• 대한토목학회논문집
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• 제28권3C호
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• pp.167-178
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• 2008

본 연구에서는 실제 풍화토 사면에 대하여 침투해석과 안정해석을 수행하여 강우에 따른 사면의 붕괴를 재현하였다. 불교란시료를 채취하여 불포화토 물성을 실험적으로 직접 획득하여 실제 강우량에 의하여 침투해석을 수행한 결과, 토사층과 암층의 경계부를 중심으로 간극수압이 증가하는 경향이 나타났다. 또한 안정해석을 수행한 결과 안전율이 1.0미만으로 감소하여 실제 사면의 붕괴를 재현할 수 있었다. 또한 설계 강우강도에 의하여 침투해석을 수행한 결과 선행강우 및 강우기간에 따른 침투효과를 고려하기 곤란하였다. 이로 인하여 토사층의 수두변화가 크게 발생하지 못하였고 사면의 안전율이 1.0이상으로 나타났다. 또 다른 붕괴 사면의 경우에는 불포화토의 정수들을 인공신경망기법으로 추정하였다. 침투해석 결과 토사층과 연암층 경계부를 중심으로 포화대가 뚜렷하게 형성되었으며 이로 인하여 토사층의 안전율이 1.0미만으로 감소하였다. 이러한 기법을 통하여 실제 사면의 붕괴를 재현하는 것이 가능하다고 판단된다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.191-195
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• 2007

Recently, landslides frequently happen at a natural slope during period of intensive rainfall. With rapidly increasing population of steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is developed. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intensive rainfall at steep slopes in Kangwondo. This system is based on the wireless sensor network that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes that are composed of sensing part and communication part are newly developed to detect sensitive ground movement. Sensing part is designed to measure tilt angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15. I) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of laboratory tests is performed at a small-scale earth slope supplying rainfall by artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope failure starts. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs, and can be applied to ubiquitous computing city (U-City) that is characterized by disaster free.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.107-117
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• 2008

Infiltration facilities are effective instruments to mitigate flood and can increase base runoff in urban watersheds. In order to analyze effects of infiltration trenches physical model experiments were conducted. The physical model facility consists of two soil tanks, artificial rainfall generators, tensiometers, and piezometers. The experiment was conducted by nine times and each case differed in rainfall intensity, rainfall duration and the type of ground surface. Measured quantities in the experiments are as follows: surface runoff, subsurface runoff, trench pipe runoff, groundwater level, water content, etc. The following resulted from the model experiment: The volume of subsurface runoff at trench watershed was maximum 78.3% compared with rainfall. This value is bigger than that of ordinary rate of subsurface runoff, and shows a groundwater recharge effect of trench. The time of runoff passing through the trench became earlier and the volume of runoff became larger with the increase of inflow into the trench, while trench exfiltration into ground became relatively smaller. The results of this study presented above show that infiltration trenches are effective instruments to increase base runoff during dry periods.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2020

Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.995-1007
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• 2008

인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를 결정할 수 있는 확정론적인 방법이나 이론식이 없고, 지도배열은 주로 육각형 배열(hexagonal array)을 이용하여 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 나주지점을 대상으로 강우-유출관계의 분할특성을 나타내는 지도크기와 배열을 복합적으로 검토하여 나주지점의 강우-유출 해석을 위한 적절한 지도구조를 결정하였다. 그 결과 8개의 패턴으로 구분된 지도크기 20$\times$16의 육각형배열 구조가 나주지점의 강우-유출해석을 위한 적절한 지도구조로 결정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1405-1423
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• 2021

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.57-70
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• 2012

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 확률강우량과 인공신경망을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 덕적리 지역의 산사태 취약성도 및 미래 위험도를 작성 및 검증하고자 한다. 산사태 취약성 및 위험도와 관련된 요인으로는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심), 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 694개소이며 이중 50%는 인공신경망의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 및 위험도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 1일 202mm 및 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 가능성이 지속적으로 증가하였다. 향후 본 연구는 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.13-27
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• 2014

Catchments soil erosion, one of the most serious problems in the mountainous environment of the world, consists of a complex phenomenon involving the detachment of individual soil particles from the soil mass and their transport, storage and overland flow of rainfall, and infiltration. Sediment size distribution during erosion processes appear to depend on many factors such as rainfall characteristics, vegetation cover, hydraulic flow, soil properties and slope. This study involved laboratory flume experiments carried out under simulated rainfall in a 3.0 m long ${\times}$ 0.8 m wide ${\times}$ 0.7 m deep flume, set at $17^{\circ}$ slope. Five experimental cases, consisting of twelve experiments using three different sediments with two different rainfall conditions, are reported. The experiments consisted of detailed observations of particle size distribution of the out-flow sediment. Sediment water mixture out-flow hydrograph and sediment mass out-flow rate over time, moisture profiles at different points within the soil domain, and seepage outflow were also reported. Moisture profiles, seepage outflow, and movement of overland flow were clearly found to be controlled by water retention function and hydraulic function of the soil. The difference of grain size distribution of original soil bed and the out-flow sediment was found to be insignificant in the cases of uniform sediment used experiments. However, in the cases of non-uniform sediment used experiments the outflow sediment was found to be coarser than the original soil domain. The results indicated that the sediment transport mechanism is the combination of particle segregation, suspension/saltation and rolling along the travel distance.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권12호
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• pp.5-12
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• 2013

본 연구에서는 인공강우의 침투 배수에 의한 모형사면의 침투거동을 정확히 파악하고자 대구 경북권의 화강풍화토를 이용한 실내모형실험을 수행하였다. 강우의 침투과정과 배수과정에 대한 함수비와 모관흡수력 변화를 측정하고 부정류상태의 수치해석을 수행하여 두 결과를 비교하였다. 실험결과, 함수비와 모관흡수력의 거동은 사면의 상부, 중간부, 하부 영역에 따라 침투 거리와 하부 배수층의 영향으로 다르게 나타났다. 공극 속 지하수량 변화에 따른 투수계수 변화는 침투과정에서 함수비 증가 및 모관흡수력 감소를 즉각적이고 큰 값으로 유발하였다. 그러나 배수과정에서는 함수비 감소 및 모관흡수력 증가가 완만하고 작은 값으로 발생하였다. 강우로 인한 체적함수비와 모관흡수력이 위치에 따라 값의 차이는 있지만, 침투 및 배수시간에 따른 전형적인 함수특성곡선을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2015

To estimate and forecast runoff by using Aritifitial Neaural Networks model (ANNs). it has been studied in Thailand for the past 10 years. The model was developed in order to be conformed with the conditions in which the collected dataset is short and the amount of dataset is inadequate. Every year, the Northerpart of Thailand faces river overflow and flood inundation. The most important basin in this area is Yom basin. The purpose of this study is to forecast runoff at Y.14 gauge station (Si-Satchanalai district, Sukhothai province) for 3 days in advance. This station located at the upstream area of Yom River basin. Daily rainfall and daily runoff from Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2012 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) and Coefficient of Determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. NSE and $R^2$ values for frist day of runoff forecasting is 0.76 and 0.776, respectively. On the second day, those values are 0.61 and 0.65, respectively. For the third day, the aforementioned valves are 0.51 and 0.52, respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and insufficient. In conclusion, the ANNs model is suitable for applying during flood incident because it is easy to use and does not require numerous parameters for simulating.