• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.38-38
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• 2001

The rainfall estimates give sufficiently accurate information to map areas which have received the minimum rainfall necessary for outbreaks of pests such as locusts, thus cutting down the cost of searching for likely outbreak sites. At the other end of the scale, satellite rainfall estimates can be used to give timely warnings of changes in river levels and the likelihood of floods in large river catchments.(omitted)

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.198-203
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• 2020

본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.277-280
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• 2002

An artificial neural network model was developed to analyze and forecast real time river runoff from the Naju watershed, in Korea. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$ is great than 0.99) for calibration data sets. Increasing the time horizon for validation data sets, thus making the model suitable for flood forecasting, decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting real time runoff consists of ten rainfall and four and ten runoff data (ANN0410 and ANN1010 models). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$ is great than 0.92).

• 대한토목학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.57-65
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 우량관측소(雨量觀測所)가 미비(未備)된 소유성(小流城)에서 실시간(實時間) 유출예측(流出豫測)을 위해 Kalman filter를 이용했으며 이때의 시스템모형(模型)으로 AR(2)를 택하였다. 시간별(時間別) 유출자료는 영산강유역(榮山江流域)의 나주(羅州) 관측지점(觀測地點)에서 관측된 시간별 유량자료률 이용하였다. 여기서 예측된 모든 결과는 통계적(統計的) 방법으로 분석(分折)한 결과, Kalman filter에 의한 유출예측(流出豫測)을 좋은 결과(結果)를 얻을 수 있었으며 과정모형(過程模型)으로서 AR(2)가 적합한 것을 알 수 있었다. 또한 홍수예측에도 효과적임이 입증되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.981-992
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• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.165-174
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• 2018

시계열 데이터를 활용하는 모형은 신뢰할 수 있는 자료를 확보한 경우에는 모형 구축이 용이하고 예측 선행 시간 확보를 위해 신속한 모의가 가능한 장점 때문에 규모가 작은 하천의 홍수예측 모형으로 고려할 수 있다. 이 중 Transfer Function Noise (TFN) 모형은 이탈리아, 영국 등 해외에서는 1970년대부터 시간단위 자료를 이용한 하천유량 예측에 적용되었으나, 우리나라에서는 주로 일 단위 혹은 월 단위의 하천유량 모의에 적용되었다. 국내 수문 자료의 품질 향상으로 그동안 축적된 수문자료를 통해 시간단위 자료를 이용한 홍수예측 모형의 구축 기반이 갖추어졌다. 본 연구의 목적은 소규모 하천을 대상으로 외생변수의 반영이 가능하고 동적시스템과 오차항을 결합하여 예측 오차를 줄이는데 용이한 TFN 모형을 구축하고 그 적용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 1시간 단위 자료를 이용하여 TFN 모형을 구축하였으며 구축된 모형을 이용한 홍수 예측 결과를 홍수예보 실무에 활용 중인 저류함수모형의 홍수 예측 결과와 비교하였다. 비교 결과 홍수사상에 따라 TFN 모형과 저류함수 모형이 각각 더 나은 결과를 보이는 사상이 있었으며, 실무에서 TFN 모형을 홍수예측 모형으로 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국농공학회지
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• 제38권5호
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• pp.64-73
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• 1996

When typhoon occurs, the meteorological conditions get worse and can cause a large damage from storm and flood . This damage, however, can be minimized if a precise analysis of the runoff characteristics by typhoon tracks is used in the flood contorl This paper aims at the analysis of storm occurrence and runoff characteristics by typhoon tracks in Nakdong river basin. Therefore, the data of 14 typhoons which invaded Nakdong river basin during the period from 1975 to 1991 were collected, analyzed, and studied. The major results of this study are as followings; 1) The frequency of the typhoon occurrence here in Korea was affected by the storms three times a year on the average. The highest-recorded frequency was during the months of July to September. 2) The survey of the track characteristics depending on the forms of the storm in the Nakdong river basin showed that typhoon storm advanced from the south of the basin to the north, while the frontal type storm was most likely to advanced from the west to the north. 3) Typhoon tracks are classified into three categories, 6 predictors with high correlation coefficient are finally selected, and stepwise multiple regression method are used to establish typhoon strom forecasting models. 4) The riview on the directions of progress of the storm made it clear that the storm moving downstream from upstream of the basin could develop into peak discharge for ca short time and lead to more flood damage than in any other direction.

• 물과 미래
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• 제18권2호
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• pp.153-161
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• 1985

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.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.23-31
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• 2007

The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.347-359
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• 2010

실시간 홍수예측시스템의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 현재수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 홍수를 예측할 수 있는 간단한 웹기반모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하고, 현재까지의 관측 자료들을 이용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀분석 모형을 구성하였다. 자료의 전송은 MS-Excel 2007을 기반으로 하여 금강홍수통제소와 국가수자원관리 종합정보홈페이지의 강우 및 수위자료를 실시간으로 읽어오는 방식으로 자료를 연결하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실제 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 수정 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정하여 구성된 것을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제 및 시계열분석 기법의 적용은 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.