• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.350-350
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• 2016

댐 및 저수지 시설물의 붕괴에 대비하기 위한 댐 붕괴 비상대처계획 수립은 대규모 인명 또는 재산의 피해를 예방하기 위한 중요한 비구조적 대책중의 하나이다. 특히 대규모 댐붕괴로 인한 재난 발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 댐 시설물의 관리주체 및 유관기관은 발생가능한 비상상황을 미리 예측하고, 대응조치를 신속하고 효율적으로 집행해야 한다. 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 가장 중요한 사항은 댐 붕괴 위험도를 파악하고, 발생가능한 여러 시나리오에 따른 댐 하류부의 피해정도를 예측하는 일이다. 댐 붕괴 비상대처계획 시 작성되는 홍수범람 지도는 댐 붕괴사고가 발생했을 때 주민대피계획 및 위험지역 교통통제, 응급의료활동 및 생필품 공급 등, 비상대처계획 수립을 위한 가장 기본적인 자료가 된다. 현재 우리나라는 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 1차원 또는 2차원 수리해석 모형을 이용하여 홍수범람지도를 작성하고 있다. 전체적인 비상대처 계획도 작성을 위해 댐 붕괴로 인한 홍수파 해석이 가능한 1차원 수리해석 모형을 주로 이용하지만, 홍수파가 전파되는 하류부의 지형학적 특성상 2차원 해석이 필요한 지역에 대해 2차원 수리해석 모형을 이용하여 추가의 검토가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 비상대처계획시 동시에 활용되는 1차원 수리해석 모형과 2차원 수리해석 모형의 특성을 각각 분석하고, 시범지역의 가상 댐 붕괴사상에 대해 적용함으로써, 각 모형의 장단점과 적용성에 대한 비교 검토 연구를 수행하였다. 낙동강유역내 위치한 다목적댐에 대해 1차원 및 2차원 붕괴모의를 실시하였으며, 여러 시나리오에 대해 1차원 모형과 2차원 모형 각각에 대해 동일하게 적용함으로써 두 모형의 모의 결과에 대한 비교 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 비상 대처계획 수립을 위한 홍수범람지도 작성 시 1차원 모형과 2차원 모형의 장점을 각각 반영할 수 있도록 홍수범람지도를 효율적이고 정확하게 작성하기 위한 제언을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.377-377
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• 2017

다목적댐은 비어있는 저수지 용량을 활용, 상류에서 유입되는 홍수를 저류하여 하류의 피해를 경감시키고, 저류된 저수량을 활용하여 갈수시 생 공 유지용수 등을 목적에 맞게 하류로의 공급에 주요 목적이 있다. 이를 위해 댐 계획에는 상류에서 유입되는 목표 빈도 계획홍수량을 산정하고, 이에 따른 여수로의 계획방류량 등이 포함된 홍수 조절 방안이 수립된다. 다목적댐은 그 중요도 때문에 많은 사회적 재화(財貨)가 투입되어 하천에서 가장 높은 빈도인 200년 빈도 홍수량에 대비하도록 설계되어 있다. 그러나 대부분의 댐 하류 하천에서는 긴 연장에 따른 투자비용 등의 한계로 상류 댐에 미치지 못하는 100년 빈도 이하로 설정되어있다. 이런 상 하류의 홍수계획간 괴리로 댐의 계획 방류량 수준의 홍수 조절시에는 하류 하천에 재난상황으로 발생할 우려가 있다. 기상예보의 고도화로 단기 예보의 정밀도가 높아져 단기간 댐 운영에는 효과적으로 활용되고 있다. 하지만 5일 이후를 예보하는 중 장기예보는 아직까지도 불확실성이 높은 실정이다. 여기에 기후변화 등 기상의 불확실성을 고려하여 홍수기 초 장마와 태풍 등의 영향에 대비하기 위해 무작정 댐을 저(低)수위로 운영하면 이후 여름 가뭄에 취약해 지고, 반대로 저수량 확보의 고(高)수위 운영을 할 경우 연이은 태풍 등 홍수상황에 취약해 지게 된다. 최근 '14~'15년도 낙동강 수계에 여름가뭄으로 안동 임하댐이 가뭄단계에 돌입하는 등 홍수기초 적정 저수량의 확보는 안정적 수자원시설 운영에 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 기상상황에 대비하고 댐의 이치수 목적 달성을 위해, 홍수기초 가능한 저수량을 확보하되 계획홍수량이 들어와도 하류피해는 경감시킬 수 있는 저수지 수위를 찾고자하였다. 이를 위해 낙동강 수계 9개 다목적댐(안동, 임하, 성덕, 보현산, 군위, 김천부항, 합천, 남강, 밀양댐)을 대상으로 댐 설계 및 직하류 하천 상황을 고려한 "홍수기초 댐 저수량 확보 수위 검토"를 실시하였다. 댐 직하류 하천의 홍수대비 상황 및 홍수조절시 제약사항 등을 조사해 주요지점(Critical Point)을 선정하고 그 지점의 홍수량을 파악한다. 이어서 저류함수 모형을 활용하여 댐별 저수지 모의 운영을 실시하였다. 대상 댐 저수지에 계획홍수량을 유입시키고 수위를 점차 조정하면서 하류 지점의 홍수량 내의 규모로 방류를 하는 저수지 모의 운영을 실시하였다. 이때 저수지의 계획홍수위를 초과하지 않는 등 안정적 홍수조절이 가능한 특정 수위를 찾아 하류 하천 환경을 고려한 댐 운영 수위로 선정하였다. 최근 홍수기총에는 강수량이 계속 줄어들고 홍수기 이후 더 많은 강수가 내리는 등 기후변화로 댐 운영은 날로 어려워지고 있다. 본 연구의 분석 결과는 홍수기초 가뭄 및 장마 또는 태풍 등에 대비하여 댐 운영의 이 치수 두 가지 목적을 달성하는데 참고가 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.244-244
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• 2016

과거부터 지금까지 극한강수의 증가경향이 지속되어 미래에도 극한강수의 규모는 증가하고 빈도 또한 잦아지리라 전망되고 있으며, 특히 짧은 지속시간을 갖는 극한강수(국지성 호우)의 증가 경향이 확연한 편이다. 4대강 살리기 사업 이후 하천에 대한 접근성이 향상되어 하천의 기본 목적과 함께, 하천변의 친수지구로써의 활용이 증대되고 있다. 이렇듯 자연(기후) 및 사회환경 변화로 본류 보다는 작은 규모의 지류하천에 홍수위험도가 증가하겠고, 본류도 고(高)수위 보다는 하천변의 침수가 잦아지리라 전망된다. 홍수통제소는 변화하는 환경에 대응하기 위하여 '홍수예보지점의 확대', '홍수정보의 다양화'을 추진하고 있다. '홍수예보지점의 확대'를 통하여 현재 본류 중심의 홍수관리를 지류까지 확대하고, '홍수정보의 다양화'로 하천변(친수지구) 사용자가 요구하는 정보 컨텐츠를 발굴, 제공하여 홍수예보 및 홍수정보에 대한 맞춤형 서비스를 도입하고 있다. 따라서, 이 연구에서는 수요자 중심의 정보제공을 위하여 이용자가 많은 하천 시설물의 현황을 파악하여 현장조사 및 측량을 실시하였고, 측량결과를 바탕으로 친수지구의 위험이 예상되는 관심수위를 지정하였다. 연구결과, 하천변 용도별 현장조사, 위치, 고도 등이 포함된 DB가 구축되었고, 현장 측량으로 정해진 하천변 침수 관심수위의 재현정도를 조사하여 정보제공이 시급히 요구되는 지점을 결정하였다. 향후 이 결과를 기초로 하여 지형 및 하천특성 등을 추가 수집하고, 취약 구간에 대한 정보 제공 방안을 정형화하여 하천변 홍수피해의 최소화를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.236-236
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• 2016

현재 댐운영 계획 수립 시 매월 유지해야 하는 저수량의 범위를 나타낸 기준수위가 사용되고 있으며 매년 홍수기 말에 현재의 수문 상황과 장래의 전망을 통한 시기별 연간, 월간 댐운영 계획을 수립하고 있다. 물관리의 이수측면에서 댐수위 운영계획 수립과 홍수기 운영목표 수위를 결정하는데 활용하기 위해서는 계절단위, 연단위의 기상정보가 필요하다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 금강유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 전지구계절예측시스템으로 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE)모델이 서로 결합되어 하나의 시스템으로 구성되어 있으며 공간 수평해상도는 N216($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약60km이다. Hindcast자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 생산된 ERA-Interim 재분석장을 대기 모델의 초기장으로 사용하며 기간은 1996~2009년의 총 14년이다. 예보자료의 검증은 예보의 질을 결정하는 과정으로 Brier Skill Score (BSS), Reliability Diagrams, Relative Operating, Characteristics (ROC)등을 통해 정확성과 오차에 의한 예보의 성능을 검증하였다. 또한 Glosea5의 통계적 상세화를 수행하여 다양한 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였으며 이는 이후 수문모델과의 연계 시 보다 정확하고 효율적인 댐운영에 활용할 수 있는 기후예측정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.377-377
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• 2019

본 연구에서는 LSTM 모형을 이용하여 갈수예보를 위한 월 단위 전망모형개발의 대상지점으로 이수 및 치수의 측면에서 아주 중요한 한강대교 지점을 선정하였으며 유량예보를 위하여 한강수계 19개 기상관측소의 월평균강수량, 월평균기온 및 3개 댐(소양,횡성,충주)의 월방류량을 사용하여 한강대교의 월 유량을 예측하였다. 1996년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습, 2017년 자료는 모형의 검증에 활용하였으며 가장 최근 건설된 횡성댐 방류량의 경우 1996년~2000년의 자료가 없으므로 2001년~2005년의 자료를 반복하여 학습에 활용하였다. 모형의 예측결과는 신경망 학습 시 한강대교 월유량자료를 포함한 결과와 미포함 결과를 도출하였으며, 모의결과의 재현성 분석을 위하여 월별 예측값과 실측값의 비율을 산정하였으며 1월부터 12월까지 12개 값을 평균하여 평균예측률을 산정하고 이를 홍수기(6월~10월) 및 비홍수기(1월~5월, 11월~12월)를 구분하였다. 딥러닝 학습 시 월유량을 포함한 경우의 예측결과가 학습 시 월유량을 포함하지 않았을 경우보다 상대적으로 좋은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 다만, 신경망을 실제 갈수예보에 활용하기 위해서는 예측 기상정보인 월강우량, 월평균기온, 댐방류량만을 활용하여야 하는데 학습 시월유량 미포함 결과는 예측률이 매우 낮았으며, 신경망의 학습횟수가 늘어날 경우 학습자료 과적합(over-fitting)되어 정확도가 보다 저하되는 것으로 나타났다. 그래서 기존의 현재시간 t까지의 입력자료로 학습 후 익월(t+1)의 월유량을 예측하는 (t $\rightarrow$ t+1) 방법에서 현재시점 (t-n ~ t)까지의 입력자료를 이용하여 당월(t)의 월유량을 산정하는 (t$\rightarrow$t) 방법으로 재학습 후 모형검증을 수행한 결과 전술한 익월(t+1) 유량을 예측한 결과보다 재현성이 훨씬 향상된 것으로 분석되며평균예측률이 0.99로 홍수기 및 비홍수기에서도 뛰어난 정확성을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.263-267
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• 2010

최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.42-46
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• 2009

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축의 관심이 늘어나고 있다. 그러나, 기존의 홍수예측 시스템은 강우관측치를 모형의 입력 자료로 홍수유출을 계산하는데, 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과를 이용하여 홍수예경보 시스템을 운영할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지는 한계성을 지니고 있다. 이와 같은 상황에서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 뿐만 아니라 그 활용성을 극대화 시킨다면 수자원분야의 치수기 홍수예측 등에 매우 유용하게 활용될 수 것이다. 이에 본 연구에서는 모형의 입력으로 활용되는 단기 예측강우의 국내 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 예측강우 자료에 대하여 수문학적 정확도 분석을 수행하였으며, 예측강우의 정확도 향상을 위한 편차보정 방법을 개발 적용하였다. 또한 산정된 예측강우를 바탕으로 HEC-1 모델과의 연계방안을 제안하고 이를 이용하여 한강수계 주요 댐유역의 예측유입량을 산정, 댐 운영에 대한 적용성을 판단하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.3
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• pp.157-164
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• 2008

A modeling and visualization system of flood inundation in natural river, FloodViz, has been developed. Unsteady river flow and flood inundation are calculated by FLDWAV model. FLDWAV model and HEC-RAS model have been applied to a flood event at the same time to check model reliability. Simulation results of the two models showed good agreements. Flood propagation and inundation process can be analyzed accurately and easily by using visualization function of the FloodViz. Even though FloodViz users don't know well about both hydraulics and hydrology, they can understand flood inundation phenomena easily. This system can be used as a useful tool in forecasting flood inundation and observing the simulation results. Countermeasures for natural disaster prevention due to flood inundation can be established rapidly by using the FloodViz.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.5
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• pp.335-346
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• 2017

This study generated the radar-based forecasted rainfall using spatial-scale decomposition method (SCDM) and evaluated the hydrological applicability with forecasted rainfall by KMA (MAPLE, KONOS) in terms of urban flood forecasting. SCDM is to separate the small-scale field (convective cell) and large-scale field (straitform cell) from radar rainfield. And each separated field is forecasted by translation model and storm tracker nowcasting model for improvement of QPF accuracy. As the evaluated results of various QPF for three rainfall events in Seoul and Metropolitan area, proposed method showed better prediction accuracy than MAPLE and KONOS considering the simplicity of the methodology. In addition, this study assessed the urban hydrological applicability for Gangnam basin. As the results, KONOS simulated the peak of water depth more accurately than MAPLE and SCDM, however cannot simulated the timeseries pattern of water depth. In the case of SCDM, the quantitative error was larger than observed water depth, but the simulated pattern was similar to observation. The SCDM will be useful information for flood forecasting if quantitative accuracy is improved through the adjustment technique and blending with NWP.