본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 영산호의 상류에 위치한 나주유역의 홍수시 유출량을 실시간으로 예측하기 위하여 Grey홍수 유출모형을 개발하였다. 나주유역의 유출량은 나주수위관측소에서 실시간으로 측정하고 있으며, 이곳은 영산호의 유입홍수량을 예측과 홍수관리를 위한 주관측소이다. 모형의 지배방정식은 Grey시스템 이론에 근거하여 구성되었으며, 모형의 매개변수는 Grey 시스템매개변수의 조합으로 구성하였다. 모형의 차수는 실측자료와 모의결과를 비교하여 다른 차수 보다 양호한 결과를 나타내는 5차로 하였다. 모형의 보정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $3.1\~290.5m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}$는 $0.909\~0.999$를 나타냈다. 모형의 검정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $20.6\~147.4m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}는\;0.940\~0.998$를 나타냈다. 매개변수가 추정된 모형을 이용하여 담수호의 유입량을 하천수위 상태에 따라 예측한 결과, 하천수위가 상승할 경우와 하강할 경우의 예측 홍수량은 예측시간이 증가할수록 커지는 경향을 나타냈다. 또한, 하천수위가 첨두에 가까운 시기의 홍수량은 예측시간에 관계없이 실측자료와 비슷한 결과를 나타냈다. 이와 같은 결과는 Grey 홍수유출모형을 홍수시 담수호 유입량을 실시간으로 정확하게 예측하는데 적용할 수 있음을 나타낸다.
One of the most difficult problem to estimate the flood inflow is how to understand the effective rainfall. The effective rainfall is absolutely influenced by the condition of soil moisture in the watershed just before the storm event. DAWAST model developed to simulate the daily streamflow considering the meteologic and geographic characteristics in the Korean watersheds was applied to understand the soil moisture and estimate the effective rainfall rather accurately through the daily water balance in the watershed. From this soil moisture and effective rainfall, concentration time, dimensionless hydrograph, and addition of baseflow, the rainfall-runoff model for flood flow was developed by converting the concept of long-term runoff into short-term runoff. And, real-time flood forecasting model was also developed to forecast the flood-inflow hydrograph to the river and reservoir, and called RETFLO model. According to the model verification, RETFLO model can be practically applied to the medium and small river and reservoir to forecast the flood hydrograph with peak discharge, peak time, and volume. Consequently, flood forecasting and warning system in the river and the reservoir can be greatly improved by using personal computer.
본 연구는 하천 수계에서의 홍수 유출 예측 정도를 높일 수 있는 방안을 도출하고자, 저류함수 모형과 NWS-PC모형을 선정하여 모형의 구조 및 특성을 분석하고 그 예측능력을 비교검토한 것이다. 저류함수 모형은 1974년도부터 우리나라에 도입되어 주요하천 홍수예경보 업무에 사용되어 왔으며, NWS-PC모형은 유역의 사면과 하도의 유출을 운동파로 모의하고 지표 또는 지하의 수문 과정도 토앙함수상태 계산 (SAC-SMA)을 통하여 모의하는 물리적 기반의 모형이다. 모형의 적용은 미호천 유역을 선정하였고, '85년-95년 동안의 홍수 자료를 이용하여 모형을 적용하고 곽측치에 대한 RMS오차와 첨두유량 및 총유출체적의 상대오차 등을 비교한 결과를 토대로 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고, 개선방향 등을 제시하였다.
본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.
It is a major objective for the management and operation of water resources system to forecast streamflows. The applicability of artificial neural network model to hydrologic system is analyzed and the performance is compared by statistical method with observed. Multi-layered perception was used to model rainfall-runoff process at Pyung Chang River Basin in Korea. The neural network model has the function of learning the process which can be trained with the error backpropagation (EBP) algorithm in two phases; (1) learning phase permits to find the best parameters(weight matrix) between input and output. (2) adaptive phase use the EBP algorithm in order to learn from the provided data. The generalization results have been obtained on forecasting the daily and hourly streamflows by assuming them with the structure of ARMA model. The results show validities in applying to hydrologic forecasting system.
본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
1974년 한강홍수예보시스템을 구축한 이후로, 저류함수법을 근간으로 하는 홍수예보시스템이 주요하천을 대상으로 운영되고 있다. 1961년 목촌준황(木村俊晃)에 의하여 제안된 저류함수법은 저류함수를 기본식으로 이용하고 있다. 저류함수법에서는 유역을 유출역과 침투역으로 구분하고, 누가우량이 포화우량을 초과하기 전까지는 유출역에서만 유출이 발생하고, 포화우량을 초과한 후부터 침투역에서도 유출이 발생하는 것으로 가정하였고, 이때 유출역의 면적이 일정하므로 유출률은 일정한 것으로 가정하였다. 또한 유출역과 침투역의 유출량을 분리하여 계산하며, 이는 비선형저수지의 특성을 고려하면 불합리하다. 본 연구에서는 저류방정식과 연속방정식을 이용한 수정된 저류함수법을 제시하였으며, 유효우량은 SCS 초과우량산정방법을 이용하였다. 낙동강유역의 위천을 대상으로 수정된 저류함수법을 적용하였으며, 목촌준황(木村俊晃) 저류함수법에 비하여 첨두홍수량 산정에 개선된 결과를 보였으며, 매개변수의 감소로 적용성을 개선하였다.
현재 홍수예보를 위하여 많은 강우-유출 모형이 사용되고 있으나, 이러한 모형의 매개변수를 결정하는 것은 매우 난해하다. 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 미호천 유역에 대하여 홍수모의 예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 최적화 방법을 적용하여 매개 변수 산정을 수행하였으며, 패턴탐색과 유전자 알고리즘의 최적화 방법을 적용 시, 보정과정 내에서 매개변수 간 민감도를 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 매개변수 군집을 이용한 보정 방법을 비교한 결과, SSR에 소군집을 이용한 순차보정 방법을 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났다.
1974년 한강홍수예경보시스템을 구축한 이후로, 저류함수법을 근간으로 하는 홍수예경보시스템이 주요하천을 대상으로 운영되고 있다. 1961년 목촌릉황(木村俊晃)에 의하여 제안된 저류함수법은 저류함수를 기본식으로 이용하고 있다. 저류함수법에서는 유역을 유출역과 침투역으로 구분하고, 누가우량이 포화우량을 초과하기 전까지는 유출역에서만 유출이 발생하고, 포화우량을 초과한 후부터 침투역에서도 유출이 발생하는 것으로 가정하였고, 이때 유출역의 면적이 일정하므로 유출률은 일정한 것으로 가정하였다. 또한 유출역과 침투역의 유출량을 분리하여 계산하며, 이는 비선형저수지의 특성을 고려하면 불합리하다. 본 연구에서는 저류방정식과 연속방정식을 이용한 수정저류함수법을 제시하였으며, 유효우량은 SCS 초과우량산정방법을 이용하였다. 낙동강유역의 위천을 대상으로 수정저류함수법을 적용하였으며, Kimura 저류함수법에 비하여 첨두홍수량 산정에 개선된 결과를 보였으며, 매개변수의 감소로 적용성을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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