• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2015

본 연구에서는 강우레이더 관측망의 효과적인 운영관리 측면에서 관측과 운영 성능의 목표를 설정하고 평가하는 방안을 검토하였다. 레이더 관측망의 운영관리 측면에서 정량화가 가능한(정량적으로 평가된) 관측과 운영 목표를 설정하고 활용하는 것은, 관측의 정확도와 운영효율성을 과학적으로 평가 및 제고하기 위해 반드시 필요한 사안이다. 국토교통부는 2015년 현재, 기존에 설치 운영 중인 임진강, 소백산, 비슬산 레이더와 함께 예봉산, 가리산, 모후산, 서대산 총 7대의 S밴드 이중편파 레이더를 설치 운영할 계획이다. 이에 따라 강우레이더를 활용한 최적의 홍수예경보를 위해서는, 강우레이더 관측성능의 현 수준을 파악하여 홍수예경보 측면에서 관측정확도와 운영효율을 높이기 위한 방법(목표설정 및 평가 방법)의 모색이 필요하다. 가장 이상적인 방법은 관측 자료를 기반으로 분석하여 도출하는 것이겠으나, 현재 설치 단계로 모든 관측소의 관측 자료가 생산되고 있는 것은 아니므로, 본 연구에서는 관측 정확도에 영향을 미치는 관측환경 요소를 분석하는 방법을 선택하였다. 관측환경 요소로는 차폐, 빔고도, 빔높이, 빔폭 등이 이에 해당하며, 홍수예경보 측면을 고려하면 홍수취약성 요소(홍수예경보목표 대상유역 면적, 도달시간, 경사, 인구 등)도 고려해야 할 것이다. 즉, 강우레이더는 홍수예경보 정확도 향상을 위해 운영되므로, 홍수예경보 정확도 향상에 어느 정도 기여할 수 있는지 평가해야 한다. 이는 현재 지역별로 홍수예경보 취약 정도를 평가해야 하고 이를 위해서는 관측 취약성과 홍수 취약성을 함께 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 관측 취약성과 홍수 취약성을 함께 고려한 강우레이더 관측망의 관측 운영 성능 목표설정 및 평가 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.645-645
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• 2015

기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.297-297
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• 2021

전 지구적 기후변화에 따른 돌발성 집중호우의 증가와 급격한 도시화로 인해 도시홍수의 위험성이 증가하고 있으며 침수로 인한 인명 및 재산피해가 급증하고 있다. 특히 중·소규모 도시하천은 대부분 홍수유출 도달시간이 매우 짧고 수위가 급격히 상승하는 특성이 있어 집중호우에 매우 취약하여 더욱 선제적이고 정확한 홍수 예·경보가 요구된다. 현재 중·소규모 도시하천의 경우 실시간 하천수위가 위험수위에 도달할 시 하천을 통제하고 위험경보를 발령하는 방식으로 대응하고 있지만, 둔치 침수에 이르는 시간이 매우 짧아 통제가 어려우며 이마저도 행정 자치구별로 예경보 운영 및 통제기준이 상이하여 실질적인 대응에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 강우 발생 시부터 즉각적 대응을 위해 강우-수위 관계 및 상류 돌발홍수와 강우강도의 영향을 분석하여 구간별 둔치 범람 기준을 제시하고 자치구별로 상이한 예경보 수위 기준을 통합하여 산정하는 방법을 개발하였다. 본 연구는 서울시의 주요 침수취약지구인 도림천을 대상으로 수행하였으며, 도시하천 특성의 내외수를 연계한 강우-유출모형(SWMM)을 이용하여 확률강우 시나리오에 따른 대상하천의 수위변화 및 도달시간을 분석하였다. 본 연구의 성과는 중, 소규모 도시하천에의 홍수예경보시스템 구축 및 효율적인 하천방재계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.369-377
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• 2018

홍수 발생 시 제공되는 적절한 비상대처방안(EAP) 정보는 재난에 효과적으로 대응하기 위한 필수요소이며, 상습 침수지역과 예상지역의 인명 및 재산피해를 줄이는 중요한 역할을 한다. 국내에서 사용하는 대부분의 EAP는 국가위기관리기본지침의 위기경보 4단계를 근간으로 해당 시설물에 대한 단계별 대응업무를 규정하도록 되어 있다. 이와 관련하여 홍수통제소는 수위표 또는 해발고도를 기준으로 하천지점별 홍수주의보와 홍수경보를 계획홍수량의 50%와 70%를 기준으로 발현하고 있으나, 위기경보 각 단계별 설정기준과의 명확한 연관관계를 제시하고 있지 않다. 반면, 일본과 미국의 경우 수재해 대응단계를 구분하는데 있어 하천수위를 가장 중요한 판단기준으로 삼고 있으며, 국내보다는 높은 계획홍수위 설정기준을 갖고 있다. 이에 본 연구는 국내 하천홍수 대응 수재해 위기경보 4단계 설정기준을 개선하기 위하여 국내외 관련 규정 및 적용현황을 분석하였으며, 실무자 관점에서 실효성을 제고하기 위하여 위기경보단계별 설정기준을 상향조정하고 수위표 기준으로 표기방식을 개선하도록 제안하였다. 적용성 및 실효성 검증을 위하여 개선된 설정기준(안)을 수변구조물 재난대응 의사결정시스템에 적용하고 테스트베드에 대한 모의훈련을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.58-58
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• 2023

전 세계 홍수 피해에 노출된 인구가 20년 만에 약 25% 증가한 것으로 나타났는데, 수재해 복구에 드는 비용이 수재해 예방을 위한 비용에 6배에 달했다. 수재해는 비용적인 손실과 아울러 인명피해가 크기 때문에 이를 예방하기 위한 대책 마련이 시급하다. 특히 국내에서 근래 10년간 전체 수재해 중 약 40%가 소하천에서 발생했는데, 이를 해결하는 방안으로 행정안전부와 국립재난안전연구원은 CCTV 기반 자동유량계측기술을 제시했다. 소하천은 홍수도달시간이 매우 짧고 하상이 불규칙하며 표고차가 커 일반적인 수리모형을 이용해 실시간 홍수 예·경보를 위한 홍수량 예측이 어렵다. 또한 대부분의 소하천은 수문 계측이 이뤄지지 않고 있어 하상 특성을 충분히 반영해 홍수량을 산정하기 어려운 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV 기반 자동유량계측기술로부터 수집된 자료들을 이용해 노모그래프를 작성하고 예측강우량만으로 홍수량을 추정해 실시간 홍수 예·경보에 적용할 수 있는 방법을 개발했다. 이때 실시간으로 계측 유량 자료를 반영해 노모그래프를 자동으로 갱신해 예측정확도를 개선할 수 있다. CCTV 기반 자동유량계측기술 검증을 위한 시범 소하천 4개소에 적용한 결과 실시간 자동보정 노모그래프를 이용하면 정확도 향상에 도움을 주는 것으로 나타나 향후 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정에 도움을 줘 수재해를 경감 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.381-393
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• 2021

국립재난안전연구원의 재난안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업의 일환으로 2019년 라오스 볼리캄싸이주 남싼강유역의 보리칸을 대상으로 홍수예경보시스템을 구축하였다. 미계측 중소하천유역인 대상 지역에 강우량와 유출량의 실시간 관측을 위한 관측소 및 경보국을 설치하였으며, 실시간 자료 관리와 홍수예경보 기능 등을 수행하는 소프트웨어도 개발되었다. 홍수경보 기준 설정 및 홍수예측을 위한 nomograph 개발을 위해 대상 지역의 30년 치 연도별 최대 일강우량자료와 하천측량성과를 바탕으로 수리·수문분석을 수행하였다. 본 논문은 시스템 구축 과정과 방법론을 소개하고, 시스템 설치 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 시스템의 적용성 검토 결과를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.266-266
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• 2016

2014년 8월 25일 시간당 130mm 이상의 폭우로 인하여 부산시 중구를 제외한 부산 전역에 걸쳐 인명 및 막대한 재산피해가 발생하였다. 이는 부산광역시의 지형특성상 고지대에 주택 등이 조밀하게 개발되어 불투수층의 증가 및 배수처리의 한계로 침수지역이 다량 발생하였고, 절개지 및 옹벽 등이 많은 지역, 소하천 및 산업단지 조성 후 지반이 약화된 지역 등에서 주로 피해가 발생하였다. 따라서 부산지역에서 도시홍수로 인한 막대한 피해를 입은 기장군과 부산광역시 일부 유역에 대하여 홍수 예보 시설을 설치 운영하기 위하여 체계적이고 효율적인 재해관리 방안을 마련하고자 하였다. 재난취약지역으로 선정된 기장군 일대와 부산광역시 일대의 총 10개 지점(14개소)에 대하여 현장 조사를 실시하여 수위관측시스템 설치를 위한 적절 지점을 선정하였으며, 이를 바탕으로 각 지점에 대하여 수리모형(HEC-RAS)을 구축하였다. 수리모형에서 산출된 결과를 바탕으로 도시 하천의 현실에 맞는 홍수 예 경보 발령을 위한 각 각의 4단계 기준수위(둔치위험 수위, 주의보 수위, 경보 수위, 하천범람 위험 수위)를 산정하였다. 그리고 각 지점별로 산정된 단계별 기준 수위를 이용하여 재난취약지역으로 선정된 기장군 6개 지점과 부산광역시 4개 지점에 대하여 "홍수 예 경보 발령을 위한 기준 수위 산정 결과"를 도출하였고, 위 결과를 바탕으로 부산광역시에 홍수 예 경보 발령을 위한 시스템을 구축하여 도심 재난 예방에 활용하도록 하였다. 또한 위 지점에 대하여 지속적인 하천 정비 등의 사후 관리 방안을 제시하였으며, 향후 부산광역시의 다른 재난취약지역에 대하여 보다 개선된 홍수 예 경보 시스템을 구축하여 현재 국가하천에 대하여 시행되고 있는 홍수 예보와 같은 재난 예방 시설의 구축과 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있는 체계적인 대응 방안 마련에 기여하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.