본 연구의 목적은 국내 홍수예경보의 일부로 사용되고 있는 유역 및 하도 저류함수모형을 칼만필터를 이용하여 실시간 홍수추적에 적합한 추계동력학적 저류함수모형으로 개발하여 그 적용을 평가하는데 있다. 기존의 저류함수모형과 본 연구의 추계동력학적 모형의 적용을 위해 낙동강 유역내의 감천 유역 중 김천 수위지점 상류유역을 선정하였다. 유출분석을 위해 김천 수위지점 상류유역을 3개의 소유역으로 구분하였고, 2002년 8월에서 2003년 8월 사이에 발생한 3개의 주요 호우사상을 선정하였다. 면적강우는 감천유역 내외에 존재하는 9개 강우관측소로부터 Thiessen 방법을 이용하여 계산하였고, 모형에 사용된 매개변수는 호우사상별로 기존의 저류함수모형의 관측치를 잘 모의하는 값을 사용하였다. 두 모형의 유출해석 결과를 도식적 및 통계적으로 분석한 결과 본 연구에서 개발된 추계동력학적 유역 및 하도 저류함수모형이 모형 효율성 계수는 $0.94{\sim}0.96$, 유출용적 및 첨두유량 오차는 10% 내외를 보이며, 기존의 모형보다 정확한 유량예측이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.
The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.
유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다목적댐의 효율적인 홍수관리와 조기 홍수 경보시스템의 정확성을 향상시키기 위하여 두 가지 모형이 제안되었다. 두 모형은 상류 유입 홍수량과 하류 하천의 홍수량을 실시간으로 예측할 수 있는 능력을 각각 가지고 있다. 이들 모형은 남강댐 상류와 하류 홍수량의 실측치와 모의치를 비교하여 보정 및 검정되었으며, 실제 상황에서 모형의 홍수량 예측 능력이 평가되었다. 상류 유입량 예측 모형은 Grey 시스템 이론에 근거하였으며, 모형의 예측능력을 고려하여 6차 모형을 선정하였다. 서로 다른 자료 세트를 사용하여 보정된 모형들을 사용하여 예측한 홍수량과 실측자료를 비교하여 가장 적정한 모형이 선정되었으며, 검정 결과를 검토한 결과 선정된 모형이 양호한 예측결과를 제시하는 것으로 나타났다. 댐 하류 하천 홍수량 예측 모형은 Grey 모형과 수정 Muskingum 홍수 추적 모형을 병합하여 구성되었으며, 보정 및 검정을 통해서 모형의 예측 능력이 평가되었다. 제안된 모형들을 실시간 홍수량 예측에 적용한 결과, 비교적 양호한 예측결과를 나타냈다. 또한, 모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 유출 단계를 고려한 모형의 보정 및 적용이 필요하다는 것이 밝혀졌다.
1960년대 이후 연강수량의 변동 폭이 커짐에 따라 유량조절을 통해 가뭄과 홍수를 방지하기 위한 댐이 건설되었다. 이러한 댐의 경우, 일정 저수량이 되면 수량을 조절하기 위해 수문을 개방하여 저수지 내 많은 양의 물을 방류하게 되는데 이 때 강 또는 강 주변의 주민 및 행락객들의 생명과 재산 등의 큰 피해가 발생할 수 있다. 따라서 이러한 피해를 예방하고 알리기위해 울리는 경보방송은 방류소음이나 주변의 환경적인 요인에 영향을 받지 않고 사람들에게 명료하게 전달될 수 있어야 하지만 지금까지 별다른 연구없이 경험적으로 설치하다보니 경보방송이 효과적으로 전달되지 못하고 그 전달거리 또한 정확히 알수 없었다. 이러한 관점에서 본 연구는 다목적 댐 중의 하나인 대청댐의 방류소음과 경보방송의 거리별 측정 및 분석을 통하여 주파수별 특성과 음압레벨을 파악해보고 이를 토대로 Cadna-A라는 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 추가 경보방송지의 적정위치를 예측해 보았다. 이러한 결과는 향후 경보방송의 설계 및 설치시 유용한 자료를 제공할 것으로 사료된다.
연구에서는 HEC-RAS 모형을 이용한 부등류 모의를 통하여 댐 방류수의 유하시간을 산정하고 이를 실시간 댐 방류수의 봉부자 추적실험에서 산정된 유하시간과 비교검증 하였다. 대상구간은 충주댐지점부터 여주대교까지 총 63.6km에 이르는 남한강 본류 구간으로 164개 단면으로 나누어 부등류 모의를 하였다. 유하시간 실험은 센서가 내장된 봉부자를 최초 시작지점에 투척하여 주요 교량에서 봉부자를 관측하여 최초 투척된 시간으로부터 교량을 통과하는 시간을 관측하는 방법을 사용하였다. HEC-RAS 부등류 모의 결과 2007년 8월 7일 방류량(680CMS)의 유하시간은 약 13시간으로 산정되었고 봉부자 추적자 실측자료를 통한 유하시간은 11.5시간으로 산정되어 실측치가 모의치보다 유하시간이 빠른 것으로 나타났다. 구간별로 살펴보면 HEC-RAS 모형의 모의결과는 수행교에서 충주조정지는 1.4시간 느리게, 목계교에서 남한강교는 1.0시간 빠르게 모의되었으나 나머지 구간에서는 실측치와 대체로 일치하였다. 본 연구는 유하시간 실험 구간 및 구간과 동일한 조건으로 모의함으로서 모형을 보정하기 위한 실측 유하시간 자료를 확보하였으며, 이러한 실측자료를 토대로 보정된 모형의 매개변수를 이용함으로서 대상 수계의 방류량별 유하시간을 산정하는데 정확성을 제고하고 홍수기 댐 운영 및 홍수예경보에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 스마트아이 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 기하보정에 대해서 논한다.
본 연구에서의 측정 대상인 공주지점은 금강 본류로 홍수 예 경보 지점이며, 그 하상이 대부분 모래로 구성된 충적하천으로 간주된다. 유사량 측정은 강우가 집중되는 6$\sim$9월의 홍수기(25회)와 이를 기준으로 전 후시기인 저 평수기(2회)로 나누어 총 27회로 측정하였고 부유사량(D-74, P-61A: 수심적분법), 하상토(BM-54, 홍수기전 후 2회 채취), 수리량(수위, 유속, 측정수심, 수면폭, 수면경사, 수온)등의 실측자료를 이용하여 미측정구간의 유사량을 포함한 총유사량을 추정(실측+계산; Modified Einstein, 간접계산; Engelund & Hansen, Yang, Ackers & White)하였다. 이러한 분석결과를 가지고 유량-부유사농도와 부유사량 및 총유사량 관계에 대해 살펴보았다. 전체적으로 유량에 대한 측정성과들의 변위와 저유량시 산포도에 있어 다소 큰 경향을 보였고, 주요 강우사상별로 보았을 때 루프(Loop)현상을 볼 수 있었다. 이러한 분석결과의 상충은 하천의 수리, 유사특성과 추정방법의 적용한계 등의 서로 다른 제한된 범위의 자료들을 이용하여 분석하는 데서 오는 차이, 특히 유량, 수심, 하상토의 입경크기 등 자료의 범위가 추정공식들이 추천하는 범위에서 벗어났기 때문인데, 이는 총유사량 공식에 대한 범용성이 적다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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