• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.328-328
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• 2019

효울적인 수자원 관리를 위해 홍수, 가뭄예측을 비롯한 수문분석이 필수적이나 입력자료 구축시스템의 한계로 인해 다양한 수문 데이터를 활용한 연구가 부족한 실정이다. 입력자료의 안정적인 구축뿐 아니라 입력자료의 다양화 및 최적화를 통해서 수문분석의 정확성을 향상시킬 수 있으며 이를 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지표면과 지표아래의 토양 수분 상태를 개념화한 분포형 수문 모델을 이용하여 대표적인 기상-수문 인자인 강우, 토양수분 및 증발산 데이터를 적용함으로써 입력자료를 최적화하기 위한 방법을 연구하였다. 연구결과 강우-유출모형의 회귀분석에서 결정계수 값이 0.8 이상으로 신뢰할 만한 수준을 보였으며, 연구지역의 유출특성이에 입력자료의 최적화 정도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 강우-유출모형 입력자료의 다각화 및 최적화 연구를 통해 수문 자료 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있으며, 분석 결과로부터 개념적 강우-유출 모형의 안정성을 검증할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.274-277
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• 2011

기후변화는 전 세계적으로 많은 관심을 얻고 있으며 그로 인한 재산과 인명피해의 증가가 우려되고 있다. 기후변화에 대해 가장 취약한 부분은 수자원분야이며 수자원 활용의 극대화를 위하여 여러 예측방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기상변화의 예측 및 모델링 기법 중 하나와 수문모델의 융합 기법을 활용하였다. 선행 연구에서는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료로 여유추정시간에 대한 단기 예측만이 가능하게 하였는데 이 방법은 조금 더 여유 추정시간을 증가 시키는 장점이 있다. 이 연구에서는 여유추정시간의 증가에 대한 정확성을 검증하기 위하여 청미천 유역을 대상으로 연구를 실시하였다. 연구 방법으로는 ArcGIS와 Arc-View을 사용하여 대상유역의 Curve Number (CN) 값을 추출하고, 강우예측모형인 Weather Research Forecast (WRF) - Advanced Research WRF (ARW) 결과자료와 과거 강우자료의 비교 검증을 통하여 모형의 적용성을 평가하였다. 두 자료는 HEC-HMS의 입력자료가 되며, 이를 바탕으로 지역 유출량 산정 및 지표면 유출 모의를 통한 강우-유출현상을 검토 자료로 활용할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 청미천 유역 지표면에서의 강우-유출모의를 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타내고자 하였으며, 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하고 지역강우 모형이 대한민국 지형의 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.298-298
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• 2021

본 연구에서는 국내 6개 지역 서울, 강릉, 대전, 광주, 부산, 제주의 30년 치 시강우 자료에 해석적 확률모형(Analytical Probabilistic Models) 방법을 적용하여 도시 홍수 저감을 목적으로 하는 저류시설 설계를 위한 유출량 예측 정도를 지역별로 비교하고자 하였다. 강우 사상 분포의 해석적 확률모형을 적용하기 위해 무강우 시간을 결정하여 독립 호우를 결정하는데, 자기상관계수와 변동계수를 활용한 무강우 지속시간의 산정(IETD, Interevent Time Definition) 방법을 사용하였다. 해석적 확률모형인 유출량의 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)를 유도하기 위해서 불투수 지역과 투수 지역의 영향을 고려하여 유출계수를 적용하는 강우-유출 관계를 가지고 유출량을 정의하였다. 강우량, 강우 지속시간, 무강우시간과 같은 강우특성은 1변수 지수함수의 PDF를 따른다고 가정하였다. 확률모형 방법의 적합성을 판단하기 위해 결정된 IETD에 따라 각 지역별로 실제 강우 사상을 해석적 모델과 연속모의실험인 SWWM(Storm Water Management Model)에 적용하여 불투수율에 따른 유출량을 산정하였다. 각 방식으로 얻은 유출량 결과는 모든 지역에서 매우 유사하게 나타났고 결론적으로 우리나라에서 도시 홍수 저감을 위한 저류시설의 계획과 설계에 확률모형 방법이 적용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.28 no.1
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• pp.11-24
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• 2018

The purpose of slope stability analysis is to predict the location and occurrence time considering the rainfall, topographic and soil characteristics, etc. In this study, infinite slope stability analysis considering the time distribution characteristics of the daily maximum rainfall was conducted using a model that combines a digital terrain model and a groundwater flow model. As the results of slope stability analysis, 69.1~70.0% of Fs < 1 cells are in the range of slope angle $20{\sim}50^{\circ}$ and Fs < 1 starts to appear in 2 hours for $Q_1$ model, 5 hours for $Q_2$, 7 hours for $Q_3$ and 6 hours for $Q_4$. Furthermore, the maximum number of Fs < 1 cells appear in 6 hours for $Q_1$ model, 12 hours for $Q_2$, 16 hours for $Q_3$ and 20 hours for $Q_4$, and the area of Fs < 1 is 14.3% for $Q_1$ model, 15.0% for $Q_2$, 15.6% for $Q_3$, and 16.3% for $Q_4$.

• Economic and Environmental Geology
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• v.47 no.1
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• pp.49-59
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• 2014

Rainfall-induced landslides are caused by reduction of effective stress and shear strength due to rainfall infiltration. In order to analyze the susceptibility of landslides, the statistical analysis approach has been used widely but this approach has the limitation which cannot take into account of landslide triggering mechanism. Therefore, the physically based model which can consider the process of landslide occurrence was proposed and commonly used. However, the most previous physically based model analyses evaluate and consider the strength characteristics for saturated soil only in the susceptibility analysis. But the strength parameters for unsaturated soil such as matric suction should be considered with the strength parameters for saturated soil since the shear strength in unsaturated soil also plays important role in the stability of slope. Consequently this study suggested the modified physically based slope model which can evaluate strength characteristics for both of saturated and unsaturated soils. In addition, this study evaluated the thickness of saturated part in slope with rainfall intensity and hydraulic characteristics of slope on the basis of physically based model. In order to evaluate the feasibility, the proposed model was applied to practical example in Jinbu area, Gangwon-do, which was experienced large amount of landslides in July 2006. The ROC graph analysis was used to evaluate the validation of the model, and the analysis results were compared with the results of the previous analysis approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.277-277
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1385-1389
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• 2010

수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.