본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
본 연구는 폭우로 인해 도로침수가 발생되고 그로 인한 교통상황 악화가 발생할 때, 도로이용자와 침수와 혼잡 상황을 관리하는 시의 관리자들에 필요한 정보를 생산하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 홍수와 같은 재난상황에서, 도로이용자들의 2차 피해를 막고, 도로상황 악화를 방지하며 빠른 회복을 위해서는, 적절한 정보가 제공되어야 한다. 도시의 규모에 따라 차이가 있겠으나, 도시에 수천 개의 구간이 존재하고, 특히 홍수와 같은 상황에서 수백 개 내지 천개 이상의 혼잡구간이 존재할 때, 개별 구간단위 혼잡수준 정보는 재난상황관리에 더 이상 유용하지 않다. 본 연구에서는 홍수상황에 영향을 받는 링크들을 공간적으로 클러스터링하고, 클러스터에 포함되지 못하는 영향 링크들은 정보제공 대상에 열외 시켜 무의미한 정보는 제외될 수 있도록 하였다. 또한 클러스터의 시공간적 특성, 즉 시간적 지속성, 공간적 크기를 산정하여, 영향 지역의 심각도 정보가 제공될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통하여 만들어진 정보는 도로 이용자와 도시 관리자 모두가 홍수로 파급된 도로네트워크 문제에 적절히 대응하게 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
본 연구에서는 한강수계를 대상으로 1차원 동역학적 홍수추적모형인 DAMBRK 모형을 이용하여 상류댐 및 중간댐의 영향을 고려한 홍수추적을 실시하였다. 또한 중간댐에서의 홍수추적기법의 타당성을 검토하기 위해서 다양한 형태의 가상의 저수지에 대한 dynamic routing과 storage routing에서의 유출량을 검토하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위해서 1990년 9월 및 1995년 8월 홍수사상에 대한 홍수추적을 실시하여 실측값과 비교${\cdot}$검토하였다. 한강수계에 극한홍수사상과 각 하천의 설계홍수량을 적용하여 중간댐들의 영향을 고려한 홍수추적을 수행하여 그 결과를 도시하였다. 본 연구를 통해서 향후 한강유역에서의 홍수예경보와 효율적인 홍수조절을 통한 홍수정보시스템 확립에 크게 기여할 것으로 판단된다.
Kon - Ha Thanh River basin is the largest and the most important river basin in Binh Dinh, a province in the South Central Coast of Vietnam. In the lower rivers, frequent flooding and inundation caused by heavy rains, upstream flood and or uncontrolled flood released from upstream reservoirs, are very serious, causing damage to agriculture, socio-economic activity, human livelihood, property and lives. The damage is expected to increase in the future as a result of climate change. An advanced flood warning system could provide achievable non-structural measures for reducing such damages. In this study, we applied a modelling system which intergrates a 1-D river flow model and a 2-D surface flow model for simulating hydrodynamic flows in the river system and floodplain inundation. In the model, exchange of flows between the river and surface floodplain is calculated through established links, which determine the overflow from river nodes to surface grids or vice versa. These occur due to overtopping or failure of the levee when water height surpasses levee height. A GIS based comprehensive raster database of different spatial data layers was prepared and used in the model that incorporated detailed information about urban terrain features like embankments, roads, bridges, culverts, etc. in the simulation. The model calibration and validation were made using observed data in some gauging stations and flood extents in the floodplain. This research serves as an example how advanced modelling combined with GIS data can be used to support the development of efficient strategies for flood emergency and evacuation but also for designing flood mitigation measures.
본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.
최근 기상 이변에 따라 단시간에 집중되는 돌발홍수에 의해 해마다 막대한 인적, 물적 피해를 입고 있다. 이러한 국지성호우에 의한 산지하천이나 미소하천에서 첨두유출량을 예측하기 위한 도구로서 GIS를 적용하고 있는 추세이다. 하지만 수문학적 접근이 주를 이루고 있으며 GIS를 이용한 지형분석으로의 접근은 매우 미비한 실정이다. 본 연구에서는 돌발홍수를 발생시키는 강우량을 GIS기법과 GcIUH의 모형을 연계하여 산정하였고, 유역별 GcIUH 매개변수를 추출하여 한계유량에 따른 GcIUH 매개변수간의 상관관계를 분석하였다.
도시지역의 2차원 모형은 홍수침수과정에 있어서 아직 선구적인 분야이며 이러한 모형은 지형 및 불충분한 지형계수 및 자료로 인하여 제한적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 도시지역의 DEM에 기초한 제방 붕괴로 인한 표면수의 침수를 재현하고자 한다. 도시지역에 있어서 표면수의 흐름은 Saint-Venant의 방정식을 통해 모형을 구성하였다. 2002년 삼척시에서 발생한 홍수를 재현하기 위하여 추적자를 이용한 수리모형실험을 수행하여 모형을 보정하였다. 본 연구는 향후 홍수지도 제작이나 도시지역에서 침수에 따른 경제적 손실을 평가하는데 유용하게 이용될 것이다.
본 연구에서는 이상기후 및 기후변화에 따른 태풍, 집중호우 등으로 발생할 수 있는 피해들을 대비하고 상황에 맞는 대응을 위한 침수분석을 하였다. 연구대상지역은 낙동강의 지류인 남강유역에 대하여 국 내외 홍수위험지도 작성에 널리 이용되고 있는 FLUMEN 모형을 적용한 하도 및 제내지의 2차원 침수해석을 실시하였다. ArcView에 의해 지형을 $5m{\times}5m$의 수치표고모형을 생성하여 하천의 수리 수문특성 분석 및 침수지역 식별의 정확성을 최대한 확보할 수 있도록 하였다. 침수 모의 결과 1구역에 163.3 ha, 2구역에 227.7ha 그리고 3구역은 59.9 ha의 침수가 발생한 것으로 모의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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