Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.123-123
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2022
자연유역 내에 도시가 자리잡고 발달해 나가면 유역의 특성에 급격한 변화를 가져온다. 이러한 변화로 인해 도시유역은 자연유역과는 상이한 수문학적 특성을 나타낸다. 그 동안 도시수문학의 주된 관심사는 도심지 홍수예방, 상수관망 등에 주어졌고, 장기적인 관점에서 도시유역의 물순환에 대한 정량화는 별로 다루어지지 않았다. 이 연구에서는 비교적 최근에 급격하게 도시화가 이루어진 탄천 유역에 대해 도시유역의 장기적인 물순환에 대해 정량화하고 자연유역과의 차이를 분석하고자 한다. 강수량, 유출량, 증발산량, 상수공급량, 하수처리량 등의 가용한 자료를 동원하여 탄천 유역의 물수지 분석을 수행하였다. 탄천유역은 유역 외부에서 상수를 공급받고 사용된 용수는 하수처리시설을 통해 하천으로 방류되고 있으며 이로 인해 유출 특성이 자연유역과 많은 차이를 보이고 있다.
Journal of the Korean Society of Urban Environment
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v.18
no.4
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pp.419-428
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2018
This study is aimed at estimating and mitigating the impact of urban development on watershed hydrology for new town experienced with dramatical change of land use from rural to urban. The climate change scenario, representative concentration pathway (RCP), revealed direct response of runoff depth to precipitation, which increased until year 2100. The types of areas for urban use in addition to climate change affected the efficiencies of bioretention, applied as a low impact development (LID). Combining different areas for urban use suggested that a possible approach to mitigate the urban development impact on watershed hydrology by supplementing captured rainfall potential from area to area and attenuating peak discharge and retarding its time of concentration.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.63-63
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2022
기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.191-201
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2018
Recently, the frequency of heavy rainfall is increasing due to the effects of climate change, and heavy rainfall in urban areas has an unexpected and local characteristic. Floods caused by localized heavy rains in urban areas occur rapidly and frequently, so that life and property damage is also increasing. It is crucial how fast and precise observations can be made on successful flood management in urban areas. Local heavy rainfall is predominant in low-level storms, and the present large-scale radars are vulnerable to low-level rainfall detection and observations. Therefore, it is necessary to introduce a new urban flood forecasting system to minimize urban flood damage by upgrading the urban flood response system and improving observation and forecasting accuracy by quickly observing and predicting the local storm in urban areas. Currently, the WHAP (Water Hazard Information Platform) Project is promoting the goal of securing new concept water disaster response technology by linking high resolution hydrological information with rainfall prediction and urban flood model. In the WHAP Project, local rainfall detection and prediction, urban flood prediction and operation technology are being developed based on high-resolution small radar for observing the local rainfall. This study is expected to provide more accurate and detailed urban flood warning system by enabling high-resolution observation of urban areas.
Satellite images have been used to obtain land cover information that is one of important factors for hydrological analysis over a large area. In urban area, more detailed land cover data are often required for hydrological analysis because of the relatively complex land cover types. The number of land cover classes that can be classified with traditional multispectral data is usually less than the ones required by most hydrological uses. In this study, we present the capabilities of hyperspectral data (Hyperion) for the classification of hydrological land cover types in urban area. To obtain 17 classes of urban land cover defined by the USDA SCS, spectral mixture analysis was applied using eight endmembers representing both impervious and pervious surfaces. Fractional values from the spectral mixture analysis were then reclassified into 17 cover types according to the ratio of impervious and pervious materials. The classification accuracy was then assessed by aerial photo interpretation over 10 sample plots.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.354-354
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2020
최근 기후변화로 인하여 극한 강우사상이 증가하고 있으며, 이에 대한 재해 위험도도 커지고 있는 추세이다. 서낙동강 지역에서는 부산 에코델타 스마트시티 조성사업이 2023년 완공을 목표로 개발을 진행 중이다. 부산 에코델타 스마트시티는 대저수문과 녹산수문이 각각 상/하류에 위치하고 있으며, 스마트시티가 위치한 좌안에는 평강천이 유입하고 우안에는 대감천, 예안천, 주중천, 신어천, 금천천, 조만강 및 지사천이 유입하고 있다. 스마트시티의 대저수문과 녹산수문 구간은 4월-10월 기간 동안 주변지역 농업용수 공급을 위하여 하계의 일시적인 방류를 제외하면 연중 담수가 이루어지는 전형적인 하천형 저수지의 특성을 가지고 있다. 낙동강의 홍수예보는 낙동강의 본류 구간만을 대상으로 수행하고 있으며, 스마트시티 구간은 주로 수질에 관한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 스마트시티의 조성과 함께 서낙동강 구간의 홍수 영향 분석의 필요성이 제기되고 있으나 스마트시티 하천구간을 대상으로 한 홍수분석은 거의 수행된 바가 없다. 본 연구에서는 부산에코델타 스마트시티 구간을 대상으로 시나리오 기반의 홍수분석을 수행할 수 있는 웹기반 통합플랫폼을 개발하였다. 홍수분석에 필요한 자료는 에코델타 스마트시티 개발계획을 기반으로 단기유출모의, 하천흐름모의 및 도시유출모의를 연계하여 분석을 실시할 수 있도록 하였다. 홍수분석을 실시함에 있어 대상 하천구간의 농업용수이용, 수문조작 기준을 고려하였다. 단기유출모의는 홍수통제소의 유출분석을 위하여 사용되는 저류함수법을 적용하였으며, 하천흐름 모의는 미국 공병단에서 개발한 HEC-RAS모형을 적용하였으며, 하천흐름모형의 결과를 미국 환경청(EPA) 도시유출모형인 SWMM과 연계할 수 있도록 하였다. 대상 구간의 하천 취수량을 산정하기 위하여 일별 담수심추적법을 활용한 논 농업용수 수요량을 산정하여 반영하고, 농업용수 수요량에 따른 저수량과 수문운영 룰을 고려하였다. 또한 부산에코델타 스마트시티의 개발에 따른 상태 변화를 반영할 수 있도록 웹기반으로 사용자가 시나리오를 설정하고 각 모형의 입력자료와 매개변수를 조정할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과는 부산에코델타 스마트시티의 개발에 있어 홍수위험을 분석 및 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 활용하여 홍수에 안전한 부산에코델타 스마트시티를 만들 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.92-92
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2023
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
Choi, Hyeseon;Hong, Jungsun;Jeon, Minsu;Geronimo, Franz Kevin;Kim, Leehyung
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.3
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pp.191-198
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2019
High impervious surfaces increase the surface runoff during rainfall and reduces the underground infiltration thereby leading to water cycle distortion. The distortion of water cycle causes various urban environmental problems such as urban flooding, drought, water pollutant due to non-point pollution runoff, and water ecosystem damage. Climate change intensified seasonal biases in urban rainfall and affected urban microclimate, thereby increasing the intensity and frequency of urban floods and droughts. Low impact development(LID) technology has been applied to various purposes as a technique to reduce urban environmental problems caused by water by restoring the natural water cycle in the city. This study evaluated the contribution of hydrologic characteristics and water cycle recovery after LID application using long-term monitoring results of various LID technology applied in urban areas. Based on the results, the high retention and infiltration rate of the LID facility was found to contribute significantly to peak flow reduction and runoff delay during rainfall. The average runoff reduction effect was more than 60% at the LID facility. The surface area of the LID facility area ratio(SA/CA) was evaluated as an important factor affecting peak flow reduction and runoff delay effect.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.24
no.4
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pp.74-84
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1997
최근. 급격한 도시화 현상으로 인한 불투성 지표의 증가는 도시의 생태적 측면에 변화를 일으키고 있으며, 도시의 온난화 현상. 도시의 사막화 현상 등이 그 결과로 나타나고 있다. 특히, 분투수성 지표가 많은 도시에서는 그 수문학적 기능이 투수성 지표에 의존하고 있으며, 도시의 투수성 지표에는 오픈 스페이스와 주변의 생산녹지 등이 있다 이러한 관점에서 투수성 지표에 관한 연구가 필요함에도 불구하고 많지 않았고, 대부분 포인트별 연구였다. 본 연구는 도시 내의 수문기능 환경변화개선에 관한 기초자료로 동경의 대표적 도시공원인 코카네이 (소금정) 공원과 동경 근교의 치바현 (천엽현)위치한 치바(천엽)대학 부속 카시와 (상) 농장을 대상지로 선정 토양환경기능의 간접적 지표가 되는 토양경도를 나카야마식(산중식) 토양경도 계륵 사용하여 5120 Cm의 라인위에 10 Cm간격으로 512개씩 코카네이(소금정) 공원에서 9라인. 카시와(상) 농장에서 7라인을 공간별로 측정하고. 그 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정에 의하여 검정후에, 랜덤 데이타분석에 적합한 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하여 분석하였다 본 연구의 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정한 결과, 유의타가 없었고, 각 데이터를 분석한 결과. 공원의 9라인과 농장의 7라인은 분석 그래프의 유형에 의해 각각 2가지로 분류되었고, 전체적으로는 3가지로 분류할 수 있었다 특히 공원과 농장의 분석 그래프에서는 수평 방향으로의 변화에 대한 수직방향의 변화가 비슷한 스펙트럼이 공통적으로 나타났고. 각각 최대 값은 다르나 제1주기 부분에서는 답압과 같은 인위적인 요인에 의한 논은 수직방향의 스펙트럼 변화가 관찰되었다. 또한, 강우가 녹지의 경도변화에 미치는 가를 관찰하기 위하여 강우전과 강우후에 같은 라인(Line1과 Line2)을 측정하여 분석한 결과, 측정값의 평균에서는 차이를 보였으나. 주기의 변화는 거의 없었다. 전체적으로 분석 그래프에서는 공간별로 스펙트럼의 수평방향에 대한 수직방향의 변화량의 차이는 보였으나 비슷한 주기를 나타냈고, 가작의 유형은 공원의 녹지공간(lawn-area)과 나지공간(bare-area)으로, 농장을 녹지공간(lawn-area)과 경작공간(field-area)으로 분류할 수있었다. 종합적으로 녹지를 지질학적 구조의 고유한 특징이 아닌. 답압 등과 같은 인위적인 요인에 따른 속성들에 의하여 나타나는 스펙트럼의 분석을 통하여 녹지공간(lawn-area). 나지공간(bare-area)그리고, 경작공간(field-area)으로 분류할 수 있었다..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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