최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
극한호우 발생빈도 증가로 소하천 홍수 피해가 증가하고 있어 소하천 리스크 관리를 위해 유량 계측 요구가 증가하고 있다. 이에 행정안전부 (MOIS) 소속 국립재난안전연구원 (NDMI)은 CCTV 기반 자동유량계측기술 (CCTV based Automatic Discharge Measurement Technology, CADMT)을 개발하고 성능 검증과 재난 리스크 관리기술 개발을 위해 시범소하천을 운영하고 있다. 본 연구는 CADMT가 설치된 능막천과 중선필천 2개 소하천을 선정하고 소하천에 가장 가까운 기상청 Automatic Weather System 강우량 자료와 유량 계측자료를 이용해 4-Parameter Logistic 방법으로 Nomograph를 개발한다. 개발한 Nomograph를 검증하기 위하여 본 연구는 각 소하천에서 홍수량을 예측하고 그 결과를 계측 유량과 비교한다. 검증 결과 예측치는 계측치를 잘 재현하는 것으로 나타나 향후, 보다 정확도 높은 계측자료가 수집되고 이에 기반한 Nomograph가 개발된다면 정확도 높은 홍수 예·경보가 가능할 것으로 판단된다.
지형화적 순간단위도 이론을 이용하여 강우-유출 수문곡선을 재현할 수 있는 합성단위도법을 연구하였다. 지형학적 순간단위도는 Gupta등이 제한한 이론을 이용하였고, 응답함수는 2변수 감마분포를 사용하였다. 응답함수의 매개변수결정은 Rosso가 유도한 Horton의 지형법칙에 대한 회귀방정식과 유역지체시간의 저유계수에 대한 상관식을 이용하였다. 유도된 합성단위도의 적용성을 검토하기 위해 한강수계의 평창강과 낙동강수계의 위천유역에 대한 실측치와 비교하였다. 그리고 모멘트법과 불안전 감마함수를 사용한 최소자승법을 이용하여 수문응답의 재현정도를 비교 검토함으로서 본 연구에서 확립된 방법의 적용 타당성을 입증하였다. 분석결과 유도된 합성단위도는 첨두유량, 도달시간 그리고 수분곡선의 실측치에 대한 재현성이 비교적 높았으며, 미계측 유역의 유출해석에 중요한 수단을 제공할 것으로 판단되었다.
본 연구는 수리 실험을 통하여 보 형상 변화에 따른 보 하류부 세굴의 시간적 변화를 분석하였다. 보 하류부 세굴에 대한 기존의 연구는 최대세굴심의 예측에 대한 연구가 대부분이었으나 현장에서 발생 가능한 실제 세굴심의 예측을 위해서는 시간 변화에 따른 세굴심의 변화에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 예연보, 경사형보와 같은 보 형상 변화에 따른 하류부 세굴의 시간적 변화를 수리실험을 통하여 분석하였다. 보 형상별 시간 변화에 따른 세굴심 예측식은 유사의 연속방정식을 기본으로 실험을 통하여 측정된 시간변화에 따른 보 하류부 세굴공의 체적 변화량과 보 하류부 세굴심 변화량 자료들의 회귀분석을 통하여 평형세굴시간, 평형세굴심, 월류고, 보 높이를 이용한 세굴심 예측공식을 제안하였다. 제안된 식은 기존의 보 하류부 평형 세굴심 예측식들이 반영하지 못한 설계홍수지속기간을 반영할 수 있어서 보 하류부 세굴보호공의 설계 시 경제적이고 합리적인 설계가 가능할 것으로 판단된다.
This study developed the prototype of the system and implemented its main functions, which is the intelligent integrated agricultural water management information system and service (IaWAMISS). The developed system was designed to be able to collect, process and analyze the agricultural water information of spatially dispersed reservoirs in whole country and spatial geographic information distributed in various systems of other organizations. The system, IaWAMISS, is also possible to provide the reproduced information services in each reservoir and space units, such as agricultural water demand and supply analysis and drought prediction, to the people, experts, and policy makers. This study defined the 6 step modules to develop the system, which are to design the components of intelligent integrated information system, to derive the utilization contents of existing systems, to design the new development elements for IaWAMISS, to design the reservoir information system can be used by managers of city and county, to designate the monitoring reservoirs managed by city and county, and finally to prepare the sharing system between organizations with the existing information systems. In order to implement the prototype of the system, this study shows the results for three important functions of the system: spatial integration of reservoirs' information, data link integration between the existing systems, and intelligent analysis program development to assist decision support for agricultural water management. For the spatial integration with the reservoir water information of the Korea Rural Community Corporation, this study get IaWAMISS to receive the real-time reservoir storage information from the measurement facility installed in the municipal management reservoir. The data link integration connecting databases of the existing systems, was implemented by integrating the meteorological information of the Korea Meteorological Administration with IaWAMISS, so that the rainfall forecast data could be derived and used. For the implementation of the intelligent analysis program, this study also showed the results of analysis and prediction of agricultural water demand and supply amount, estimation of Palmer drought index, analysis of flood risk area in typhoon course region, and analysis of the storage status of reservoirs related to each storm. This study confirmed the possibility and efficiency of an useful system development through the prototype design and implementation of IaWAMISS. By solving the preliminary 6 step modules presented in this study, it is possible not only to efficiently manage water by spatial unit, but also to provide the service of information and to enhance the relevant policy and national understanding to the people.
본 연구에서는 도시지역의 침수해석시간 단축을 위하여 도로네트워크를 활용한 2차원 침수해석의 효용성을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, 세가지의 모의조건을 설정하였으며, Case 1은 도로만 침수가 발생하는 조건, Case 2와 3는 도로 및 건물지역 모두 침수가 발생하는 조건이다. 따라서 Case 1은 수치지형도로부터 추출한 도로네트워크를 따라 격자를 구성하였으며, Case 2와 3는 각각 전체 연구유역에 대해 정형격자 및 비정형격자로 구성하였다. 각 조건을 2010년 9월 21일 발생한 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 삼성배수분구에 적용하였다. Case 2와 3의 정확도 및 계산시간을 Case 1과 비교함으로써, 본 연구에서 제안한 도로네트워크를 활용한 2차원 침수해석기법의 효율성을 검증하였다. 해석 결과, 총 침수해석시간은 Case 1, Case 2, Case 3 순으로 빨랐으며, 각 조건별 도로영역 내 침수 적합도는 85% 이상을 보여주었다. 그리고 건물 영역에 대한 침수는 본 연구에서 제시한 건물영역 침수등급지수로 산정하였으며, 세 조건 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 본 연구에서 제안한 도로네트워크를 활용한 침수해석방법과(Case 1), 건물영역 침수등급지수는 도시지역의 실시간 침수예경보 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 $5\sim10^{\circ}C$ 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 $1.2\sim2.6$ tcg/$m^3$ ($0.12\sim0.26\%$) 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자료를 이용하여 두 가지 종류의 통계형 수온 예측모형인 로지스적모형(DLG)과 다중회귀모형(DMR-1, DMR-2, DMR-3)을 개발하였다. 모든 모형들이 강우-유출 사상에 따른 하천 수온의 급격한 강하 현상을 비교적 잘 묘사하는 것으로 나타났으나, 일 평균기온, 이슬점 온도 그리고 하천 유량을 모형의 독립변수로 사용한 회귀형모형이 대기 기온과 하천 수온의 로지스틱 함수관계를 가정한 DLG모형보다 수온예측 성능이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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