• 제목/요약/키워드: 홍수예측모형

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감조하천의 Bayesian Network를 활용한 홍수 예·경보 기법 개발 (Development of Flood Forecasting and Warning Technique in a Tidal River Using Bayesian Network)

  • 이명진;송재현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.422-422
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    • 2022
  • 최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

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하천구역내 저지대 침수예측을 위한 낙동강 친수지구 홍수예측체계 구축 및 적용 (Establishment and Application of Flood Forecasting System for Waterfront Belt in Nakdong River Basin for the Prediction of Lowland Inundation of River.)

  • 김태형;곽재원;이종현;김극수;최규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.294-294
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    • 2019
  • 현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.

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영산강 수계에 대한 수리학적 모형의 개선 (Improvement of Hydraulic Model for Yeongsan River System)

  • 황신범;김상호;김지성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.237-237
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    • 2018
  • 자연재해로 인한 국민의 인적 물적 피해는 해마다 증가되고 있으며, 자연재해 피해 중 대다수가 홍수에 의한 피해를 보이고 있다. 홍수 피해를 줄이기 위한 재해저감 활동 중 비구조적 대책의 하나인 홍수예 경보시스템은 수리학적 모형을 활용하여 하천의 홍수위를 예측하고 범람 위험성과 제방 붕괴 가능성을 사전에 경보하는 시스템으로서 하천변 주민 대피와 홍수피해 대응 활동에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 홍수예 경보시스템이 본연의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 수리학적 모형이 지형적 특성을 잘 반영하고 있어야 하며, 높은 정확도로 홍수위를 예측하여야 한다. 이에 본 연구에서는 4대강 중 홍수위험도가 높고 최근 하상단면 측량으로 인하여 수리학적 모형의 개선이 필요한 영산강 수계에 대하여 주요 지류인 황룡강과 지석천의 하도자료를 고려한 수리학적 모형을 구축하였다. 2013년 7월과 2014년 7월 2개의 홍수사상을 이용하여 시행착오법을 통한 조도계수를 보정하였으며, 2012년 8월과 9월 홍수사상을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구를 통하여 개선되어진 영산강 수계 수리학적 모형을 활용하여 정확하고 신속한 홍수 예 경보가 이루어지길 기대한다.

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인공신경망을 이용한 갈수기 수문량 산정 (Estimation of the streamflow during dry season using artificial neural network)

  • 정성호;조효섭;김정엽;이기하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.

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신경망리론에 의한 다목적 저수지의 홍수유입량 예측 (Flood Inflow Forecasting on Multipurpose Reservoir by Neural Network)

  • 심순보;김만식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제31권1호
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    • pp.45-57
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    • 1998
  • 본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

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MAPLE 강우예보자료를 활용한 유출량 예측 (Flood Estimation Using MAPLE Forecasted Precipitation Data)

  • 최창원;이재응
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.984-984
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    • 2012
  • 지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

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홍수기 댐 운영을 위한 단기 예측강우의 적용성 평가 (Assessment on the Application of Short-Term Forecast Rainfall for Dam Operation on Flooding Season)

  • 변동현;김진훈;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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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.

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중소하천 홍수예측시 선행예보시간 확보방안 검토 (Improvement of Lead Time of Flood Forecasting in the Mid-sized Basin)

  • 윤광석;황보종구
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1812-1816
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    • 2006
  • 홍수로 인한 국민의 재산과 인명피해를 방지 또는 최소화하기 위한 방법으로 주요지점을 선정하여 홍수 예보를 수행하고 있다. 이러한 홍수예보는 초기 강우법, 수위법 등의 단순한 방법으로 수행되었으나, 컴퓨터가 발달되면서 여러 형태의 홍수유출모형이 개발되어 현재에는 홍수유출모형을 이용한 홍수예보를 수행하고 있다. 그럼에도 불구하고, 중소유역의 유출은 도달시간이 짧으므로 인해서 선행예보시간을 확보하지 못해 홍수예보에 어려움이 많은 실정이다. 중소하천의 홍수예측 정확도를 높이기 위해서는 우선적으로 강우예측 정확도가 향상되어야 하나, 강우레이다 등에 의한 강우예측방법은 아직은 홍수예보 실무에 사용하지 못하는 실정에 있다. 따라서, 본 연구에서는 삽교천 유역을 대상으로 하여 선행예보시간을 확보할 수 있는 방안을 검토하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 중소하천에서의 선행예보시간 확보를 위해 GCUH를 이용한 돌발홍수능을 산정하고, 강우-수위 관계를 통계적으로 분석하는 방안을 검토하였다. 검토 결과, GCUH 유도를 통한 돌발홍수능 산정 방법과 기왕의 홍수사상을 통계적 방법으로 분석한 결과를 이용하는 방안이 적용성이 있는 것으로 검토되었다. 이러한 방법들은 홍수예보업무를 수행함에 있어서 어려운 문제인 선행예보시간을 확보할 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는 것으로 판단된다.

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한강수계 홍수예경보 개선방안

  • 정상만;홍일표
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1992년도 수공학연구발표회논문집
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    • pp.318-324
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    • 1992
  • 본 연구에서는 한강홍수예경보를 위한 기존 Telemeter 수문관측망의 현황을 조사하고 홍수예경보 프로그램을 검토하여 개선방안을 제시하였으며, 호우사상을 분석하여 한강유역에 대한 호우의 원인별 시간분포를 권역별로 나타냈고 강우공간분포에 대한 분석을 실시하였다. 또한, 유출예측 프로그램의 유역유출모형과 하도유출모형의 변수를 결정하고, 예경보지점별 유출예측 프로그램을 검토하여 개선하였다.

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유비쿼터스 기술을 이용한 금강 홍수도달시간 계측 (Measurement of floodwater reach time in Gum river using Ubiquitous technology)

  • 황의호;권형중;이근상;고덕구
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.2238-2243
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    • 2008
  • 홍수 방류량 하류 도달시간 산정은 댐운영 및 홍수예경보의 기초자료로 인식되고 있어 정확한 유하시간 산정이 필요하다. 수자원공사에서는 댐 방류에 따른 하류도달시간을 댐운영실무편람('06)에 있는 자료를 활용하여 댐 운영에 활용하고 있다. 금강 하류부의 경우 '97년 금강홍수예경보 자료를 활용하고 있으나, 수치모형 결과 자료로 실측에 의한 검증이 이루어지지 않았다. 댐 방류수에 대한 하류도달 시간에 대한 실측 기술을 확보하여 실측을 통한 수치모형의 검증 및 보완 필요하며, 보정된 수치모형을 이용한 홍수도달시간 실시간 예측을 통한 댐운영의 효율성 확보 및 대내외 검증된 결과 제시가 요구되고 있다. 현재 댐 방류에 따른 하류도달 시간에 대한 실측이 요구되고 있으나, 관련 기술에 대한 국내외 개발 및 적용 사례가 전무한 실정으로 본 연구에서는 현장계측과 수치모형을 연계한 신뢰성 높은 도달시간을 분석하는 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 장구간 내에서 홍수의 흐름과 동일하게 하천에 흘러갈 수 있는 부유물을 개발하였으며, 주야간에 상관없어 주요 계측지점에서 도달시간 산정을 위해 자동 인식될 수 있는 센서기술을 개발하였다. 또한, 인식된 센서를 안정적으로 통신망에 연동하여 실시간 계측이 가능하며, GIS 기반의 원격 모니터링이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 나아가. 기존 수치모형에 의존하여 예측된 도달시간 산정방법을 개선하기 위하여 수치모형의 매개변수를 검보정을 위한 시계열 및 지속적으로 자료를 취득하였다. 이러한 센서기술, 모니터링기술, 분석기술을 융합하여 향후 매개변수를 보정한 홍수도달시간 수치모형을 이용하여 신뢰성 높은 예측결과를 홍수예경보 및 댐 운영에 있어 활용함으로써 홍수재해로부터 안전성을 확보하고 물관리의 효율화를 달성할 수 있을 것으로 판단된다.

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