• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.669-673
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• 2008

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권9호
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• pp.725-736
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• 2009

홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지의 요소로 정의될 수 있다. 그러나 그동안 수공학적 계획이나 설계, 운영 등을 위한 홍수빈도해석에서는 주로 첨두홍수량 한가지 요소에 초점을 맞추어 홍수빈도해석을 수행해 왔다. 이러한 단변량 홍수빈도해석은 서로 상관된 홍수사상 사이의 복잡한 확률적 거동을 분석하는 데 있어 한계를 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 Gumbel 혼합모형을 이용한 이변량 홍수빈도해석을 수행하여 홍수심도를 평가하는 방안을 제시하였다. 소양강댐의 35개년 일유입량 자료와 대청댐의 28개년 일유입량자료에 대해 각각의 홍수사상을 분리하고, 분리한 홍수사상에 대해 첨두홍수량과 홍수용적 사이의 결합분포와 결합재현기간 등을 도출하였다. 또한 이러한 이변량 홍수빈도해석에 의해 도출된 홍수 특성을 단변량 홍수빈도해석의 결과와 비교함으로써, 홍수심도 평가에 있어 이변량 홍수빈도 해석기법의 적용성에 관하여 검토하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.69-77
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• 2014

본 연구의 목적은 소하천 유역에 대한 홍수범람해석 모형을 비교하는 것이다. 검청천을 대상으로 1차원 수리모형인 HEC-RAS와 범람해석을 위한 HEC-GeoRAS, RAS Mapper, RiverCAD 모형을 적용하여 홍수범람해석을 수행하였다. 실측 강우량과 빈도별 홍수량을 적용하여 3가지 모형에 따른 홍수범람해석을 모의하였으며, 해석결과와 당시 조사된 침수흔적도를 비교하고 각 모형들의 빈도별, 침수심별에 따라 홍수범람면적을 비교하였다. 실측 강우량을 적용하여 해석된 홍수범람면적은 HEC-GeoRAS 모형의 결과가 침수흔적도와 비교적 유사하게 나타났다. 또한, 빈도별 설계홍수량을 적용하여 해석된 범람면적은 RAS Mapper 모형이 가장 크게 나타났으며, 3가지 모형의 전체 범람면적 차이가 10% 이내로 비교적 유사한 결과를 나타내었다. 침수심별 범람면적을 비교한 결과 침수심 2.0 m 이하 구간에서는 3가지 모형의 결과가 비교적 유사하게 나타났으며, 침수심 2.0 m 이상의 구간에서 RiverCAD 모형의 범람면적이 비교적 큰 차이를 나타내었다.

• 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.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.376-379
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• 2007

In recent years, the natural damage associated with flood disaster has been dramatically increased. However, there is no rational method which reflects urban characteristics to estimate the regional safety assessment for flood disaster. The purpose of this study is to develop the regional safety assesment model for urban flood. Flood risk and reduction assesment were estimated by using the linear sum of the Z score of the assessment factors and the weight value of each factor from the expert survey data. And then the regional safety assessment was estimated by subtracting reduction factor value from risk factor value. GIS tool was used to estimate the factor assesment and integrated regional safety. This study can be used to determine the priority of flood protection project, execute the flood insurance and establish the urban plans and the flood mitigate plan.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1427-1431
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• 2007

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.884-887
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• 2006

This paper focuses on minimizing flood damage in the Yeongdeok basin of South Korea by establishing a flood prediction model based on a geographic information system (GIS), remote sensing, and geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph (GcIUH) techniques. The GIS database for flash flood prediction was created using data from digital elevation models (DEMs), soil maps, and Landsat satellite imagery. Flood prediction was based on the peak discharge calculated at the sub-basin scale using hydrogeomorphologic techniques and the threshold runoff value. Using the developed flash flood prediction model, rainfall conditions with the potential to cause flooding were determined based on the cumulative rainfall for 20 minutes, considering rainfall duration, peak discharge, and flooding in the Yeongdeok basin.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.853-862
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• 2018

본 연구에서는 적응적 분할격자기반 2차원 침수해석모형 K-Flood를 개발하였다. 분할격자기법은 흐름 특성을 기반으로 격자를 분할하여 흐름영역과 비흐름영역으로 구분하는 격자생성기법이며, 분할격자기법과 격자세분화기법을 동시에 활용하면 매우 적은 수의 격자로 복잡한 형상의 흐름영역을 표현할 수 있어 효율적인 모의가 가능하다. 특히 최근 도시홍수에 대해 매우 정밀한 해상도의 자료와 격자를 이용하여 보다 정확한 침수해석 또는 예보를 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며, K-Flood는 이러한 복잡한 흐름영역의 계산 시 적응적 분할격자를 활용하여 효율적인 격자생성이 가능하다. 공간 및 시간에 대해 2차 정확도의 유한체적 수치해법이 적용되었다. K-Flood의 검증을 위해 2차원 침수해석모형의 검증에 널리 사용되고 있는 1) 원형 실린더에 의한 충격파 반사 모의, 2) 도시홍수실험 모의, 3) Malpasset 댐붕괴 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 관측자료 및 과거의 모의결과와 비교하여 성공적으로 K-Flood의 성능을 검증하였다.

• 물과 미래
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• 제22권4호
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• pp.453-461
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• 1989

해석적 확산 모델의 지배방정식의 유도와 해를 구성하는 각 항의 특성에 관해 상세하게 살펴본후 IHP 평창강 대표유역의 1985-1986 홍수사상을 본 모델로 추적하여 Kinematic Wave 모델에 의한 결과와 비교하였다. 결과분석에 의하면 해석적 확산 모델에 의한 해는 Kinematic Wave 모델에 의한 해보다 실측치에 훨씬 가까운 결과를 주는 것으로 나타났으며 본 모델은 특히 측방류입수나 하류수위변동에 의한 배수효과까지 고려하여 홍수를 추적할 수 있어 타 간략해법보다 정확한 결과를 줄 수 있음이 입증되었다. 또한 이 모델은 원하는 특정 하천단면에서의 유출수문곡선을 계산할 수 있어 전산시간과 소요자료 정리에 필요한 노력을 크게 줄일 수 있다.