• 제목/요약/키워드: 홍수예측

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인공신경망 이론과 비정형데이터를 활용한 하천수위 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of River Water Level Using Artificial Neural Network Theory and Unstructured Data)

  • 이정하;황석환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.388-388
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    • 2020
  • 매년 국지성호우 및 태풍으로 인해 하천 범람이나 저지대침수가 발생하고 있으며 이는 인명 피해 사례로 이어지기도 한다. 피해 발생을 최소화시키기 위해 강우와 유량과 같은 정형데이터로 홍수예보가 이뤄지고 있으나 기존의 정형데이터만 사용하다보니 도심지역이나 소규모 하천에서 인명 피해 예측에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위해서는 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 증가됨에 따라 텍스트나 사진과 같은 다양한 비정형데이터가 생성되고 있다. 이렇게 생성된 데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있으며 특히 지진이나 홍수와 같은 재난 발생 시 유용한 데이터로 활용된 사례가 증가하고 있다. 이는 사람들이 GIS와 같은 위치정보나 시간 등을 포함한 다양한 정보를 포함하기 때문이다. 하지만 이렇게 생산된 비정형데이터를 기존 물리적 기반의 수문모형의 데이터로 활용하기에는 많은 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 채널을 통해 생성된 비정형 데이터들을 인공신경망모형에 적용하여 하천수위를 예측하였다.

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초단기예측강우의 편의보정을 위한 G/R비 추정 (Estimation of G/R Ration for the Correction of Mean-Field Bias of Very-Short-Term Rainfall Forecasting)

  • 유철상;김정호;정재학;양동민
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.176-176
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    • 2011
  • 전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.

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계절 ARIMA모형을 이용한 대청댐 유역 실시간 유입량 예측에 관한 연구 (A Study on the Real Time Forecasting for Monthly Inflow of Daecheong Dam using Seasonal ARIMA Model)

  • 김건순;안재현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1395-1399
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    • 2010
  • 최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

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도시홍수예보를 위한 공간규모분할기법을 이용한 레이더 강우예측 기법 개발 (Development of radar-based quantitative precipitation forecasting using spatial-scale decomposition method for urban flood management)

  • 윤성심
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권5호
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    • pp.335-346
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    • 2017
  • 본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

딥러닝을 이용한 잠수교 수위예측 (Prediction of Water Level using Deep-Learning in Jamsu Bridge)

  • 정성호;이대업;이기하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.135-135
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    • 2018
  • 한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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홍수예측을 위한 분포형모형과 집중형모형의 유출해석 비교 (Comparison of Runoff Analysis Between Distributed Model and Lumped Model for Flood Forecast)

  • 박진혁;이을래;김태국;고익환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1498-1502
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    • 2007
  • 본 연구에서는 격자기반의 레이더강우 등과 같은 향후 제공될 분포형 강수를 활용하기 위해 국내 유역에서 GIS와 연계한 물리적 기반의 수문학적 분포형모형의 적용성을 검토하고, 향후 저수지 유입량 예측을 위해 수자원공사 현업에서 실시간 물관리에 사용하고 있는 개념적기반의 집중형모형인 Kwater홍수분석모형과 실시간 홍수조절을 목적으로 미국 오클라호마대학의 백스터교 수측에서 개발된 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형을 이용하여 낙동강권역의 남강댐유역을 대상으로 유출해석을 수행하여 양 모형의 구조적인 장단점 등을 비교분석하였다. 입력이 되는 분포형 강우는 지상관측강우, 레이더추정강우를 적용하였고, GIS수문매개변수를 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 모형에서 계산된 방법이 물리성을 구비하여 타당한 매개변수의 값으로 현실의 유출량을 재현할 수 있는지를 실제 유역 규모의 스케일로 검증하고자 하였으며 홍수기 댐유역의 유출모의를 위한 모형의 장단점을 파악하고 분포형모형의 향후 실용화 가능성을 검토하였다. 모형 수행 결과, 모형보정은 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형이 집중형모형인 Kwater모형에 비하여 GIS를 이용하여 지형공간 자료와 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 따라 평균적으로 첨두유량에서 $\pm254\;cms$, 유출량에서 $\pm14\;mm$, 첨두도달 시간차에서 $\pm15$분 이내의 정확도 향상을 가져왔다. 물리적 기반의 분포형모형인 Vflo모형은 남강댐유역 대다수 관측소에서 별다른 매개변수의 보정없이도 합리적이고 유용한 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형이 향후 돌발홍수나 게릴라성 집중호우 등의 악기상에 대응하여 레이더 등의 정확하고 신뢰할만한 강우예측이 입력자료로 생성되었을 때 다목적댐 저수지 운영에 있어서 리드타임을 충분히 확보하여 안정적이고 예측가능한 홍수조절을 수행할 수 있는 가능성을 보여주었다고 사료된다.

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Data Mining 기법을 이용한 자동우량과 자동수위에 의한 하류 홍수예경보 기법 (Automatic Rainfall and Waterlevel Downstream Flood Warning Techniques using Data Mining Techniques)

  • 최창진;이정훈;여운기;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.296-300
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    • 2012
  • 최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있다. 특히 집중호우의 빈도 및 규모가 커지고 있으며 피해 또한 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 하도의 정비, 댐 건설, 제방의 증고와 같은 구조적인 대책과 홍수예경보, 홍수보험, 통합홍수관리와 같은 비구조적인 대책에 대한 접근이 이루어지고 있다. 그러나 미래 기후변화에 대한 예측의 한계와 구조적 대책의 물리적 한계를 감안할 때 구조적 대책에 의한 방법만으로 변화하는 기후에 대응하여 홍수재해를 완벽하게 대처하기에는 부족한 것이 사실이다. 따라서 비구조적 대책에 의한 홍수피해저감이 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국제수문개발계획 대표유역인 낙동강유역에 위치한 위천유역을 연구대상으로 선택하였고 이러한 중소규모의 유역에서 홍수예경보의 한계를 극복하고 신뢰성을 높이기 위하여 홍수유출시에 일어나는 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접 고려하지 않고 입력자료와 출력자료의 관계로부터 학습과 추론을 통해 결론을 도출해내는 신경망, 퍼지, 유전자 알고리즘과 같은 Date Mining 기법을 사용하여 자동우량과 자동수위에 의한 하류 홍수예경보시스템을 구축하기 위해 수위를 예측하였다.

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1차원 수리해석을 통한 미계측 지점 침수대응수위 검토 연구 (Study on Corresponding Water Level to Inundation of Ungaged Point using 1D Hydraulic Analysis Mode)

  • 김태형;김극수;곽재원;노영신;박용운
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.338-338
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    • 2017
  • 하천기본계획, 생태하천 복원사업, 또는 하천재해예방 사업 등에 의해 수행되는 하천정비사업은 홍수재해예방, 생태하천 복구 등 여러 목적에 의해 시행되고 있다. 특히 최근 이루어지는 하천정비사업은 공원, 캠핑장, 주차장 등 시민들에게 다양한 편의시설을 제공하기 위한 친수공간으로 조성되고 있다. 이러한 하천구역 내의 친수공간 조성은 홍수주의보 및 홍수경보에 대응하는 유량에 비해 상대적으로 적은 유량에도 침수피해가 발생함으로써 중소규모의 유량에 대한 홍수위험도도 함께 증가시켰다. 친수공간 및 교량하부도로 등 저수위에 대한 홍수취약구간의 홍수정보를 취득하기 위해서는 해당 위험지점의 수위관측을 통해 위험상황을 실시간으로 모니터링 하는 것이 홍수피해에 대비하고 대응하기 위한 가장 확실한 방법이다. 하지만, 예산과 인력 등의 문제로 인해 모든 지점에 대해 수위관측을 실시하여 홍수예보시스템에 의해 홍수예측정보를 제공하기에는 현실적으로 한계가 있다. 따라서 친수공간에서의 홍수피해를 최소화하기 위해, 각 친수공간의 지형정보가 인근의 홍수예보지점 또는 수위관측소 지점과 어떠한 연관성을 갖는지 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 1차원 수리해석 모형을 통해 원거리에 위치한 수위관측 및 홍수정보를 이용하여 하천구역내 위치한 친수공간에 대한 침수위험도를 분석하기 위한 방법론을 제시하고자 하였다. 즉, 원거리에 위치한 수위관측소의 수위 및 유량 정보를 활용하여 수위관측이 이루어지 않는 지점의 침수정보를 예측하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 낙동강 하류부에 대해 제시한 방법론에 의해 목표로 하는 친수공간에 대한 유량별 수위에 대한 침수도표를 작성하였다. 본 방법론과 이에 의해 작성된 친수공간의 침수도표는 취약구간에 대한 각 수위별 침수정보를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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삼척 전파강수관측소 추정강우를 활용한 하천 수위 상승 예측 연구 (Research on the prediction of stream water level using Samcheok electromagnetic precipitation observation station)

  • 윤성심;임상훈;정현교;조요한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.11-11
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    • 2021
  • 2018년부터 삼척지역에는 전파강수관측소(X-band 이중편파레이더)가 설치되어 현업 운영 중에 있다. 해당 지역은 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망과 기존 대형 강우레이더로도 정확한 강우관측에 한계가 있었다. 설치 이후 전파강수관측소의 품질관리와 최적 관측전략 수립, 분포형 비차등위상차 기반의 강우추정 기법의 적용으로 정량적 추정강우의 정확도가 확보되어 75m의 고해상도 격자강우 정보가 제공되고 있다. 본 연구에서는 이러한 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 홍수예보에 활용하기 위해서 강우기반의 하천 수위 예측 기법인 하천흐름계산도표를 개발하였다. 하천흐름계산도표가 개발된 지역은 삼척 전파강수관측소의 관측 반경에 포함되는 삼척오십천 유역이며, 해당지역은 수변공원으로 조성되어 있어 시민의 접근이 용이하여 하천 수위 급상승으로 인해 피해가능성이 높은 지역이다. 2019년과 2020년 호우사례를 대상으로 개발된 하천흐름계산도표에 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 적용하여 하천수위 상승 예측성을 평가하였다. 또한 비교대상으로 강우관측소 강우자료와 환경부 대형 강우레이더 강우자료의 적용결과를 함께 비교하였다. 비차등 위상차 기반의 강우추정 기법을 적용하여 산정된 삼척 전파강수관측소의 정량강우는 기존의 강우추정 결과(SRI, CMP_HFC)보다 강우추정 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 특히, 10km 관측 반경을 기준으로 분석하면 정확도가 상대적으로 높았다. 삼척 전파강수관측소 추정강우를 하천흐름 계산도표에 적용한 결과, 2020년 9월 7일 호우에 의해 삼척오십천 유역에서 관심수위 초과(10:20), 주의수위 초과(11:20)가 발생하였는데, 삼척 전파강수관측소 추정강우가 관심수위 초과 1시간 50분 전에 수위상승을 예측하였고, 주의수위 초과 30분전에 수위상승을 예측하였다. 이를 통해 개발된 하천흐름계산도표와 삼척 전파강수관측소의 홍수예보 활용 가능성을 확인하였다.

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