• Water for future
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• v.29 no.6
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• pp.237-247
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• 1996

In this study two rainfall-runoff models, the NWS-PC model and the Storage Function Model (SFM), were compared to see their applicability in the flood forecasting at the river system. The SFM has been adopted in the flood-forecasting and warning system for the major rivers in Korea since 1974, and the NWS-PC model, a physically based model, has been developed to simulate soil moisture changing as well as the surface and subsurface flow at the watershed and in the river streams. Case studies were carried out using flood event data observed at the Mihochun watershed in Geum-river basin during 1985 to 1995. Simulated results from both models were compared with the observed data with respect to the RMS errors and relative errors for peak flow discharges and total runoff volumes to show the advantages and disadvantages of both models and to suggest the way to improve their performances.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.587-590
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• 2007

한계자기회귀모형(TAR)을 응용하여 동시에 해조와 홍수의 영향을 받을 때 삽교천 감조구간의 삽교호수위관측소의 월 최고수위를 예측하는 모형을 구축하였으며, 모형구축과정에서 유전알고리즘으로 한계값과 자기회귀계수의 매개변수를 최적화한다. 계산결과 한계자기회귀모형은 감조하천의 비선형성특성을 모의 할 수 있으며, 예측의 정확도와 예측성능의 안정성을 확보할 수 있다. 연구결과 유전한계자귀회귀모형으로 감조하천구간의 월 최고수위를 예측하는 것이 가능하며, 또한 감조하천구간에서 기타 수문요소의 비선형성 서열예측 중에서도 광범한 실용가치가 있다고 본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.597-603
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• 2006

The purpose of this study is to improve the short term rainfall forecast skill using neural network model that can deal with the non-linear behavior between satellite data and ground observation, and minimize the flood damage. To overcome the geographical limitation of Korean peninsula and get the long forecast lead time of 3 to 6 hour, the developed rainfall forecast model took satellite imageries and wide range AWS data. The architecture of neural network model is a multi-layer neural network which consists of one input layer, one hidden layer, and one output layer. Neural network is trained using a momentum back propagation algorithm. Flood was estimated using rainfall forecasts. We developed a dynamic flood inundation model which is associated with 1-dimensional flood routing model. Therefore the model can forecast flood aspect in a protected lowland by levee failure of river. In the case of multiple levee breaks at main stream and tributaries, the developed flood inundation model can estimate flood level in a river and inundation level and area in a protected lowland simultaneously.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.806-810
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• 2005

홍수로 인한 국민의 재산과 인명피해를 방지 또는 최소화하기 위한 방법으로 주요지점을 선정하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이러한 홍수예보는 초기 강우법, 수위법 등의 단순한 방법으로 수행되었으나, 컴퓨터가 발달되면서 여러 형태의 홍수유출모형이 개발되어 현재에는 홍수유출모형을 이용한 홍수예보를 수행하고 있다. 낙동강홍수예보 시스템은 1987년 낙동강홍수통제소의 개소시 42개소의 수위관측소와 54개소의 우량관측소를 중심으로 43개 소유역을 구분하고 티센망을 구성하여 홍수예보시스템을 구축하였다. 홍수예보시스템이 구축된 후 여러 차례의 매개변수 개선과정을 거쳐 운용하고 있다. 반면, 지속적인 수문관측소의 증설이 이루어졌으나 이를 모형에 반영하지 않아 증설된 수위관측소를 반영하여 114개 소유역으로 구분하고 추가된 우량관측소를 이용하여 티센망을 구성하였으며, 당초 반영되지 않았던 소규모댐을 모형에 추가하여 예측의 정확도를 재고하였다. 증설된 수문관측소를 모형에 반영과 함께 우량자료의 신뢰성 및 안정성을 확보하기 위한 우량관측소의 확장방안을 제시하였다. 본 연구에서 수행한 낙동강홍수예보 시스템의 소유역을 114개로 나누고 기존의 유효우량산정법, 유역유출모형 하도유출모형의 매개변수를 전통적인 방법으로 재산정하여 홍수기에 적용한 결과 당초의 홍수예보시스템으로 예측한 결과보다 소유역의 적절하게 재구성하는 것으로도 예측의 정밀도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 그러나, 소유역의 수와 하도의 수가 증가하면서 발생하는 오차를 감소시킬 필요성이 있으며, 이는 지속적인 시스템의 운용을 통하여 모형구성을 개선함으로서 어느 정도 개선될 것으로 판단된다. 그밖에 기존의 매개변수산정을 전통적인 방법에서 우리나라 하천 또는 낙동강유역의 하천에 적당한 방법을 개발하여 개선시킬 필요성이 있다.>$4.3\%$로 가장 근접한 결과를 나타내었으며, 총 유출량에서도 각각 $7.8\%,\;13.2\%$의 오차율을 가지는 것으로 분석되어 타 모형에 비해 실유량과의 차가 가장 적은 것으로 모의되었다. 향후 도시유출을 모의하는 데 가장 근사한 유출량을 산정할 수 있는 근거가 될 것이며, 도시재해 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이라 판단된다.로 판단되는 대안들을 제시하는 예비타당성(Prefeasibility) 계획을 수립하였다. 이렇게 제시된 계획은 향후 과학적인 분석(세부평가방법)을 통해 대안을 평가하고 구체적인 타당성(feasibility) 계획을 수립하는데 토대가 될 것이다.{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.746-750
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• 2007

금강홍수통제소는 금강 유역의 홍수피해 경감을 목적으로 1990년 출범하였으며, 개소된 이래로 현재까지 홍수예보 및 수문 관측 업무를 수행하여 왔다. 금강홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 홍수예보 시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 최근 증설된 수문관측소를 반영하여 소유역을 재분할하고, 변화된 유역환경을 반영하여 저류함수모형에 대한 상수를 개선하고자 하였다. 소유역 및 하도분할과 티센계수 산정 등을 통해 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기 위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 새롭게 산정된 유역특성변수를 이용하여 유역의 저류상수를 산정하고 강우에 의한 유출량을 결정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 금강 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2258-2263
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• 2008

최근 이상기후로 인하여 국지성 집중호우의 형태를 띠는 강우가 많이 발생하고 있다. 이러한 강우는 돌발 홍수가 발생하는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수지수산정을 위한 강우-유출모형 적용시, 집중형모형과 분포형모형의 장단점을 비교하였다. 이를 위하여 안양천 유역을 대상으로 HEC-HMS모형의 Clark 및 ModClack방법을 이용하여 돌발홍수지수를 산정하여 보았다. 2003년, 2004년, 2005년 각 연도별로 하나씩의 호우를 선정하여 이들을 대상으로 분석을 하였다. 집중형 모형에 대해서는 유역면적평균강우량을, 준분포형 모형에 대해서는 Kriging 기법을 통하여 공간분포된 강우량을 이용하였다. 돌발홍수는 상대적으로 크기가 작은 유역에 많이 발생하므로 소유역 분할시 결정한 소유역의 크기가 돌발홍수 지수에 큰 영향을 줄 수 있다. 따라서 돌발홍수지수의 산정은 유역의 크기에 따라 집중형 모형, 준분포형 모형 모형을 적절하게 선택하여 강우-유출관계를 유도해야 할 것으로 판단된다. 또한 돌발홍수지수의 산정이 돌발홍수예보를 위한 기준이 되는 것을 감안할 때 준분포 모형이 강우레이더에 의한 강우예측자료를 활용하는 데에 유리할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.231-235
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• 2009

본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.278-282
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• 2010

기후변화는 홍수나 가뭄과 같은 극한사상의 발생가능성을 증가시키게 됨과 동시에 하천유량, 홍수, 수질, 생태, 지하수, 농업, 융설, 수력발전 등 수자원 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 이 중 홍수는 국민의 생명과 재산에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 상당수의 국가들이 홍수로부터 자국민을 보호하기 위한 다양한 정책을 제시하고 있다. 이러한 정책을 수립하는데 있어서 무엇보다 중요한 것이 미래의 강수량이 기후변화로 인하여 얼마나 변하게 되는지를 정량적으로 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 기후변화의 영향을 평가하기 위해서 프랑스 국립기상연구소에서 개발한 A1b시나리오 기반의 CNCM3모형을 대상으로 KNN기법과 일강수발생모형을 적용하여 기상청 산하 58개 관측소의 일 강수량으로 축소하였다. 제시된 일 강수량을 이용하여 2020s, 2050s, 2080s에 해당하는 80년, 100년, 150년, 200년 빈도의 확률강수량을 각각 산정하였다. 검토결과 확률강수량은 전국 58개 지점 중 49~52개 지점정도가 증가하는 것으로 나타나 현재에 비해서 전반적으로 증가하는 것으로 예측되었으며, 지점별 증가량의 경우, 빈도별로 차이를 보이기는 하나 현재에 비해서 전반적으로 3%~7%정도 증가하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.128-128
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• 2022

최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.