• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6B
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• pp.605-612
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• 2006

In this study(II), The developed rainfall forecast model was applied to the NakDong River Basin for the heavy rainfall on 6th to 16th of August in 2002. The results demonstrated that the rainfall forecasts of 3 hours lead time showed good agreement with observed data. The inundation aspect of simulation depends on actual levee failure in the same basin. Rainfall forecasts were used for flood amount computation in the target watershed. Also the flood amount in the target watershed was used on boundary condition for flood inundation simulation in a protected lowland and a river. The results of simulation are consistent with actuality inundation traces and flood level data of the target watershed. This study provides practical applicability of satellite data in rainfall forecast of extreme events such as heavy rainfall or typhoon. Also this study presented an advanced integrated model of rainfall, runoff, and inundation analysis which can be applicable for flood disaster prevention and mitigation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.12 s.161
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• pp.1061-1072
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• 2005

A hydrological grey model is developed to forecast short-term river runoff from the Naju watershed located at upstream of the Youngsan estuary dam in Korea. The runoff of the Naju watershed is measured in real time at the Naju streamflow gauge station, which is a key station for forecasting the upstream inflow and operating the gates of the estuary dam in flood period. The model's governing equation is formulated on the basis of the grey system theory. The model parameters are reparameterized in combination with the grey system parameters and estimated with the annealing-simplex method In conjunction with an objective function, HMLE. To forecast accurately runoff, the fifth order differential equation was adopted as the governing equation of the model in consideration of the statistic values between the observed and forecast runoff. In calibration, RMSE values between the observed and simulated runoff of two and six Hours ahead using the model range from 3.1 to 290.5 $m^{3}/s,\;R^2$ values range from 0.909 to 0.999. In verification, RMSE values range from 26.4 to 147.4 $m^{3}/s,\;R^2$ values range from 0.940 to 0.998, compared to the observed data. In forecasting runoff in real time, the relative error values with lead-time and river stage range from -23.4 to $14.3\%$ and increase as the lead time increases. The results in this study demonstrate that the proposed model can reasonably and efficiently forecast runoff for one to six Hours ahead.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.1809-1827
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• 2013

Recently we need to take various measures to prepare for extreme flood that occur due to climate change. It is important that establish flood forecasting system to prepare flood over non-structure measures. The objective of this study is to develop superior real-time flood forecasting model by comparing the Neuro-fuzzy model and the multiple linear regression model. The Neuro-fuzzy model and the multiple linear regression model are established using same input data and applied for various flood events in Nakdong basin. The results show that the Neuro-fuzzy model can carry out flood forecasting results more accurately than the multiple linear regression model. This study can contribute to the establishment of a high accuracy flood information system that secure lead time in Nakdong basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1063-1067
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• 2008

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.356-356
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• 2021

기존의 태화강 유역 홍수예보는 수문학적 홍수예측모형을 이용하여 수행되어왔다. 본 연구에서는 보와 같은 하천 횡단구조물과 지류 및 하류단 조위의 배수영향을 고려하지 못하는 등 기존 수문모형의 단점을 보완하고자 태화강 유역에 대한 1차원 수리학적 홍수예측모형을 신규 구축하였다. 대상 지역인 태화강 유역은 울산광역시 울주군 언양읍 언양천 합류지점부터 울산광역시 삼호교까지의 지방하천 구간과 삼호교부터 태화강 하구까지의 국가하천 구간으로 구분하여 관리되다가, 최근 지방하천의 정비가 미흡하고 기후변화에 따른 침수피해가 증가되어 국가재정 투자로 정비를 시행하고자 2020년부터 전구간이 국가하천으로 승격되었다. 수리학적 홍수예측모형 구축 대상구간은 울산시(사연교) 수위관측소부터 태화강 하구까지 20.913km 구간에 105개 단면으로 구성하였다. 그리고 구축된 모형을 2012년 태풍 산바, 2019년 태풍 미탁 사상으로 보정 후 2020년 장마 사상으로 검증을 실시하였다. 신규 구축한 태화강 수리학적 홍수예측모형을 통해 모의한 결과 2009년 지방하천 구간, 2013년 국가하천 구간의 하천기본계획 횡단면 자료를 이용함으로써 2012년 사상은 실제 수위를 정확히 모의했지만, 최근 사상은 정확도가 저하되는 것으로 나타났다. 정확도 저하의 원인을 파악하기 위해 하천기본계획, 수문조사 연보 등을 통해 관측소의 이설 및 수위-유량관계곡선의 변동사항 등을 조사하였고, 하상퇴적으로 인한 지형변화가 발생한 것으로 추측하였다. 본 연구에서는 현재 재수립중인 하천기본계획의 측량자료가 생산되기 전에 기수립된 계획의 단면 자료를 이용하여 홍수예보 업무가 가능하도록 하고자 지형변화를 조도계수를 통해 간접적으로 반영하였다. 본 연구의 성과를 이용하여 태화강 유역의 홍수예보 정확도 향상과 태화강 국가정원과 같은 이용객이 많은 친수지구에 대한 홍수정보를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1006-1010
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• 2005

본 연구는 1차원 부정류 해석모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 댐방류 또는 상류지점의 지류유입유량과 하류단의 조위에 따른 영향이 낙동강 하류 홍수위에 미치는 영향을 해석하고, 이를 GUI 시스템과의 연계를 통한 효율적인 홍수관리시스템을 구축하는데 있다. 또한 수리학적 모형수행을 위한 입력자료가 될 수 있는 수문학적 모형과의 연계방법을 제시하였으며 예측조위와 하구둑 방류량을 고려한 합리적인 하류경계조건을 지정하기 위해 회귀방정식에 의한 하류부 예측조위산정방법을 제시하였다. 본 연구에서는 적포교 수위관측소를 기점으로 하여 낙동강 하구둑까지 110km를 대상구간으로 설정하였다. 상류경계조건으로는 적포교지점의 유입량과 남강, 밀양강, 양산천 등의 지류유입량 등을 현재 한국수자원공사에서 적용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형에 의해서 산정하였다. 또한 하류경계조건은 하구둑 내수위의 실측자료를 이용하였으며 향후 예측을 위한 적용성을 위해서 하구둑의 유입량과 예측조위조건의 상관성을 이용하여 회귀식을 산정하였다. 또한 해석결과의 효율적인 도시를 위해서 홍수추적 모형과 연계한 GUI 시스템을 구축하였다. 과거 발생한 홍수사상에 대해서 적용한 결과 실측치와 관측치가 유사한 수위 거동을 나타내고 있었다. 본 연구의 결과를 이용하여 다른 수계에서도 홍수예경보시스템의 구축을 위한 수리학적 모형과 수문학적 모형의 연계를 통한 좀더 신뢰성있고 정확한 해석결과를 제시할 수 있을것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.8
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• pp.537-549
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• 2017

This study evaluated the accuracy of rainfall and flood forecasts in Sancheong basin with three rainfall events such as typhoon and stationary front by using LDAPS provided by Korea Meteorological Agency and MSM provided by Japan Meteorological Agency. In the rainfall forecast result, both LDAPS and MSM showed high forecast accuracy for wide-area prediction such as typhoon event, but local-area prediction such as stationary front has a limit to quantitative precipitation forecast (QPF). In the flood forecast result, the forecast accuracy was improved with the increase of the lead time, and it showed the possibility of LDAPS and MSM in the field of rainfall and flood forecast by linking meteorology and water resources.