• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.980-980
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• 2012

기존 홍수시각화 기법은 홍수위 분석 결과를 지형자료 기초로 단순히 침수위를 표현하는 방식으로 홍수 분석결과를 시각적으로 표출하는 일차원적 기법으로 홍수상황 대응을 위한 의사결정을 지원하기에는 다소 부족한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 정밀지형 자료를 근간으로 하도내에서 유체의 흐름 특성을 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 홍수 시뮬레이션 기술은 고성능 컴퓨터를 활용하여 실좌표계를 기반으로 정밀 하천지형, 하도구성, 홍수시 유체흐름 표현 등에 필요한 데이터 필터링 및 융합처리, 하상생성 기법, 지형자료의 변환 및 가공 등의 처리 가능한 기법을 적용한다. 본 연구에서는 침수영향에 대해 정밀지형을 근간으로 홍수 시뮬레이션을 통해 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 제공하고자 하였으며, 홍수시뮬레이터에는 하상지형 처리 및 생성 모듈, 홍수 시뮬레이션 모듈 등으로 구성된다. 또한, 하천 상황의 3차원 표현을 위한 지형 및 시뮬레이션 처리 기법 개발으로 랜더링 처리 기법, 유체 표현 기법을 개발하였다. 이에 따라, 본 연구에서 개발 적용된 홍수 시각화 기법은 홍수분석 결과에 대해 유체의 흐름, 유량, 유량의 전파 속도 등 유체 역학적인 흐름 특성을 사실적으로 표현하는 기법이다. 본 연구의 성과물 도출을 통해 물관리시스템에 반영하여 홍수관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.53-60
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• 2006

본 연구는 LiDAR 측량 데이터를 이용하여 홍수피해 지역을 예측하고자 한 것으로, 이를 위해 고정밀 DEM 데이터를 이용하여 홍수범람도를 제작하였다. 울산시 태화강유역을 연구대상 지역으로 선정하여 LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 각각 DEM을 작성하였고, 홍수량과 홍수위 결정에 있어서는 HEC 모델 프로그램과 MIKE 프로그램을 이용하여 홍수 시뮬레이션을 실시하였다. 축척1/5000 수치지도를 이용하여 제작한 DEM과 LiDAR 데이터를 이용한 DEM을 이용하여 동일조건에서 홍수 시뮬레이션을 적용한 결과 상당한 차이가 발생함에 따라 홍수 시뮬레이션은 고정밀 DEM 데이터로 작성된 데이터를 적용하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다. 홍수지도를 작성하기 위해서는 표고정밀도가 매우 중요한 요소이나, LiDAR 데이터를 이용하기 위하여 모든 지역의 하천지역에 대하여 LiDAR측량을 하는 것은 비경제적이므로 홍수 시뮬레이션이 필요한 중요한 시가화 지역에 대하여 우선적으로 LiDAR 데이터를 적용하여 제작하는 것이 필요하다. 홍수시뮬레이션의 기대효과로는 강우량에 따른 홍수피해지역을 사전에 예측하여 대책을 수립함으로써 재해예방 및 복구예산 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.97-104
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• 2010

홍수 시뮬레이션에서 중요한 요소는 강우량, 강우강도 등의 수리 수문자료와 3차원 지형모델, 수리학적 홍수 계산 모형으로 이 중 어느 한 정보의 정확도 및 신뢰성이 낮게 되면 홍수범람 예측 정보의 정확도 및 신뢰성의 확보가 어렵게 된다. 이에 본 연구는 기존 수치지도 및 현황도로 제작한 지형모델과 항공 LiDAR 데이터로 제작된 3차원 지형모델에 대하여 기존의 설계빈도별 홍수위에 따른 침수취약지역을 비교하여 3차원 지형모델의 정확도 차이로 인한 문제점을 분석하여 홍수 시뮬레이션에 대한 LiDAR데이터의 활용성을 제시하고자 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.723-731
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• 2009

최근 지구 온난화 등의 영향으로 집중호우의 빈도가 급증하고 있으며, 강우강도 역시 강해지고 있는 실정이다. 이에 따라 국지적인 홍수피해가 증가하고 있으며, 댐 상류지역에서는 지형적 특성과 댐에 의한 배수위의 영향으로 많은 피해가 발생하고 있다. 그러나 대부분의 홍수피해의 경감대책은 인구밀집지역인 하류지역에 집중되고 있어 상류지역의 침수는 상대적으로 소홀히 다뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 정밀 3차원 지형모델을 구축하여 상류지역의 지형적 특성을 반영하고 강우발생시 유출특성을 조사하여 홍수시뮬레이션을 수행함으로써 상류지역의 침수피해양상과 침수취약지역을 분석하고자 하였다. 연구 결과, 홍수시뮬레이션에 의해 상류지역의 침수발생을 재현할 수 있었으며, 발생 가능한 강우에 대한 가상 홍수 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행함으로써 침수 취약지역과 그 피해면적을 효과적으로 도출할 수 있었다. 또한 침수 취약 지역에 대한 침수 예측도를 제작함으로써 강우 규모별 피해지역의 신속한 판단과 침수방어 대책의 수립에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.249-249
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• 2012

기후변화의 영향으로 폭우발생 빈도 및 강도는 최근 들어 급증하고 있다. 빈번히 발생하는 대형 폭우에 의해 도시는 홍수와 산사태 등 많은 자연재해가 발생하고 있다. 최근 도시에서 발생한 대형 폭우재해의 1차적인 원인은 도시방재시설물 설계빈도를 상회하는 집중호우이지만, 방재를 고려하지 않은 도시계획 및 설계가 피해를 가중시킨 것으로 판단되고 있다. 대형화 및 일상화되어가는 폭우재해에 적응하기 위해서는 하수관거, 제방 등 전통적인 방재시설물 설계기준을 상향조정하는 구조물적 대책뿐만 아니라, 도시의 토지이용, 공원, 녹지, 광장, 도로 등의 구성요소를 활용하여 우수유출 저감 및 지연시켜 최대홍수량을 낮추는 비구조물적 적응방안도 필요하다. 기후변화에 따른 폭우재해에 도시차원에서 효과적으로 적응하기 위해서는, 다양한 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법을 개발하고, 그 효과를 시뮬레이션 할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 개발된 홍수 및 산사태 관련 시스템들과 연계하고 정부의 다양한 부처에서 구축된 DB를 최대한 활용하여 폭우에 의해 발생하는 도시 홍수와 산사태 피해지점과 피해 영향권을 분석뿐만 아니라 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법을 효율적으로 적용할 수 있는 관리지역을 도출하고, 관리지역에 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법 적용시 효과를 분석할 수 있는 기후변화 폭우재해 적응 도시조성 시뮬레이션 시스템 개발방향을 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1993년도 제3회 정기총회 및 추계학술발표회
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• pp.6-6
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• 1993

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2023

유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R²=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.327-327
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• 2023

인간 활동의 영향으로 인한 기후변화는 지구의 물 순환을 변화시키며 결과적으로 수문학적 재해의 발생빈도와 강도를 변화시킬 것으로 전망한다. 파키스탄은 기후변화에 대한 기여도가 적음에도 불구하고 기후변화로 인한 피해가 큰 나라 중 하나이다. 파키스탄은 2022년 여름 국가의 30% 이상의 지역이 침수되며 3300만명이 피해를 받은 기록적인 홍수를 겪은 바 있다. 본 연구에서는 하천 물리 모델인 Catchment based Macro-scale Floodplain (CaMa-Flood)를 사용하여 2022년 파키스탄에서 발생한 홍수에 대하여 인간 활동에 의한 기후변화 영향을 평가했다. 결합모델간 상호비교 프로젝트 (Coupled Model Intercomparision Project Phase 6, CMIP6)에 참여한 모형들 중, 일 유출량을 제공하는 4개의 전구기후모델 (CanESM5, CNRM-CM6-1, HadGEM3-GC31-LL, IPSL-CM6A-LR)을 선정하였다. 본 연구는 선정된 모델을 기반으로 지난 1950-2014년의 총 65년간, 인간의 영향을 제외한 hist-nat과 인간의 영향이 포함된 historical 시뮬레이션 결과를 비교하여 홍수에 대한 인간 활동의 기여도를 평가하였다. 각 hist-nat과 historical 시뮬레이션에서 산출된 일 유출량을 CaMa-Flood의 입력 자료로 사용하여, 파키스탄 지역의 자연 변동성 및 인위적 강제력이 영향을 미치는 하천 유량, 저수량, 범람 면적 및 수위 등을 계산하였다. 연구 결과, 인간 활동이 2022년 파키스탄 홍수의 하천 범람 면적 및 총 하천 유량 증가에 영향을 미쳤으며, 이는 자연 변동성만을 고려한 hist-nat 시뮬레이션과의 비교를 통해 차이를 확인하였다. 이는 향후 파키스탄 지역에서 발생하는 홍수 사례 전망 및 유엔 기후변화협약당사국총회(COP27)에서 의제로 채택된 기후변화로 인한 손실과 피해의 보상에 대한 구체적인 근거에 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.104-104
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• 2022

임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.