• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.194-194
• /
• 2017

Flooding is one of the most serious and frequently occurred natural disaster at many regions around the world. Especially, under the climate change impact, it is more and more increasingly trend. To reduce the flood damage, flood forecast and its accuracy analysis are required. This study is conducted to analyze the accuracy of the real-time flood forecasting of a coupled meteo-hydrological model for the Han River basin, South Korea. The LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) products with the spatial resolution of 1.5km and lead time of 36 hours are extracted and used as inputs for the SURR (Sejong University Rainfall-Runoff) model. Three statistical criteria consisting of CC (Corelation Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error) and ME (Model Efficiency) are used to evaluate the performance of this couple. The results are expected that the accuracy of the flood forecasting reduces following the increase of lead time corresponding to the accuracy reduction of LDAPS rainfall. Further study is planed to improve the accuracy of the real-time flood forecasting.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.216-218
• /
• 2022

이상 기후로 인한 자연 재해는 지속적으로 증가하고 있으며, 자연재해 중 가장 많은 피해를 입히는 유형은 폭우, 태풍 등으로 인한 수해 피해로 이러한 재해는 홍수를 동반하여 더욱 큰 피해를 입히기도 한다. 따라서, 홍수 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 LSTM과 GRU를 활용하여 실시간으로 홍수의 주요 파라미터인 수위를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 홍수 예측을 위해 사용된 입력 데이터는 하천의 상류 및 하류 수위, 기온, 습도, 강수량이 사용되며, 사전에 학습된 LSTM-GRU 모델을 통해 실시간 예측을 진행한다. 입력 데이터는 과거 20시간의 데이터를 활용하여 향후 3시간의 수위를 예측한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 위험도 판별 기능을 추가하고 홍수에 노출된 사람들에게 대피 명령을 내릴 수 있다면 홍수로 인한 많은 피해를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.659-663
• /
• 2010

In recent, flood inundation damages by hydraulic structure failures have increased drastically and thus a variety of countermeasures were needed to minimize such damages. A real-time flood inundation prediction technique is essential to protect and mitigate flood inundation damages. In the context of real time flood inundation modeling, this study aims to develop a grid based two-dimensional numerical method for flood inundation modeling using globally-available DEM data: SRTM with $90m{\times}90m$ spatial resolution. The newly-developed model guarantees computational efficiency in terms of geometric data processing by direct application of DEM for flood inundation modeling and also have good compatibility with various types of raster data when compared to a commercial model such as FLUMEN. The model, which employed the leap-frog algorithm to solve shallow water and continuity equations, can simulate inundating flow from channel to lowland and also returning flow from lowland to channel by comparing water levels between channel and lowland in real time. We applied the model to simulate the BaekSan levee break in the Nam river during a flood period from August 10 to 13, 2002. The simulation results had good agreements with the field-surveyed data in terms of inundated area and also showed physically-acceptable velocity vector maps with respect to inundating and returning flows.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권3호
• /
• pp.303-314
• /
• 2020

수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.

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

• 농업과학연구
• /
• 제46권4호
• /
• pp.843-856
• /
• 2019

Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권1호
• /
• pp.51-65
• /
• 2010

본 연구에서는 도달시간이 짧은 중소하천유역에서 돌발홍수 발생시 강우에 따른 하천의 수위변화를 신속하고 간편하게 예측하는 홍수예경보 모형을 제시하고 그 적정성을 중랑천 유역에 대해서 검토하였다. 이를 위하여 먼저, 제방안전도 평가와 침수위험구역 조사를 통해 홍수방어목표지점으로 선정하였다. 강우량 및 관측지점수위와 홍수방어 목표지점 수위와의 상관성 분석을 하였으며, 이로부터 홍수방어목표(예보지점)지점의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀모형을 산정하였다. 이 때 기초자료로서의 실제강우 조건에 따른 실측 수위자료는 그 범위와 조건의 수가 너무 작음으로, 이를 대신하여 다양한 강우시나리오별 유출분석을 통하여 홍수위들을 산정하고 이를 상관성 분석의 모집단 자료로 사용하였다. 산정된 회귀모형으로부터 적정 선행예보시간에 대한 수위를 산정하고 기상보정계수를 고려하여 예측수위를 보정 결정하는 방안을 제시하였다. 예측수위가 주위보수위(Flood watching level; 계획홍수량의 50 %의 수위)를 초과하는 경우에 예경보를 수행할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 실제 호우사항에 대하여 그 적용성을 검토하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
• /
• pp.405-408
• /
• 2008

Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (u-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제38권5호
• /
• pp.671-683
• /
• 2018

도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제45권11호
• /
• pp.1107-1119
• /
• 2012

본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상 지역인 청계천 유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계 곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보지점별로 기준홍수 위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.