• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1195-1204
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• 2021

Recently, local torrential rain have become more frequent and severe due to abnormal climate conditions, causing a surge in human and properties damage including infrastructures along the river. In this study, water surface elevation prediction algorithm was developed using the LSTM (Long Short-term Memory) technique specialized for time series data among Machine Learning to estimate and prevent flooding of the facilities. The study area is Jamsu Bridge, the study period is 6 years (2015~2020) of June, July and August and the water surface elevation of the Jamsu Bridge after 3 hours was predicted. Input data set is composed of the water surface elevation of Jamsu Bridge (EL.m), the amount of discharge from Paldang Dam (m³/s), the tide level of Ganghwa Bridge (cm) and the number of tweets in Seoul. Complementary data were constructed by using not only structured data mainly used in precedent research but also unstructured data constructed through wordcloud, and the role of unstructured data was presented through comparison and analysis of whether or not unstructured data was used. When predicting the water surface elevation of the Jamsu Bridge, the accuracy of prediction was improved and realized that complementary data could be conservative alerts to reduce casualties. In this study, it was concluded that the use of complementary data was relatively effective in providing the user's safety and convenience of riverside infrastructure. In the future, more accurate water surface elevation prediction would be expected through the addition of types of unstructured data or detailed pre-processing of input data.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.6
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• pp.683-696
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• 2013

Recent inundation damage has frequently occurred due to heavy rainfall in urban area, because rainfall has locally occurred exceeding the capability of a flood control plan by the exiting design rainfall from the data of Seoul weather station. Accordingly the objective of this study is to predict new design rainfall in order to make a future flood control plan considering climate change. In this study, for considering spatial characteristics of rainfall in urban area, data of AWS was used and for retaining insufficient rainfall data, WGR model was estimated the application of target area. The results were compared with the observation data and consequently show reasonable results. In addition, to prepare for climate change, design rainfall was calculated by applying for various climate scenarios and the result would be used in order to establish future flood control plan.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.277-280
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• 2010

The prevention of disasters is important to prepare in advance through analysis and an estimate. But for all the efforts of the government to stave off disasters, the damage out of a guerilla localized heavy rain caused the global warming, a landslide and inundation is growing. To prevent these damages, the basic data and system through systematic research and analysis should be set up. But it is true that collecting of the basic data and the system for preventing disasters are either constructing or insufficient so far. In this research, by using topography spatial data including LiDAR data including the aerial photo and digital maps, and etc. the factor of a disaster, the disaster risk element was extracted. Moreover, the disaster region about the disaster generation available region was evaluated in advance using the easy disaster analysis of current situation photo map which made with the grid analysis method and weighted value estimate technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.5
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• pp.311-323
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• 2023

In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.2
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• pp.459-466
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• 2017

Several reservoirs that were managed by local governments and the Korea Rural Community Corporation have recently collapsed. One of them is the Goeyeon reservoir in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do that collapsed mainly around the spillway due to heavy rain at 9 O'clock, on 21 August 2014. The Goeyeon reservoir was an aging agricultural reservoir over 70 years since it was built. In this study, the collapse situation of the reservoir was reproduced through the DAMBRK model. Flood inundation maps were reconstructed for the breach outflow of the dam analyzed by the DAMBRK model. We estimated the breach duration and outflow of the reservoir as compared with the inundation image taken by the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) at the time when the Goeyeon reservoir collapsed. The results of this study are expected to be useful for predicting damage in the downstream inundation area when a reservoir collapses.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.8
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• pp.531-543
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• 2019

Constructing a reliable runoff model and reducing model runtime are important in research of real-time urban flood forecasting to reduce the repetitive flood damage. Sewer networks in the major urban basin such as Seoul are vast and complex so that it is not suitable for real-time urban flood forecasting. Therefore, the rainfall-runoff model should be simplified. However, the runoff results due to the simplification of sewer networks can vary depending on the subjectivity and simplification method of the researcher and there is a significant difference especially in 2-D inundation analysis. In this study, the sewer networks in various urban basins with different numbers and distributions of sewer networks were simplified to certain criteria. The accuracy of the simplification model according to the sewer network scale is evaluated by 2-D inundation analysis. The runoff models of Gwanak, Sillim, and Dorimcheon, frequently inundated basins were simplified based on four simplification ranges due to the cumulative drainage area set as a criterion for calculating the simplification range. This study will be expected that the inundation result of simplification models estimated through the analysis can contribute to the construction of a reasonable and accurate runoff model suitable for real-time flood forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.845-849
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• 2005

도시지역 공간의 한정성으로 인해 하천연변의 저지대에 까지 토지이용도가 극대화되고 있다. 이러한 상황은 치수방재의 측면에서 과거와 같은 외수의 범람에 의한 홍수피해가 아닌 내수의 배수불량으로 의한 침수피해의 증가를 가져 왔다. 서울특별시의 경우 유수지 및 빗물펌프장의 보강을 통해 치수안전을 확보하고 있다 빗물펌프장 운영에서 가장 중요한 요소는 펌프의 가동과 배수문의 개폐을 통한 외수의 차단과 내수의 방류에 있다. 특히 배수문의 개폐시기가 적절치 않은 경우, 외수가 유수지로 들어와 펌프장의 기능을 저해 할 수 있다. 그러나 배수문의 개폐는 현재 자동화 되지 못하고 운영자에 의하여 경험적으로 운영되고 있다. 본 연구에서는 수리학적 홍수추적(Hydraulic Flood Routing)방법 중 FLDWAV모형을 사용하여 한강변에 위치한 빗물펌프장의 외수위를 모의 하였다. 모형의 모의 결과와 한강흐름의 실측치를 비교 검토하고, 이를 기초로 각 빗물펌프장의 배수문을 가동해야 하는 팔당댐 방류량과 도달시간을 구하고, 하류에 위치한 빗물펌프장의 황해의 조위 영향등을 분석, 운영자가 배수문 개폐시기를 예측하여 빗물펌프장의 운영 자료로 이용과 유수지$\cdot$펌프장 운영체계의 자동화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.275-275
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• 2019

기후변화에 따른 집중호우의 발생빈도와 강도가 증가하면서 대규모 홍수로 인한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 그에 따라 홍수 상황을 신속하게 확보하고 홍수피해를 빠르게 예측하는 모니터링 기술이 필요하다. 최근 공간정보 분야에서 무인항공기 (UAV: Unmanned aerial vehicles)를 이용한 3차원 지형자료 확보 연구가 활발하게 이용되고 있다. 무인항공기는 지형자료 구축 뿐 만 아니라 홍수 시 신속한 홍수 모니터링이 가능하기 때문에, 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 홍수 전 지형자료 구축을 비롯하여, 홍수 시 모니터링, 홍수 후 지형자료 구축에 이르기까지 UAV를 이용한 홍수 모니터링 기술을 소개한다. 연구대상지는 금강 합류 직전 논산천 하류 1 km 지점으로, UAV를 이용한 지형자료를 구축하기 이전에 좌표 매칭을 위한 GCP (Ground Control Point ) 측량을 실시하고, UAV 비행계획을 수립하고 촬영한다. 촬영된 영상을 GCP좌표와 소프트웨어 (Pix4D)를 이용하여 정사영상과 DSM(Digital Surface Model)자료를 구축한다. 홍수시 UAV를 이용한 촬영을 통하여 동영상은 수재해 플랫폼에 송신하고, 이미지 영상은 홍수 전 영상처리와 동일한 방법을 이용하여 지형 자료를 구축하여, 홍수시 침수심이나 지형변화를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.455-455
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• 2023

본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.