어야 할 것이다. 도시지역의 2차원 범람모형은 현재 홍수범람 분야에서 가장 중요하게 적용되고 있지만, 이러한 모델은 지형적인 부정확한 변수 및 부정확하고 불충분한 자료 때문에 매우 제한적인 모델이라 할 수 있다. 본 연구에서는 시가지 침수심을 모의 계산하기 위해 유역 유출 모형, 2차원 시가지 모형 그리고 하수도 모형을 통합하여 2002년 침수피해를 입은 바 있는 삼척지역에 적용하여 건물 및 배수 펌프용량이 침수심에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 그 결과 침수심은 배수용량에 직접적으로 영향을 받으며 또한 0.2-0.6 범위의 건물 점유율에 대한 침수심은 약 20-30 cm가 증가되는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2023

최근 집중호우로 인한 도시침수가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 2022년 서울의 강남지역과 경북의 포항 등 기습호우에 의한 침수로 인해 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 본 연구는 이러한 집중호우로 인해 발생되는 도시침수에 대응하기 위하여 '저감이 아닌 예방'을 목적으로 도심지홍수 모니터링 시스템개발을 진행하고 있으며, 지자체와의 연계를 통한 실증실험을 진행하여 기술검증을 진행하고자하였다. 단일 센서로는 얻을 수 없는 종합적인 정보를 수집하기 위하여 멀티센싱을 이용한 시스템을 구상하였으며, 수위센서를 통한 침수심 데이터와 CCTV의 비정형 영상데이터 등을 종합적으로 취합하여 분석하고 사용자에게 안내 할 수 있도록 시스템을 구축하고자 하였다. 수집된 데이터는 연구원과 지자체로 전송되며, 연구원은 데이터수집을 통한 양질의 정보를 생산할 수 있다. 지자체는 수집된 데이터를 통해 실시간으로 침수지역 및 침수심 등을 확인 할 수 있으며, 홍수 이후 침수의 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하여 추후 발생되는 홍수에 대한 대비가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에 대한 실증실험을 위하여 서울특별시와 인천광역시 미추홀구청과 업무협약을 진행하였으며, 도림천 인근과 인천광역시 미추홀구의 침수지역을 대상지역으로 선정하고 계측센서를 설치하여 실측 데이터를 확보하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.441-452
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• 2006

최근에 홍수재해와 관련된 자연재해가 급격히 증가하고 있다. 특히, 사회기반시설의 집중 및 인구증가로 도시지역에서의 침수는 인명과 재산에 큰 피해를 야기한다. 본 연구의 목적은 배수시스템에서의 과부하로 인한 도시지역에서의 침수심을 계산하기 위해서 우수배수시스템모형과 2차원 지표류모형을 연계한 새로운 모형을 개발하는 것이다. 대상유역에서의 침수유량의 거동은 두 가지 요소로 고려되는데 하나는 배수시스템에서의 흐름이고 다른 하나는 월류유량으로 발생한 범람 흐름으로 고려되어 졌다 개발모형은 군자와 장안유역에 적용되었고, 계산된 침수심들은 모의결과로 제시되었다. 모의 결과는 홍수관계기관이 침수 발생이 예상되는 지점에서 홍수피해 방지를 위해 배수시스템의 용량에 대한 재설계 혹은 확장 등과 같은 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있다. 또한, 본 모형은 홍수관계기관에서의 정책결정에 활용될 수 있도록 침수위험지도를 만들고 홍수경감대책을 수립하는데 이용될 수 있다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

• 물과 미래
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• 제56권8호
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• pp.31-36
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• 2023

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.352-357
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• 2016

광역상수관은 원수 또는 정수를 자체 수자원확보가 어려운 지자체에 적기에 공급해주는 중요한 역할을 하고 있다. 최근 자연재해에 및 관 노후, 공사 중 사고 등의 원인으로 광역상수관이 파손되는 사례가 발생되었다. 이와 같은 광역상수관의 파손은 상수 보급 수혜지역에 대한 단수피해가 발생될 뿐만 아니라 파손지점에서 상수유량의 분출으로 침수피해를 야기 시킬 수 있게 된다. 본 연구에서는 광역상수관 파손에 따른 파손지역 주변부에서 유량 분출에 의한 침수양상 및 분출지점에 위치하고 있는 지하시설물(지하철 정거장)에 대한 침수피해 영향을 검토하였다. 침수양상 분석 방법은 광역상수관 파손시 분출유량 산정, 지형자료 구축, 표면류 흐름 계산, 침수범람도 작성 순으로 검토를 수행하였다. 광역상수관 파손에 따른 분출유량은 상수관 공급량 $770,000m^3/day$를 기준으로 초당 흐르는 유량(2차원 부정류 흐름 해석)으로 환산하여 유입조건으로 선정하고, 파손위치 및 분출유량에 따른 시나리오를 설정하였다. 광역상수관 파손에 따른 침수양상을 살펴본 결과, 파손 지점의 위치의 지형적 여건에 따라 최대 침수심 및 최대 침수 위치가 상이한 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 정거장 주변부 최대 침수심은 0.50m로 정거장 노출부 최소 높이 0.65m(노출부 높이 - 지반고)보다 작은 수치이므로 광역상수관 파손에 따른 분출유량의 정거장 내부 유입은 없는 것으로 분석 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.190-190
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• 2019

호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.