• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.153-157
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• 2004

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.417-417
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.571-571
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• 2016

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1004-1005
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• 2023

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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.2
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• pp.247-262
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• 2000

In this paper, the WSANN(Water Stage Analysis with Neural Network) model was presented so as to predict flood water stage at Jindong which has been the major stream gauging station in Nakdong river basin. The WSANN model used the improved backpropagation training algorithm which was complemented by the momentum method, improvement of initial condition and adaptive-learning rate and the data which were used for this study were classified into training and testing data sets. An empirical equation was derived to determine optimal hidden layer node between the hidden layer node and threshold iteration number. And, the calibration of the WSANN model was performed by the four training data sets. As a result of calibration, the WSANN22 and WSANN32 model were selected for the optimal models which would be used for model verification. The model verification was carried out so as to evaluate model fitness with the two-untrained testing data sets. And, flood water stages were reasonably predicted through the results of statistical analysis. As results of this study, further research activities are needed for the construction of a real-time warning of the impending flood and for the control of flood water stage with neural network method in river basin. basin.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1713-1720
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• 2009

An local area weather condition monitoring system to minimize many disasters from the sudden change of weather condition in local and mountain ales is proposed. Firstly, the comparison of present state of the related monitoring systems and the possibility of realization with some merits are investigated. Moreover, this paper present direction of local area weather condition monitoring system based on integration of wireless sensor network and CDMA network following some case study. The sensor node for wireless sensor network and an interface dongle are fabricated for the system. The stand-alone software in cellular phone is also developed. Through the efficient integration of both networks, the measured weather condition data from sensors can be transmitted to the server or mobile to monitor with high reliability. The proposed monitoring system will guide new type of project in wireless sensor network and support alarm service of the sudden change of weather condition to mobile user from central official regulations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.31-31
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• 2018

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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.2 s.163
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• pp.151-160
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• 2006

In this study, threshold runoff which is a hydrologic component of flash flood guidance(FFG) is estimated by using Manning's bankfull flow and Geomorphoclimatic Instantaneous Unit Hydrograph(GcIUH) methods on Han River watershed. Geographic Information System(GIS) and 3' Digital Elevation Model database have been used to prepare the basin parameters of a very fine drainage area($1.02\~56.41km^2$), stream length and stream slope for threshold runoff computation. Also, cross-sectional data of basin and stream channel are collected for a statistical analysis of regional regression relationships and then those are used to estimate the stream parameters. The estimated threshold runoff values are ranged from 2 mm/h to 14 mm/6hr on Han River headwater basin with the 1-hour duration values are$97\%$ up to 8mm and the 6-hour values are $98\%$ up to 14mm. The sensitivity analysis shows that threshold runoff is more variative to the stream channel cross-sectional factors such as a stream slope, top width and friction slope than the drainage area. In comparisons between the computed threshold runoffs on this study area and the three other regions in the United States, the computed results on Han River watershed are reasonable.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.640-640
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• 2015

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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.8
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• pp.565-575
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• 2022

Recently, in the field of water resource engineering, interest in predicting time series water levels and flow rates using deep learning technology that has rapidly developed along with the Fourth Industrial Revolution is increasing. In addition, although water-level and flow-rate prediction have been performed using the Long Short-Term Memory (LSTM) model and Gated Recurrent Unit (GRU) model that can predict time-series data, the accuracy of flow-rate prediction in rivers with rapid temporal fluctuations was predicted to be very low compared to that of water-level prediction. In this study, the Paldang Bridge Station of the Han River, which has a large flow-rate fluctuation and little influence from tidal waves in the estuary, was selected. In addition, time-series data with large flow fluctuations were selected to collect water-level and flow-rate data for 2 years and 7 months, which are relatively short in data length, to be used as training and prediction data for the LSTM and GRU models. When learning time-series water levels with very high time fluctuation in two models, the predicted water-level results in both models secured appropriate accuracy compared to observation water levels, but when training rapidly temporal fluctuation flow rates directly in two models, the predicted flow rates deteriorated significantly. Therefore, in this study, in order to accurately predict the rapidly changing flow rate, the water-level data predicted by the two models could be used as input data for the rating curve to significantly improve the prediction accuracy of the flow rates. Finally, the results of this study are expected to be sufficiently used as the data of flood warning system in urban rivers where the observation length of hydrological data is not relatively long and the flow-rate changes rapidly.