• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.36 no.2
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• pp.79-87
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• 1994

A real-time flood forecasting system(FLOFS) was developed for the real-time and predictive determination of flood discharges and stages, and to aid in flood management decisions in the Keum River Estuary Dam. The system consists of three subsystems : data subsystem, model subsystem, and user subsystem. The data subsystem controls and manages data transmitted from telemetering systems and simulated by models. The model subsystem combines various techniques for rainfall-runoff modeling, tidal-level forecasting modeling, one-dimensional unsteady flood routing, Kalman filtering, and autoregressivemovingaverage(ARMA) modeling. The user subsystem in a menu-driven and man-machine interface system.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.383-384
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• 2017

재난 재해 조기 예 경보시스템은 산불, 홍수, 지진, 화재, 붕괴, 가스 누출 등 다양한 재난 재해가 발생할 확률이 있거나 발생하였을 경우 다양한 매체를 이용하여 신속하게 이와 관련된 정보를 전파하는 시스템을 의미한다. 재난 재해 조기 예 경보시스템은 기후 변화와 현대 사회의 발전의 고도화로 각종 다양한 재난 재해의 발생이 매년 급증하고 있어 이에 대해 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 필요성이 날로 증가하고 있으며, 이와 관련된 재난통신, 단말기, 시스템의 시장규모는 지속적으로 빠르게 성장하고 있다. 최근 들어 IoT를 이용한 다양한 센서 디바이스를 활용하여 재난 재해 상황, 기상상황, 전염병 상황정보 등을 광범위하게 감지하고 분석함으로써 미래 적용 가능성이 상당히 높게 나타나고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.305-305
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• 2019

태풍에 의한 재해는 우리나라에서 발생하는 자연재해 중 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타나며, 최근 들어 태풍 및 집중호우로 인한 홍수가 급증하고 있는 실정이다. 최근에는 치수증대사업으로 하천 범람의 재해가 감소하는 추세이지만, 도시지역의 경우 도시개발에 따른 내수 범람 피해가 증가하고 있고, 산지에서는 토석류 등의 토사 재해가 증가하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해서는 치수사업 등과 같은 구조적인 대책도 필요하지만, 정확한 홍수 예 경보를 통한 대비시간의 확보 등과 같은 비구조적인 대책도 중요하며, 홍수 예 경보를 통한 선행시간(Lead time)확보를 위해 강우 및 홍수예측 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 강우예측 기법으로는 레이더(Radar)를 통해 관측된 자료를 외삽하는 초단기 강우예측기법이 최근까지 많이 수행되어 왔다. 하지만 컴퓨터 계산 능력이 향상되면서 수치예보(Numerical Weather Prediction; NWP) 모델을 이용한 강우예측 및 수문학적 적용에 관한 연구들이 대두되고 있다. 본 연구에서는 수치예보모델을 이용하여 기상 및 수자원 간의 연계를 통한 강우 및 홍수 예측에 활용방안을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 예측 도메인에 한국을 포함하는 일본 기상청의 중규모 모델(MSM)을 이용하여 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 본 연구에서 적용한 LDAPS와 MSM은 사용하는 수치모델, 물리과정 매개변수, 자료동화 기법 및 지배 방정식 등이 다르기 때문에 직접적인 비교를 하는데 무리가 있지만 국내의 강우 및 홍수 예측 분야에서의 각 수치예보모델의 활용성을 검토하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.3
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• pp.341-351
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• 2008

Since the damage from the torrential rain increases recently due to climate change and global warming, the significance of flood forecasting and warning becomes important in medium and small streams as well as large river. Through the preprocess and main processes for estimating runoff, diverse errors occur and are accumulated, so that the outcome contains the errors in the existing flood forecasting and warning method. And estimating the parameters needed for runoff models requires a lot of data and the processes contain various uncertainty. In order to overcome the difficulties of the existing flood forecasting and warning system and the uncertainty problem, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) technique has been presented in this study. ANFIS, a data driven model using the fuzzy inference theory with neural network, can forecast stream level only by using the precipitation and stream level data in catchment without using a lot of physical data that are necessary in existing physical model. Time series data for precipitation and stream level are used as input, and stream levels for t+1, t+2, and t+3 are forecasted with this model. The applicability and the appropriateness of the model is examined by actual rainfall and stream level data from 2003 to 2005 in the Tancheon catchment area. The results of applying ANFIS to the Tancheon catchment area for the actual data show that the stream level can be simulated without large error.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1285-1294
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• 2021

In recent years, as rainfall is concentrated and rainfall intensity increases worldwide due to climate change, the scale of flood damage is increasing. Rainfall of a previously unobserved magnitude falls, and the rainy season lasts for a long time on record. In particular, these damages are concentrated in ASEAN countries, and at least 20 million people among ASEAN countries are affected by frequent flooding due to recent sea level rise, typhoons and torrential rain. Korea supports the domestic flood warning system to ASEAN countries through various ODA projects, but the communication network is unstable, so there is a limit to the central control method alone. Therefore, in this study, an artificial intelligence-based flood prediction model was developed to develop an observation station that can observe water level and rainfall, and even predict and warn floods at once at one observation station. Training, validation and testing were carried out for 0.5, 1, 2, 3, and 6 hours of lead time using the rainfall and water level observation data in 10-minute units from 2009 to 2020 at Junjukbi-bridge station of Seolma stream. LSTM was applied to artificial intelligence algorithm. As a result of the study, it showed excellent results in model fit and error for all lead time. In the case of a short arrival time due to a small watershed and a large watershed slope such as Seolma stream, a lead time of 1 hour will show very good prediction results. In addition, it is expected that a longer lead time is possible depending on the size and slope of the watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.147-147
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• 2012

댐 및 제방 등의 수공구조물 붕괴에 의한 극한홍수 전파를 해석하기 위한 2차원 홍수 해석기법에는 현재까지 다양한 기법들이 개발되어 왔고 다양한 모형들이 상용화 또는 범용화 되고 있다. 그 중 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov형태의 유한체적기법은 충격파와 같은 불연속적인 해를 가지는 문제를 정확히 해석할 수 있고, 비구조적 격자 사용의 용이성 등의 장점 때문에 2차원 홍수파 전파 해석에 있어서 최근 십수년간 가장 활발하게 연구되어왔다. 하지만 이러한 기법은 양해법을 근간으로 하는 해석 기법으로써, 계산거리의 간격이나 계산시간의 간격, 격자망의 구성 등 엄격한 제한이 필요하다. 특히 방대한 계산시간을 요구하는 기법의 약점은 홍수예 경보 등을 위한 실시간 모형의 구동에 있어서 큰 제약이 되어 왔다. CPU의 성능이 지속적으로 발전하면서 이러한 문제는 점차 극복되어 왔으나, 발열 등의 문제와 이를 극복하기 위한 멀티코어의 등장으로 인해 단일 코어의 성능개발은 매우 더딘 것이 사실이다. 현재까지 연구되고 개발되어 온 모형들은 특별한 처리 없이는 단일 코어만을 사용하여 계산할 수 밖에 없기 때문에 멀티코어의 장점을 전혀 이용할 수 없다. 이러한 점을 극복하기 위해 프로그램을 병렬화하여 단일 문제에 대해 멀티코어를 사용할 수 있다면 계산시간 단축에 큰 효과를 거둘 수 있을 것이다. 현재까지 IT분야에서 다양한 병렬프로그래밍 기법들이 개발되고 소개되어 왔다. 본 연구에서는 병렬프로그래밍 기법중 가장 널리 사용되고 있는 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용함으로써 기 개발된 고정확도 유한체적모형을 병렬화 하여 계산시간을 단축하고자 하였다. 개발된 모형을 장애물이 존재하는 실험하도의 댐 붕괴 문제와 2002년 태풍 루사 시 큰 피해를 입은 강릉시 일원의 섬석천 유역에 위치한 장현저수지와 동막저수지의 붕괴사례에 대해 적용하였다. 모형을 코어 개수별로 다양하게 모의함으로써 기존모형과의 결과에 대한 일치성을 확인하였고, 기존 모형 대비 계산시간 단축의 효과를 입증할 수 있었다. 개발된 본 모형을 실시간 홍수범람해석을 위한 시스템으로 구축할 수 있다면, 실시간 홍수예 경보에 있어 주요지점에서의 수위해석 뿐만이 아닌 제내지 범람 예보 분야까지 확대 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1006-1010
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• 2005

본 연구는 1차원 부정류 해석모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 댐방류 또는 상류지점의 지류유입유량과 하류단의 조위에 따른 영향이 낙동강 하류 홍수위에 미치는 영향을 해석하고, 이를 GUI 시스템과의 연계를 통한 효율적인 홍수관리시스템을 구축하는데 있다. 또한 수리학적 모형수행을 위한 입력자료가 될 수 있는 수문학적 모형과의 연계방법을 제시하였으며 예측조위와 하구둑 방류량을 고려한 합리적인 하류경계조건을 지정하기 위해 회귀방정식에 의한 하류부 예측조위산정방법을 제시하였다. 본 연구에서는 적포교 수위관측소를 기점으로 하여 낙동강 하구둑까지 110km를 대상구간으로 설정하였다. 상류경계조건으로는 적포교지점의 유입량과 남강, 밀양강, 양산천 등의 지류유입량 등을 현재 한국수자원공사에서 적용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형에 의해서 산정하였다. 또한 하류경계조건은 하구둑 내수위의 실측자료를 이용하였으며 향후 예측을 위한 적용성을 위해서 하구둑의 유입량과 예측조위조건의 상관성을 이용하여 회귀식을 산정하였다. 또한 해석결과의 효율적인 도시를 위해서 홍수추적 모형과 연계한 GUI 시스템을 구축하였다. 과거 발생한 홍수사상에 대해서 적용한 결과 실측치와 관측치가 유사한 수위 거동을 나타내고 있었다. 본 연구의 결과를 이용하여 다른 수계에서도 홍수예경보시스템의 구축을 위한 수리학적 모형과 수문학적 모형의 연계를 통한 좀더 신뢰성있고 정확한 해석결과를 제시할 수 있을것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1234-1238
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• 2007

최근의 예상치 못한 이상기후와 태풍은 막대한 인명 및 재산피해 등의 손해를 입히고 있다. 이러한 자연재해를 극복하기 위한 방법으로 하천 제방 및 댐 건설 등 구조적인 대책과 홍수예경보시스템 구축등 비구조적인 대책을 수립하고 있다. 그러나 국내의 하천에서는 이 치수를 위한 홍수위 추적모형으로 정상 부등류 계산 모형이 일률적으로 적용하고 있어 홍수재해예방 및 피해 경감대책의 수립을 위한 자료로 활용하는데 어려움이 있다. 따라서 실제 하천의 흐름특성을 제대로 반영할 수 있는 부정류 모형의 필요성은 더욱 증대되고 있다. 본 연구에서는 대표적은 홍수위추적모형인 HEC-RAS모형과 FLDWAV모형을 이용하여 우이천의 수리학적 홍수추적을 실시하였으며 홍수파의 감쇄효과 등을 비교하여 적용성을 검토하고 조도 계수 등 매개변수 추정에 대한 문제점을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.473-473
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• 2017

최근 광역 및 국지적 호우의 발생빈도 증가로 인해, 능동적 대응 기술 개발과 실용화가 필요하다. 홍수재해 관련정보의 경우 전문기관 및 정부부처를 위한 홍수정보 표출 시스템은 구축되어 있다. 그러나 홍수재해의 분석, 모니터링, 예경보 시스템 구축 등 홍수정보 요소기술의 웹기반 실시간 홍수 예측시스템 연계가 미흡하다. 이에 홍수 예측 및 조절 등 다양한 정보의 연계 및 공동 활용요구가 증가되고 있으므로 각각의 정보를 실시간으로 분석하고 모니터링 할 수 있는 체계를 수립하고 통합 정보시스템 기반을 마련해야할 필요가 있다. 국내에서 수재해의 광범위한 관측과 정확한 평가 및 예측을 위해 위성 레이더 및 관측장비 자료를 활용한 시스템 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여 위성 레이더 및 관측장비 분야별 시스템들을 연계하여 통합 홍수 정보 시스템 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 위성 레이더 및 관측장비 기반 TRMM, GPM 등의 위성강우, AWS, 고정밀 소형 레이더, UAV를 이용한 실시간 모니터링 등의 관측 자료를 수집이 필요하다. 그리고 홍수를 감시 평가 예측 등에 필요한 강수량, 수위, 토양수분, 하천범람범위 등의 수문정보를 분석 평가하는 효율적인 광역 및 국지적 홍수 대응 관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 광역 및 국지적 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가 산정하고 정확히 예측하기 위해 국내에서 활용되고 있는 위성 레이더 및 관측장비 기반의 기술들을 연계 활용하여 시스템을 구축하고자 한다. 먼저, 시스템에서 고정밀 소형레이더 기반 강우추측을 통해 수문정보와 연계하여 레이더 관측지역에 대한 국지적 호우 및 침수 예측을 할 수 있다. 또한 위성 및 관측장비 기반 위성영상을 통해 침수지역 분석 및 위성강우를 평가하여, 광역 홍수재해 및 침수지역을 분석할 수 있다. 추가적으로 UAV 관측장비를 활용하여 하천의 홍수범람범위를 관측하여 침수지역 분석에 대한 정확도를 높일 수 있다. 이와 같은 광역 및 국지적 홍수 정보를 체계적으로 감시 평가 예측 할 수 있는 통합적인 홍수 대응 및 관리 시스템 구축으로 연간 홍수 피해규모 저감을 위한 선제적 대응 관리 시스템으로 활용될 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 홍수 관련 정보를 분석 관리 할 수 있는 수자원 분야에 혁신적인 시스템을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.