• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.142-142
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• 2021

An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제24권1호
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• pp.133-150
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• 2015

Wind profiler provides vertical profiles of three-dimensional wind vectors with high spatiotemporal resolution. The wind vectors is useful to analyze severe weather phenomena and to validate the various products from numerical weather prediction model. However, the wind measurements are not immune to ground clutter, bird, insect, and aircraft. Therefore, quality of wind vectors from wind profiler must be quantitatively evaluated prior to its application. In this study, wind vectors from UHF wind profiler at Ganwon Regional Meteorological Administration was quantitatively evaluated using 27 radiosonde measurements that were launched every two or three hours according to rainfall intensity during Intensive Observation Period (IOP) from June to July 2013. In comparison between two measurements, wind vectors from wind profiler was relatively underestimated. In addition, the accuracy and quality of wind vectors from wind profiler decrease with increasing beam height. The accuracy and quality of the wind vectors for rainy periods during IOP were higher than for the clear-air measurements. The moderate rainfall intensity lead to multi-peaks in Doppler spectrum. It results in overestimation of vertical air motion, whereas wind vectors from wind profilers shows good agreement with those from radiosonde measurements for light rainfall intensity.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.81-87
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• 2010

유역에서의 정확한 유출을 계산하기 위해서는 강우-유출현상의 비선형성을 고려해야한다. 그러나 대부분의 강우-유출모형이 선형성을 가정하고 있거나 해석하기가 복잡하여, 비선형성을 고려하면서도 비교적 간단히 계산이 가능한 저류함수법을 유출계산에 이용해오고 있다. 저류함수법은 강수특성과 유역특성에 따라 달라지는 5개의 매개변수를 포함하고 있으며, 주로 유역별로 개발된 회귀식이나 유전자 알고리즘 등 최적화 기법을 이용하여 추정하나, 그 정확한 산정이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 Metamodel을 이용하여 매개변수 최적화를 시도하였다. 제안된 기법은 두 단계로 나누어지는데, 첫 번째 단계에서는 기존의 강우-유출관계를 인공신경망에 입력하여 일대일대응 관계를 규명한 후, 두 번째 단계에서는 훈련된 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 강우사상에 대한 저류함수법의 매개변수를 최적화한다. 제안된 모형은 평창강 유역 21개 강우사상에 적용되어 그 적용성을 입증하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권6호
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• pp.615-631
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• 2012

This study provides an evaluation for capability of Integrated Climate and Air quality Modeling System (ICAMS) on future regional scale climate projection. Temperature and precipitation are compared between ground-level observation data and results of regional models (MM5) for the past 30 years over the Korean peninsula. The ICAMS successfully simulates the local-scale spatial/seasonal variation of the temperature and precipitation. The probability distribution of simulated daily mean and minimum temperature agree well with the observed patterns and trends, although mean temperature shows a little cold bias about $1^{\circ}C$ compared to observations. It seems that a systematic cold bias is mostly due to an underestimation of maximum temperature. In the case of precipitation, the rainfall in winter and light rainfall are remarkably simulated well, but summer precipitation is underestimated in the heavy rainfall phenomena of exceeding 20 mm/day. The ICAMS shows a tendency to overestimate the number of washout days about 7%. Those results of this study indicate that the performance of ICAMS is reasonable regarding to air quality predication over the Korean peninsula.

• 대기
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• 제18권1호
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• pp.55-70
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• 2008

The global time slice approach is a transient experiment using high resolution atmosphere-only model with boundary condition from the low resolution globally coupled ocean-atmosphere model. The present study employs this "time slice concept" using ECHAM4 atmosphere-only model at a horizontal resolution of T106 with the lower boundary forcing obtained from a lower-resolution (T42) greenhouse gas + aerosol forcing experiment performed using the ECHO-G/S (ECHAM4/HOPE-G) coupled model. In order to assess the impact of horizontal resolution on simulated East Asian summer monsoon climate, the differences in climate response between the time slice experiments of the present and that of IPCC SRES AR4 participating 21 models including coarser (T30) coupled model are compared. The higher resolution model from time slice experiment in the present climate show successful performance in simulating the northward migration and the location of the maximum rainfall during the rainy season over East Asia, although its rainfall amount was somewhat weak compared to the observation. Based on the present climate simulation, the possible change of East Asian summer monsoon rainfall in the future climate by the IPCC SRES A1B scenario, tends to be increased especially over the eastern part of Japan during July and September. The increase of the precipitation over this region seems to be related with the weakening of northwestern part of North Pacific High and the formation of anticyclonic flow over the south of Yangtze River in the future climate.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.575-584
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• 2018

최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.37-47
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• 2014

불포화 수리전도도는 Mualem 모세관 모델에 의하여 이론적으로 함수특성곡선으로부터 적분된다. 하지만 예측된 수리전도도는 포화 부근에서 모관흡수력의 미소한 변화에도 극도로 민감하다. 원활한 형태의 함수특성곡선에 의한 Mualem 수리전도도는 포화 부근에서 급격하게 감소하며, 수리적 거동을 신뢰할 수 있게 모델하지 못하거나 수치해의 안정성을 저해 한다. van Genuchten-Mualem(VGM) 수리전도도를 개선하기 위하여, 낮은 모관흡수력 수준에 있는 임의의 공기함입치이내에서 van Genuchten 함수특성곡선을 수정하였다. 수정 VG 곡선은 대수축에서 임의의 공기함입치에서 포화상태까지 선형화된다. 수정 VG 함수특성곡선은 실제 함수특성거동의 회귀분석에 영향을 끼치지 않으며 원래의 VG 함수특성곡선의 계수를 그대로 사용한다. 수정 VG 곡선을 이용하여, VGM 수리전도도는 임의의 공기합입치를 기준으로 구간별 적분하여 수정되었다. 수정 VGM 수리전도도가 해석적 해로 제안되었으며, 포화부근 영역에서 수리전도도가 급격하게 감소하는 현상이 제거되었다. 실제 사면의 2차원 침투해석을 통하여 VGM 수리전도도와 제안된 모델에 따른 수리거동을 비교하였다. 제안된 모델은 여러 강우조건에 따른 해의 수렴성을 확보하였지만, VGM 수리전도도를 적용하면, 포화부근의 수리전도도가 급격하게 감소하여 강우량이 많은 경우 해가 수렴하지 않았다. 특히 선행강우에 의한 초기 안전율과 집중강우 후 최종 안전율을 크게 평가할 수 있었다. 제안된 수리전도도 모델은 침투해석과 안정해석을 통하여 실제 사면의 붕괴를 재현할 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제12권1호
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• pp.74-88
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• 2016

재해가 발생하기 전에 재해의 규모와 이에 따른 영향 및 피해액을 신속하게 추정하는 것은 효율적인 재난관리를 하는데 있어 중요하고, 더불어 정책결정자들이 의사결정을 할 때 도움이 될 수 있다. 하지만 기존의 연구는 재해 발생 후에 그 피해액 혹은 복구액을 산정하고 있어 재해 발생전에 미리 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 재해 발생 전에 그 피해규모와 영향을 고려하여 이에 따른 피해액을 신속하게 추정하기 위해 비선형 회귀식을 이용해 강우-홍수피해액에 대한 함수를 제시하여 강우에 따른 피해액을 미리 추정할 수 있도록 하고자 하였다. 경기도 3개 지역에 대한 강우-홍수피해액의 비선형 회귀식을 이용한 결과, 수원시 경우 실제 피해액보다 -14.16%, 양평군의 경우 -15.81%, 이천시의 경우 +37.33%로 과소 과대 추정이 되었다. 과소추정의 원인으로는 지역의 재해대응력증가, 자연재해의 불확실성 및 재해 연보의 부정확성으로 볼 수 있으며, 과대추정의 원인으로는 피해액에 대한 자료의 부족, 강우-홍수피해액간의 낮은 상관성이 원인으로 분석되었다. 이러한 문제점들은 근원적으로 해결하기 어려운 자연현상의 불확실성과 이에 따른 대응능력 또한 지역별로 다르다는 점이다. 따라서 이러한 부분들을 개선하는 연구가 수행된다면 보다 더 신뢰할 수 있는 결과가 도출될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.