• 한국농공학회지
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• 제37권3_4호
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• pp.48-60
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• 1995

A flood - flow forecasting system model of river basins has been developed in this study. The system model consists of the data management system(the observation and telemetering system, the rainfall forecasting and data-bank system), the flood runoff simulation system, the reservoir operation simulation system, the flood forecasting simulation system, the flood warning system and the user's menu system. The Multivariate Rainfall Forecasting model, Meteorological factor regression model and Zone expected rainfall model for rainfall forecasting and the Streamflow synthesis and reservoir regulation(SSARR) model for flood runoff simulation have been adopted for the development of a new system model for flood - flow forecasting. These models are calibrated to determine the optimal parameters on the basis of observed rainfall, 7 streamfiow and other hydrological data during the past flood periods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.657-668
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• 2022

하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.23-31
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• 2007

The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.245-250
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• 2017

돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.341-351
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• 2008

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.1-10
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• 2018

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.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.295-299
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• 2001

To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.

• Spatial Information Research
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• 제12권4호
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• pp.329-337
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• 2004

강원도 및 경상남도 지역은 2002년 태풍 루사 및 2003년 태풍 매미로 인하여 1927년 기상관측이래 가장 큰 규모의 홍수 피해를 입었다. 호우로 인하여 많은 도시가 침수되었고 도시기능은 마비되었으며 또한 막대한 도시기반 시설의 파괴와 인명 피해가 발생하였다. 이러한 호우피해는 지금까지 경험한 것 중에서 최악의 자연재해였다. 홍수피해를 줄이기 위해서는 호우기간 중 하천 수 환경에 대한 정보를 어떻게 이용할 것인가에 대한 조사가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 홍수피해를 줄이기 위한 효과적인 대응과 정보전달에 관한 방안이 논의되었으며 일본의 광 정보를 이용한 수 환경 관리 조기 경보시스템에 대하여 토의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2023

Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.