• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.4
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• pp.12-31
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• 2010

The objective of this study is to evaluate the applicability of GIS based multi-directional flow allocation model. In order to evaluate the suggested model in this study, it was applied to real watersheds, Pyeongchang and Soyang river basin. The simulation results were compared with observed values, and showed good agreements. The improvement of accuracy and reduction of simulation time were carried out by applying multi-directional flow allocation. Accordingly, the applied methodologies presented in this study will be used to predict accurate runoff, which plays a major role in integrated flood management. If this model is combined with the techniques of rainfall forecasting, it will contribute to the real-time flood forecasting and warning in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.2
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• pp.221-231
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• 2010

A regression water level forecasting model using data from stage and rainfall monitoring stations is developed to solve the difficulties which real-time forecasting models could not get the reliabilities by assuming future rainfall duration and intensity. The model could forecast future water levels of maximum 2 hours after using data from monitoring stations in Daejeon area. It shows stable forecasts by its maximum standard deviation is 5 cm, average standard deviations are 1~4 cm and most of coefficients of determination are larger than 0.95. It shows also more researches about the stationary of watershed which assumed in this regression method are necessary.

• Atmosphere
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• v.27 no.2
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• pp.189-197
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• 2017

Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.869-873
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• 2006

유역에서의 강우-유출해석모형과 예측모형의 정확성을 위해서 기상요소와 지형인자간의 상관성에 대해서 많은 연구가 진행되었으나 수자원의 효율적인 해석과 관리를 위한 물과 관련된 기관들은 단지 물 관련 정보를 DB로 구축한 수준에 머물러 있다. 급속한 정보화 시대로 인해 편의성을 추구하기 위한 서비스 요구가 증가되어 사용자들은 질적으로 우수한 정보뿐만 아니라 여러 가지 매체를 통해서 시간과 장소에 제한 없이 사용자들과 관련된 각종 정보를 원하고 있다. 그래서 수문학적으로 중요한 위치에 있는 지점과 상습적으로 홍수피해를 입고 있는 지역의 홍수예경보를 위해서 물 관련 정보를 신속히 활용, 해석 및 예측하는 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 물리적인 공간상에서 3차원 GIS DB, GPS 또는 무선인터넷 기술 등의 전자기술(IT:컴퓨터, 통신, 방송)을 도입하여 인터넷이나 무선통신을 통해 물 관련 정보를 획득하고 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위한 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해서 본 연구는 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 기반기술과 응용사례 및 활용 가능성을 검토하여 홍수예경보 정보시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Water for future
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• v.25 no.4
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• pp.109-119
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• 1992

The purpose of this study is to develop real-time streamflow forecasting models in order to manage effectively the flood warning system and water resources during the storm. The stochastic system models of the rainfall-runoff process using in this study are constituted and applied the Recursive Least Square and the Instrumental Variable-Approximate Maximum Likelihood algorithm which can estimate recursively the optimal parameters of the model. Also, in order to improve the performance of streamflow forecasting, initial values of the model parameter and covariance matrix of parameter estimate errors were evaluated by using the observed historical data of the hourly rainfall-runoff, and the accuracy and applicability of the models developed in this study were examined by the analysis of the I-step ahead streamflow forecasts.

• International Journal of Contents
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• v.13 no.4
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• pp.23-28
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• 2017

Of the total economic loss caused by disasters, 40% are due to floods and floods have a severe impact on human health and life. So, it is important to monitor the water level of a river and to issue a flood warning during unfavorable circumstances. In this paper, we propose a modified error function to improve a hydrological modeling using a multi-layer perceptron (MLP) neural network. When MLP's are trained to minimize the conventional mean-squared error function, the prediction performance is poor because MLP's are highly tunned to training data. Our goal is achieved by preventing overspecialization to training data, which is the main reason for performance degradation for rare or test data. Based on the modified error function, an MLP is trained to predict the water level with rainfall data at upper reaches. Through simulations to predict the water level of Nakdong River near a UNESCO World Heritage Site "Hahoe Village," we verified that the prediction performance of MLP with the modified error function is superior to that with the conventional mean-squared error function, especially maximum error of 40.85cm vs. 55.51cm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.301-304
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• 2012

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.296-300
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• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있다. 특히 집중호우의 빈도 및 규모가 커지고 있으며 피해 또한 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 하도의 정비, 댐 건설, 제방의 증고와 같은 구조적인 대책과 홍수예경보, 홍수보험, 통합홍수관리와 같은 비구조적인 대책에 대한 접근이 이루어지고 있다. 그러나 미래 기후변화에 대한 예측의 한계와 구조적 대책의 물리적 한계를 감안할 때 구조적 대책에 의한 방법만으로 변화하는 기후에 대응하여 홍수재해를 완벽하게 대처하기에는 부족한 것이 사실이다. 따라서 비구조적 대책에 의한 홍수피해저감이 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국제수문개발계획 대표유역인 낙동강유역에 위치한 위천유역을 연구대상으로 선택하였고 이러한 중소규모의 유역에서 홍수예경보의 한계를 극복하고 신뢰성을 높이기 위하여 홍수유출시에 일어나는 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접 고려하지 않고 입력자료와 출력자료의 관계로부터 학습과 추론을 통해 결론을 도출해내는 신경망, 퍼지, 유전자 알고리즘과 같은 Date Mining 기법을 사용하여 자동우량과 자동수위에 의한 하류 홍수예경보시스템을 구축하기 위해 수위를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.645-645
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• 2015

기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.