• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.545-550
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• 2019

전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 이로 인하여 도시유역의 수문학적 양상이 변화함에 따라 불투수 면적 증가와 함께 증가된 호우로 심각한 내수침수 피해를 가져온다. 이에 인명 및 재산피해를 최소화하기 위하여 내수침수 예측체계가 필요하다. 본 연구에서는 강우강도와 지속시간만으로 침수예측이 가능한 Flood Nomogram을 개발하였다. 내수침수 발생가능이 매우 높고 침수 위험도가 높은 대도시내 침수예상 지역의 내수침수피해 특성을 분석하여 내수침수 예보 기준을 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 우수맨홀과 우수관경을 기준으로 내수위를 4가지 조건하에 도시내수침수 예보 기준을 다음과 같이 설정하였다. 1) 우수맨홀이 넘칠 때, 2) 우수관경이 가득 찼을 때, 3) 우수관경의 70%에 도달했을 때, 그리고 4) 우수관경의 60%에 도달했을 경우이다. 따라서, 침수가 발생하기 시작하는 강우와 침수피해를 유발하는 강우사상을 통하여, 내수침수가 시작되기 전에 사전대비, 대응할 수 있는 기준과 예측하는 수단으로 활용할 수 있을 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.44-55
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• 2013

지능형교통체계(ITS: Intelligent Transportation System)의 발전은 과거에 비해 보다 신뢰성 있고 폭넓은 교통자료 및 기상자료 등의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 첨단 시스템의 발전에 따라 수집된 자료를 이용하여 교통상황과 기상상황에 대한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 도로 기상정보 시스템(RWIS: Road Weather Information System)자료와 검지기 자료를 이용하여 강우량에 따른 속도 감소 패턴을 분석하고, 강우량에 따른 속도감소량 산출 결과를 통해 강우수준을 분류하는 기준을 제시하였다. 인공신경망을 이용하여 강우수준별 통행속도를 예측하였으며, 예측 결과를 비교하여 강우수준별 통행속도 예측 특성을 분석하였다. 분석결과, 강우수준 분류 기준은 0.4mm/5min, 0.8mm/5min으로 나타났으며, 강우수준별 속도와 교통량에 대한 분산분석 결과 강우수준별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 인공신경망을 통한 5분 단위의 통행속도 예측결과, 비강우인 경우에는 과거 5개 자료, 즉, 25분 동안의 속도자료를 사용하여 분석하는 것이 예측력이 높게 나타났으며, 강우가 발생하는 경우에는 과거 2~3개 자료, 즉, 10~15분 동안의 속도자료를 사용하는 것이 예측력이 높게 나타났다. 본 연구에서는 기상조건에 관계없이 신뢰성 있는 교통정보를 제공하기 위한 통행시간 예측 방법론을 제시함으로써 통행시간 정보 등의 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 교통상황 예측정보의 신뢰도 향상 및 교통상황 예측정보의 활용도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제103권1호
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• pp.98-104
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• 2014

본 연구는 산지소유역에서 예측한 토사유실량 모형과 실측한 토사유실량을 비교함으로써 예측모형의 적용성 여부를 검토하였다. 또한, 정량적인 토사량 산정을 위하여 72개의 조사지점별로 각각의 영향인자를 산정하여 토사유실량 모형의 정확도를 높이고자 하였다. 토사유실량 산정에 영향을 주는 인자로는 LS 인자가 영향성이 가장 높은 것으로 나타났다. RUSLE, MUSLE 모형과 실측된 토사유실량의 총량을 비교한 결과, 두 모형은 실측치에 비하여 다소 높은 값을 보였으며, RUSLE 모형이 실측치와 근사한 값을 나타내었다. 조사 지점별 값의 비교에서는 MUSLE 값의 변동계수가 더 낮았으나, 값의 차이가 크지 않았다. 따라서 산지소유역에서의 RUSLE와 MUSLE 모형을 이용한 토사유실량의 예측은 적합한 것으로 보여진다. 또한, 산지소유역에서 토사유실량 예측 정도를 높이기 위해서는 강우사상에 대한 데이터 수집과 기존 토사유실 예측 모형에 사용되는 인자의 보완 및 개선에 대한 연구가 요구된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1-8
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• 2017

정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권9호
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• pp.737-745
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• 2009

국내 도시화 시험유역에 대한 기존 토사유출공식의 적용 가능성을 검토하기 위해 도시 시험유역의 실측자료와 모의기법 적용결과를 비교.분석하였다. 적용된 토사유출량 산정 모의공식으로는 개정범용토양손실공식(RUSLE - Revised Universal Soil Loss Equation), 수정범용토양손실공식(MUSLE - Modified Universal Soil Loss Equation)을 활용하였다. 시험유역은 유역면적 약 3.81 $km^2$로 면적대비 56 % 정도가 도로 및 포장 등으로 도시화가 진행된 도시 시험유역을 선정하여 자동 강우 및 수위계측기를 이용하여 지난 3년간 연속적으로 수문자료를 축적하였다. 또한 계측지점에서의 유출량별 소류사 및 부유사 실측을 통하여 유량-유사량 관계곡선을 개발한 후 호우사상별 유역으로 부터의 토사유출량을 산정하였다. 실측된 강우 및 유량 자료를 활용하여 모의한 토사유출량과 실측한 토사유출량을 비교한 결과 RUSLE를 적용한 모의결과가 실측 토사유출량과 근접한 결과를 제시하였으나 상관계수가 낮아 적용에 세심한 주의가 요구됨을 알 수 있었다. 반면, 실제 유출수문곡선을 MUSLE기법에 적용하여 모의한 토사유출량과 실측 토사유출량의 상관관계는 우수한 예측결과를 보였으나 보정계수의 적용이 필요함을 확인하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-313
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• 2020

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

• 자원환경지질
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• 제36권4호
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• pp.313-320
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• 2003

사면재해는 강우기에 반복적으로 발생하는 지질재해의 하나로 우리나라의 경우 연평균 약 23명 정토의 인명피해가 사면재해로 인해 발생하고 있으며, 이는 자연재해로 인한 인명피해 중 약 25％ 정도를 차지하는 수치이다. 그러나, 이러한 사면재해는 다양하고 복합한 지질 및 지형 특성과 갉은 공간적인 특성과 집중호우와 같은 기후특성에 의해 좌우되므로 사면재해 예측이나 위험성에 대한 정량적인 산정을 무척 어려운 실정이다. 따라서, GIS를 이용한 위험성분석이나 확률을 이용한 다양한 기법이 활용되고 있다. 특히, GIS를 이용한 기법은 광역적인 지역에 대하여 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리 및 분석을 수행함으로서 사면재해 관련 연구에 폭 넓게 활용되고 있다 본 연구에서 사용된 무한사면해석기법은 사면재해의 발생여부와 관련요인간의 연관성에 대한 단순한 통계적인 분석에 의한 기존 기법의 한계점을 보완하고 사면재해발생과 관련된 역학적인 검토를 수행하기 위하여 제안되었다. 본 연구 결과에 의하면 사면재해가 발생했던 지점과의 비교를 농하여 지반이 완전히 포화된 경우, 즉 m=1인 경우 무한사면모델에서 불안정하다고 해석된 지역에서 전체 사면재해의 87.5％가 발생하였음을 보여주고 있어 사면재해에 대한 해석기법으로서의 착용가능성을 보여주고 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.93-102
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• 2009

본 연구는 미호천 유역을 대상으로 유량곡선의 세부적인 특성을 고려한 다목적함수를 적용하여 Probability Distribution Model(PDM) 모형의 유량모의성능을 검토하였다. PDM은 유역을 한 개의 단위구역으로 개념화한 집중형 강우유출모형으로 영국의 지역화 연구 및 홍수량 산정방법에 대표적으로 이용되고 있다. PDM 모형의 5개 매개변수를 Monte Carlo 방법에 기반을 둔 분석도구(MCAT, Monte Carlo Analysis Toolkit)를 활용하여 사후검정분포, 검정근거 및 민감도 분석 등을 수행하였으며, 모형의 매개변수 중 cmax와 k(q)만이 뚜렷한 검정 근거가 있고 나머지 변수들은 동등성의 영향을 확인하였다. 또한, 유량곡선의 고유량 및 저유량의 특성을 맞춘 목적함수의 Trade-off를 고려한 매개변수의 파레토 최적해를 산정한 결과, 모든 목적에 최대한 부합하는 유량 산정의 가능성을 제시하였다. 검정(calibration)기간에서 NS*E=0.035, FSB=0.161, FDBH= 0.809로 안정적이며 만족할만한 모의성능을 나타내었고, 검증(validation)기간에 대해서도 안정적인 모의성능을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.305-305
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• 2019

태풍에 의한 재해는 우리나라에서 발생하는 자연재해 중 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타나며, 최근 들어 태풍 및 집중호우로 인한 홍수가 급증하고 있는 실정이다. 최근에는 치수증대사업으로 하천 범람의 재해가 감소하는 추세이지만, 도시지역의 경우 도시개발에 따른 내수 범람 피해가 증가하고 있고, 산지에서는 토석류 등의 토사 재해가 증가하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해서는 치수사업 등과 같은 구조적인 대책도 필요하지만, 정확한 홍수 예 경보를 통한 대비시간의 확보 등과 같은 비구조적인 대책도 중요하며, 홍수 예 경보를 통한 선행시간(Lead time)확보를 위해 강우 및 홍수예측 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 강우예측 기법으로는 레이더(Radar)를 통해 관측된 자료를 외삽하는 초단기 강우예측기법이 최근까지 많이 수행되어 왔다. 하지만 컴퓨터 계산 능력이 향상되면서 수치예보(Numerical Weather Prediction; NWP) 모델을 이용한 강우예측 및 수문학적 적용에 관한 연구들이 대두되고 있다. 본 연구에서는 수치예보모델을 이용하여 기상 및 수자원 간의 연계를 통한 강우 및 홍수 예측에 활용방안을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 예측 도메인에 한국을 포함하는 일본 기상청의 중규모 모델(MSM)을 이용하여 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 본 연구에서 적용한 LDAPS와 MSM은 사용하는 수치모델, 물리과정 매개변수, 자료동화 기법 및 지배 방정식 등이 다르기 때문에 직접적인 비교를 하는데 무리가 있지만 국내의 강우 및 홍수 예측 분야에서의 각 수치예보모델의 활용성을 검토하고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.345-352
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• 2020

최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.