• 한국농공학회논문집
• /
• 제49권4호
• /
• pp.23-31
• /
• 2007

The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권4B호
• /
• pp.347-359
• /
• 2010

실시간 홍수예측시스템의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 현재수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 홍수를 예측할 수 있는 간단한 웹기반모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하고, 현재까지의 관측 자료들을 이용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀분석 모형을 구성하였다. 자료의 전송은 MS-Excel 2007을 기반으로 하여 금강홍수통제소와 국가수자원관리 종합정보홈페이지의 강우 및 수위자료를 실시간으로 읽어오는 방식으로 자료를 연결하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실제 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 수정 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정하여 구성된 것을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제 및 시계열분석 기법의 적용은 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제6권1호
• /
• pp.19-27
• /
• 2013

자연재해로 인한 재산 및 인명피해는 재해 유형별 사전 정보와 예방활동을 수행함으로 그 피해를 최소화 할 수 있다는 점에서 재해 예 경보시스템의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍, 홍수, 폭설 등 자연재해 관련 예 경보의 유형과 정보 전달 매체 및 재해 예 경보 전달 체계 현황과 실태 등을 분석하고 첨단정보 통신기술과 방송 통신의 융합에 대한 기술대안 분석으로서 국가적 통합 경보전달 체계 구축의 시급성을 제시하였다. 또한 재해 예 경보 시스템간의 유기적인 연계를 통하여 각각의 시설 간에 중복 설치를 사전에 방지하는 한편 방재정보의 표준화를 바탕으로 예 경보의 종합적이고 체계적인 관리와 운영을 위한 전문성을 갖춘 전담조직의 상설화 등을 통해 재해 예 경보 시스템의 효율성 제고방안을 연구한 논문이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제41권3호
• /
• pp.341-351
• /
• 2008

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
• /
• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
• /
• pp.295-299
• /
• 2001

To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.530-535
• /
• 2005

To monitor the flood level under heavy rainfall and the scour at railroad bridge, the system, which can effectively collect, store and transmit the data, is developed and applied to the field. The results in this study are as follows. 1) Monitoring for water level and scour depth is well done in view of the recording velocity and the accuracy of data which are measured. 2) This system is based on the web, internet and it is able to collect the realtime data and to analyze the risk. 3) When water level excesses the limit of danger level of a river on which railroad bridge is located, or when scour depth and angle of inclination of pier is increased, the scenario for early warning signal which sends to managers at central traffic control and drivers of trains is automatically made. It is judged that this system secures the safety of railroad and protects lives of train passengers as the warning signal sends to running train in advance at risky situation of railroad bridge under heavy rainfall.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
• /
• pp.591-594
• /
• 2007

The purpose of this study is to estimate the critical flood discharge and flash flood trigger rainfall for alarm system providing for a flash flood in mountainous. This study was effectively estimated a topographic characteristic factor of basin using the GIS. Especially, decided stream order using GIS at stream order decision that is important for input variable of GCIUH. Result that calculate threshold discharge to use GCIUH, at the Mureung valley basin, flash flood trigger rainfall was 16.34mm in the first 20 minutes when the threshold discharge was $14.54\;m^3/sec$.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1427-1431
• /
• 2007

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
• /
• pp.669-673
• /
• 2008

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
• /
• pp.157-161
• /
• 2009

In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.