• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.273-273
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• 2021

기후변화는 미래세대의 문제뿐만 아니라 현재를 살고 있는 우리들에게도 매우 심각한 화두가 되고 있다. 또한 OECD 환경전망 2050 보고서를 비롯한 많은 연구에서 온실가스 증가로 인한 지구 평균기온 상승을 경고하고 있다. 평균기온 상승은 강우패턴의 변화를 일으켜 극한기후상황인 가뭄, 폭염, 홍수 등의 증가로 이어지며, 많은 피해가 예상된다. 우리나라 연평균기온은 1981년~2010년 1.2℃ 상승 했으며, RCP8.5 시나리오에서는 2100년경 4.7℃ 증가하는 것으로 전망된다. 이로 인해 열대야일수, 폭염일수, 여름일수와 같은 극한지수가 증가하고 강수량 변동이 매우 클 것으로 예상되며, 가뭄관련 최대무강수 지속기간도 길어지며, 극심한 물부족이 예상된다. 따라서 가뭄 재해를 대비하고, 지하수의 활용에 대한 계획 수립에 바탕이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 가뭄기간 동안의 지하수위 변동 특성을 예측하고자 한다. 기후변화 예측은 IPCC 대표농도경로 RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5 시나리오에 의한 기상청의 미래 기후전망 프로그램을 활용하여 경주지역의 2021년~2100년 까지의 평균기온, 강수량을 분석하였다. 연구대상 유역의 도시개발계획을 조사하고 장래 토지피복도를 추정하여 SWAT모형에 적용하여 지하수 함양에 영향을 미칠 수 있는 인자들에 대한 보정 및 모델링을 실시하여 장래 기후변화에 의한 지하수 함양량을 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.425-425
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• 2022

동아시아 지역은 몬순 영향으로 계절적인 수자원 변동성이 매우 크고 홍수 및 가뭄과 같은 수재해 피해가 빈번히 발생하고 추세이다. 본 연구에서는 동아시아의 수자원 관리에 활용하기 위해 수문 모형 중 하나인 WRF-Hydro (Weather Research and Forecast and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 구축하였다. WRF-Hydro 모형은 미국 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델로 미국 등에서 활발히 사용되고 있으나, 동아시아 지역에 적용된 연구는 없다. 따라서 모형의 동아시아 적용 가능성에 대한 불확실성이 높다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 0.25°의 공간해상도로 동아시아 대상으로 구축하였고, 기상 및 지면 특성과 유역자료를 활용한 머신러닝 방법으로 파라미터 보정을 시행하여 2006년부터 2015년까지 구동하였다. 머신러닝을 통해 지역특성이 고려된 WRF-Hydro 모형은 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기, 표면 기울기와 같은 매개변수를 보정하였다. 모형 평가를 위해 GRDC (Global Runoff Database Center (GRDC), GLDAS (Global Land Data Assimilation System), ESA-CCI (European Space Agency Climate Change Initiative), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)에서 제공하는 관측 유출량, 토양수분, 증발산량을 비교, 분석하여 동아시아 적용 적절성에 대해 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.74-74
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• 2022

국민의 삶의 질을 개선하는 문제가 경제정책의 주요 의제로 떠오르면서 성장률 자체보다는 성장의 질을 개선하자는 논의는 이미 제기된지 오래이다. 물관리 분야에서도 상·하수도 보급률이100%에 가까운 수준으로 인프라는 완성단계에 있다고 해도 과언은 아니다. 그러나 홍수, 가뭄, 수질 오염 등 다양한 물 관련 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 지자체마다 피해의 대응수준도 차이가 있다. 물복지를 "모든 국민이 언제나 물이 제공하는 혜택을 받고 보다 나은 삶의 질을 보장 받는 것"으로 정의하였을 때 지자체마다 물복지 인프라 수준도 다르고 지역 주민이 느끼는 물복지 수준도 다를 것이다. 물복지 수준 향상을 위해서는 지역 주민이 체감하고 있는 물복지 수준에 대해서 조사하고 정책에 대한 시민들의 수요 조사를 통해 물복지 정책을 수립할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 물관리 및 물복지 정책에 대한 우리나라 국민의 인식 수준을 파악하기 위해 2021년 10월 2천명을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 특히 지역에 따른 물복지 혜택의 격차를 조사하기 위하여 거주 지역에 대한 물이용의 인식 수준을 함께 질문하여 물복지 지수 분석 결과와 국민의 인식 간의 격차를 확인하였다. 본 연구 결과를 통하여 대국민 인식을 반영한 물 정책 우선순위를 파악함으로써 최적 정책 시행 등 향후 물정책 방안 수립에 활용할 수 있다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.105-116
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• 2011

Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, the exact relationship and the spatial variability analysis of hydrometeorological elements and characteristic factors is critical elements to reduce the uncertainty in rainfall -runoff model. In this study, radar rainfall grid resolution and grid resolution depending on the topographic factor in rainfall - runoff models were how to respond. In this study, semi-distribution of rainfall-runoff model using the model ModClark of Inje, Gangwon Naerin watershed was used as Gwangdeok RADAR data. The completed ModClark model was calibrated for use DEM of cell size of 30m, 150m, 250m, 350m was chosen for the application, and runoff simulated by the RADAR rainfall data of 500m, 1km, 2km, 5km, 10km from 14 to 17 on July, 2006. According to the resolution of each grid, in order to compare simulation results, the runoff hydrograph has been made and the runoff has also been simulated. As a result, it was highly runoff simulation if the cell size is DEM 30m~150m, RADAR rainfall 500m~2km for peak flow and runoff volume. In the statistical analysis results, if every DEM cell size are 500m and if RADAR rainfall cell size is 30m, relevance of model was higher. Result of sensitivity assessment, high index DEM give effect to result of distributed model. Recently, rainfall -runoff analysis is used lumped model to distributed model. So, this study is expected to make use of the efficiently decision criteria for configurated models.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.11 s.172
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• pp.915-922
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• 2006

National Emergency Management Agency is planning a flood disaster mitigation system in urban area. This research is about analysis of runoff reduction efficiency of the alloted detention system which is one of flood disaster mitigation systems in urban area. The alloted detention system is composed of small to middle size detention facilities located in up and middle stream of urban basin. To analyze runoff reduction efficiency of alloted detention system, basic runoff analysis in test area has been carried out and runoff characteristics with size and locations of detention facilities has been simulated. The results of simulation are showing that alloted detention system can reduce the discharge of main stream and detention facilities' size and locations are major parameters of runoff reduction efficiency. It is concluded that alloted detention system can be a useful method in urban area's flood disaster mitigation and can secure safety against flood damages in urban areas.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.273-283
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• 2020

Because of climate change, the occurrence of localized and heavy rainfall is increasing. It is important to predict floods in urban areas that have suffered inundation in the past. For flood prediction, not only numerical analysis models but also machine learning-based models can be applied. The LSTM (Long Short-Term Memory) neural network used in this study is appropriate for sequence data, but it demands a lot of data. However, rainfall that causes flooding does not appear every year in a single urban basin, meaning it is difficult to collect enough data for deep learning. Therefore, in addition to the rainfall observed in the study area, the observed rainfall in another urban basin was applied in the predictive model. The LSTM neural network was used for predicting the total overflow, and the result of the SWMM (Storm Water Management Model) was applied as target data. The prediction of the inundation map was performed by using logistic regression; the independent variable was the total overflow and the dependent variable was the presence or absence of flooding in each grid. The dependent variable of logistic regression was collected through the simulation results of a two-dimensional flood model. The input data of the two-dimensional flood model were the overflow at each manhole calculated by the SWMM. According to the LSTM neural network parameters, the prediction results of total overflow were compared. Four predictive models were used in this study depending on the parameter of the LSTM. The average RMSE (Root Mean Square Error) for verification and testing was 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s for the four LSTM models. The minimum RMSE of the verification and testing was calculated as 1.1655 ㎥/s and 0.8797 ㎥/s. It was confirmed that the total overflow can be predicted similarly to the SWMM simulation results. The prediction of inundation extent was performed by linking the logistic regression with the results of the LSTM neural network, and the maximum area fitness was 97.33 % when more than 0.5 m depth was considered. The methodology presented in this study would be helpful in improving urban flood response based on deep learning methodology.

• Journal of Korean Society of societal Security
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• v.4 no.2
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• pp.57-64
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• 2011

Although it is uncertain that the cause of changed pattern of the natural disaster related to water (i.e. flood and drought) is due to excessive carbon dioxide yielded from economic activity or the increased number of sunspots, it is apparent that there have been unusual climate change that directly affects the water resource management. Due to such a frequent unusual weather activities, there have been increased natural disaster and the most direct and major reason is considered as climate change. As we see, the climate change necessarily causes social costs. Especially, the effects on the water resource due to flood and drought take the considerable part of such costs. Therefore, this study is basic work to develop a new economic analysis technique to be used in pursuing appropriate adaptation project in field of the amount of cost damage through analysis of the effects of the climate change on the water resource. The models appeared in many reports for cost assessment of climate change were various (e.g., PAGE, DICE, AIM, IMAGE, MERGE, and etc.) and this report summarizes general characteristics of each model. To assess the effects of climate change of the water management, we defined the field of the water management on climate change. The results help post-study in field of the climate change's social-economic effect assessment, can be employed for the prioritizing process of the national fund's investment.

• Journal of Climate Change Research
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• v.4 no.4
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• pp.331-348
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• 2013

The frequency and intensity of abnormal climate caused by climate change is increasing in Korea. Also, the amount of damage from disaster is increasing rapidly. The research on vulnerability assessment analyzes environmentally, socially and economically vulnerable indicators and is ongoing to reduce the intensity of damage and establish adaptation policies for climate change. Therefore, in this study, we assessed vulnerability using weighting value derived by the regression equation. There are 3 evaluation items : vulnerability assessment for farmland erosion to flood, vulnerability assessment for health to heat wave, vulnerability assessment for forest fire to drought. For this study, indicators for each sectors were selected and spatial data for each sectors were established using GIS program. Results showed that vulnerability to heat wave was more affected by climate factors. On the other hand, vulnerability to flood and drought was more affected by social-economic factors. Then, to analysis efficiency of the regression analysis, vulnerability result was compared between the existing vulnerability research with no weighting applied and the vulnerability research with the influence of weighting value derived by the regression. This study showed that the regression analysis is efficient to provide practical and feasible alternatives in terms of planning climate change adaptation policies and it is expected to be utilized for vulnerability assessment in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.31-31
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• 2021

2020년 8월 7일부터 8월 8일까지 호우는 용담댐, 섬진강댐, 합천댐 등 하류 유역의 농경지에 막대한 침수피해를 일으켰다. 특히 논의 인삼재배 지역은 피해가 컸다. 지역에 따라 내수유입, 제방월류, 배수로 역류, 용수로 유입 등 유입량 과다의 침수 현상을 나타냈다. 여기서 이들 다양한 유입량 요소를 고려하여 제내지의 침수심, 침수면적을 모의할 수 있는 물수지 모형을 구축하였고, 하천 수위관측자료가 있는 금산 지역에 적용한 예를 제시하고자 한다. 물수지 모형의 구성은 저류량은 유입량과 방류량으로 구성되며, 유입량은 자체유입, 용수로 유입, 배수로 역류, 제방월류 등으로 구성하였고, 용수로, 배수로의 수문은 원형, 구형 두 가지로 개도에 따라 오리피스 공식을 적용하는 것으로, 제방월류는 여수로 공식의 계수를 조정 적용하는 것으로 하였다. 제내지 내용적은 1:1,000 지형도에서 DEM 자료를 추출하여 생성하였고, 자체유입량은 ONE 모형에 의해 10분 단위로 모의하는 것으로 하였다. 모형 적용 결과는 제원리 제내지 경우이며, 8월 6일 부터 8월 10일 까지 유역면적 322.1ha인 제내지의 10분 간격 물수지 분석 결과, 현장의 침수흔적 조사의 최고수위가 일치하도록 배수문과 배수통관의 방류시 개도율을 조정하며 분석하였다. 이 상태의 침수위 모의 분석결과는 월류고 EL.133.86 m, 월류길이 29m로 나타났다. 10분 최대 강우량 9mm, 1시간 최대 강우량 19mm, 총 강우량 225mm(724,725m³)였고, 10분 최대 유입량 5.619m³/s(3,371m³), 평균 1.264m³/s(758m³), 총545,933m³였다. 용수로 유입은 없었고, 배수문 역류 유입량은 13시간 50분 동안, 10분 최대 6,836m³, 총 28.26만m³였고, 제방월류 유입량은 9시간 30분 동안, 10분 최대 7,212m³, 총 33.15만m³였고, 배수문 방류량은 3일 20시간 20분 동안, 10분 최대 19,932m³, 총 116.13만m³였다. 하천수위는 최고 EL.134.45m, 최소 EL.128.51m, 평균 EL.130.69m였고, 내수위는 최고 EL.134.05m, 최소 EL.129.00m, 평균 EL.131.02m였다. 최고 침수위 EL.134.05m일 때 DEM으로부터 침수면적은 38.88ha로 분석되었다. 내수 유입에 의한 침수면적 19.54ha를 빼면 10.71ha가 배수문과 제방월류를 통해 유입된 수량으로 침수된 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.6
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• pp.93-100
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• 2008

Dense of population construction and high density of skyscraper, and geological characteristics caused natural disasters(e.g. typhoon, tsunami, flood, storm, earthquake, etc.) and manmade disasters(e.g. fire, collapse, explosion, traffic accident, etc.). the extent and scale of the disaster are getting larger. To cope with such problems, Busan City has established the basic plan to secure the life and property of the citizens through model strategy and design of Ubiquitous-Safety Busan. This study quantitatively analyzed the ripple effect on local economy through the fulfillment of Ubiquitous-Safety. The production inducing effect of 250 billion won directly and indirectly can be estimated due to the realization of Ubiquitous-Safety. The value added effect of 115 billion won can be estimated. the employment effect of 5,580 persons can be generated with income effect of 51 billion won.