• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.415-415
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• 2023

홍수는 일반적으로 많은 피해와 인명 손실을 초래하는 자연재해 중 하나로, 홍수위 예측은 이를 방지하고 대처하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 기계학습 기술을 이용하여 홍수위 예측 모델을 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, LSTM(long short-term memory) 모형은 시계열 예측에 대해 검증된 모형으로 홍수위 예측 연구에도 활발하게 적용되고 있다. 하지만 기계학습 모델의 학습 성능은 하이퍼파라미터의 값에 영향을 크게 받을 수 있으며, 특히 집중호우로 인해 수위가 급변하는 경우에는 과거 시계열 자료에 영향을 받는 LSTM 모형의 예측 성능이 오히려 낮게 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수위 예측시 LSTM 모형의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 세부 하이퍼파라미터 값을 분석하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 제안하고자 한다. 이를 위해 하이퍼파라미터 조정을 위한 자동화 도구인 W&B(Weights&Bias)의 Sweep 기능을 적용하고자 한다. 본 연구를 통해 LSTM 모형을 적용한 홍수위 예측의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.276-276
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• 2021

최근 댐과 같은 수공구조물의 건설로 대규모 홍수피해는 급격히 줄어들었지만, 돌발홍수(flash flood)로 인한 저지대 침수 등의 도시홍수 발생빈도가 급증하고 있다. 2020년에는 최장의 장마가 관측되었으며, 전국적으로 홍수로 인한 침수피해가 발생하였다. 홍수에 선제적으로 대응하기 위해서 신뢰성 있는 홍수예·경보가 필요하며, 이를 위해서는 신속하고 정확성있는 강우예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 초단기 강우예측을 목적으로 둔 레이더 기반의 강우앙상블 예측모형을 개발하였다. 라그랑지안 지속성(Lagrangian persistence)을 기반으로 개발하였으며, 강우장의 이동 패턴은 이류특성을 활용해 추정하였다. 즉, 강우장의 예측정확도를 향상시키기 위해 공간적 규모별 캐스캐이드(cascade) 방법으로 분리해 이동 경로를 추정하였다. 예측시간에 따른 강우량은 각 캐스캐이드에 자기회귀모형을 적용하였다. 레이더 강우량은 2016-2020년 사이에 발생한 강우사상에 대한 환경부 홍수통제소에서 제공한 레이더 합성장을 이용하였다. 예측강우량에 대한 평가는 RMSE, Pearson's Correlation, FSS 등 통계치를 통해 수행하였다. 본 연구에서 소개된 강우예측 모형은 초단기 홍수예측에 정확도 높은 강우 정보를 제공할 수 있으며, 이에 따라 홍수피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.297-297
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• 2021

전 지구적 기후변화에 따른 돌발성 집중호우의 증가와 급격한 도시화로 인해 도시홍수의 위험성이 증가하고 있으며 침수로 인한 인명 및 재산피해가 급증하고 있다. 특히 중·소규모 도시하천은 대부분 홍수유출 도달시간이 매우 짧고 수위가 급격히 상승하는 특성이 있어 집중호우에 매우 취약하여 더욱 선제적이고 정확한 홍수 예·경보가 요구된다. 현재 중·소규모 도시하천의 경우 실시간 하천수위가 위험수위에 도달할 시 하천을 통제하고 위험경보를 발령하는 방식으로 대응하고 있지만, 둔치 침수에 이르는 시간이 매우 짧아 통제가 어려우며 이마저도 행정 자치구별로 예경보 운영 및 통제기준이 상이하여 실질적인 대응에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 강우 발생 시부터 즉각적 대응을 위해 강우-수위 관계 및 상류 돌발홍수와 강우강도의 영향을 분석하여 구간별 둔치 범람 기준을 제시하고 자치구별로 상이한 예경보 수위 기준을 통합하여 산정하는 방법을 개발하였다. 본 연구는 서울시의 주요 침수취약지구인 도림천을 대상으로 수행하였으며, 도시하천 특성의 내외수를 연계한 강우-유출모형(SWMM)을 이용하여 확률강우 시나리오에 따른 대상하천의 수위변화 및 도달시간을 분석하였다. 본 연구의 성과는 중, 소규모 도시하천에의 홍수예경보시스템 구축 및 효율적인 하천방재계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.328-328
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화의 영향은 강우량의 집중을 야기하며 홍수피해의 규모를 증가시키는 영향을 끼친다. 특히, 아세안 국가들은 해수면 상승, 태풍 및 집중호우에 의한 침수피해 빈발로 최소 2,000만명이 영향을 받고 있다. 국내의 홍수예보모형을 수출하여 아세안 국가에 구축하고 있으나 통신 시설이 불안정하여 중앙제어 방식의 기존의 홍수예보시스템만으로는 긴급상황에 대한 대처가 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하나의 관측소에서 수위, 강우의 관측과 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위해 관측된 수위와 강우자료를 활용하여 인공지능기반의 하천수위예측 모형을 개발하였다. 목표 리드타임은 30분에서 6시간으로 설정하였으며 모형은 Tensorflow로 구축하였다. 시계열 자료의 예측에 적합한 LSTM 기법을 적용하였다. 연구의 대상지역은 건설연의 계측시험유역인 설마천유역으로 하였으며 학습에는 2009년부터 2020년까지의 10분 단위 수위 및 강우량자료를 활용하였다. 연구결과 설마천 유역은 규모가 작고 도달시간이 짧아 1시간 후 예측까지는 높은 정확도를 나타냈으나 3시간 이상의 예측결과는 다소 낮게 평가되었다. 다만, 비상상황에서 통신이 두절된 상황에서 위급하게 대피를 위해 홍수경보를 발령하는데는 활용이 가능 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.244-244
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• 2022

4차 산업혁명에 따라 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 분야에 다양한 스마트기술이 도입되고 있으나 건설현장 침수 피해 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 굴착공사 현장에서 발생할 수 있는 침수피해를 사전에 예측하기 위해서는 공정별로 변화하는 현장상황을 반영하여 다양한 강우 시나리오를 기반으로 침수 예측 모델링이 선행되어야한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 동수역학 모형인 HDM-2D 모형을 기반으로 굴착공사 현장 침수피해 예측 모델을 개발하여 굴착공사현장 침수 예·경보 시스템에 탑재하고자 한다. 침수피해 예측 모델은 천수방정식을 Petrov-Galerkin stabilized scheme 으로 이산화하여 해석하는 수평 2차원 동수역학 흐름해석모델로서 수로 및 지표면 등 다양한 지형 상황에서의 물 흐름을 상세하게 해석할 수 있다. 지형자료 생성 이후 경계조건 부여를 통해 수행되며 침수발생지역의 유속, 수심, 수위를 취득할 수 있다. 배수지나 굴착공사 현장에 2차원 흐름해석을 적용하는 경우 지형의 경사나 배치가 공간에 따라 변화하므로 불연속적인 흐름을 유발하여 모의결과의 계산 오차를 검토해야 한다. 2차원 침수피해 예측 모형의 정확성을 확인하기 위해 지면 돌출부가 있는 흐름 문제와 테스트베드 대상지에 침수해석 모형을 적용하였다. 돌출부 흐름 문제의 경우 돌출부를 지나며 발생하는 유속과 수심 모의 결과를 상용모형과 비교검증 하였으며 테스트베드 대상지역에 침수피해예측모형을 적용했을때 지형 경사에 따른 흐름의 변화와 침수양상을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.627-636
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• 1999

지구온난화의 영향으로 배증 CO2 상태가 되는 약 60년 후의 한반도 평균강수량은 약 5-10%정도의 증가로 예측되고 있다. 그러나 수자원분야에서 평균강수량의 증가보다 더 중요한 것은 홍수 또는 가뭄과 같은 극치기상의 빈도 변화이다. 현재 국제적으로 이러한 극치기상의 빈번한 발생이 지구온난화의 한 증거로 받아들여지고 있기는 하나 그 양상이 어떻게 되리라고는 예측되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 그러한 변화 양상을 예측해 보기 위한 방법론을 제시해 보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 사용한 방법은 Todorovic과 Woolhiser(1975), katz(1977) 등의 일강수분포 관련 연구를 토대로 하여 월/연강수량의 변화에 다른 일강수의 특성을 매개변수의 변화로 고려하고 이를 통해 일강수의 분포변화를 예측하는 것이다. 본 연구에서는 두 일강수량(10mm,50mm)을 임계치로 하여 월/연강수량의 변화에 따른 10mm이하 및 50mm이상의 발생확률을 조사하였다. 이러한 발생확률의 변화가 바로 가뭄과 홍수의 변화로 직결되지는 않으나 그 양상을 짐작하게 하는 좋은 지표가 될 수 있으리라 판단된다. 아울러 연강수량의 변화에 따른 일강수의 분포변화는 월강수의 변화를 고려하는 경우보다 그 정도가 작았으며, 특히 월강수량의 변화를 고려하는 경우 우기인 여름철에 그 발생빈도의 변화가 아주 큰 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.205-209
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• 2011

배수관로 내의 토사퇴적으로 인한 통수능 저하는 도시홍수의 주요 발생 원인으로 배수관로의 효율적 유지관리는 도시홍수 예방에 대단히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 만관 원형관로에서의 토사이송 실험을 실시하고 배수관로 내에서 일어나는 유사이송 형태, 흐름의 저항 및 유사량 등 수리학적 특성을 분석함으로써 관로의 효율적 유지관리를 위한 기초 자료를 제시 하였다. 본 실험은 길이 8 m, 관경 60 mm의 수평 관로와 유사 공급장치로 구성된 모형장치을 통하여 실내실험을 수행하였다. 실험장치는 최대 $30m^3/hr$ 규모의 유량 순환시스템을 갖추고 있으며 관로 상류부에 5 g/s~19 g/s 규모의 유사 공급 장치와 함께 관로 끝부분에 유사 회수시스템을 갖추고 있다. 본 연구 수행 결과 통수단면의 평균유속(U), 점성계수(${\mu}$), 단위 폭당 소류사량($q_b$), 평균입경($d_{50}$), 수중유사단위중량(${\gamma}^{\prime}_s$)를 주요 인자로 하는 두 개의 무차원 변수를 이용하여 압력 원형관로 내 토사이송을 예측하는 공식을 제안하였으며 이들 무차원 변수 간에는 선형 상관관계가 있음을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권8호
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• pp.775-784
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• 2006

In this study, CN value was estimated by using detailed soil map and land cover characteristic against upper basin of Kumho watermark located on the upper basin of Kumho river and the hydrologic morphological characteristic factors were extracted from the basin by using the DEM document. Also the runoff analysis was conducted by the WMS model in order to study how the assumed CN value affects the runoff characteristic. First of all, as a result of studying the soil type in this study area, mostly D type soil was Identified by the application of the 1987 classification criteria. However, by that in 1995, B type soil and C type soil were distributed more widely in that area. When CN value was classified by the 1995 classification criteria, it was estimated lower than in 1987, as a result of comparing the estimated CNs by those standars. Also it was assumed that CN value was underestimated when the plan for Geum-ho river maintenance was drawn up. As a result of the analysis of runoff characteristic, the pattern of generation of the classification criteria of soil groups appeared to be similar, but in the case of the application of the classification criteria in 1995, the peak rate of runoff was found to be smaller on the whole than in the case of the application of the classification criteria in 1987. Also when the statistical data such as the prediction errors, the mean squared errors, the coefficient of determination and other data emerging from the analysis, was looked over in total, it seemed appropriate to apply the 1995 classification criteria when hydrological soil classification group was applied. As the result of this study, however, the difference of the result of the statistical dat was somewhat small. In future study, it is necessary to follow up evidence about soil application On many more watersheds and in heavy rain.