본 인구는 돌발홍수 예경보시스템의 수문학적 주요 구성요소인 한계유출량을 한강유역에 내해 산정하는 것이 주목적이다. 이를 위해 Landsat TM 영상자료로 추출된 DEM 자료로부터 미소 소유역($0.01\~56.7km^2$) 및 하천도를 추출하고, 자연하도 및 소유역 매개변수의 지역적 회귀분석을 통해 Manning의 제방월류 유량($Q_{bf}$) 및 GIUH의 단위도 첨두유량($q_{pR}$)을 계산하였다. 이러한 결과를 활용하여 한강유역 headwater 유역에 대한 1시간 단위의 한계유출량을 계산한 결과, 그 값이 $0.01\~1.29inch(0.25\~32.77mm)$의 범위를 보였으며, 상류쪽 유역이고 유역면적이 작은 소유역일수록 한계유출량이 작게 산정되었다.
강우유출분석 시 강우의 총량과 시간분포는 첨두치에 큰 영향을 미치므로 중요하다고 할 수 있다. 현재 대부분 강우의 시간분포는 HUFF 방법을 이용하고 있으나 Huff방법은 소유역과 도시 하천에 적용에 대한 문제점, 지속시간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 문제점, 기준강우량으로 일괄 적용하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 과거 실제호우사상을 기반으로 한 도림천 유역에 적합한 시간분포를 개발하고 유출분석을 실시하였다. 이는 목적에 따라 홍수 예 경보 뿐만 아니라 수자원설계에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
홍수예 경보를 통해 내수침수로 인한 인명 및 재산피해를 감소시키기 위해서는 강우유출모형을 이용하여 정확한 내수침수 위험 구역을 예측하는 것이 중요하다. 현재 미국 환경보건국에서 개발된 SWMM 1차원 모형은 도시 유출량과 도시배수관로시스템에서의 유량 흐름을 잘 모의할 수 있지만, 실질적으로 2차원 모의의 경우 서로 다른 대상적용이나 대상범위가 다른 경우가 많아 이에 따른 모델의 추정결과가 서로 다른 경우도 발생한다. 따라서 본 연구에서는 침수로 인해 막대한 피해가 발생한 도림천 유역에서 XP-SWMM, TUFLOW 두 모형을 구축하여 유출량을 평가하고, 2차원 유출량의 특성을 비교 분석하고자 하였다. 이 연구 결과를 통하여 2차원 유출량 분석의 정확도를 높이는 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 PVDF 압전 센서와 IR 체온 센서 등을 활용하여 비접촉, 무(無) 구속 방식으로 요람에 있는 영유아의 바이탈 신호를 상시 측정하여 '영아 돌연사 증후군' 등 위험한 상황에 빠졌을 때 애플리케이션을 통하여 즉각 보호자에게 알리고 대처 방안을 제시하며, 상시 영·유아 모니터링이 불가능한 맞벌이 부모 등에게 자동 상태 경보 서비스를 제공하기 위하여 스마트 요람을 개발하였다.
본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.
본 논문은 산악지역이나 지역적으로 급작한 기후 변화를 일으키는 곳을 모니터링할 수 있는 시스템을 통하여 재난피해를 최소화시키기 위한 국지적 기상모니터링 시스템 개발에 관한 것이다. 우선 우리나라의 재해재난 관련 모니터링 시스템에 관한 연구 현황을 수집 및 분석하였으며, 이러한 국지 기상모니터링 시스템의 실현가능성과 장점에 대해 조사하였다. 또한, 외국의 사례들을 참조하여 무선센서 네트워크와 CDMA 망의 통합을 바탕으로 한 효율적인 국지 기상모니터링 시스템의 구축을 위한 방향을 제시 하였으며, 이러한 시스템을 위해 필요한 각종 데이터 수집을 위한 센서보드와 $20{\sim}200m$ 정도의 가까운 거리 마다 설치될 센서노드와 센서인터페이스, 전력공급장치 등에 대하여 조사하고, 제작하여 테스트하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 앞으로의 모니터링 시스템 관련 연구과제의 도출과 통합된 정보가 기상관측소, 방송국, 지역 재난경보시 템과 연결되어서 급작스런 기후변화나 또는 홍수 등의 위험 경보를 그 지역에 있는 관광객 및 거주자에게 휴대폰 또는 방송으로 알려주는 서비스를 통해 많은 연구 분야에서 활용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.
본 연구에서는 돌발홍수 예경보시스템의 수문학적 구성요소인 한계유출량을 Manning의 제방월류 유량, 지형기후 학적 순간판위도 기법을 활용하여 한강유역을 대상으로 산정하였다. 한강유역의 3" DEM자료를 이용하여 미세소유 역 구분($1.02\~56.41km^2$), 하도 및 하도경사를 GIS로부터 추출함으로써 한계유출량 산정을 위한 유역 매개변수를 구축하였다. 또한 유역 및 하도간의 지역적 회귀분석을 위해 실측 소하천 하도단면자료를 수집하여 통계학적으로 최적의 회귀식을 추정하고, 이를 통해 한계유출량 계산의 하도 입력자료를 생성하였다. 이러한 유역 및 하도 매개변수를 통해 한강 headwater 유역에서 산정된 한계유출량은 $2mm/h\~14mm/6hr$의 범위를 보이며, 지속시간 1시간인 경우 $97\%$가 8m보다 작은 값이고 6시간인 경우 $98\%$가 14mm보다 작은 값으로 산정되었다. 계산된 한계유출량과 유역 및 하도 매개변수사이의 민감도는 유역면적과 같은 유역의 지형인자보다는 하도경사, 하폭, 마찰경사와 같은 하도 지형인자에 비교적 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 한강유역 한계유출량을 국외의 타 연구사례와 비교 한 결과 그 계산결과가 적절한 것으로 판단된다.
2010년과 2011년 서울에서 발생한 집중호우와 2014년 부산에서 발생한 집중호우의 발생으로 막대한 재산상의 피해와 사상자를 냈다. 2010년 9월 21일에 발생한 집중호우는 1908년 관측시작이래 가장 많은 비가 내린 것으로 기록되었으며 주거지 4,727호, 상가 1,164호, 공장 126동 등이 침수되고 13시를 기준으로 강서지점의 경우 시간당 98.5mm의 기록적인 강우를 기록하였으나, 관악지점은 5.5mm에 그쳐 두 지점간의 시간당 강우량의 편차가 약 200배 가까이 차이가 나는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 도시지역에서 국지성 집중호우가 증가하고 있으며 지역별 강우 편차가 크고 이에 따라 침수피해발생 여부도 지역에 따라 달라진다. 강수의 공간적 분포와 그로 인한 침수해석은 도시돌발홍수 예경보 시스템에 있어 무엇보다도 중요하다. 본 연구의 목적은 도시지역 돌발홍수 예경보 시스템 구축을 위한 정량적 강수추정 QPE(Quantitative Precipitation Estimation)기법에 따른 수리 수문학적 영향을 평가하는 것이다. 정량적 강수추정을 위해 AWS, SKP, 레이더 자료를 활용하여 250m의 해상도를 가지도록 크리깅을 적용하였다: QPE 1은 34개의 AWS의 지점우량을 지구통계학적 기법 중의 하나인 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 2는 AWS와 156개의 SKP의 강우데이터를 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 3는 광덕산 레이더를 이용한 기법, QPE 4는 AWS, SKP, 광덕산 레이더 자료를 조건부 합성한 기법이다. 월류량을 산정하기 위해 도시유출해석모형인 SWMM을 강남역 일대를 대상으로 구축하고 우수관로 시스템으로 유입되지 못한 노면류(Surface flow)를 함께 고려하였다. 침수해석을 위해서는 DHM모델을 적용하였으며 2013년 7월 기간에 발생한 호우에 대하여 분석을 수행하였다. 비교수행을 위해서 인접한 서초 AWS와 강남 AWS의 지점강우량도 함께 고려하였으며 모의결과를 국가 재난관리 정보 시스템(NMDS)에 침수피해가 확인된 가옥 및 빌딩 정보와 일치여부를 적합도로 산정하였다. 산정된 적합도를 통하여 정량적 강수추정기법에 따른 수리?수문학적 영향을 평가하였다. 실제 침수흔적정보와 비교 결과, QPE 2와 QPE4가 가장 적합도가 높았으며 이에 따라 고밀도의 관측망의 구성이 도시지역 침수해석결과에도 적합할 것으로 판단된다.
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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