• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.9-20
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• 2012

최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.

• 물과 미래
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• 제27권1호
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• pp.89-99
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• 1994

현재까지 국내의 홍수예측업무는 과거에 수집된 자료집단을 이용한 변수추정에 의하여 시행되고 있으나, 최근 여러 가지 순환추정 알고리즘을 적용한 홍수예측 또는 변수추정에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 실시간 홍수예측 및 변수추정에 관한 연구로서, 특히 강우-유출모형의 상태 및 매개변수의 동시추정에 관한 추계학적 현상을 고려하였다. 홍수예측에 관한 시스템은 $\phi$ 지수에 의한 유효강우의 산정과 지체효과를 고려한 n개의 비선형 저수지모형에 의한 홍수축적으로 구성하였다. 그리고 변수추정모형과 홍수추적 모형을 상호연계하여 변수를 포함하는 확대 상태-공간모형으로 상태 및 매개변수의 동시추정에 관한 시스템을 구성하였다. 상태-공간모형에 대한 상태 및 변수추정기법으로 GLS 추정과 MAP 추정에 대하여 비교 검토하였다. 모형의 식별을 위한 민감도 분석은 추정변수의 공분산 행렬을 사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.146-146
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• 2022

A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.685-695
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• 1999

홍수예경보란 홍수예측시 적기에 홍수예경보를 발령하여 홍수피해를 경감시키고자 하는 방재활동의 일환으로 이는 홍수조절과정을 전제로 한다. 유역내에서 홍수조절을 직접 수행할 수 있는 곳은 홍수조절용량을 갖추고 있는 다목적 댐으로 홍수시 다목적 댐의 역할은 매우 중요하다고 할 수 있다. 홍수예경보시스템에서 이러한 다목적 댐의 저수지 운영과 관련된 부분의 바로 저수지 운영모듈이다. 본 연구에서는 한강홍수통제소에 구축된 저수지 운영모듈의 현황과 문제점을 고찰하여 한정된 범위내에서 개선작업을 수행하였고 결과적으로 Technical ROM과 ARD ROM을 추가적인 저수지 운영모듈로 구축하였다. 새로이 구축된 저수지 운영모듈을 이용하여 홍수시 한강 홍수통제소는 Technical ROM과 같은 확정론적인 모의방법을 통해 우선 홍수통제에 관한 1차적인 계획을 수립하고, 이후 승인된 방류량에 따라 ARD ROM을 이용하여 최종적인 홍수통제 및 예측 업무를 수행할 수 있을 것이다.

• 한국농공학회지
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• 제43권2호
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• pp.85-93
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• 2001

The basic concept of the model is to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance depending on the concentration time(Tc) and soil moisture retention storage(Sa). Simplex method that is a multi-level optimization technique was used to search for the determination of the best parameters of RETFLO (REal-Time FLOod forecasting) model. The flood forecasting model developed was applied to several strom event of Yedang reservoir during past 10 years. Model perfomance was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권1호
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• pp.91-95
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• 2014

During a flood season, Bo region could be easily exposed to flood due to increase of ground water level and the water drain difficulty even the water amount of Bo can be managed. GFI for the flood risk is measured by mean depth to water during a dry season and minimum depth to water and tangent degree during a flood season. In this paper, a forecasting model of the target variable, GFI and predictors as differences of height between ground water and Bo water, distances from water resource, and soil characteristics are obtained for the dry season of 2012 and the flood season of 2012 with empirical data of Gangjungbo and Hamanbo. Obtained forecasting model would be used for keep the value of GFI below the maximum allowance for no flooding during flooding seasons with controlling the values of significant predictors.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.537-551
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• 2011

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회지
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• 제45권2호
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• pp.45-57
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• 2003

An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).

• 한국농공학회지
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• 제37권2호
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• pp.13.2-20
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• 1995

An water balance model was formulated to simulate the change in water levels at the estuary reservoir from sluice gate releases and the inflow hydrographs, and an one-di- mensional flood routing model was formulated to simulate temporal and spatial varia- tions of flood hydrographs along the estuarine river. Flow rates through sluice gates were calibrated with data from the estuary dam, and the results were used for a water balance model, which did a good job in predicting the water level fluctuations. The flood routing model which used the results from two hydrologic models and the water balance model simulated hydrographs that were in close agreement with the observed data. The flood forecasting model was found to be applicable to real-time forecasting of water level fluc- tuations with reasonable accuracies.

• 한국농공학회지
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• 제36권2호
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• pp.79-87
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• 1994

A real-time flood forecasting system(FLOFS) was developed for the real-time and predictive determination of flood discharges and stages, and to aid in flood management decisions in the Keum River Estuary Dam. The system consists of three subsystems : data subsystem, model subsystem, and user subsystem. The data subsystem controls and manages data transmitted from telemetering systems and simulated by models. The model subsystem combines various techniques for rainfall-runoff modeling, tidal-level forecasting modeling, one-dimensional unsteady flood routing, Kalman filtering, and autoregressivemovingaverage(ARMA) modeling. The user subsystem in a menu-driven and man-machine interface system.