• Title/Summary/Keyword: 강우표출

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A Study on Expression Interpolation Algorithm of Hazard Mapping for Damaged from flood According to Real Rainfall Linkage (실측 강우 연계에 따른 호우피해예상도 표출 보간 알고리즘에 관한 연구)

  • Lim, So Mang;Yu, Wan Sik;Hwang, Eui Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.381-381
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    • 2018
  • 우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

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Development and Operation of Mountainous River Basin Monitoring System (격자기반의 산지하천 모니터링 시스템 개발 및 운영)

  • Kim, Kyung-Tak;Park, Jung-Sool;Won, Young-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.215-215
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    • 2011
  • 우리나라 하천의 대부분은 산지에서 발원하며 전 국토의 약 67%가 산지하천 유역에 포함된다. 최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 증가하고 있는 상황에서 강우의 예측이 어렵고 경사가 급한 산지하천 유역의 피해가 가중되고 있으며 돌발홍수나 산사태와 같은 산지재해 예방을 위한 대책 마련이 시급히 요구되고 있다. 산지하천유역에서 발생하는 재해를 예방하고 피해를 저감하기 위해서는 재해위험지역에 대한 선정 및 상시 모니터링 체계의 구축이 필요하며 본 연구에서는 격자기반의 산지하천 모니터링 시스템을 구축하여 강우상황과 예측정보, 이동상황을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 산지하천 모니터링 시스템은 기상청 레이더 강우를 활용한 실시간 강우자료 및 강우예측자료(MAPLE) 표출, 분포형 수문모형과 연계한 유출분석 결과의 제공, AWS를 이용한 지점강우량 표출 등으로 구성된다. 또한, 지점자료 혹은 격자자료로 이원화되어 있는 기존 하천유역 모니터링 체계를 통합하여 사용자가 원하는 유역에 대한 기상자료의 모니터링과 위험지역에 설치된 지점관측정보를 연계 운영할 수 있도록 구현된 특징이 있다. 본 시스템은 현재 강원도 인제 내린천 유역을 대상으로 시험운영 중이며 격자기반의 강우모니터링과 토석류 현장모니터링 결과를 연계한 위험지 관리에 활용되고 있다.

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Mobile System of X-Band KICT-Hydrological Radar (KICT 수문레이더 모바일 표출시스템)

  • Han, Myoung Sun;Lee, Dong-Ryul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.520-520
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    • 2015
  • 본 연구는 현재 한국건설기술연구원에서 운영중인 수문레이더의 관측자료를 사용자가 쉽게 파악할수 있도록 모바일 정보제공 시스템을 구축하는데 있다. 모바일 앱 개발 방식은 대체적으로 모바일 웹, 하이브리드 앱, 네이티브 앱 크게 3가지로 구분할 수 있다. 모바일 웹 방식은 웹 시스템을 모바일 사이즈에 맞게 개발하여 브라우저를 지원하는 모든 기기에서 사용할 수 있고 유지보수가 편한 장점이 있다. 그러나 디바이스의 리소스 접근이 힘들고 네트워크 사용이 힘든 경우 따로 기능을 사용 할 수 없다. 네이티브 앱 방식은 디바이스의 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우 기능 사용이 가능하나 OS별 개발과 버전별로 기능 구현에 따른 제약이 있고 유지보수가 힘들고 개발 비용이 많이 든다. 하이브리드 앱은 네이티브 앱과 웹 앱의 장점을 합친 형태로 핵심 기능들은 네이티브 앱으로 구현하고 지속적인 업데이트가 필요한 부분은 웹을 통해 관리하도록 구현한다. 때문에 디바이스 리소스 사용이 용이하고 네트워크 사용이 힘든 경우에도 기능 사용이 가능하다. 또 유지보수가 편하고 다양한 기기에 적용할 수 있는 장점이 있어 본 모바일 시스템은 하이브리드 앱 방식을 적용하여 개발하였다. 모바일서는 레이더 관측자료인 반사도와, 현재 강수량 및 10분 강우량, 1시간 강수량을 표출하였다.

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Research on the accuracy improvement of rainfall estimation using rain radar and ground gauge data for the hydroelectric dams (강우레이더와 지상관측자료를 활용한 수력댐 유역 강우추정 정확도 개선 연구)

  • Yoon, Seong Sim;Shin, Hongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.9-9
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    • 2021
  • 기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.

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강우센서에서 생성된 강우정보를 이용한 선형회귀분석과 대역 통과 필터링 분석간의 정확도 비교

  • Kim, Yeong-Gon;Lee, Seok-Ho;Kim, Byeong-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.172-172
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    • 2017
  • 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.

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Simulation of flooding of coastal urban areas by rainfall and storm surge (강우와 폭풍해일에 의한 해안 도시지역 범람 모의)

  • Yoo, Jaehwan;Jang, Sedong;Kim, Beom Jin;Kim, Byunghyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.233-233
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    • 2022
  • 최근 기후변화로 인해 집중호우 및 돌발홍수의 증가로 침수피해가 빈번하게 발생하고 있다. 마찬가지로 해안지역의 피해 또한 증가하고 있으나, 해안지역의 특성을 고려한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서 해안지역의 특성을 고려해 폭풍해일로 인한 월파뿐만 아니라 강우도 고려하여 해안지역의 범람 양상을 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 국내 해안지역에 대한 빈도별 폭풍해일과 강우로인한 범람 모의를 진행하였다. 우선, 수치해석 모형의 경계조건을 산정하기 위해 EurOtop(2018)의 경험식을 이용하여 월파량을 산정하였다. EurOtop의 월파량 산정 시 암석 옹벽이 아닌 콘크리트 옹벽으로된 경사식 단면으로 고려하여 계산하였고 산책로와 벽까지 고려하여 계산하였다. 경험식 계산을 위해 매개변수(유의파고, 여유고, 구조물의 조도계수, 구조물의 기울기 및 경사 등)를 조정하여 계산하였다. 이 중, 계산에 사용된 유의파고는 시나리오별 강우에 대해 SWAN(Simulating WAves Nearshore)으로 계산된 값을 활용하였고, 해안선을 두 부분으로 나누어 해안지역 각 지점별 파고값의 평균을 사용해 월파량 계산을 진행했다. 이때, 파고의 종류로 5% 확률의 파고, 평균 파고, 중앙값 파고, 95% 확률의 파고로 분류해 월파량 계산을 진행했고, 그 중, 평균 파고를 이용해 계산한 월파량을 수치해석 모델의 입력자료로 활용하였다. 시나리오별로 계산된 월파량만을 이용해 2차원 침수모형인 FLO-2D의 경계조건 입력값으로 사용하여 침수 양상을 표출하기 위해 Mapper와 ArcGIS를 이용하여 침수와 범람 양상을 확인하였다. 또, 다른 조건으로 시나리오별 계산된 월파량, 연구유역 해안 반대편에 위치한 산으로부터 유입되는 물의 양 그리고 해안지역 전체에 내리는 강우를 입력자료로 사용해 모의를 진행한 후 Mapper와 ArcGIS로 표출하여 침수 및 범람 양상을 확인하였다.

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The Error Structure of the Radar Reflectivity and the Correction of the Range Dependent Error (레이더 반사도 자료의 오차구조 및 거리오차 보정)

  • Yoon, Jung-Soo;Yoo, Chul-Sang;Kim, Jung-Ho;Jun, Chang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.468-468
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    • 2012
  • 레이더 강우를 적극적으로 활용하기 위해서는 레이더 강우에 포함된 각 오차들에 대한 특성을 파악하고 정량화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 레이더 반사도의 오차구조를 파악하고 그러한 오차구조를 갖는 반사도로부터 표출한 CAPPI의 거리오차를 보정하였다. 이러한 거리오차 파악을 위해서는 참 값으로 가정할 수 있는 기준 반사도가 필요하며 본 연구에서는 VPR 모형으로부터 기준 반사도인 지상 반사도를 추정하였다. 그 결과 일정한 VPR 모형을 적용하게 되면 거리와 상관없이 오차는 일정하고 오직 고도에 의해서만 영향을 받는다. 그러나 일정 고도에서의 반사도 표출 방법인 CAPPI는 지구곡률효과로 인해 실제로 거리가 멀어 질수록 관측 고도가 높아진다. 이에 따라서 오차는 거리가 멀어질수록 커지게 된다. 이는 실제 호우사상에 적용한 결과에서도 유사하게 나타났다. 강릉 기상 레이더의 경우 1.5km CAPPI는 약 100km까지 1.5km 고도를 유지하다 그 이상부터 고도가 점점 높아진다. CAPPI의 오차를 거리에 따라 분포시킨 결과에서도 100km까지는 어느 정도 일정한 오차를 보이다 그 이상부터 오차가 점점 증가하는 것으로 나타났다. CAPPI의 오차를 2차원 평면으로 나타낸 결과에서도 호우가 전반적으로 퍼져있는 시점부터 원거리에서 큰 오차를 보이고 있다. 이는 오차의 평균에서 더욱 명확히 나타났다. 이와 같이 CAPPI는 원거리 자료에서 오차가 크게 나타나고 있다. 이에 CAPPI에 포함된 거리오차를 VPR 모형을 이용하여 보정하였다. 그 결과 원거리에서의 오차가 감소하였음을 확인하였다.

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Implementation of a Display and Analysis Program to improve the Utilization of Radar Rainfall (레이더강우 자료 활용 증진을 위한 표출 및 분석 프로그램 구현)

  • Noh, Hui-Seong
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.19 no.7
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    • pp.1333-1339
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    • 2018
  • Recently, as disasters caused by weather such as heavy rains have increased, interests in forecasting weather and disasters using radars have been increasing, and related studies have also been actively performed. As the Ministry of Environment(ME) has established and operated a radar network on a national scale, utilization of radars has been emphasized. However, persons in charge and researchers, who want to use the data from radars need to understand characteristics of the radar data and are also experiencing a lot of trials and errors when converting and calibrating the radar data from Universal Format(UF) files. Hence, this study developed a Radar Display and Analysis Program(RaDAP) based on Graphic User Interface(GUI) using the Java Programming Language in order for UF-type radar data to be generated in an ASCII-formatted image file and text file. The developed program can derive desired radar rainfall data and minimize the time required to perform its analysis. Therefore, it is expected that this program will contribute to enhancing the utilization of radar data in various fields.

Development of Nomograph for Debris Flow Forecast (토석류 예보를 위한 Nomograph 작성)

  • Oh, Cheong Hyeon;Nam, Dong Ho;Lee, Suk Ho;Kim, Byung Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.297-297
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    • 2019
  • 최근 기후변화로 인해 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우로 인한 피해가 급증하고 있으며, 그로 인한 2차 피해인 산사태와 토석류 피해 또한 빈번하게 발생하고 있다. 한국 또한 토석류로 인해 도심지역의 피해가 급증하고 있으며, 많은 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 현재 한국에서는 산림청의 산사태 예보기준 및 기상청의 호우예보 기준을 사용하고 있으나, 토석류에 대한 예보 기준과 시스템은 부재하다. 따라서 본 연구에서는 토석류 예보를 위해 토석류가 발생했던 피해사례 40종을 수집하여 토석류가 발생했던 시점에서의 누적강우와 강우강도를 이용하여 강우경보지수(Rainfall Triggering Index, RTI)를 산정하였다. 또한 RTI를 강우량의 함수인 한계누적강우량(Critical Accumulated Rainfall, Rc)으로 변환하여 토석류 발생위험지역에 거주하는 일반인들이 강우지수에 대한 이해도를 높이고자 하였다. 토석류 예보를 위하여 RTI 10, 70, 90%에 해당하는 한계누적강우량(Rc)을 산정하여 지속시간에 따른 Rc곡선을 작성하였으며 Nomograph를 이용하여 시간에 따른 토석류 예보 단계를 시각적으로 표출하였다. 또한 실제 토석류가 발생했던 인제, 서울, 청주의 사례에 대해 Nomograph를 작성하여 산림청, 기상청의 예보 기준과 비교 분석하였다.

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Linkage of Numerical Analysis Model and Machine Learning for Real-time Flood Risk Prediction (도시홍수 위험도 실시간 표출을 위한 수치해석 모형과 기계학습의 연계)

  • Kim, Hyun Il;Han, Kun Yeun;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.332-332
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    • 2021
  • 도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

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