• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.4
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• pp.75-83
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• 2007

Urbanized area has complex terrain with many flow paths. Almost stormwater is drained through pipe network because most area is impervious. And overland flow from the pipe network reform the surface flow. Therefore, it should be considered the drainage system and surface runoff both in urban inundation analysis. It is analyzed by using MIKE FLOOD integrated 1 dimension - 2 dimension model about Incheon Gyo urbanized watershed and compared with the results of 1 dimension model and 2 dimension model. At the result this approach linking of 2 dimension and 1 dimension pipe hydraulic model in MIKE FLOOD give accuracy that offers substantial improvement over earlier approach and more information about inundation such as water dapth, velocity or risk of flood, because it is possible to present storage of overland flow and topographical characteristic of area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.764-769
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• 2006

본 연구에서는 최근에 빈번히 발생하는 단시간 집중호우양상의 변화와 자료기간의 누적에 따른 지속시간 및 재현기간별로 확률강우량의 변화양상을 분석하였다. 분석 대상 지점으로는 서울지점을 선정하였다. 강우자료는 기상청 산하의 강우관측소 자료를 이용하였으며 확률강우량 산정을 위한 강우지속시간은 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 60분, 120분, 180분, 360분, 720분, 1440분을 지속시간으로 선정하였고 재현기간은 5년, 10년, 15년, 20년, 25년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년으로 수공구조물 설계시 많이 고려되어지는 재현기간을 선정하였다. 먼저 최근의 강우양상의 변화와 확률강우량의 경년변화 양상을 비교 분석하기 위하여 서울지점의 강우자료에 대한 장기 변동성을 분석하였고, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성을 분석하였다. 다음으로 통계적 분석을 통하여 확률강우량의 경년변화 양상을 지속시간 및 재현기간별로 분석하였다. 연강우량과 지속시간별 연최대강우량의 상관성 분석은 상호상관분석과 회귀분석을 실시하여 분석하였다. 확률강우량의 경년변화 분석 방법은 기본자료기간을 20년으로 산정하여 매해 강우자료를 추가하면서 확률강우량을 산정하여 경년변화를 살펴보았다. 확률강우량의 산정은 국립방재연구소와 연세대학교가 공동으로 제작한 FARD모형을 사용하였다. 분석결과 최근 강우량이 증가 추세에 있는 것을 확인 할 수 있었으며, 연강우량과 지속시간별 연 최대 강우량의 상관성은 없는 것으로 나타났다. 또한 확률강우량의 분석결과에서는 자료의 누적에 따른 확률강우량의 지속시간 및 재현기간에 따라 차이가 상이하며, 변동폭은 20% 내외로 나타났다. 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1701-1705
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• 2010

최근의 기후변화로 인한 각종 관측 기록들과 여러 가지의 기후전망에 따르면 강한 강우사상으로 인한 극심한 홍수 또는 가뭄의 위험을 초래하고 있으며 이는 전 세계적으로 발생하는 문제이기도 하다. 기상이변에 의한 집중호우와 그밖에 도시 개발로 인한 유출량의 증가로 인해 홍수피해가 점점 늘어나고 있으며, 극심한 강수 부족에 의한 가뭄의 피해도 발생한다. 이러한 피해의 근본적인 대책이 없다면 어떠한 형태로 발생할지 모르는 물 관련 재해에 효과적으로 대처할 수 없을 것이다. 본 연구에서는 도시유출해석모형인 MOUSE를 이용하여 상습 침수 지역이었던 소래포구 지역의 지표면 유출량을 통한 관망해석을 실시하였으며, 50년 빈도의 가장 불리한 해석조건인 임계지속시간을 산정하여 연구 대상지역에 적용하였다. 연구 대상지역의 우수저류조 설치 전과 후의 관망 내 수위 및 첨두유량 변화를 비교한 결과, 우수저류조 설치 유무에 따라 수위 및 첨두유량에서 저감 효과가 나타나는 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.199-203
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• 2007

도시유역에서 강우에 의한 유출수는 하천으로 직접 방류되거나 유수지를 거쳐 방류된다. 특히 내수침수의 위험이 있는 지역은 유수지를 설치하여 펌프를 통하여 강제배제하는 방법을 선택하고 있다. 현재 유수지의 구조는 대부분 유입관거의 관저고는 유수지의 하단고와 일치하고 유수지의 관 상단고에 비해 유수지의 H.W.L(High Water Leverl)은 높게 설정되어 있다. 이는 유수지의 수위가 상승하는 경우에 배수효과에 의해 관거 내의 흐름에 만관의 흐름이 발생하고 이는 유수지로의 유입유량의 감소 및 내수침수 발생 가능성의 증가로 이어진다. 본 연구에서는 유수지 수위에 따른 상류의 침수유역의 크기와 침수량을 정량화 하였다. 또한 SWMM 5.0 DLL을 사용하여 실제 강우에 대하여 강우-유출 모의뿐만이 아니라 치수유역 분석까지 실시간으로 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1580-1584
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• 2008

친수환경으로서의 수변공간의 활용은 위락공간 및 자연환경으로서 도시민의 삶의 질 향상에 매우 큰 의미를 지닌다. 서울시민의 대표적인 친수환경 공간인 한강시민공원은 조성 이후 이용자에게 위락 및 자연공간으로서 그 역할을 다하여 왔으나 최근에 급증하고 있는 이상기상현상과 국지적 집중호우의 증가에 따라 도시지역 및 상류지역의 홍수 발생시에는 한강시민공원의 폐쇄와 함께 이용자의 접근을 사전통제하거나 신속하게 대피시켜 안전을 도모하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 한강시민공원이 침수되는 상황을 모의분석하기 위해 필요한 각종 기본 자료와 매개변수에 대한 고찰을 실시하였고, 팔당댐 방류량에 따른 1차원 및 2차원 수치모형을 통한 한강시민공원의 홍수위 영향을 분석하였다. 본 연구에서 분석한 결과는 홍수 발생시 한강시민공원의 합리적인 이용 및 관리와 이용자의 안전 및 비상대처계획 등의 수립에 있어서 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.16 no.2
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• pp.85-98
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• 2023

Flood is one of the most frequent natural disasters worldwide. In Korea, the probability of urban flooding is greatly increasing due to complex factors such as global warming, an increase in impervious areas, and limitations in expanding water supply facilities in existing urban areas. However, large-scale civil engineering works to prevent urban inundation are socially and economically difficult to obtain national consent. Recently the importance of resilience, which is the ability to return to the original state after a disaster through rapid recovery while preparing for natural disasters to a level that the local community can afford socially and economically, is increasing. Accordingly, various studies on urban resilience have been conducted, but the resilience measurement method related to the lifeline that provides essential services of the city is insufficient. However, among lifelines, road networks are important facilities for the transportation of recovery resources and rapid recovery in the event of a natural disaster, so road networks are a major factor that must be considered when measuring the degree of recovery of a city in the field of natural disasters. Therefore, this study proposes a recovery evaluation method considering the characteristics of resilience and road networks in the urban flooding field and analyzes the effect of road networks on urban resilience.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.266-266
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• 2011

최근 전 세계적으로 국지적 집중호우의 강도 및 발생빈도가 증가하고 있고, 이로 인한 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 추세이다. 특히 도시유역의 침수는 설계빈도를 초과한 강우가 짧은 지속기간에 집중되었을 때 관로의 통수능력을 초과하게 되어 발생하거나, 주변 하천의 수위상승으로 인한 배수효과로 인해 발생된다. 따라서 기상이변으로 인한 침수피해를 체계적이고 종합적으로 방지할 수 있는 수방대책 수립이 필요하다. 본 연구에서는 서울시 주요 침수유역의 관망 및 펌프장의 수방 대응능력 및 수준을 정량적으로 평가하고자 한다. 이에 서울시의 과거 침수사례를 조사하여 상습침수 구역에 대한 침수 해석범위를 결정하였고 내수침수모의를 위한 적정 홍수해석모형으로 SWMM모형을 선정하였다 또한 수문 기상자료, 지형정보자료, 수방시설 현황 자료 등 각종 기초자료를 조사 및 구축하고 과거 큰 호우사상을 대상으로 관망과 펌프장의 시설능력을 평가를 수행하였다. 평가 결과 대부분 우수관망의 통수능력 한계로 인한 침수가 발생한 것으로 확인되었다. 이러한 분석을 통해 관망 및 펌프장 시설의 개선, 확충 및 설계 기준을 새롭게 제시하고 유역별 홍수취약정도에 따른 수방기준 차별화를 통해 침수피해를 방지할수 있는 수방대책 기준을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.3
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• pp.273-283
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• 2020

Because of climate change, the occurrence of localized and heavy rainfall is increasing. It is important to predict floods in urban areas that have suffered inundation in the past. For flood prediction, not only numerical analysis models but also machine learning-based models can be applied. The LSTM (Long Short-Term Memory) neural network used in this study is appropriate for sequence data, but it demands a lot of data. However, rainfall that causes flooding does not appear every year in a single urban basin, meaning it is difficult to collect enough data for deep learning. Therefore, in addition to the rainfall observed in the study area, the observed rainfall in another urban basin was applied in the predictive model. The LSTM neural network was used for predicting the total overflow, and the result of the SWMM (Storm Water Management Model) was applied as target data. The prediction of the inundation map was performed by using logistic regression; the independent variable was the total overflow and the dependent variable was the presence or absence of flooding in each grid. The dependent variable of logistic regression was collected through the simulation results of a two-dimensional flood model. The input data of the two-dimensional flood model were the overflow at each manhole calculated by the SWMM. According to the LSTM neural network parameters, the prediction results of total overflow were compared. Four predictive models were used in this study depending on the parameter of the LSTM. The average RMSE (Root Mean Square Error) for verification and testing was 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s for the four LSTM models. The minimum RMSE of the verification and testing was calculated as 1.1655 ㎥/s and 0.8797 ㎥/s. It was confirmed that the total overflow can be predicted similarly to the SWMM simulation results. The prediction of inundation extent was performed by linking the logistic regression with the results of the LSTM neural network, and the maximum area fitness was 97.33 % when more than 0.5 m depth was considered. The methodology presented in this study would be helpful in improving urban flood response based on deep learning methodology.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.2
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• pp.121-129
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• 2020

The increase of impervious surface and development along the river due to urbanization not only causes an increase in the number of associated flood risk factors but also exacerbates flood damage, leading to difficulties in flood management. Flood control measures should be prioritized based on various geographical information in urban areas. In this study, a probabilistic flood hazard assessment was applied to flood-prone areas near an urban river. Flood hazard maps were alternatively considered and used to describe the expected inundation areas for a given set of predictors such as elevation, slope, runoff curve number, and distance to river. This study proposes a Bayesian logistic regression-based flood risk model that aims to provide a probabilistic risk metric such as population-at-risk (PAR). Finally, the logistic regression model demonstrates the probabilistic flood hazard maps for the entire area.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.4
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• pp.40-51
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• 2014

This study aims to investigate urban inundation considering building footprints based on dual-drainage scheme. For this purpose, LiDAR data is cultivated to generate two original data set in terms of DEM with $1{\times}1$ meter and building layer of the study drainage area in Seoul and then the building layer is overlapped as vector polygon with the mesh data with the same size as DEM. Then, terrain data for modeling were re-sampled to reduce resolution as $10{\times}10$ meters. As results, the simulated depth without considering building footprints has a tendency to underestimate the inundation depth compared to observed data analized by CCTV imagery. Otherwise, the simulation result considering building footprints revealed definitely higher fitness. The difference of inundation depth came from the variation of inundation volume which was relevant to inundation extent. If the building footprints are enlarged, the possible inundation depth is increased, which results in being inundation depth higher because hydrological conditions such as rainfall depth are conservational. Otherwise, according to comparison of inundation extents, there were no significant difference but the case of considering building footprint was revealed slightly higher fitness. Thus, it is concluded that the considering building footprint for inundation analysis of urban watershed should be required to improve simulation accuracy synthetically.