An expert system, to assist dam managers for five dams along the Saikawa River, has been developed with a primary objective of achieving swift and accurate reservoir operation decision-makings during floods. The expert system is capable of supporting on decision-makings upon establishment of flood management procedure and release/storage planning. Furthermore, an attempt was made to improve reservoir inflow prediction models for better supporting capability. As a result, accuracy on prediction of inflow up to 7 hours ahead was improved, which is important for flood management of the five dams, using neural network. The neural network inflow prediction models were developed for each types of floods caused by frontal rainfalls, snowmelt and typhoons, after extracting relevant meteorological factors for each.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The objective of this study is to develop a prediction mode for a flood forecasting system in the downstream of the Nakdong river basin. Ranging from the gauging station at Jindong to the Nakdong estuary barrage, the hydraulic flood routing model(DWOPER) based on the Saint Venant equation was calibrated by comparing the calculated river stage with the observed river stages using four different flood events recorded. The upstream boundary condition was specified by the measured river stage data at Jindong station and the downstream boundary condition was given according to the tide level data observed at he Nakdong estuary barrage. The lateral inflow from tributaries were estimated by the rainfall-runoff model. In the calibration process, the optimum roughness coefficients for proper functions of channel reach and discharge were determined by minimizing the sum of the differences between the observed and the computed stage. In addition, the forecasting lead time on the basis of each gauging station was determined by a numerical simulation technique. Also, we suggested a model structure for a real-time flood forecasting system and tested it on the basis of past flood events. The testing results of the developed system showed close agreement between the forecasted and observed stages. Therefore, it is expected that the flood forecasting system we developed can improve the accuracy of flood forecasting on the Nakdong river.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상 지역인 청계천 유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계 곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보지점별로 기준홍수 위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
The failures of the agricultural reservoirs that most have more than 50 years, have increased due to the abnormal weather and localized heavy rains. There are many studies on the prediction of damage from reservoir collapse, however, these referenced studies focused on evaluating reservoir collapse as single unit and applyed to one and two dimensional hydrodynamic model to identify the fluid flow. This study is to estimate failure probability of spillway, sliding, bearing capacity and overflowing targeting small and medium scale agricultural reservoirs. In addition, we calculate failure probability by complex mode. Moreover, we predict downstream flood damage by reservoir failure applying three dimensional hydrodynamic model. When the reservoir destroyed, the results are as follows; (1) the flow of fluid proceeds to same stream direction and to a lower slope by potential and kinetic energy; (2) The predicted damage in downstream is evaluated that damage due to building destruction is the highest.
불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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