• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제4권
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• pp.11-19
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• 1993

The peak flood discharge at a downstream station and the flood travel time between a pair of dams due to a specific flood release from the upper reservoir are computed using a hydraulic river channel routing method. The study covered the whole large reservoir system in the Han River, Korea. The computed flood discharges and the travel times between dams were correlated with the duration and the magnitude of flood release rate at the upstream reservoir, and hence a multiple regression model is proposed for each river reach between a pair of dams. The peak flood discharge at a downstream location can be converted to the peak flood stage by a rating curve. Hence, the proposed regression model could be used to forecast the peak flood stage at a downstream location and the flood travel time between dams using the information on the flood travel time, release rate and duration from the upper dam.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.452-460
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• 2010

본 연구는 하천유형별 식생모델의 계획 홍수위에 대한 1차원 HEC-RAS 및 2차원 RMA-2 수치모형을 이용하여 홍수위 안정성 검토를 수행하였다. 식생모델은 하천을 흐르는 수로구간이 사회 문화적으로 위치하는 중요도에 따라 도시 농촌 산지하천으로 구분해 구축하였다. 수치모형에 의한 홍수위 검토결과는 대상하천의 식생 전 홍수위는 각 하천의 계획홍수위와 비슷한 양상을 보였다. 또한 식생밀도를 변화시킨 도시하천의 경우는 식생밀도 25% 추가 시 홍수위 상승량은 약 0.20m 정도이나 제방월류는 나타나지 않았다. 농촌 및 산지하천의 경우에는 홍수위 상승량 변화가 거의 없는 것으로 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.675-678
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• 2008

An abnormal storm by the typhoon of RUSA in 2002th year was broken out with tremendous flood demages and inundations on the basin of Chogangcheon located in the upper middle part of Guem river's upstream. This flood could not be engaged because it was so big that the stage engaging Songcheon station stuck to Songcheon bridge was destroyed by submerging. In this study the quantity of the flood was calculated by use of Manning's equation and suitable roughness coefficient was suggested.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.121-131
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• 2005

본 연구에서는 여러 가지 요인에 의해 발생하는 홍수위의 변화를 분석하기 위해서 홍수추적모형을 이용하였다. 과거 측량된 하상단면자료를 이용하여 모의수행한 결과 합리적인 경계조건 뿐만 아니라 당시의 하상단면에 대한 정확한 측량이 이루어진 경우에 가장 작은 오차를 발생하였다. 지류의 유입규모에 따른 본류부의 수위 상승 효과를 분석한 결과 본류 및 지류의 유량규모가 커질수록 잠수교 및 한강대교에서의 수위변화량이 상당히 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 한강하류부 월곶에서 발생하는 조위의 영향에 대한 분석결과 본류 및 지류에서 평상시 유량규모의 경우에는 하류단의 조위의 영향이 상류부로 영향을 미치고 있었으나 계획홍수량의 경우에는 최대만조위가 발생하더라도 운동량의 영향에 의해서 상류부로 영향을 미치지 않고 있었다. 이와 같은 다양한 수리학적 요인에 의한 홍수위 변화량을 분석함으로서 좀 더 체계적이고 실제적인 홍수예경보를 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제25권3호
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• pp.115-124
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• 1992

상류댐에서의 홍수량에 의한 하류지점에서의 첨두 홍수량과 홍수 도달 시간은 수리학적 홍수추적방법에 의해 계산될 수 있다. 본 연구는 한강 유역의 전구간을 대상으로 시행되었다. 계산된 춤두 홍수량과 댐사이의 홍수도달시간은 상류에서의 방류계속시간과 바류량의 크기에 관련되어 있고 각 댐구간 사이에서 이 관계를 이용하여 다중회기모형을 제안하였다. 댐하류에서의 첨두홍수량은 수위-유량 관계식에 의해서 첨두홍수위로 변환될 수 있다. 그러므로, 제안된 다중회기모형은 상류댐에서의 홍수 방류량과 방류 계속시간에 의한 하류지점에서의 첨두홍수위와 댐구간 사이의 홍수도달시간을 예측하는데 이용될 수 있을 것이다.

• 물과 미래
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• 제26권2호
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• pp.59-65
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• 1993

본 연구에서는 한강유역의 7개 수위관측소 지점에 기록된 총 198개의 홍수사상예 대한 일평균유량자료와 참두홍수량 자료를 Fuller방법 및 Sangal방법과 유사한 방법으로 상관시켜, 홍수기간별 일평규유량 자료로부터 그 기간동안의 참두홍수량을 산정할 수 있는 방법을 연구 분석하였다. Sangal 방법에 의한 참두홍수량의 산정결과는 실측치와 상당히 높은 상관성을 보였으며, 한강유역 전반에 걸쳐 제안된 지역화 기법은 유역내 수위관측소 지점의 홍수사상별 일평균유량으로부터 참두홍수량을 산정하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 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.

• Water Engineering Research
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• 제2권2호
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• pp.113-121
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• 2001

The objective of this study is to develop a prediction mode for a flood forecasting system in the downstream of the Nakdong river basin. Ranging from the gauging station at Jindong to the Nakdong estuary barrage, the hydraulic flood routing model(DWOPER) based on the Saint Venant equation was calibrated by comparing the calculated river stage with the observed river stages using four different flood events recorded. The upstream boundary condition was specified by the measured river stage data at Jindong station and the downstream boundary condition was given according to the tide level data observed at he Nakdong estuary barrage. The lateral inflow from tributaries were estimated by the rainfall-runoff model. In the calibration process, the optimum roughness coefficients for proper functions of channel reach and discharge were determined by minimizing the sum of the differences between the observed and the computed stage. In addition, the forecasting lead time on the basis of each gauging station was determined by a numerical simulation technique. Also, we suggested a model structure for a real-time flood forecasting system and tested it on the basis of past flood events. The testing results of the developed system showed close agreement between the forecasted and observed stages. Therefore, it is expected that the flood forecasting system we developed can improve the accuracy of flood forecasting on the Nakdong river.

• 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.

• 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.