본 연구에서는 저류함수모형을 이용한 홍수유출분석의 시행에서 즘 더 정확한 모의가 가능할 수 있도록 유역에 대한 매개변수를 재 산정하였다. 매개변수의 산정을 위해 민감도분석을 실시하고, 한강유역을 대상으로 각 유역별 지형인자를 새로 추출하였으며, 이를 기준으로 홍수 모의를 통해 유역모형의 유출상수를 홍수직전유출고와의 관계로 회귀분석 하였다. 유역모형의 저류상수는 유역별 홍수사상에 따른 최적의 저류봉수식으로 도출하였으며, 산정된 매개변수를 이용한 보형의 수행 결과를 한국수자원공사의 K-Water(기준상수) 모형 및 한강홍수통제소 형과 비교하여 본 연루의 결과가 관측 수문곡선과 더 유사함을 제시하였다.
댐과 같은 대규모 수리구조물의 신설이 점차 어려워짐에 따라, 이에 대한 대안으로 천변저류지의 설치가 검토되고 있다. 천변저류지는 규모가 작은 시설물로 홍수량, 유입수문곡선, 천변저류지 용량 및 월류위어의 월류고 등에 따라 홍수저감효과가 민감하게 반응한다. 따라서 최대의 홍수저감효과를 얻기 위해서는 홍수저감효과를 기대하는 홍수사상에 적합한 월류고를 적용하여야 하며, 본 연구에서는 월류고 값의 변화가 천변저류지군의 홍수저감효과에 미치는 영향을 분석해보았다. 이를 위해 천변저류지의 최적위치를 결정하기 위해 개발된 기존의 의사결정모형을 사용하였다. 천변저류지의 위치를 결정변수로 사용하고 홍수저감목표 지점에서의 홍수저감효과를 최대화하는 과정을 통해 천변저류지의 최적위치를 결정하는 의사결정모형에 월류고의 높이를 결정 변수로 추가하여 수정하였다. 제안된 모형을 안성천 유역에 적용하여 기존의 연구결과와 비교하였으며, 모형의 적용결과 대상 홍수사상에 대해 보다 효율적인 홍수저감이 가능토록 하는 월류고 및 위치를 결정 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
하도홍수추적을 위한 수문학적 방법인 머스킹검 방법은 유입량, 유출량 그리고 저류량의 관계를 활용하여 유출량을 예측하는 방법이다. 머스킹검 방법에 관한 많은 연구가 진행되면서 필요한 매개변수들은 점점 늘어나게 되었고, 많은 매개변수로 인해 계산과정이 복잡해졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최적화 알고리즘을 머스킹검 방법의 매개변수 산정에 적용하였다. 본 연구는 Advanced Nonlinear Muskingum Model considering continuous flow (ANLMM-L)를 Wilson 홍수자료와 Sutculer 홍수자료에 적용하여 Linear Munsingum Model incorporating Lateral flow (LMM-L)과 Kinematic Wave Model (KWM)의 결과와 비교하였다. 관측 유출량과 모의 유출량과의 비교를 위한 지표로 Sum of Squares (SSQ)를 사용하였다. Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search (EBHS-CGS)가 ANLMM-L의 매개변수 산정에 적용되었다. Wilson 홍수자료에 적용한 결과 LMM-L보다 ANLMM-L이 정확한 결과를 나타냈다. Sutculer 홍수자료에서는 ANLMM-L이 KWM보다 좋은 결과를 보이긴 했으나, Sutculer 홍수자료의 유량이 크기 때문에 Wilson 홍수자료의 경우에 비해 SSQ가 크게 나타났다. EBHS-CGS는 본 연구에서 적용한 머스킹검 홍수추적뿐만 아니라 다양한 수자원 공학 문제에 적용할 수 있을 것이다.
The objective of the study is to develop a GIS-based flood map. Hydraulic model (HEC-RAS) is linked with hydrologic model (HEC-HMS) for flood map. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS and HEC-GeoRAS, are used for operating HEC-HMS and HEC-RAS. HEC-HMS was calibrated and validated at the Hwa-Ong watershed. HEC-HMS was used for calculating runoff from the Hwa-Ong watershed which consisted of Nam-Yang, Ja-An, U-Eun river sub-watersheds, and HEC-RAS was applied and validated for river flow routing at the Hwa-Ong watershed. The simulated results from HEC-HMS and HEC-RAS were reasonably good compared with the observed data. HEC-RAS and HEC-HMS were applied to simulate flooding from probability rainfall at the Hwa-Ong watershed, and the simulated result was used to develop a flood map. Flood map developed in this study will be used for mitigating and predicting the flood damages.
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.
강변저류지는 일정 규모 이상의 홍수를 하도로부터 분배하여 홍수량을 저감시킴으로써 홍수위험을 저감시키는 수공 구조물이다. 본 연구에서는 강변저류지에 의한 홍수저감효과를 분석하기 위하여 수치모의를 수행하였다. 기후변화에 의한 이상홍수 발생시, 홍수저감효과를 분석하기 위하여 계획빈도를 상회하는 수문조건에 대한 검토를 수행하여 강변저류지의 홍수조절능력을 분석하였다. 또한, 강변저류지가 설치된 하천은 복잡한 지형과 횡월류위어를 통하여 강변저류지로 분배되는 흐름이 동시에 발생하므로 복잡한 흐름현상을 구현하기 위하여 2차원 모형의 적용성을 검토하였다. 기존 강변저류지 홍수저감효과 분석시 주로 활용되는 1차원 모형과 2차원 모형의 결과를 비교 및 검토하였다. 본 연구결과 강변저류지에 의한 홍수저감효과를 모의하기 위해서는 지형 및 횡월류 흐름을 공간적으로 구현할 수 있는 2차원 모형을 활용하는 것이 합리적인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 홍수모델링을 위해 삼각격자와 사각격자를 포함하는 혼합격자의 적용이 가능한 2차원 Godunov형 유한체적모형을 이용하여 격자형상과 해상도에 따른 홍수위, 홍수범람범위, 모형의 계산시간을 비교 분석하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 22일 동안 홍수가 발생한 영국의 Upton-upon Severn 유역이다. 홍수 모델링을 위해 고해상도 LiDAR (Light Detection And Ranging)를 이용하여 지형자료를 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수모델링 결과는 홍수기간 동안 촬영된 4개의 ASAR (Airborne Synthetic Aperture Radar) 영상자료와 비교하였다. 본 연구는 동일한 지형과 경계조건을 사용하더라도, 격자의 형상과 해상도에 따라 홍수위와 범람범위가 큰 차이를 가질 수 있음을 보여주었으며, 2차원 홍수모델링의 목적과 상황에 맞는 적절한 격자유형과 해상도의 선택이 필요함을 보여준다.
최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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