• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.52-60
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• 2022

지구 온난화와 자연환경의 변화로 인하여 풍수해로 인한 농경지 침수피해가 지속되고 있다. 건국 이래 지속적인 방재사업을 펼치고 있으나, 지속된 기간에 비해 진척은 미흡하고, 여전히 막대한 비용이 소비되고 있다. 따라서 농경지 침수에 선제적 대응을 위한 예측 시뮬레이션 등의 개발과 활용이 필요하다. 본 논문에서는 GIS(공간정보)기반 SWMM 모델을 활용한 침수분석 시뮬레이션 사례를 소개하고, 해당 시뮬레이션 결과와 미국과 국내의 타 모델의 결과 간의 오차율을 통해 타당성을 확인했다. 또한 해당 시뮬레이션을 농경지 침수에 활용하기 위한 방향으로 침수흔적도 작성 등 현행 농경지 침수 대비 기반 정보 정책을 보완할 다양한 활용 방안을 제시하였다. 향후 보다 많은 지역의 시뮬레이션 결과가 침수분석도 형태로 축적되면 범국가 차원의 수재해에 대한 선제적 대응, 나아가서는 예방을 위한 각종 응용에 활용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.840-844
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• 2005

최근 기상이변에 따라 특정지역에 단시간의 집중호우에 의한 홍수가 빈번히 발생하고 있으면, 이에 따른 위험과 손실이 증가하고 있다. 집중호우 발생시 단지설계 및 배수체계 부분에 관련하여 도출되는 가장 중요한 문제점 중의 하나는 배수시스템의 배수불량으로 인한 단지 내수침수문제라 할 수 있다. 기존 지역 배수시스템의 설계빈도는 20년을 넘지 못하고 있는 실정이나 집중호우는 이를 상회하므로 국부적인 단지내 배수시스템 불량은 피할 수 없는 현상이다. 하지만 기존의 배수시스템 설계기법은 합리식을 기본으로 하는 정적개념의 설계 기법이므로 국부적인 배수시스템의 손실수두 발생에 의한 국지적 침수 양상을 파악하기는 부적절하다. 본 논문에서는 과거 집중호우로 인해 피해가 발생했던 중랑천 유역 중 침수가 자주 발생했던 중랑구를 대상유역으로 결정하였다. SWMM, ILLUDAS 모형을 이용하여 대상유역에 대한 유출 해석을 실시한 결과 도시유역에서는 SWMM 모형이 그 적용성에 있어서 다소 효과적인 것으로 나타났다. 도시유출모형을 GIS와 연계하기 위하여 지형공간데이터를 구축하고 GIS 도구인 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 연계하는 방안을 제시하였으며, 유출모형의 결과값을 이용하여 침수구역도를 작성하였다. GIS와 연계시 실제 침수가 예상되는 범위을 가시화함으로써 침수발생지점을 사전에 예측할 수 있고 침수예방을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.404-404
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• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2015

최근 기후변화로 인해 홍수의 발생빈도와 홍수량이 증가하고 있으며, 여름철 집중호우 및 태풍에 의해 하천의 둔치가 침수됨으로써 다양한 침수피해를 야기한다. 대하천 사업 이후 하천의 둔치를 활용한 체육시설, 자전거도로 및 생태공원과 같은 친수시설들이 조성되었으며 태풍으로 인한 하천의 홍수위 상승은 이러한 친수시설에 대한 직접적인 피해를 가져올 수 있다. 따라서 이와 같은 침수피해를 예측하기 위해서는 둔치를 포함한 복단면에서의 흐름해석을 통한 수리학적 영향을 분석해야하며, 둔치에서의 흐름양상은 주수로에 비해 수심이 얕고 흐름에 대한 저항이 크기 때문에 2차원 수리해석이 바람직한 것으로 제안되고 있다. 2차원 수리해석에 있어 하천의 홍수위 상승과 하강으로 인해 발생하는 둔치구간에서의 마름과 젖음 현상은 수치해의 발산을 야기하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 마름/젖음 해석 기법에 대한 연구들이 진행되어 왔으며 일반적으로 마름/젖음에 대한 문제를 해결하는 방법은 마름/젖음에 상관없이 모든 부분에서 방정식을 푸는 박막기법과 해석영역으로부터 마름 부분을 제거하는 이동경계법으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 단기간에 수위가 급변하는 태풍사상에 대한 둔치에서의 홍수위험도를 평가하기 위해 마름/젖음 해석이 가능한 2차원 유한차분모형인 Nays2D 모형을 이용하여 마름/젖음에 대한 과거 선행연구들의 결과와 적용된 모형의 결과를 비교하여 모형의 적용성을 검증하였고, 검증된 모형을 강정-고령보에서부터 달성보 사이 구간에 적용하여 수리학적 영향을 분석하였다. 또한, 모형의 결과를 이용하여 홍수위험지수를 산정하였으며, 이를 통해 둔치구간에서의 홍수위험도 평가를 실시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.86-102
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• 2012

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)과 빈도비 모델(frequency ratio model)을 이용하여 부산 남구 및 연제구 지역의 침수 지역 예측 기법을 적용하여 취약성도를 작성 및 검증하고자 한다. 침수 피해와 관련된 요인으로는 지질도, 지형도(경사도, 표고, 곡률 및 하천), 토양도(토양 배수, 유효토심 및 토성), 임상도(경급, 영급, 소밀도 및 수종) 및 토지이용(불투수층 및 그린인프라) 등의 자료를 선정하여 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 2009년 160개소의 침수지역 중 50%(80개소)는 침수 관련 항목들간의 상관관계를 분석하는데 활용되었고, 50%(80개소)는 작성된 검증을 위하여 사용하였다. 침수 관련 항목들간의 상관관계는 불투수층 지역에서는 교통지역이 가장 높았으며, 경사도 $11{\sim}15^{\circ}$및 표고 15m 등에서 높았다. 분석된 상관관계를 GIS 중첩분석을 수행하여 침수 취약성도를 작성하였다. 계산된 침수 취약성은 기존 침수 관련 항목들 간의 관계를 정량적으로 설명하고 표현하여 취약성 지수가 높을수록 향후 침수피해가 많은 것을 의미한다. 침수 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설과 같은 도시계획 분야에서 사용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.611-614
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• 2009

최근 지구온난화로 인한 기후변화 및 해수면 상승으로 인한 태풍의 내습빈도 및 강도의 증가로 태풍 내습시 연안지역에서 침수 범람과 같은 자연재해로 인한 국민의 인명과 재산 피해가 급증하고 있다. 이에 폭풍 해일 예측을 위한 수치모델의 수립과 개선을 통하여 태풍으로 인해 발생하는 연안지역에서의 해일의 발생시간, 해일의 높이, 해일로 인한 침수 범람 지역을 보다 과학적으로 정확하게 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 예측결과를 일반 국민들에게 보다 효과적으로 전달하고, 폭풍 해일로 인한 침수 범람과 같은 연안재해로 인한 피해를 예방하기 위하여 웹 서비스를 통한 GIS기반 폭풍 해일 시각화 시스템을 개발하였다. 또한 수치모델의 정확한 예측결과 및 연안지역의 정밀 지리정보 구축을 위하여 LiDAR 자료를 이용한 GIS기반 육도-해도 접합을 통한 연안지역의 수 센티미터 해상도의 상세 지리정보를 DEM을 통하여 시각화하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.388-388
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• 2020

매년 국지성호우 및 태풍으로 인해 하천 범람이나 저지대침수가 발생하고 있으며 이는 인명 피해 사례로 이어지기도 한다. 피해 발생을 최소화시키기 위해 강우와 유량과 같은 정형데이터로 홍수예보가 이뤄지고 있으나 기존의 정형데이터만 사용하다보니 도심지역이나 소규모 하천에서 인명 피해 예측에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위해서는 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 증가됨에 따라 텍스트나 사진과 같은 다양한 비정형데이터가 생성되고 있다. 이렇게 생성된 데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있으며 특히 지진이나 홍수와 같은 재난 발생 시 유용한 데이터로 활용된 사례가 증가하고 있다. 이는 사람들이 GIS와 같은 위치정보나 시간 등을 포함한 다양한 정보를 포함하기 때문이다. 하지만 이렇게 생산된 비정형데이터를 기존 물리적 기반의 수문모형의 데이터로 활용하기에는 많은 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 채널을 통해 생성된 비정형 데이터들을 인공신경망모형에 적용하여 하천수위를 예측하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.181-190
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• 2017

도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 대상지역은 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 $7.4km^2$이며 맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하고 6 m 격자크기에 대해 침수모의가 가능하도록 모델을 구축하였다. 모델 적용성 평가를 위해 분석기간은 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 모델 정확도를 평가하기 위해 침수피해가구 현황을 이용하여 POD를 분석한 결과 각각 0.61과 0.57의 정확도를 보였다. 개발된 모형은 강우시나리오에 따른 침수취약지역 추정과 실시간 침수예측을 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.507-507
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• 2023

지진해일은 많은 인명피해를 입힐 수 있는 위험한 자연재해이며, 예를 들어 각각 약 25만명과 약 2만명의 사상자가 발생하였던 2004년 수마트라 지진해일과 2011년 동일본 지진해일 등이 있다. 우리나라 동해안 또한 향후 지진 발생 가능성이 큰 지진공백역이 존재하여 안전한 지역으로 볼 수 없다. 지진해일 방재대책 수립과 관련된 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만 지진해일의 발생빈도는 적고 완벽히 대응하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 지진해일 방재대책의 가장 기본적인 자료로 이용될 수 있는 지진해일 침수예상도를 효율적인 방법으로 제작하는 것을 연구했다. 현재 우리나라의 지진해일 최대 침수예상도는 과거 및 향후 발생가능한 지진해일의 경우에 대한 모든 범람구역이 고려된 보수적인 방법으로 제작되고 있다. 지진원의 위치와 각 매개변수의 특성에 따라 범람구역이 다양하게 나타날 수 있기 때문에 보수적인 최대 침수예상도는 과도한 범람구역이 고려될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 최대 침수예상도와 비교하여 AI기술과 로직트리 기법을 통해 더 정확한 최대 침수예상도를 제작하는 것을 목표로 한다. 연구방법은 1) 고려된 모든 지진해일 시나리오에 대한 수치해석 2) 입력자료인 지진해일 초기수면 변위 이미지 증강 3) CNN모델을 활용한 초기수면 변위 이미지 분류 4) 분류된 결과의 범람 구역으로 최대 침수예상도를 제작하였다. 향후 연구결과는 지진해일 재해정보도 제작 및 지진해일 침수예측 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 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.