• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.264-267
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• 2004

In identifying flood vulnerable areas, three methods are generally deployed: the geomorphology method which is based on topographic features; the past evidence method based on observed data of past actual floods; and, prediction of flood areas through hydrologic models. This study aims to improve the prediction model of the geomorphology method through the application of fuzzy method in GIS modeling. The generally used GIS method of superimposing thematic map layers assumes crisp boundaries of the layers, which results in either risk-averse solutions or risk-taking solutions. The introduction of fuzzy concepts to processing of evaluation criteria (DEM, slope, aspect) solves this problem. As the result of applying the fuzzy method to a test site in the west Nak-Dong river, similar flood vulnerable areas were predicted as when using the conventional Boolean criteria. The resulting map, however, showed varying degree of uncertainty of flooding in these areas. This extra information is deemed to be valuable in taking phased actions during flood response, leading to a more effective and timely decision-making.

• Journal of the korean society of oceanography
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• 제37권1호
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• pp.10-19
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• 2002

The detailed structure of a tidal front and its ebb-to flood variation in the main tidal channel of the Kyunggi Bay in the mid-west coast of Korea were investigated by analyzing CTD data and drifter trajectories collected in late July 1999. A typical tidal front was formed in water about 60 m deep at the mouth of the channel. Isotherms and isohalines in the upper layer above the seasonal pycnocline in the offshore stratified zone inclined upward to the sea surface to form a surface front, while those in the lower layer declined to the bottom front. The location of the front is consistent with $100 S^3/cm^2$ of the mixing index H/U defined by Simpson and Hunter (1974), where H is the water depth and U is the amplitude of tidal current. The potential energy anomaly in the frontal zone varied at an ebb-to flood tidal cycle, showing a minimum at slack water after ebb but a maximum at slack water after flood. This ebb-to flood variation in potential energy anomaly is not accounted for by the mixing index. We conclude that on- and offshore displacement of the water column by tidal advection is responsible for the ebb-to-flood variation in the frontal zone.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.537-549
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• 2017

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.91-98
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• 2023

최근 국지성 폭우로 인한 침수 피해가 빈번하게 발생함에 따라 침수 피해를 사전 예방하기 위한 침수 예측 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 머신 러닝 기반으로 강우 데이터를 이용해 침수 깊이와 침수 위치를 예측하는 모델을 개발하는 방법을 연구한다. 실시간 강우량을 입력으로 사용하여 다양한 강우 분포 패턴에 강건하게 구성하고 적은 메모리로 모델을 학습시킬 수 있는 2가지 데이터 셋(set) 구성 방법을 제시하였다. 침수에 유의미한 영향을 미치는 valid total 데이터는 침수 위치는 잘 예측했지만, 특정 강우 패턴에 대해 값이 다르게 나타나는 경향을 띠었다. 부분적이지만 침수에 영향을 미치는 영역을 valid local이라 한다. Valid local은 고정점 방법에 대해서는 잘 학습되었지만, 임의점 방법에 대해서는 침수 위치를 정확하게 나타내지 못했다. 본 연구를 통해 실시간으로 침수 깊이와 위치를 예측할 수 있게 되어 큰 피해를 예방할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.753-761
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• 2019

여름철 집중호우는 도시지역의 홍수피해를 발생시키는 주요한 원인 중 하나이다. 우리나라의 최근 재해통계에 따르면 도시홍수의 발생빈도는 점점 잦아지고 있으며, 그 규모 또한 커지고 있다. 하지만 국지성 집중호우는 예측이 어려워 실제 홍수 대응을 담당하는 지자체 공무원들의 업무에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시홍수 대응에 시간적 여유 확보를 통한 피해 저감을 위해 앙상블 기상예측 자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 하였다. 홍수위험 매트릭스는 홍수위험도의 정도를 나타내는 잠재적 영향(X축), 위험 기상현상이 발생할 확률인 발생가능성(Y축)으로 구성된 2차원 매트릭스로 확률예보에 기반한 홍수위험 예측 방안이다. 이를 위해 부산 및 대구광역시 내 기초지자체 각각 1곳을 대상으로 과거 홍수피해기록과 확률강우량 자료를 활용하여 지역별 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 과거 호우사상에 대해 기상청의 LENS 자료를 적용하여 그 적용성을 판단하였다. 그 결과 최대 3일전 홍수위험에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었으며 실제 활용 시 홍수 대응시간을 확보하여 피해 저감에 도움이 되리라 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.755-766
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• 2006

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.683-690
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• 2008

본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역에 대해 수문관측기반의 홍수예측모델을 제시하고, 실측자료를 통해 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상지역인 청계천유역은 본류하천 좌우측에 연결되어 있는 수문열림과 저수호안의 침수발생이 인명대피의 기준이 되는 유역 고유의 특성을 가지고 있으며, 2006년 이후 본류하천의 5개 지점에서 수위 및 유량을 측정하고 있으며, 이와 동시에 강우에 따른 수문열림 및 저수호안 침수시간을 측정하고 있다. 본 연구에서는 2006년 실측자료를 이용하여 10분 최대강우강도에 따른 수문열림과 저수호안 침수시간에 대한 모형을 개발하고, 2007년 실측자료를 이용하여 개발된 모형의 적절성을 검토하였다. 그 결과 모형의 결정계수는 0.57-0.75 범위로 나타났으며, 이는 적용대상지역의 복잡성과 개발모형의 단순성을 고려할 때 적합한 것으로 나타났다. 그러나 모형의 정확도 향상을 위해서는 지속적인 관측을 통해 개발모형을 보완하여야 할 것으로 판단된다.

• 물과 미래
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• 제18권2호
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• pp.153-161
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• 1985

본 연구는 치수면에서 중요한 홍수 예경보 시스템을 좀 더 효율적으로 운영하고 그 시스템을 자동화하기 위한 하천 유출의수문학적인 예측방법의 개발에 관한 것으로 제어공학에서 상태공간개념으로부터 유도된 Kalman Filter 이론의 알고리즘을 파악하여 강우-유출계의 동적거동을 나타낼 수 있도록 예측 모형을 구성하고 Kalman Filter 의 적용 알고리즘을 도임하므로서 홍수시 하천유출의 on-line, 실시간 예측의 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과로 얻어진 전자계산 프로그램은 실제 하천유역의 실측자료로서 수정 보완하므로서 홍수 예경보 시스템의 자동화는 물로 그 시스템의 효율적인 운영방법 개선에 기여할 수 있을 것이다.

• 농업과학연구
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• 제46권4호
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• pp.843-856
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• 2019

Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.488-494
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• 2023

본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.