• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.730-735
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• 2014

This paper introduces a GP (Genetic Programming) based robust technique for the prediction of a heavy rain newsflash. The nature of prediction for precipitation is very complex, irregular and highly fluctuating. Especially, the prediction of heavy precipitation is very difficult. Because not only it depends on various elements, such as location, season, time and geographical features, but also the case data is rare. In order to provide a robust model for precipitation prediction, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The remaining part of the study is to evaluate the performance of prediction for a heavy rain newsflash using a GP based nonlinear regression technique in Korean regions. Analysis of the feature selection is executed and various fitness functions are proposed to improve performances. The KLAPS data of 2006-2010 is used for training and the data of 2011 is adopted for verification.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.657-668
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• 2022

하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.115-124
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• 2023

현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2020

최근 빈번히 발생하고 있는 슈퍼 태풍과 집중호우로 인해 크고 작은 침수피해가 발생하고 있다. 우리나라는 4대강 사업을 통해 주요 국가하천에 대한 정비를 마친 바 있으나 이후 지속적으로 변화하는 하천 환경에 대한 홍수예측 모형의 반영은 미비한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류 및 지류의 최신 단면자료를 수집하여 수리학적 홍수예측모형에 반영하고자 하였다. 또한, 기존의 모형에 비해 정확도를 개선할 수 있는 방안을 모색하여 적용성을 검증하고 이를 반영한 수리학적 홍수예측 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 최신 횡단면 측량자료를 활용하여 1차원 수리학적 홍수예측 모형을 구축하고 2012년 태풍 산바 사상에 대한 검보정을 실시하였다. 대상구간은 안동조정지댐으로부터 낙동강 하구둑 하류 8km지점이며, 상류단 경계조건은 안동조정지댐 방류량을 입력하고 하류단 경계조건은 가덕도 조위관측소의 조위를 활용하였다. 또한, 반변천, 내성천, 위천, 감천, 금호강, 황강, 남강 등 7개 지류에 대한 하도를 하도추적이 가능한 네트워크 모형으로 구축함으로써 지류에 대한 홍수예보에 활용할 수 있도록 하였다. 낙동강 본류의 하도 길이는 340km, 824개의 단면으로 구성하였으며, 지류를 포함한 전체 하도 길이는 572km, 1,570개의 단면으로 구성하였다. 또한, 낙동강 본류에 위치한 8개의 다기능보와 지류에 위치한 횡단구조물의 반영을 위해 다기능보의 제원 및 하천기본계획을 참고하여 내부경계조건으로 활용하였다. 본 연구에서 구축된 낙동강 본류 및 지류의 수리학적 홍수예측 모형을 낙동강 유역에 대한 홍수주의보 및 홍수경보 등 홍수특보 발령 업무에 활용함으로써 정확한 홍수예보가 가능하도록 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.21-28
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• 2016

호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1091-1104
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• 2022

기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.