• 제목/요약/키워드: Flash Flood

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돌발홍수 예보를 위한 빅데이터 분석방법 (The big data method for flash flood warning)

  • 박다인;윤상후
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권11호
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    • pp.245-250
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    • 2017
  • 돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

실시간 레이더 편파변수 오차 보정 프로그램 개발 (Development of real-time program correcting error in radar polarimetric variables)

  • 윤정수;황석환;강나래;이동률;이건행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권12호
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    • pp.1329-1338
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    • 2021
  • 강우레이더는 시공간적으로 높은 해상도의 레이더 강우를 제공하고 있으며, 이러한 레이더 강우는 초단기 예측 강우 모형의 입력자료로 활용 될 수 있다. 한국건설기술연구원은 레이더 강우로부터 추정된 초단기 예측 강우 자료를 활용하여 돌발홍수 예측 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 돌발홍수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 레이더 편파변수에 오차가 존재하는 경우 레이더 강우의 정확도는 낮게 나타날 수밖에 없으며, 이에 따라 초단기 예측 강우 자료의 정확도 역시도 낮게 나타날 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우의 정확도를 실시간으로 향상시키기 위해 레이더 편파변수 오차를 실시간으로 보정하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 비슬산 레이더의 과거 363개의 강우사례에 편파변수 편의 보정에 따른 효과를 비실시간으로 검증하였다. 그 결과 편파변수의 오차 보정 시 레이더 강우의 정확도(1-NE) 수준은 약 70% 내외의 수준으로 나타났으며 상관계수는 0.8 이상으로 나타났다. 또한 실시간 편파변수 오차 보정 프로그램을 수행한 결과에서도 레이더 강우의 정확도(1-NE)를 약 70% 내외의 수준까지 향상시킬 수 있었다.

유출특성 분포함수의 표준화를 통한 종합홍수지수의 개발 (Development of a Comprehensive Flood Index through Standardizing Distributions of Runoff Characteristics)

  • 위성욱;정건희;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권6호
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    • pp.605-617
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    • 2008
  • 본 연구에서는 우리나라 홍수유출의 특성을 종합적으로 표현할 수 있는 홍수지수를 개발하였다. 홍수유출특성을 종합적으로 지수에 반영하기 위하여 유출곡선으로 표현되는 홍수유출의 특성을 홍수수문곡선의 상승률, 첨두유량, 홍수 응답시간, 첨두발생 전 홍수용적 등 4가지의 특성인자로 표현하였다. 이러한 유출특성인자를 객관적인 상대심도로 표현하기 위하여 본 연구에서는 특성인자의 분포함수를 표준정규분포함수로 변환하여 특성지수를 산정하였다. 본 연구에서 산정한 종합홍수지수(Comprehensive Flood Index, CFI)는 기존의 돌발홍수지수(Flash Flood Index, FFI)의 문제점을 보완한 것으로 홍수의 심도를 유역별로 상대평가할 수 있는 특징이 있다. 본 연구에서는 한강과 설마천 유역에 대하여 CFI를 산정하고, 상관분석과 회귀분석을 통해 FFI와 비교 평가하였다. CFI는 산정과정에서 특정 홍수유출 특성에 지배받지 않아 종합적으로 홍수유출특성을 표현할 수 있고, FFI에 비해 강우-유출관계를 효과적으로 설명할 수 있었다.

휴양림 내 돌발홍수로 인한 최단 대피 경로 탐색 연구 (A study on the search for the shortest evacuation route due to flash floods in the recreation forest)

  • 전성우;김민규;최동우;이서준;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.494-497
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    • 2022
  • 최근 지구 온난화에 따른 기상이변으로 발생하는 돌발홍수에 의해 피해가 증가하고 있는 상황이다. 이에 대한 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 돌발홍수에 따른 대피로의 최단 경로 탐색에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 GIS를 활용하여 건물 및 도로를 포함한 shape file과 Dijkstra 알고리즘을 기이용하여 경로 탐색 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 돌발홍수가 발생하는 지점에 가까이 있는 이용객의 위치를 파악하고, 대피 경로는 출발지점에서 목적지점까지 위험지점을 거치지 않게 경로를 탐색한다. 테스트베드를 벗어난 대피, 또는 테스트베드 내에 있는 건물을 대피소로 지정하여 가까운 대피소로 이동 할 수 있는 경로를 탐색한다. 이에 따라, 최단 대피로를 제공하여 인적 피해를 줄일 것이라 기대한다.

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Ubiquitous 환경의 U-City 홍수예측시스템 개발 (A Development of Real-time Flood Forecasting System for U-City)

  • 김형우
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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    • pp.181-184
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    • 2007
  • Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (U-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.

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