• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.55 no.8
• /
• pp.565-575
• /
• 2022

Recently, in the field of water resource engineering, interest in predicting time series water levels and flow rates using deep learning technology that has rapidly developed along with the Fourth Industrial Revolution is increasing. In addition, although water-level and flow-rate prediction have been performed using the Long Short-Term Memory (LSTM) model and Gated Recurrent Unit (GRU) model that can predict time-series data, the accuracy of flow-rate prediction in rivers with rapid temporal fluctuations was predicted to be very low compared to that of water-level prediction. In this study, the Paldang Bridge Station of the Han River, which has a large flow-rate fluctuation and little influence from tidal waves in the estuary, was selected. In addition, time-series data with large flow fluctuations were selected to collect water-level and flow-rate data for 2 years and 7 months, which are relatively short in data length, to be used as training and prediction data for the LSTM and GRU models. When learning time-series water levels with very high time fluctuation in two models, the predicted water-level results in both models secured appropriate accuracy compared to observation water levels, but when training rapidly temporal fluctuation flow rates directly in two models, the predicted flow rates deteriorated significantly. Therefore, in this study, in order to accurately predict the rapidly changing flow rate, the water-level data predicted by the two models could be used as input data for the rating curve to significantly improve the prediction accuracy of the flow rates. Finally, the results of this study are expected to be sufficiently used as the data of flood warning system in urban rivers where the observation length of hydrological data is not relatively long and the flow-rate changes rapidly.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
• /
• v.24 no.12
• /
• pp.31-38
• /
• 2023

In this study, runoff characteristics analysis was conducted as a basic research to establish a forecasting and warning system for flood risk areas in small mountainous basins in South Korea. The Danyang 1 Bridge basin located in Danyang-gun, Chungcheongbuk-do was selected as the study basin, and the watershed characteristic factors were calculated using Q-GIS based on the digital elevation model (DEM) of the basin. In addition, nine heavy rainfall events were selected from 2020 to 2023 using hydrometeorological data provided by the National Water Resources Management Comprehensive Information System. HEC-HMS rainfall-runoff model was used to analyze the runoff characteristics of small mountainous basins, and rainfall-runoff model simulation was performed by reflecting 9 heavy rainfall events and calculated basin characteristic factors. Based on the rainfall-runoff model, parameter optimization was performed for six heavy rain events with large error rates among the simulated events, and the appropriate parameter range for the Danyang 1 Bridge basin, a small mountainous basin, was calculated to be 0.8 to 3.4. The results of this study will be utilized as foundational data for establishing flood forecasting and warning systems in small mountainous basin, and further research will be conducted to derive the range of parameters according to basin characteristics.

• Journal of Korean Port Research
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.133-146
• /
• 1999

Mokpo coastal area is connected to the adjacent a long river and two large basins. It is essential for port planning coastal zone management and environmental impact study to analyze the data related to the ship operation and variation of current and water quality due to the development of water area including dredging reclamation and estuary barrage. The Yongsan river estuary weir and Yongam-Kumho basins discharge much of water through water gates for the purpose of flood control and prohibit salt intrusion at the inland fresh water area. To meet this purpose discharge through the gates have been done at the period of maximum water level difference between inner river and sea level. This discharged water may cause the changes of current pattern and other environmental influences in the vicinity and inner area of semi-closed Mokpo harbor. In this study ADI method is applied to the governing equation for the analysis of the changes on current pattern due to discharged water. As the results of this study it is known that the discharging operation causes many changes including the increase of current velocity at the front water area at piers approaching passage and anchorages. Discussion made on the point of problems such as restricted maneuverability and the safety of morred vessels at pier and anchorage. To minimize this influence the linked gate operation discharging warning system and laternative mooring system are recommended.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.1413-1424
• /
• 2013

Recently, the frequency of severe storms increases in Korea. Severe storms occurring in a short time cause huge losses of both life and property. A considerable research has been performed for the flood control system development based on an accurate stream discharge prediction. A physical model is mainly used for flood forecasting and warning. Physical rainfall-runoff models used for the conventional flood forecasting process require extensive information and data, and include uncertainties which can possibly accumulate errors during modelling processes. ANFIS, a data driven model combining neural network and fuzzy technique, can decrease the amount of physical data required for the construction of a conventional physical models and easily construct and evaluate a flood forecasting model by utilizing only rainfall and water level data. A data driven model, however, has a disadvantage that it does not provide the mathematical and physical correlations between input and output data of the model. The characteristics of a data driven model according to functional options and input data such as the change of clustering radius and training data length used in the ANFIS model were analyzed in this study. In addition, the applicability of ANFIS was evaluated through comparison with the results of HEC-HMS which is widely used for rainfall-runoff model in Korea. The neuro-fuzzy technique was applied to a Cheongmicheon Basin in the South Han River using the observed precipitation and stream level data from 2007 to 2011.

• Water for future
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.109-119
• /
• 1992

The purpose of this study is to develop real-time streamflow forecasting models in order to manage effectively the flood warning system and water resources during the storm. The stochastic system models of the rainfall-runoff process using in this study are constituted and applied the Recursive Least Square and the Instrumental Variable-Approximate Maximum Likelihood algorithm which can estimate recursively the optimal parameters of the model. Also, in order to improve the performance of streamflow forecasting, initial values of the model parameter and covariance matrix of parameter estimate errors were evaluated by using the observed historical data of the hourly rainfall-runoff, and the accuracy and applicability of the models developed in this study were examined by the analysis of the I-step ahead streamflow forecasts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.869-873
• /
• 2006

유역에서의 강우-유출해석모형과 예측모형의 정확성을 위해서 기상요소와 지형인자간의 상관성에 대해서 많은 연구가 진행되었으나 수자원의 효율적인 해석과 관리를 위한 물과 관련된 기관들은 단지 물 관련 정보를 DB로 구축한 수준에 머물러 있다. 급속한 정보화 시대로 인해 편의성을 추구하기 위한 서비스 요구가 증가되어 사용자들은 질적으로 우수한 정보뿐만 아니라 여러 가지 매체를 통해서 시간과 장소에 제한 없이 사용자들과 관련된 각종 정보를 원하고 있다. 그래서 수문학적으로 중요한 위치에 있는 지점과 상습적으로 홍수피해를 입고 있는 지역의 홍수예경보를 위해서 물 관련 정보를 신속히 활용, 해석 및 예측하는 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 물리적인 공간상에서 3차원 GIS DB, GPS 또는 무선인터넷 기술 등의 전자기술(IT:컴퓨터, 통신, 방송)을 도입하여 인터넷이나 무선통신을 통해 물 관련 정보를 획득하고 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위한 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해서 본 연구는 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 기반기술과 응용사례 및 활용 가능성을 검토하여 홍수예경보 정보시스템을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1265-1271
• /
• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.180-180
• /
• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.373-373
• /
• 2023

기후변화로 인한 홍수재해는 우리나라를 포함한 모든 전세계의 이슈로 우리 앞에 다가와 있다. 수자원 인프라가 잘 구축된 우리나라와 달리 저개발국가로써 관련 인프라가 미흡한 국가의 경우대규모 예산 투입이 필요한 댐, 제방 등의 수자원 인프라 시설보다는 비구조적대책인 홍수예경보시스템 구축을 통해 재해취약지역내 우선적으로 도입하는 유역단위 비구조적인 홍수관리계획이 필요하다(김광기, 2022). 본 연구에서는 2012년 금강권역을 대상으로 구축된 홍수예측모형에 대한 개선을 위해 최신 하도자료와 시설물 현황 자료를 반영하여 수리학적 모형을 신규 구축하였다. 이를 위한 수리학적 홍수추적 모형은 FLDWAV 모형을 사용하였으며, 모형의 대상구간은 금강 상류에 위치한 용담댐에서부터 대청댐 구간까지 189.32 km 구간을 선정하였다. 대상구간은 총 773개의 하도단면으로 구성하여 대상하천에 대한 지형변화를 최대한 반영하고자 하였으며, 홍수사상은 유량이 많은 홍수사상뿐만 아니라 저유량에서도 모형의 정확도를 확보하기 위해 다양한 사상을 선정하여 보정과 검증을 실시하였다. 본 연구에서 구축된 금강의 용담댐에서 대청댐 구간에 대한 수리학적 해석모형은 다양한 홍수사상을 대상으로 모형에 대한 보정과 검증을 실시함으로써 보다 정확도 높은 홍수예경보시스템을 구축하여 하천 재해 발생을 예방하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.407-424
• /
• 2004

Using geomorphoclimatic unit hydrograph(GCUH), we estimated the fitness to calculate the mountainous area discharge and flash flood trigger rainfall(FFTR). First, we compared the GCUH peak discharge with the existing report using the design storm at the Dukcheon basin. Second, we compared the HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) model and GCUH with the observed discharge using the real rainfall events at the Taesu stage gage. Third, GCUH and NRCS(Natural Resources Conservation Service) were used for calculating FFTR and proper calculation method was shown. At the Dukcheon basin, the comparison result of using design storm was shown in Table 11, and it was not in excess of 1.1, except for the 30 year return period. In case of real rainfall events, the result was shown in Table 12, and GCUH discharges were all larger than the HEC-HMS model discharges, and they were very similar to the observed data at the Taesu stage gage. In this study, we found that GCUH was a very proper method in the calculation of mountainous discharge. At the Dukcheon basin, FFTR was 12.96 mm in the first 10 minutes when the threshold discharge was 95.59 $m^3$/sec.