• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.597-597
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• 2015

기후변화에 따른 홍수 위험도 증가와 태풍 및 집중호우의 증가는 도시지역의 홍수로 인한 피해가 커지고 있다. 실제로 최근 10년간 홍수로 인한 재산피해 및 인명피해는 해마다 늘고 있다. 이러한 홍수피해를 최소화 할 수 있는 도시지역 초단기 강우 예보 시스템 개발은 필수적이다. 그동안 기상레이더를 이용한 강우예측 모형은 국내외적으로 많이 개발이 되어 있지만, 위성을 이용한 단기간 강우예보모형은 많이 부족한 실정이다. 최근 국내 최초 기상위성의 발사로 위성을 이용한 강수관측 및 초단기 예보가 가능하게 되었다. 이러한 초단기 강우 예보 시스템의 기본예측모형인 구름이동벡터를 개발하기 위해서 본 연구에서 COMS 위성자료를 이용하였다. COMS 위성은 2011년 4월에 발사되어 현재 운영 중에 있다. COMS 위성 자료는 현재 일본 정지궤도 위성 MTSAT 위성자료와 달리 한반도 영역을 대상으로 적외채널 자료들을 8-15분 간격으로 수집 가능하여 집중호우 예보에 매우 유리하다. COMS 위성의 연속되는 위성 구름의 교차상관을 통해서 이동벡터를 산출하여 예측 모형을 산출하였다. 교차상관 기법은 연속되는 구름 자료에 대해서 두 윈도우 사의 상관계수의 최대치를 찾아냄으로써 구름의 이동방향과 이동속도를 산출하는 방법이다. 기 개발된 예측모형을 이용하여 한반도 지역의 이동벡터를 산출하였으며, 본 연구에서 산출된 구름이동벡터는 도시지역의 갑자기 발생하는 집중호우나 태풍의 초단기 예측의 기본 모형으로 탑재될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.753-761
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• 2019

여름철 집중호우는 도시지역의 홍수피해를 발생시키는 주요한 원인 중 하나이다. 우리나라의 최근 재해통계에 따르면 도시홍수의 발생빈도는 점점 잦아지고 있으며, 그 규모 또한 커지고 있다. 하지만 국지성 집중호우는 예측이 어려워 실제 홍수 대응을 담당하는 지자체 공무원들의 업무에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시홍수 대응에 시간적 여유 확보를 통한 피해 저감을 위해 앙상블 기상예측 자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 하였다. 홍수위험 매트릭스는 홍수위험도의 정도를 나타내는 잠재적 영향(X축), 위험 기상현상이 발생할 확률인 발생가능성(Y축)으로 구성된 2차원 매트릭스로 확률예보에 기반한 홍수위험 예측 방안이다. 이를 위해 부산 및 대구광역시 내 기초지자체 각각 1곳을 대상으로 과거 홍수피해기록과 확률강우량 자료를 활용하여 지역별 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 과거 호우사상에 대해 기상청의 LENS 자료를 적용하여 그 적용성을 판단하였다. 그 결과 최대 3일전 홍수위험에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었으며 실제 활용 시 홍수 대응시간을 확보하여 피해 저감에 도움이 되리라 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.165-174
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• 2018

시계열 데이터를 활용하는 모형은 신뢰할 수 있는 자료를 확보한 경우에는 모형 구축이 용이하고 예측 선행 시간 확보를 위해 신속한 모의가 가능한 장점 때문에 규모가 작은 하천의 홍수예측 모형으로 고려할 수 있다. 이 중 Transfer Function Noise (TFN) 모형은 이탈리아, 영국 등 해외에서는 1970년대부터 시간단위 자료를 이용한 하천유량 예측에 적용되었으나, 우리나라에서는 주로 일 단위 혹은 월 단위의 하천유량 모의에 적용되었다. 국내 수문 자료의 품질 향상으로 그동안 축적된 수문자료를 통해 시간단위 자료를 이용한 홍수예측 모형의 구축 기반이 갖추어졌다. 본 연구의 목적은 소규모 하천을 대상으로 외생변수의 반영이 가능하고 동적시스템과 오차항을 결합하여 예측 오차를 줄이는데 용이한 TFN 모형을 구축하고 그 적용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 1시간 단위 자료를 이용하여 TFN 모형을 구축하였으며 구축된 모형을 이용한 홍수 예측 결과를 홍수예보 실무에 활용 중인 저류함수모형의 홍수 예측 결과와 비교하였다. 비교 결과 홍수사상에 따라 TFN 모형과 저류함수 모형이 각각 더 나은 결과를 보이는 사상이 있었으며, 실무에서 TFN 모형을 홍수예측 모형으로 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.328-328
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화의 영향은 강우량의 집중을 야기하며 홍수피해의 규모를 증가시키는 영향을 끼친다. 특히, 아세안 국가들은 해수면 상승, 태풍 및 집중호우에 의한 침수피해 빈발로 최소 2,000만명이 영향을 받고 있다. 국내의 홍수예보모형을 수출하여 아세안 국가에 구축하고 있으나 통신 시설이 불안정하여 중앙제어 방식의 기존의 홍수예보시스템만으로는 긴급상황에 대한 대처가 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하나의 관측소에서 수위, 강우의 관측과 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위해 관측된 수위와 강우자료를 활용하여 인공지능기반의 하천수위예측 모형을 개발하였다. 목표 리드타임은 30분에서 6시간으로 설정하였으며 모형은 Tensorflow로 구축하였다. 시계열 자료의 예측에 적합한 LSTM 기법을 적용하였다. 연구의 대상지역은 건설연의 계측시험유역인 설마천유역으로 하였으며 학습에는 2009년부터 2020년까지의 10분 단위 수위 및 강우량자료를 활용하였다. 연구결과 설마천 유역은 규모가 작고 도달시간이 짧아 1시간 후 예측까지는 높은 정확도를 나타냈으나 3시간 이상의 예측결과는 다소 낮게 평가되었다. 다만, 비상상황에서 통신이 두절된 상황에서 위급하게 대피를 위해 홍수경보를 발령하는데는 활용이 가능 할 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제18권2호
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• pp.153-161
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• 1985

본 연구는 치수면에서 중요한 홍수 예경보 시스템을 좀 더 효율적으로 운영하고 그 시스템을 자동화하기 위한 하천 유출의수문학적인 예측방법의 개발에 관한 것으로 제어공학에서 상태공간개념으로부터 유도된 Kalman Filter 이론의 알고리즘을 파악하여 강우-유출계의 동적거동을 나타낼 수 있도록 예측 모형을 구성하고 Kalman Filter 의 적용 알고리즘을 도임하므로서 홍수시 하천유출의 on-line, 실시간 예측의 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 전자계산 프로그램은 실제 하천유역의 실측자료로서 수정 보완하므로서 홍수 예경보 시스템의 자동화는 물로 그 시스템의 효율적인 운영방법 개선에 기여할 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.145-154
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• 2004

본 연구는 비선형성이 강한 강우-유출의 특성을 고려하여 홍수시 하도의 유출을 예측하고 하천유역의 홍수예경보에 이용하기 위하여 신경망 시스템의 모형화 가능성을 검증하였다. 신경망을 이용한 실시간 하도홍수 예측모형(Neural River Discharge-Stage Forecasting Mudel; NRDFM)은 낙동강 유역의 왜관 및 진동 지점의 홍수량 예측에 적용하였다. NRDFM에 의한 하도홍수량의 왜관 및 진동 지점 예측결과를 실측치와 비교$\cdot$검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NRDFM-II의 예측성능이 가장 우수하였으며, NRDFM-I 및 NRDFM-II도 충분한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 모형은 실시간 홍수예경보로의 적용이 가능하며, 이를 통하여 효율적으로 홍수를 통제 및 관리할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.537-551
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• 2011

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.151-151
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• 2016

하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.