• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.430-430
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• 2015

기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 돌발 홍수가 자주 발생하여 홍수피해가 증가하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 신속하고 정확한 강우의 예측과 홍수량 산정이 필요하며, 이를 위해 최근 강우의 실시간 변화를 관측하고 예측이 가능한 레이더 강우의 활용성이 증대되고 있다. 강우-유출 해석을 위한 수문 모형으로 집중형 수문모형과 분포형 수문모형이 있다. 집중형 수문모형(HEC-HMS)은 수리 수문학적 매개변수들을 반영하여 강우로 인한 유역의 지표면 유출을 모의하는 단일 사상 모형이며, 분포형 수문모형(Vflo)은 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 반영하는 GIS를 기반으로 하고 있으며 레이더 강우와 연계한 물리적 기반의 유출모형으로 홍수량 예측 및 분석에 매우 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토지피복도, 토양도 등)을 분석하고 분포형 모형인 Vflo와 집중형 모형인 HEC-HMS를 활용하여 유출량을 모의하고, 첨두 유량, 첨두 발생 시간을 비교 분석하여 외도천 유역에 적합한 유출 모형을 확인하였다. 이와 같이 강우-유출 모형에 의해 분석된 결과는 향후 돌발홍수를 대비하기 위한 '단기 강우-유출 분석 시스템' 개발 시 중요한 기반이 될 것으로 기대된다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.43 no.9
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• pp.122-125
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• 2011

최근 4~5년 전부터 우리나라의 하절기 온도상황 및 호우 경향이 많이 달라지고 있다. 평년에 비해 6월 경 혹서기가 시작 되는가 하면, 지역별로 차이는 있으나 장마는 짧게 지나가고, 국지성 집중 호우 이후 혹서기가 반복되는 상황이다. 당연히 케이지 사육이 주로 이루어지는 산란계에 있어서는 습한 환경에 고온이 더해져 그 스트레스가 더욱 가중되어졌을 것으로 보인다. 이러한 부분은 섭취량 저하 및 생산성 저하로 연계되고, 질병 또한 평년에 비해 많이 발생하고 있다. 따라서 금번 환절기의 산란계는 혹서기로 인한 체력 저하 및 환경 적응력이 미진한 상황에서 일교차 증가와 온도 저하, 일조시간 변화 및 호르몬의 변화 등 다양한 스트레스에 직면하게 될 것으로 생각된다. 무엇보다 가을 환절기는 극심한 온도의 일교차 변화와 함께 시설과 농장환경에 따라 차이가 있겠지만 환기 부분에 있어서 기본적인 문제가 발생하게 되며, 특히 환기 부분은 겨울철로 향해 갈수록 관리가 어려워질 수밖에 없는 시점이다. 이러한 환경 변화에 따라 사료 섭취량 및 체내 영양소 균형과 대사과정에도 변화가 연계되면서 생산성의 저하, 면역력의 약화 및 활력의 저하가 동반되며 호흡기 및 다양한 질병(IB, ND, AI 등)이 발생될 가능성이 높아지게 된다. 따라서 이러한 상황에서 관리해야 할 몇 가지 주요 포인트를 점검해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.986-986
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• 2012

최근에 집중 호우, 돌발 강수 등의 국지적인 강수 현상의 발생이 증가하고 있으며, 산악 지역에서의 국지성 강우에 의한 사고 발생이 증가하고 있어 이에 대한 감시가 필요하다. 현재 기상청의 지상관측자료는 약 13 km의 공간해상도로 남한 지역 전체에 대해 제공하고 있으나 북한, 해상, 산악 등의 지역에 대한 감시는 상대적으로 빈약하다. 반면 레이더는 1 km의 고해상도의 공간자료를 산출할 수 있으므로 산악 지역에 대한 분석에 레이더 자료를 활용할 수 있다. 국립기상연구소(National Institute of Meteorological Research; NIMR)는 공간보정 기법을 적용하여 2009년에 대해서 격자($1{\times}1km^2$) 및 유역(117개 중권역, 국토해양부)에 대한 일, 월누적 강수량을 산출하였으며, 지상 우량계 자료와 비교하였다. 2009년 여름철 사례에 대해서 일누적강수량을 분석하였으며, 월누적 강수량의 경우에는 2009년 전체에 대해 지상 우량계의 월누적강수량 자료를 이용하여 MAE, RMSE 등을 산출하여 검증하였다. 본 연구는 레이더 강수량 정보를 활용하여 지상 관측 공백지역의 강수량에 대한 감시를 통해 산악 지역에서 발생하는 사고에 대비하고, 유역별 레이더면적강수량 산출을 통하여 효율적인 물관리를 위한 기본 자료로 사용함으로써 수문 기상 분야에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.179-179
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• 2019

전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 홍수, 그중에서도 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대응하려면 정확한 강수예측자료를 빠르게 생산하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 최근 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측방법에 대하여 고찰하고, 특히 레이더 이미지를 기반으로 한 강수예측방법에 중점을 두고 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 딥러닝(머신러닝)을 이용한 강수예측자료는 예측의 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라 돌발홍수에 대응할 수 있는 자료로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.1
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• pp.110-115
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• 2007

The localized rainfall happens frequently in urban areas recently and then, he drain pipes of urban areas do not drain well when the localized rainfalls happen. Specially, the inundation by the backwater on the lowland should be solved certainly in urban planning and sewer rehabilitation. In this study, it was examined whether the carrying capacities of the drain pipe are satisfied about a current design standard of the rainfall considering the outflows of the urban areas by the rainfall analysis. Also, the backwater in the drain pipe and the inundation on the lowland were analyzed considering the water level of the discharged river and the propriety of the design standard was examined by the analysis about the rainfall frequency. Also, the results offered the basic data to decide whether the detention reservoir should be established and the scale of the pump station.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.330-330
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• 2022

우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.362-366
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• 2016

기후 변화에 따른 국지성 집중호우, 게릴라성 호우는 도심지역 홍수피해의 주요 원인으로, 이러한 극한 강우사상에 대해 도시지역의 침수피해를 선제적으로 대응하기 위해서는 강우-유출모의 현상을 과학적인 방법으로 분석할 필요가 있다. 이러한 이유로 주요 침수발생지역에 국한하여 강우-유출 해석이 수행되어왔지만, 도시전체에 대한 분석은 시간적, 인력적 제약으로 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 대표적 도시지역인 서울시의 전체 239개 배수분구를 83개 배수구역으로 구분, 서울시 최신 UIS자료를 이용하여 각 배수구역별 도시유출모형 구축을 위한 소유역 및 관망 입력자료 DB를 GIS shape파일 형식으로 구축하였으며, 미국 EPA의 SWMM을 적용하여 도시유출모형을 구축하였다. 시간적, 인력적 제약을 극복하기 위하여 구축할 관망 기준을 수립 및 가공하여 적용하였으며, 매뉴얼을 작성하여 매개변수의 적용기준 및 DB구축절차를 표준화하여 입력자료의 일관성 및 객관성을 도모하였다. 구축한 모형의 신뢰성 확보를 위해 서울시 기왕 주요 호우사례에 대한 유출모의 결과와 유량측정 성과의 비교를 통해 모형 검증을 수행한 결과, 관측수위/모의수위의 상관계수는 대부분의 지역에서 0.9 이상으로 나타나 모형 구축결과는 적정한 것으로 판단되었다. 구축된 모형은 실시간으로 변화하는 기상상황을 합리적으로 반영하기 위한 고해상도 기상자료를 활용한 도시침수 예측정보 생산 기술 개발의 기반 자료로 활용될 예정이며, 서울시 전역의 우수관로 월류에 의한 침수 취약지역 파악 및 침수원인 분석, 상습 침수지역에 대한 하수관로 교체 및 저류지 설치 등 치수계획에 대한 기초자료로도 활용 될 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.3 s.37
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• pp.87-95
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• 2006

Recently, local heavy rain for a short term is caused by unusual changing in the weather. This phenomenon has, several times, caused an extensive flash flood, casualties, and material damage. This study is aimed at calculating the characteristics of flash floods in streams. For this purpose, the analysis of topographical characteristics of water basin through applying GIS techniques will be conducted. The flash flood prediction model we used is made with GCIUH (geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph). The database is established by the use of GIS and by the extraction of streams and watersheds from DEM. The streams studied are included small, middle and large scale watersheds. For the first, for the establishment or criteria on the flash flood warning, peak discharge and trigger runoff must be decided. This study analyzed the degree or aptitude of topographical factors to the trigger runoff calculated by GCUH model.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.5
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• pp.1192-1200
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• 2007

A general rainfall outflow in urban drainage has early time of concentration because urban drainage areas are most paved area. In general, rainfall outflow is flowed in drainage pump station and is discharged to rivers in urban areas. However it is excluded through drainage pumps about a heavy rainfall which exceed the design rainfall and the rainfall outflows increase the urban inundation risk. A current pump operation is control according to water level of collecting well or reservoir in drain pump station. But recently, the localized downpours are happened frequently in urban drainage and the current pump stations are frequently incapable of the heavy rainfall outflows. In this study, a real urban inundation was simulated and the drain capacity of drain pump station was evaluated by analysis about flood-factor in urban underground passage. Then the analysis about the inundation was done by the simulation about the real rainfall which cause the inundation. Also, in the simulation the inundation risk and the evaluation of flood-factor were analyzed according to change of the pump operation rule.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.