최근 국지성 폭우로 인한 침수 피해가 빈번하게 발생함에 따라 침수 피해를 사전 예방하기 위한 침수 예측 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 머신 러닝 기반으로 강우 데이터를 이용해 침수 깊이와 침수 위치를 예측하는 모델을 개발하는 방법을 연구한다. 실시간 강우량을 입력으로 사용하여 다양한 강우 분포 패턴에 강건하게 구성하고 적은 메모리로 모델을 학습시킬 수 있는 2가지 데이터 셋(set) 구성 방법을 제시하였다. 침수에 유의미한 영향을 미치는 valid total 데이터는 침수 위치는 잘 예측했지만, 특정 강우 패턴에 대해 값이 다르게 나타나는 경향을 띠었다. 부분적이지만 침수에 영향을 미치는 영역을 valid local이라 한다. Valid local은 고정점 방법에 대해서는 잘 학습되었지만, 임의점 방법에 대해서는 침수 위치를 정확하게 나타내지 못했다. 본 연구를 통해 실시간으로 침수 깊이와 위치를 예측할 수 있게 되어 큰 피해를 예방할 수 있을 것으로 예상된다.
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. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. 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. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. 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.
불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.
본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 자동수위계가 설치된 378개소 농업용저수지에 대하여 웹기반 실시간 농촌홍수관리시스템을 구축하기 위하여 이루어졌다. 농촌홍수관리시스템은 한국농어촌공사의 농촌용수종합정보시스템(Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)과 연계 운영되는 시스템으로서 RAWRIS의 통합 데이터베이스에 구축 관리되는 일강우자료, 시강우자료, 자동수위측정자료를 실시간으로 수신하여 연계 활용하는 시스템이다. 이들 자료를 이용하여 강우사상이 발생되는 시점을 기준으로 해당 강우사상기간동안의 매시간 홍수분석을 수행함으로서 해당 저수지로의 홍수유입량의 변화양상을 파악할 수 있는 계산결과를 제공함과 동시에 수위증가와 계산방류량으로 인한 저수지 상 하류의 홍수위험도를 등급화 하여 화면에 표출함으로서 광역적인 홍수현황을 파악할 수 있도록 구성하였다. 더불어 기상청 기상특보와 예보자료로부터 해당저수지유역에 발생가능하다고 생각되는 강우량을 저수지 관리자가 직접 입력하여 분석할 수 있는 기능을 통해 댐 운영에 참고 될 수 있는 정보를 제공할 수 있게 하였다.
본 연구는 치수면에서 중요한 홍수 예경보 시스템을 좀 더 효율적으로 운영하고 그 시스템을 자동화하기 위한 하천 유출의수문학적인 예측방법의 개발에 관한 것으로 제어공학에서 상태공간개념으로부터 유도된 Kalman Filter 이론의 알고리즘을 파악하여 강우-유출계의 동적거동을 나타낼 수 있도록 예측 모형을 구성하고 Kalman Filter 의 적용 알고리즘을 도임하므로서 홍수시 하천유출의 on-line, 실시간 예측의 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 전자계산 프로그램은 실제 하천유역의 실측자료로서 수정 보완하므로서 홍수 예경보 시스템의 자동화는 물로 그 시스템의 효율적인 운영방법 개선에 기여할 수 있을 것이다.
집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.
국립재난안전연구원의 재난안전 신기술 공적개발원조(ODA) 사업의 일환으로 2019년 라오스 볼리캄싸이주 남싼강유역의 보리칸을 대상으로 홍수예경보시스템을 구축하였다. 미계측 중소하천유역인 대상 지역에 강우량와 유출량의 실시간 관측을 위한 관측소 및 경보국을 설치하였으며, 실시간 자료 관리와 홍수예경보 기능 등을 수행하는 소프트웨어도 개발되었다. 홍수경보 기준 설정 및 홍수예측을 위한 nomograph 개발을 위해 대상 지역의 30년 치 연도별 최대 일강우량자료와 하천측량성과를 바탕으로 수리·수문분석을 수행하였다. 본 논문은 시스템 구축 과정과 방법론을 소개하고, 시스템 설치 후 2020년 실시간 관측 수집된 자료들을 바탕으로 수행한 시스템의 적용성 검토 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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