• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.349-349
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• 2021

일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2000년도 학술발표회 논문집
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• pp.347-352
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• 2000

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권S1호
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• pp.247-352
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• 2000

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.105-105
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• 2011

전 세계적으로 이상기후의 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 6~9월에 강우가 집중되는 우리나라의 경우에는 예측하지 못한 강우의 발생 빈도가 점점 증가하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해 또한 심각한 문제가 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는, 일반적으로 발생한 강우사상이 아니라 극치의 확률로 발생한 강우사상에 대한 실질적인 연구가 우선으로 수행되어야 한다. 기존의 극한강우에 대한 연구 중 대부분은 정량적인 기준보다는 정성적인 기준을 제시하고 있으며, 최근 국외에서는 STARDEX(Goodess, 2005)와 같은 극한지수를 선정하여 경향성을 분석하는 연구도 수행되고 있다. 국내에서도 극한지수를 사용한 연구사례가 있으나(최영은, 2004, 김보경 외, 2009), 국외에서 제안된 극한지수를 우리나라에 그대로 적용한 것이며, 이외에도 확률모형을 이용한 극한기후사상의 발생빈도 분석에 관한 연구도 활발히 수행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 확률적으로 양적, 시간적, 공간적 측면이 동시에 극한의 값을 갖는 사상을 극치사상이라고 정의하여, 발생 가능한 강수량의 최대량으로 주로 사용되는 가능최대강수량(PMP)과는 다른 의미의 강수량으로 분석하였다. 극한강우사상의 정량적인 분석을 위해, 안성천 유역 강우관측소의 시계열 강우자료를 토대로 전체 강우사상에 대한 강우지속시간, 총 강우량 및 최대 시강우량의 95퍼센타일, 시간에 대한 누적 강우량의 25퍼센타일과 75퍼센타일의 증가율로 계산된 강우 증가율 등 4가지 요소를 제안하였다. 이 방법을 IHP 시험유역인 평창강 유역에 적용하여 그 적용성을 검토하였으며, 극치사상으로 분석된 강우사상은 각 유역별 주요하천의 상위 12개 장기 유출량의 발생일과 비교하였다. 분석 결과, 하천과의 거리가 먼 관측소일수록 최대 유출량의 발생일과 극한강우사상의 발생일에 차이가 발생했으며, 결측자료가 많은 관측소의 경우에는 인근 관측소의 자료로 보완하였을 때 높은 정확도로 분석되는 것으로 보아, 결측자료에 대한 영향과 강우 관측소와 하천과의 거리에 대한 영향이 큰 것으로 판단되었다. 향후 연구에서는 거리 및 지형에 대한 영향과 결측자료의 보완을 통해 더 정확한 분석을 수행하여, 홍수위험도의 개선 및 장기 유출분석에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.16-16
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• 2019

기후변화 시나리오 및 계절예측 자료를 포함한 기후정보를 수자원 분야에 활용하기 위해서는 기후정보의 시 공간적인 상세화(donwscaling)을 필요로 한다. 상세화의 경우 역학적 상세화와 통계학적 상세화로 구분될 수 있으며, 통계학적 상세화를 위해서는 대상 지역의 기후특성을 대표할 수 있는 장기 관측 자료의 확보가 중요하다. 국내의 경우에는 자동기상관측장비(Automatic Weather System, AWS)와 종관기상관측장비(Automatic Synoptic Observation System, ASOS)로 부터 수집된 기상관측자료를 사용할 수 있으나 기후변화 시나리오의 통계적 상세화를 위해서는 30년 이상의 자료 기간을 포함하는 ASOS 자료가 적합하다. 하지만 개발도상국과 같이 기상관측기반이 열악한 지역에서는 잦은 결측 등으로 인하여 품질이 좋은 관측자료의 획득이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 측이 포함된 장기 기상관측 자료로부터 대상 지역의 기후특성을 재현할 수 있도록 기본적인 QC(Quality Control)을 거쳐 결측 자료를 보완할 수 있는 기법 및 R 기반패키지를 개발하여 적용성을 평가하였다. 개발된 기법의 적용성 평가를 위해서 기상청에서 QC를 통해 제공하고 있는 60개 ASOS 지점의 관측자료 중 강수량과 기온 변수를 사용하였다. 최대 50%까지의 현실적인 결측 패턴을 임의로 생성하기 위해 실제 개발도상국 관측자료의 일단위 결측 패턴을 이용하였다. 자료의 QC는 관측일 누락/중복 및 문자형 관측값 등 기본적인 오류 검사, 기온의 경우 물리적 허용 범위에 대한 검사, 최고기온과 최저기온의 비교 및 계측기 오작동에 의한 동일한 값의 반복 등을 포함한 내적 일치성 검사를 우선적으로 수행한다. 이후 결측값에 대해서 인근 기상관측소와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 채우고, 최종적으로는 다양한 위성자료 및 재분석 자료 중에서 일단위 기후특성의 재현성 평가를 통해 선정된 격자형 자료와의 상관성 분석 결과를 기반으로 결측값을 보정하였다. 기온의 경우는 결측률이 높더라도 월평균 기후특성에 큰 영향을 미치지 않았지만 강수의 경우에는 5% 이상의 결측이 발생하는 경우 월평균 강수량에 영향을 미쳐 지역의 강수량을 과소 추정하는 결과를 보였다. 개발된 QC 기법을 강수 자료에 적용한 결과 월평균 기후특성을 잘 복원하는 결과를 보였지만, 일단위 강우 사상의 재현에 있어서는 미흡한 결과를 보였다.

• 한국습지학회지
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• 제25권3호
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• pp.167-175
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• 2023

강우 데이터는 습지관리, 수문모의, 수자원 관리와 같은 다양한 분야에서 활용되는 필수 입력자료 중 하나이다. 강우 데이터를 활용하여 효율적인 수자원관리를 위해서는 기본적으로 데이터의 결측률을 최소화 시킴으로써 최대한 많은 데이터를 확보하는 것이 필수적이다. 또한 미계측 지역에 대한 강우 데이터를 확보한다면 보다 효율적인 수문모의가 가능하다. 그러나 결측 강우 데이터는 주로 통계학적 기법에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 데이터 간의 상관관계를 기반으로 새로운 데이터를 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 결측 강우 데이터를 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 또한, 기존의 통계적 방법들과 비교하여 머신러닝 기법의 결측 강우 데이터 복원을 위한 활용가치를 평가하고자 한다. 평가를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)과 Random Forest (RF)을 적용하였다. 강우의 발생 유무를 분류하는 성능은 RF 알고리즘이 ANN 알고리즘보다 강우 발생유무의 분류 정확도가 높은 것으로 나타났다. 분류 모형의 평가 지표인 F1-score나 Accuracy값이 RF는 0.80, 0.77인 반면에, ANN은 0.76, 0.71로 계산되었다. 또한 강우량을 추정하는 성능 역시 RF가 ANN 알고리즘보다 보다 높은 정확도를 보였다. RF과 ANN 알고리즘의 RMSE은 2.8mm/day과 2.9mm/day이고, R²값은 0.73, 0.68으로 계산되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1059-1065
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• 2008

강우자료는 수문 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력 자료이며, 다양한 원인에 의해 결측이 발생된다. 본 연구에서는 복잡한 자연현상 문제 해결에 그 응용성이 입증된 신경망 기법을 이용하여 결측 처리된 강우를 추정하기 위해서 소양강댐 유역 12개 강우량 관측소를 대상으로 신경망 모형을 구축하였으며, 모형의 성능 평가를 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 우량 보정 방법인 역거리법(RDS)과 산술평균법(AMM)으로 추정한 값과 비교하여 신경망을 이용한 추정 방법의 우수성을 보였다. 그리고 온라인상에서 보다 신뢰성 있는 수문자료를 재난관련 유관기관으로 전송하기 위해서 신경망 모형을 이용한 상시 실시간 보정이 가능하도록 신경망 학습기로 구성된 자동 보정시스템을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.132-132
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• 2020

유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2019

우리나라는 전국에 약 17,500여개의 크고 작은 농업용저수지가 있으며, 이 중 약 89%는 설치된 지 40년이 지나 노후화가 이뤄지고 있다. 최근에는 기후변화 영향으로 홍수피해가 대형화되고 있어 농촌지역의 홍수재해 발생시 저수지 하류부의 인명피해 및 농경지 침수피해는 증가될 것으로 예상된다. 한국농어촌공사는 농업용저수지의 효율적인 물관리 및 재해방지를 위해 자동수위계측기를 활용한 실시간 저수위 자료를 구축하고 있다. 기후변화에 따른 홍수피해를 신속하게 대응하기 위해서는 과거 홍수사상에 대한 저수지 모델링을 수행하고 그 결과를 농촌지역 풍수해 방지를 위한 의사결정 자료로 활용하게 된다. 기상예측정보의 활용에 앞서 농업용저수지의 홍수모의가 과거 수문사상을 현실적으로 재현하는지를 검토할 필요가 있어 본 연구에서는 저수지 홍수분석의 검정자료인 저수위 자료에 대한 활용성 평가를 수행하였다. 대상저수지는 ${{\circ}{\circ}}$농촌용수구역 내 위치한 ${{\circ}{\circ}}$저수지로 하고, 10분 단위의 저수위 자료를 활용하였다. 연도별 원시자료에 대한 결측, 불량자료, 이상치 등을 검토하고, 그 결과에 대한 유형분석을 수행하였다. 본 연구결과는 과거 홍수사상에 대한 농업용저수지 홍수모의 분석 및 검정을 통해 강우레이더 등 기상예측정보 기반의 농촌지역 홍수피해 산정결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.