수문모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 이용하여 홍수예보에 활용하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가하였다. 이를 위하여 계측된 유역의 자료를 이용하여 집중형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 특보 홍수량에 준하는 등가강우량을 산정하였다. 특보홍수량과 선행함수상태별 IDQ 곡선을 산정되면 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있다. 시범대상유역은 강원도에 위치한 원주천 유역 ($94.4km^2$)이며 주의보 수위(계획홍수량의 50%)와 경보 수위(계획홍수량의 70%)에 해당하는 IDQ 곡선이 산정되었다. 과거 10년간의 자료로부터 선행함수 조건별 IDQ곡선의 홍수예보능력을 평가한 결과, 탐지확률은 0.704, 경보실패율은 0.136, 임계성공지수는 0.633으로 나타났으며, 단일 조건의 IDQ 곡선을 적용한 홍수예보능력에 비해 더 나은 평가지수를 얻을 수 있었다.
Global Flood Alert System (GFAS) is an attempt to make the best use of satellite rainfall data in flood forecasting. The project of GFAS is promoted both by Ministry of Land, Infrastructure and Transport-Japan (MLIT) and Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), under which Infrastructure Development Institute-Japan (IDI) has been working on the development of Internet-based information system and just launched trial run of GFAS in April 2006 on International Flood Network (IFNet) website. The function of GFAS is to connect space agencies and hydrological services/river authorities in charge of flood forecasting and warning by providing global rainfall information in maps, text data e-mails and so on which is produced from binary global rainfall data downloaded from National Aeronautics and Space Administration (NASA) website. Although the effectiveness of satellite rainfall data in flood forecasting and warning has yet to be verified, satellite rainfall is expected to play an important role to strengthen existing flood forecasting systems by diversifying hydrological data source.
본 최근 세계적으로 기후 변화에 의한 홍수 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 홍수가 발생하는 빈도가 증가함에 따라 홍수 발생 상황을 예측하고 대비할 수 있는 기술이 주로 대규모 하천을 대상으로 이루어졌으므로, 기존의 홍수 예보시스템을 예보 선행시간이 짧은 소규모 유역에 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 도시 유역 내 배수위 영향을 가진 수암천 유역을 대상으로 2개의 경보발령지점을 선정한 후, 홍수 예 경보 모형을 이용하여 홍수 경보 강우량을 산정하였다. 산정 결과, 저수 예 경보 지점의 경우 25.4mm/120min~78.8mm/120min로 산정되었으며, 고수 예 경보 지점의 경우 68.5mm/120min~140.7mm/120min로 산정되었다. 이에 따른 빈도로는 저수 예 경보의 경우 3년 빈도에 해당되며, 고수 예 경보의 경우 80년 빈도에 해당된다. 본 연구의 분석결과는 도시유역의 홍수 발생 상황을 예측하는데 기초 자료를 제공할 것으로 기대되며, 장차 실제 홍수 경보발령기준을 제시하기 위해 많은 유역에서의 관측자료를 바탕으로 한 지속적인 적용 및 검증이 필요하다.
In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.
최근 집중호우로 서울 강남구('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천유역의 홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물의 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 현재 우리나라의 호우에 대한 예 경보는 기상청에서 발표하는 호우 주의보 및 경보에 의존하고 있지만, 기상청의 호우 주의보 및 경보는 전국 공통 지표를 사용함으로써 지역적 특성을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울과 울산지역을 대상으로 지역별로 피해이력기반의 한계강우량을 추정하였으며, 피해이력이 없어 한계강우량 추정이 불가능한 지역에 대해서는 유역특성이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통해 한계강우량을 예측하였다. 추정된 한계강우량을 통해 도시침수 위험기준을 설정하고 실제 침수사상에 적용한 결과 추정된 한계강우량은 실제 한계강우량과 1.8~20.4%의 오차를 보이고 있으며, 최소 28분에서 최대 70분의 대피시간을 확보 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 도시침수 예 경보를 위한 위험기준으로 활용가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 하나의 도시유역 중소하천에 대하여 수리 수문 분석을 바탕으로 홍수예경보 발령을 위한 일련의 분석 체계를 수립하였다. 이를 통해 산정된 결과물은 강우지속기간별 경보발령 기준 강우량 수치이다. 이것은 해당 하천이 합류하는 본류 하천의 배수위 영향에 따라 달라질 수 있다. 경보발령 기준 강우량 산정을 위한 도시유역 중소하천의 수리 수문 분석은 가장 일반적인 해석 모형인 HEC-HMS 및 HEC-RAS 모형들을 상호 연계하여 이루어졌으며, 경보발령 기준 강우량 산정에 있어서는 상 하류의 다양한 관측수위 조건을 고려하였다.
최근, 기후변화에 의해 가뭄 및 홍수의 발생빈도 및 지속시간이 길어지고, 하천유량감소 및 연도별 편차가 증대하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되며, 수자원의 관리는 수량, 수질 등을 종합적으로 분석하고 관리하는 쪽으로 변화하고 있다. 이러한 수자원의 관리를 위해서는 수자원관련 기초자료의 취득, 저장, 처리, 활용 등이 유기적으로 이루어져야 하는데, 이를 전자적으로 수행하는 것을 홍수경보시스템이라 하고, 이는 수문관측시스템과 경보방송시스템으로 구분할 수 있다. 수문관측시스템은 댐 유역의 수문현황을 관측할 수 있는 수문관측소(수위, 강우량, 수질)에서 계측된 수문관측자료를 인공위성 등 다양한 통신망을 통하여 댐 사무소에 위치한 중앙감시제어시스템에 전송되고, 수집된 수문관측자료는 1분 단위로 K-water본사에 전송된다. 전송된 자료를 활용하여 각종 수문분석 및 표출을 통해 대내 외에 제공되어 댐에 대한 이 치수의 의사결정을 지원한다. 본 논문에서는 수문관측시스템 구축방안에 대해서 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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