• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.903-913
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• 2021

홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 드론(Drone)과 전자파표면유속계(Surface velocity doppler radar)의 기능을 조합하여 최소 인력으로 짧은 시간에 간편하고, 안전하게 홍수기에 하천유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 기존 드론을 이용한 유량측정 연구에서 도출된 바람, 강우 등 기상 요인에 의한 드론의 기계적인 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 IP56 등급의 방진·방수 성능, 최대 36 km/h의 풍속에서 안정적인 비행능력과 최대 10 kg을 탑재할 수 있는 드론을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 측정에 있어서 주요 제약 요소인 진동을 제거하기 위해 드론과 전자파표면유속계를 결합하는 댐퍼플레이트를 개발하였다. 이들 비행장비와 유속계를 결합시킨 유속계 DSVM (Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar)을 제작하였으며, 봉황천(금강 제1지류)에 위치한 금산군(황풍교)지점에서 DSVM을 운용하여 홍수량을 측정한 결과 ±3.5%의 오차가 발생하였다. 또한 측정된 표면유속으로부터 평균유속을 산정할 때 정확도 향상을 위해 ADCP를 이용하여 동시 측정하고, 평균유속을 비교하여 평균유속환산계수(0.92)를 산정하였다. 본 연구에서는 드론과 전자파표면유속계를 결합해 측정한 유량과 ADCP 및 봉부자를 이용해 측정한 유량을 비교하고, DSVM의 적용 및 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1B호
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• pp.41-51
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• 2010

본 연구에서는 대구광역시 서구 비산7동 지역을 배수구역으로 선정하여 집중호우발생시 유출특성을 모의하고, 침수피해를 저감시키기 위한 방안으로 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과에 대한 분석을 실시하였다. SWMM 모형을 적용하여 2003년 태풍 '매미' 사상에 대한 유출해석을 실시하였으며, 유출해석을 통하여 계산된 월류량에 대한 2차원 침수모형을 적용한 침수해석을 통하여 2003년 당시의 침수흔적도와 침수해석 결과의 비교 및 검증을 실시하여 침수지역의 공간적 분포가 매우 유사한 양상을 보이고 있는 것을 확인하였다. 또한 지하저류조의 설치에 따른 침수피해 저감효과를 분석하기 위하여 동일한 강우조건을 가지고 대상유역에 대한 유출해석을 실시하여 월류된 유량에 대한 2차원 침수해석을 실시하여 침수피해 저감효과를 분석하였다. 지하저류조의 설치 및 크기에 따른 침수피해 저감효과를 분석한 결과 지하저류조의 높이가 1.7 m($120m{\times}180m{\times}1.7m$)인 경우 월류체적은 72%, 침수면적은 40.1% 감소하였고, 높이가 2.0m($120m{\times}180m{\times}2.0m$)인 경우 월류체적은 84.8%, 침수면적은 50.6% 감소하였으며, 높이가 2.2 m($120m{\times}180m{\times}2.2m$)인 경우 월류체적은 94%, 침수면적은 91.2% 감소하였고, 높이가 2.5 m($120m{\times}180m{\times}2.5m$)인 경우는 월류가 발생하지 않는 것으로 확인되었다. 지하 저류조의 크기와 위치에 따른 침수피해 저감영향에 대한 정량적 분석을 통하여 제시된 연구결과는 침수피해 방지를 위하여 경제적이고 사회적으로도 활용가치가 높은 지하저류조의 설치를 위한 충분한 기초자료가 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.