• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.519-528
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• 2016

최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-14
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• 2012

하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.259-266
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• 2005

최근 데이터 중심 라우팅 및 응용 분야에 기반한 라우팅 프로토콜이 이동 애드 혹 망에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이동 애드 혹 망에서 질의 처리를 위한 라우팅 기법을 제안한다. 이는 도로 네트워크를 기반으로 실시간 교통 정보를 획득하기 위한 라우팅 방법으로 중앙 서버 없이 도로 위를 움직이는 이동 노드들이 자율적으로 애드 혹 망을 형성하여 질의를 처리한다. 즉, 라우팅 메시지 내에 도로 연결성을 고려한 질의 속성을 포함시키고 도로 위를 순회하는 이동 노드들로부터 실시간으로 정보를 획득하는 것이다. 본 기법에서는 경로 설정 단계와 데이터 전달(질의 처리) 단계를 단일화 하고, 도로 정보를 이용하여 불필요한 라우팅 메시지의 전달을 줄이는데 초점을 두었다. 제안한 라우팅 기법의 응용을 위해 도착 시간에 의존한 최단 경로 검색 질의를 적용하였고 성능 평가를 위해 실제 도로 네트워크와 도로 위를 순회하는 이동 노드들로 구성된 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 주요 측정 요소는 경로 선정 및 질의 처리에 필요한 메시지 수로 이는 에너지 효율성 및 무선 대역 효율성에도 영향을 미친다. 시뮬레이션 결과는 라우팅 메시지 수 감소에 도로 정보가 지배적인 요인이 됨을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.775-788
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• 2006

무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.17-23
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• 2016

사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.497-507
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• 2010

기후변화는 기후 시스템을 구성하는 대기, 해양, 생물, 빙하, 육지 등의 다양한 구성요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 및 경제 시스템에 커다란 영향을 미치고 있다. 이로 인한 현재의 기후변화의 영향을 산정하는 일은 기후변화에 적응하는 가장 중요한 요소가 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 강우의 경향성 분석을 통하여 기후변화의 영향을 규명하고, 기후변화가 수문학적 요소에 미치는 영향을 파악하기 위하여 강우와 유출의 탄성도 분석을 하였다. 강우의 경향성 분석을 위하여 낙동강 주요지점의 기상청 강우자료를 수집하여 년, 계절, 월 단위로 재추출하여 경향성 분석 자료로 이용하였고, 강우와 유출 탄성도 분석에서는 WAMIS에서 제공하는 면적평균강우와 장기유출 자료를 수집하여 년, 계절 분석을 하였다. 그리고 본 연구의 탄성도 분석 결과와 국외의 타 연구와의 탄성도 분석결과를 비교분석 해 봄으로써 본 연구결과의 타당성을 입증하였다. 향후 본 연구의 결과를 토대로 기후변화로 인한 낙동강 유역의 유출량 증대로 인한 수공구조물의 치수능력 증대 방안과 해당유역 기후변화에 따른 물환경 적응방안 연구에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제25권2호
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• pp.75-82
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• 2023

하천의 유량 측정 자료는 수자원의 개발 및 유지, 하천 방재의 중요한 기초 자료로 이용되며, 홍수를 예측하고 예방하기 위해 홍수시 가장 정확하게 유량을 측정하는 것이 필요하다. 이에 미국지질조사국(USGS)은 오래전부터 기존의 간편 유속측정법으로 1점법, 2점법, 3점법을 제안하여 지금도 많이 사용하고 있으나, 보다 더 간편하고 신뢰할 수 있는 평균유속 산정 방법을 실무에서 요구하는 추세이나 이에 대한 이론적 기반의 실무 적용성 연구는 다소 미진한 상태이다. 이를 위하여 본 연구에서는 확률론적 엔트로피 컨셉을 활용하여 기존의 한계를 보완할 수 있는 실무 적용성이 용이한 간편 유속 산정식을 제안하였다. Coleman과 Flume 실측자료에 적용하여 식의 효용성을 입증하였다. 분석 결과, Flume Data의 경우, 실측값 대비 기존의 USGS 1점법은 평균 7.6%, 2점법은 8.6%, 3점법은 8.1%였다. Coleman Data의 경우, 1점법은 평균 5%, 2점법은 5.6%, 3점법은 5.3%의 오차율을 나타냈다. 반면에 엔트로피 개념을 활용한 제안식은 Flume Data는 실측값 대비 1점법은 평균 4.7%, 2점법은 5.7%, 3점법은 5.2%로 나타나 기존의 방법 대비 오차율을 약 60%정도 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Coleman Data의 경우에서도 1점법은 평균 2.5%, 2점법은 3.1%, 3점법은 평균 2.8%의 오차를 보여, 기존의 방법 대비 오차율을 약 50%정도 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 의하면 기존의 1점법, 2점법, 3점법 보다 더 간편하면서 신뢰성 있는 평균유속을 산정할 수 있을 것으로 판단 된다. 하지만, 이는 향후 하천 설계, 운영관리, 특히 재난대비 예측관리 등 각종재난 대비 대응에 보다 유용하게 활용하려면 추가적으로 다양한 하천 실측을 통한 제안식의 지속적인 수정보완이 필요할 것으로 판단된다.