• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.40 no.3
• /
• pp.273-283
• /
• 2020

Because of climate change, the occurrence of localized and heavy rainfall is increasing. It is important to predict floods in urban areas that have suffered inundation in the past. For flood prediction, not only numerical analysis models but also machine learning-based models can be applied. The LSTM (Long Short-Term Memory) neural network used in this study is appropriate for sequence data, but it demands a lot of data. However, rainfall that causes flooding does not appear every year in a single urban basin, meaning it is difficult to collect enough data for deep learning. Therefore, in addition to the rainfall observed in the study area, the observed rainfall in another urban basin was applied in the predictive model. The LSTM neural network was used for predicting the total overflow, and the result of the SWMM (Storm Water Management Model) was applied as target data. The prediction of the inundation map was performed by using logistic regression; the independent variable was the total overflow and the dependent variable was the presence or absence of flooding in each grid. The dependent variable of logistic regression was collected through the simulation results of a two-dimensional flood model. The input data of the two-dimensional flood model were the overflow at each manhole calculated by the SWMM. According to the LSTM neural network parameters, the prediction results of total overflow were compared. Four predictive models were used in this study depending on the parameter of the LSTM. The average RMSE (Root Mean Square Error) for verification and testing was 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s for the four LSTM models. The minimum RMSE of the verification and testing was calculated as 1.1655 ㎥/s and 0.8797 ㎥/s. It was confirmed that the total overflow can be predicted similarly to the SWMM simulation results. The prediction of inundation extent was performed by linking the logistic regression with the results of the LSTM neural network, and the maximum area fitness was 97.33 % when more than 0.5 m depth was considered. The methodology presented in this study would be helpful in improving urban flood response based on deep learning methodology.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.761-770
• /
• 2013

This study was carried out to forecast the flow rate and water quality at the inlet of the Saemangeum bay in Korea using the SWMM(Storm Water Management Model) and the WASP(Water Analysis Simulation Program), and to analyze the impacts of pollutant loading from non-point source on the water quality of the bay. The calibration and validation of flow rate and water quality were performed using those from two monitoring points in the Mankyeong river administrated by Korean Ministry of Environment as part of the national water quality monitoring network. When the river flow rate was calibrated and validated using the rainfall intensities during 2011-2012, $R^2$ (i.e., coefficient of determination) was ranged from 0.91 to 0.96. For water qualities, it was shown that $R^2$ of BOD(Biochemical Oxygen Demand) was ranged from 0.56 to 0.86, and $R^2$ of T-N(Total Nitrogen) was from 0.64 to 0.75, and $R^2$ of T-P(Total Phosphorus) was from 0.67 to 0.89. The integrated modeling system showed significant advances in the accuracy to estimate the water quality. Finally, further simulations showed that annual average flow of the river running into the bay was estimated to be $1.439{\times}10^9m^3/year$. The discharged load of BOD, T-N, and T-P into the bay were anticipated to be 618.7 ton/year, 331.5 ton/year, and 40.4 ton/year, respectively.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.55 no.10
• /
• pp.707-721
• /
• 2022

In this study, a state-of-the-art review on urban inundation simulation technology was presented summarizing major achievements and limitations, and future research recommendations and challenges. More than 160 papers published in major domestic academic journals since the 2000s were analyzed. After analyzing the core themes and contents of the papers, the status of technological development was reviewed according to simulation methodologies such as physically-based and data-driven approaches. In addition, research trends for application purposes and advances in overseas and related fields were analyzed. Since more than 60% of urban inundation research used Storm Water Management Model (SWMM), developing new modeling techniques for detailed physical processes of dual drainage was encouraged. Data-based approaches have become a new status quo in urban inundation modeling. However, given that hydrological extreme data is rare, balanced research development of data and physically-based approaches was recommended. Urban inundation analysis technology, actively combined with new technologies in other fields such as artificial intelligence, IoT, and metaverse, would require continuous support from society and holistic approaches to solve challenges from climate risk and reduce disaster damage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.407-407
• /
• 2023

최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m³/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.301-301
• /
• 2022

최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.326-330
• /
• 2007

도시화 면적이 증가하면 불투수 면적이 증가하고 그에 따라 도시 하천의 평상시 유출이 감소한다. 도시유역의 평상시 수량을 회복시키는 방법으로는 침투 증진시설(투수성 포장, 침투 트렌치, 침투 측구 등)의 설치, 하수의 고도처리 후 방류 저수지에 의한 유황 개선, 지하철 용출수 활용 등이 있다. 우리나라의 경우에 일부 도시하천의 수량 감소가 심각한 상황에 이르고 있으며 이를 해결하고자 하는 노력이 최근에 나타나고 있다. 수량을 회복하려면 유량 평가를 위한 현장조사, 수량회복 계획, 재원의 반영, 수량회복 시설의 설치 및 관리의 순서로 단계별 사업이 수행되어야 한다. 계획 단계의 과업에서 필요한 사항은 여러 가지 수량 회복 방법의 영향을 정량 평가하는 것이다. 이에 핵심이 되는 것은 수량 회복 요소를 포함하거나 추가한 수문순환 평가 도구이다. 침투시설 중 투수성 포장과 침투 트렌치를 모의하도록 기존의 SWMM 모형을 수정하였다. 그 과정에서 증발량 처리와 지하수 출력기능에 대한 오류도 수정되었다. 수정 개발된 SWMM을 침투시설 모형실험 결과와 비교하여 수정된 프로그램의 적합성을 검증하였다. 투수성 포장과 침투 트렌치를 고려하여 수정된 프로그램을 안양천의 지류인 학의천 유역에 적용하여 침투시설의 효과를 분석하였다. 만일 학의천 불투수 면적의 10%를 투수성 포장으로 교체하면 하류 비산교 지점의 저수량$(Q_{275})$이 3 %, 갈수량$(Q_{355})$이 17 % 증가하는 것으로 분석되었다. 침투 트렌치의 경우 학의천 소유역 별로 100m 트렌치를 $5{\sim}10$개 시공할 경우 저수량은 약 1 %, 갈수량은 약9 %가 증가하였다. 수정 개발된 SWMM을 사용하면 침투 트렌치와 투수성 포장 이 도시 유역의 건기 수량회복에 미치는 영향을 분석할 수 있다.해 경보발령 이전에 한계수위를 넘어서는 경우(case_3)로서 분석되었다. 이러한 실패한 경보발령의 경우에 대한 원인분석 결과, 기존의 모형화를 통해 고려되지 못하였던 해안도시 홍수의 특성 중 총강우량에 대한 고려, 선행강우 여부 및 강우 지속시간, 지속시간 내 강우집중도 그리고 선정지점 내 조위의 영향과 유역내 합류식 하수관거 시스템의 영향 등 자연유역과는 다른 다소 복잡한 요소를 고려한 해안도시홍수 경보발령 기준에 대한 개선이 필요함을 확인할 수 있었다.이 좋다고 고찰된다. 6. 우리 나라의 현행 수도작기로 본 기온 및 일조조건은 수도의 분얼전기에 대해서는 호조건하에 놓여 있으나, 분얼후기인 7월 중ㆍ하순 경의 일조부족과 고온다습조건은 병해, 특히 도열병의 유발원인이 되고 있다. 7. 우리 나라의 현행수도작기로 본 전국각지의 수도의 출수기는 모두 일조시간이 적은 부적당한 시기에 처해 있다. 8. 출수후 40일간의 평균기온에 의한 적산온도 88$0^{\circ}C$의 출현기일은 수원에서 8월 23일이었고, 년간편차를 고려한 안전출수기일은 8월 19일로서 적산온도면에서는 관행 출수기일은 약간 늦다고 보았다. 9. 등열기의 평균기온에 의한 적산온도는 현행 수도작기로서는 최종한계시기에 놓여 있으며, 평균기온의 년간편차와 우리 나라의 최저기온이 낮은 점을 고려할 때, 현행출수기는 다소 늦은 것으로 보았다. 10. 생육단계별의 수도체내의 질소함량은 영양생장기의 질소함량이 과다하였으며, 출수 이후에 영양조락을 여하히 방지하느냐가 문제된다고 보았다. 11. 수리불안전답 및 천수답이 차지하는 전답면적의 비율은 차차 감소되고 있는데, 이와 전체 10a당 수량의 증가율과의 상관계수를 산출하였는데, 수리불안전답과의 상관계수 (4)는 +0.525였으며, 천수답과는 r=+0.832, 그리고 수리불안전답과 천수답을 합계한 것과의

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.91-91
• /
• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.38 no.2
• /
• pp.215-226
• /
• 2018

The purpose of this study is to improve the accuracy of the urban runoff and drainage network analysis by using the observed water level in the drainage network. To do this, sensitivity analysis for major parameters of SWMM (Storm Water Management Model) was performed and parameters were calibrated. The sensitivity of the parameters was the order of the roughness of the conduit, the roughness of the impervious area, the width of the watershed, and the roughness of the pervious area. Six types of scenarios were set up according to the number and types of parameter considering four parameters with high sensitivity. These scenarios were applied to the Seocho-3/4/5, Yeoksam, and Nonhyun drainage basins, where the serious flood damage occurred due to the heavy rain on 21 July, 2013. Parameter optimization analysis based on PEST (Parameter ESTimation) model for each scenario was performed by comparing observed water level in the conduits. By analyzing the accuracy of each scenario, more improved simulation results could be obtained, that is, the maximum RMSE (Root Mean Square Error) could be reduced by 2.41cm and the maximum peak error by 13.7%. The results of this study will be helpful to analyze volume of the manhole surcharge and forecast the inundation area more accurately.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.588-588
• /
• 2015

최근 기후변화로 인해 6 ~ 7년 주기로 가뭄의 정도가 점차 증가하고 있으며, 과잉취수로 인해 하천 상류 수원이 부족하여 지속적으로 하천 건천화가 발생되고 있는 실정이다. 물부족 지역의 경우 지하수와 같은 고갈되기 쉬운 물을 사용하므로 발생빈도가 높으며, 진행속도가 다른 자연재해와 달리 느리므로 시 공간적으로 정확하게 판단하기 어려워 해결이 장기화 되고 있다. 우리나라 물수급 지역이 급격하게 증감함에 따라 수량 확보와 탄력전인 하천수량 관리 기술이 사회적으로 중요시되고 있다. 이를 위한 수자원계획 도구로 여러 가지 방법이 제시되었다. 이러한 방법들 중 국내 실정에 맞도록 개선된 수자원평가계획모형인 K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System) 을 이용하여 물수지 분석하였다. 본 연구는 낙동강수계 금호강유역을 대상으로 중권역 내 행정구역별로 생활, 공업, 농업용수의 수요처와 공급량을 산정하고 이에 따른 네트워크를 구성하여 분석하였다. 각 하천의 자연유출량은 EPA(Environmental Protection Agency) 에서 개발한 강우-유출 모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 에 의하여 산정된 결과를 적용하였다. 행정구역을 고려한 물수급 분석을 통해 물수급 전망이 세분화되어 있으나 실제 발생하는 물수급 평가의 어려움은 여전히 존재한다. 생공용수는 공급시설을 고려하여 물수급 분석을 수행하고, 농업용수는 월별로 수요량과 공급량을 검토하는 물수급 분석을 통해 국가수자원공급 계획을 반영한 광역, 기초자치단체의 수자원 확보 방안에 필요한 기초자료로 활용될 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.510-511
• /
• 2022

물관리기본법의 시행 및 제1차 국가물관리기본계획의 이행에 따라 물관리 자료의 정보화 요구가 증가하고 있다. 과거 농업용수관리는 기초자료의 오류, 계측데이터의 부족 등이 한계점으로 지적되었으며, 과학화·표준화된 농업용수 물수급 분석 체계 구축 및 물정보의 정확성이 요구된다. 최근 통합물관리 국가정책 대응을 위한 물수급 분석 기반 마련을 목적으로 한국농어촌공사에서는 농업용수 용 배수 계통 정밀조사, 공간자료 재구축 등을 통한 농업용수 디지털 정보체계 구축 사업이 진행되고 있다. 연속수치지형도 및 토지피복, 스마트팜맵 등의 디지털 공간자료를 수집하고 현장조사와 영농조사를 바탕으로 최신화된 용배수계통도, 수혜면적 자료를 구축하였다. 본 연구에서는 디지털화한 용배수계통도를 이용하여 수리해석 모델 기초자료를 구축하고, 들녘단위 (주·보조수원, 저수지 및 양수장 등) 용수계통도 구현함으로써 수원공별 용수공급 네트워크를 분석하고자 한다. 농업용수 공급체계 반영이 가능한 EPA-SWMM (United States Environmental Protection Agency Storm Water Management Model)을 활용하여 다양한 물공급 시나리오를 적용하여 최적의 물관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 경기도 안성시 고삼저수지를 대상으로 연속수치지형도, 농경지전자지도, 고해상도 DEM 등을 활용한 디지털 조사와 수로 표고, 길이 및 너비 등 현장조사를 수행하였으며, 현장 물관리 방안을 적용하여 물분배 모의가 가능한 EPA-SWMM 기반 수원공-용수로-수혜구역을 연결하는 용수공급 네트워크를 구축하였다. 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 계측 자료를 활용하여 관개기간의 강수량, 소비수량, 증발산량, 공급량 등을 적용하여 농업용수 공급량, 배분량을 추정하였다. 본 연구의 결과는 물관리 담당자에게 상세한 현행 용수공급량 및 용수공급체계 정보 제공과 향후 국가물관리기본계획, 농어촌용수이용합리화계획의 물수급 분석 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.