• 제목/요약/키워드: 홍수예측

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Development of dam inflow forecasting method using VARX model (VARX 모델을 이용한 댐 유입량 전망기법 개발)

  • Kwon, Yoon Jeong;Kim, Jinyoung;Yu, Jaeung;Kang, Subin;Kwon, Hyun-han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.406-406
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    • 2022
  • 댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.

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Flash Flood Simulation using F2MAP Model in Mountainous Area -Case Study (F2MAP 모형을 이용한 산지유역에서의 돌발홍수 모의-Case Study)

  • Kim, Byung-Sik;Bae, Young-Hye;Hong, Seung-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.225-230
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    • 2009
  • 기후변화에 따른 이상기후는 최근 국지적인 집중호우를 빈번하게 발생시키고 있으며, 이는 개수율이 높은 국가하천 및 지방하천에서보다는 산지지역에 위치한 소하천에서의 피해가 심각하다. 또한 우리나라는 국토의 2/3가 산악지형이며, 많은 지역이 개발되어 집중호우에 의한 돌발홍수에 취약하다. 1990년대 후반 이후 돌발홍수는 우리나라의 가장 빈번한 자연 재해 중 하나로 자리 잡았으며, 인구밀도가 높은 우리나라의 경우 돌발홍수에 대한 위험도가 매우 높다고 할 수 있으며 기존의 대 유역 수위, 우량관측소 위주의 홍수방재 시스템으로는 그 한계가 있다. 따라서 실시간으로 돌발홍수의 위험성을 모니터링하고 예측해야 한다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 개발한 돌발홍수예보모형인 F2MAP 모형을 이용하여 과거 돌발홍수가 발생한 경북 봉화군과 강원도 인제군을 대상으로 돌발홍수 모의를 실시하였으며, 돌발홍수 모의를 실시한 결과를 피해가 발생한 실제 위치 및 시간과 비교하였다. 모의결과, 실제 피해가 발생한 위치의 돌발홍수기준(Flash Flood Guidance, FFG,)이 낮게 산정되었으며 돌발홍수에 취약한 것으로 분석되었다.

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Improvement of Nash's instantaneous unit hydrograph model for estimating design flood of ungauged mid-/small watersheds (미계측중소유역에서의 설계홍수량산정을 위한 Nash 순간단위도모델 개선)

  • Kang, Boo-Sik;Kim, Jong-Min;Kim, Jin-Gyeom
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.946-946
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    • 2012
  • 현재 국내 하천의 설계홍수량은 하천정비 기본계획이나 유역종합 치수계획 등을 통하여 고시 되고 있다. 이러한 설계홍수량은 홍수량 산정 지침에 따라 산정되며, 최종적으로 결정된 설계홍수량을 기준으로 하도계획이나 교량, 암거 등의 설계를 실시하였다. 현재 많은 수의 홍수조절용 다목적 댐과 강변저류지 등 각종 수리조작 구조물들이 축조되면서부터 홍수량을 시간별로 조절할 수 있게 되었지만, 미계측 유역에서는 유역의 유출량을 예측하기가 쉽지 않기 때문에 수리조작 구조물들의 효과를 예상하고 조작 및 운영방법을 결정하기 어려운 실정이다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 미계측 유역 내 축조하는 수공 구조물의 최적 설계 및 운영방법 결정을 위하여 설계홍수량과 함께 합성단위도법을 적용한 수문곡선을 적용할 수 있도록 Nash 모형을 이용하였다. 유역의 유출특성이 반영된 대표단위도를 산정하기 위해 여러 유역의 다양한 형상계수를 이용하여, 도달시간과 첨두유량에 관한 회귀식을 산정하였다. 이렇게 산정된 회귀식을 여러 형태의 유역과 강우-유출 사상에 적용하여, 미계측 유역의 특정지점에서 발생의 개연성이 충분하고 수공구조물의 설계와 효과에 가장 중요하게 영향을 미칠 수 있는 설계홍수수문곡선을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 결과로 나타나는 대표홍수수문곡선을 미계측 유역에 적용한다면 미지의 설계홍수량을 추정함과 동시에 설계홍수량에 상응하는 수문곡선을 도출하여 수공구조물 설계에 이용할 수 있을 것이라 기대한다.

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Flood Vulnerability Assessment of Rehabilitated Agricultural Reservoirs Considering Climate Change (기후변화를 고려한 둑 높이기 농업용저수지의 홍수 취약성 평가)

  • Jun, Sang Min;Kang, Moon Seong;Song, Inhong;Park, Jihoon;Choi, Sol Ah
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.600-600
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    • 2015
  • 최근 정부에서는 농업용 저수지의 노쇠화를 해결하기 위해, 이수공간 및 홍수조절공간 추가 확보를 목표로 농업용 저수지 둑 높이기 사업을 실시하였다. 둑 높이기 사업을 통해 추가로 확보된 저수 공간을 효과적으로 활용하여 홍수에 대비하기 위해서는 저수지의 홍수 취약성에 대한 정량적인 평가가 선행되어야 한다. 또한 기후변화로 인한 강우강도 증가에 대비하기 위해서는 미래 예측 강우량에 대한 농업용 저수지의 홍수 취약성 평가가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 둑 높이기 사업에 따른 농업용저수지의 홍수 취약성 변화를 분석하고자 한다. 기초자료 구축을 위해 기상청에서 제공하는 RCP 4.5 기반의 미래강수자료를 편의보정 하였으며, 둑 높이기 사업 보고서를 통해 농업용 저수지의 제원들을 수집하였다. 이를 바탕으로 농업용 저수지 유역의 설계홍수량을 산정하였고, 저수지 모의 운영을 통해 홍수조절효과를 분석하였다. 홍수 취약성은 IPCC (2007)에서 제안한 방법에 따라 평가하였다. 문헌조사를 통해 기존에 사용되어 왔던 지표들을 선정하였고, 본 연구에서 수행한 저수지 모의 운영 결과를 바탕으로 홍수조절율 등 둑 높이기 사업의 효과를 반영할 수 있는 지표들을 추가로 선정하여 홍수 취약성 평가에 적용하였다. 본 연구의 결과는 둑 높이기 사업에 의한 홍수조절효과를 정량화 하고, 둑 높이기 저수지의 최적 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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Prediction of Probabilistic Meteorological Drought Using Bayesian Network (베이지안 네트워크를 활용한 기상학적 가뭄의 확률론적 예측)

  • Shin, Ji Yae;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.20-20
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    • 2015
  • 최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

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Prediction of Reservoir-Inflow using LSTM (LSTM을 이용한 댐 유입량 예측 평가)

  • Mok, Ji-Yoon;Hwang, Sung-hwan;Choi, Ji-Hyeok;Moon, Young-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.319-319
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    • 2019
  • 기후변화로 인한 극한 기후 상황의 증가로 홍수기 홍수피해와 갈수기 가뭄피해가 심화되고 있으며, 수자원 관리에 대한 어려움이 발생하고 있다. 효율적인 수자원 관리를 위해 국내에는 약 1,8000여개의 댐을 운영하고 있으며, 댐의 유입량과 저수량을 감안하여 물을 적절하게 방류하는 것을 목적으로 한다. 그러기 위해서는 유입량이 우선적으로 확보되어야 하며, 더 나아가 유입량을 미리 예측할 수 있다면 더욱 효율적인 댐 운영이 가능할 것이다. 기존에는 수위나 유량을 예측하기 위해서는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔으며, 물리적 모형은 매개변수 결정을 위한 많은 자료를 필요로 하고 그 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산 과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복 누적되는 단점이 있다. 반면에 시계열 데이터 예측을 위한 알고리즘 LSTM(Long Short-Term Memory)은 입력된 데이터와 출력된 데이터를 동시에 이용하여 보다 정확한 예측 값을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구는 다목적댐의 유입유량 예측을 위해 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 댐 유입유량을 예측하였다. 분석 자료로는 wamis에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 입력 데이터로 모형을 학습한 후 2018년의 유입량을 예측하였다. 예측 값의 정확도를 판단하기 위해 2018년의 실제 유입량 자료와 비교하였다.

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Development of a Peak Water Level Prediction Technique Using GANs : Application to Jamsu Bridge, Korea (GANs를 이용한 하천의 첨두수위 예측 기법 개발 : 잠수교 적용)

  • Lee, Seung Yeon;Kim, Young In;Lee, Seung Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.416-416
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    • 2020
  • 우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

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A Modeling of the River Bed Variation due to Flood Wave (홍수파(洪水波)에 의한 하상변동(河床變動) 예측모형(豫測模型))

  • Park, Sang Deog;Lee, Won Hwan;Cho, Won Cheol
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • 제9권2호
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    • pp.73-82
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    • 1989
  • When the flood occurs in the alluvial rivers, the rivers adjust to the flood by means of the mechanism of the river bed variations and its morphological changes to pass that safely, the numerical model was developed to simulate the process of the alluvial river bed variation due to flood wave and carried out by the flood routing for flood wave and the sediment routing for river bed variation. The flood wave, river bed variation, and bed material size distribution may be analysed and predicted by this model. The ability of this model to predict the process of river bed response was proved by the application to the reach from Paldang dam to Indogyo site. In view of the flood analysis considering the sediment process, the effects of river bed variation for the flood routing may be negligible because the river bed variation is smaller than the unsteady flow variation during the same period. By the application of this model, it is shown that, in occurring of sequential flood events, the variation of the river bed and bed material size distribution due to flood wave is more dependent on the first flood event than the latter flood events, and that the river bed variation in this reach of the downstream Han river is dependent on the degradation and the coarsening of bed materials.

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A Study on Flood Inundation Analysis of Dam Downstream Area by Using Mike Flood (Mike Flood를 이용한 댐 하류하천 홍수범람 분석)

  • Choi, Byung-Kyu;Kang, Tae-Ho;Choi, Kyung-Lok;Moon, Young-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.109-114
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    • 2006
  • 최근 들어 지구온난화 및 이상기후 등 기상이변으로 인해 빈번히 발생하고 있는 이상홍수에 대한 댐의 적극적인 대응을 위하여 댐 지역의 가능최대강수량(PMP) 및 가능최대홍수량(PMF)을 산정 수문학적 안정성을 검토하고, 이에 따른 댐의 치수능력 확보를 위해 구조적, 비구조적 계획을 수행하고 있으며, 이상호우로 인한 댐 붕괴 혹은 댐 하류하천 홍수범람 영향을 검토하여 인명과 재산 피해를 최소화하기 위한 침수예상지역의 비상대피계획(EAP)을 수립하고 있다. 본 연구에서는 이상홍수에 있어서 댐 치수능력 증대에 따른 댐 방류시 하류하천의 홍수범람 양상을 모의하기 위하여 1차원, 2차원 결합모형인 Mike Flood 모형을 이용하여 댐 하류하천의 홍수범람 분석을 실시하였다. Mike Flood 모형의 적용성을 검증하기 위해 1998년 8월 홍수시 서울시 우이천유역의 홍수범람 실측자료를 바탕으로 Mike Flood 모형을 모의를 수행한 결과 실제 조사된 홍수범람지역과 대체로 일치함을 알 수 있었다. 따라서, 댐 치수능력 증대에 따른 하류하천 영향을 검토하기 위해 Mike Flood 모형을 이용 수어댐에 적용하여 이상홍수시 하류하천 침수예상지역을 예측함으로써 이 지역의 비상대피계획 수립에 있어서 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

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Prediction of water level in sewer pipes using machine learning (기계학습을 활용한 하수관로 수위 예측)

  • Heesung Lim;Hyunuk An;Hyojin Lee;Inhyeok Song
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.93-93
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    • 2023
  • 최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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