• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2023

최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.38-42
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• 2010

기후변화에 의해 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하고 지속적인 유역개발에 따른 토지이용의 증가는 토양침식 및 토사유출로 인한 재해 및 환경문제를 야기한다. 현재 광범위하게 사용되고 있는 토양침식량 산정기법은 대부분 대상유역내의 평균 토양침식량을 산출하는 총량적 개념의 경험식이므로 호우기간동안의 유역 침식/퇴적의 시 공간적 변화양상을 모의할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 따라서 보다 합리적인 유역규모의 강우-유사-유출 메카니즘 해석을 위해서는 집중형(lumped) 모의기법을 대체하고 다양한 기상학적/지형학적 디지털 정보를 활용할 수 있는 물리적 기반의 분포형 모형이 요구된다. 본 연구에서는 사면의 지표 및 지표하 흐름을 고려한 유출모의 모듈과 단위수류력(Unit Stream Power)이론을 기반으로 유사유출 모의모듈을 결합한 분포형 강우-유사-유출 모형을 개발하고, 용담댐 상류부의 천천유역에 적용하여 개발된 모형의 재현성 평가를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.147-153
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• 2008

본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.424-428
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• 2011

기후변화의 영향으로 대규모 호우와 예측이 어려운 국지성 호우가 전 세계적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 우리나라 또한 최근 강수일수의 감소와 강수량 및 집중호우의 증가추세가 보고되고 있다. 집중호우에 따른 피해를 저감시키기 위한 비구조적 대책으로써 홍수범람 위험지역에 대해서는 침수면적이나 침수심도의 예측은 풍수해로 인한 인명 및 재산피해를 최소화하기 위한 중요한 정보로 활용될 수 있다. 비정방향격자기반 2차원 홍수범람 해석모형은 고정확도의 해석결과를 제공하지만 범람모의를 위한 입력 자료의 구축과 모의시간의 제약성으로 인해 범람예측의 신속성을 확보하기 어렵고, 다른 수리 수문 모형과의 결합이 상대적으로 어려우며, 다양한 래스터 DB들과의 호환이 어려워 홍수피해액을 산정 또는 예측하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 지반고를 고려하여 범람류의 전파거동을 해석하는 정방형격자기반의 2차원 홍수범람해석기법과 다차원 피해액 산정기법을 결합하여 2002년 태풍 '루사'로 인한 '동막', '장현' 저수지의 동시붕괴로 인한 피해지역의 침수편입률 및 침수피해액을 산정하고 실측 침수심도와 피해액 통계자료를 활용하여 모의결과의 정확도를 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.177-186
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• 2016

가뭄은 시공간적으로 점차적인 수분부족이 나타나는 자연재해로 비교적 간단하게 설명될 수 있다. 그러나 가뭄이 가지는 특징을 보다 명확하게 정의하기는 매우 어려우며 또한 가뭄에 대한 대비 및 정부의 대응이 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 가뭄재해의 대응책 마련 및 수공구조물 설계 운영기준에 활용하고자 이론적인 가뭄 재현기간 산정기법과 더불어 3가지 시계열 모델(autoregressive (AR), Gamma AR, Copula AR)을 통해 장기간의 자료를 모의하여 가뭄사상에 대한 빈도를 산정하고자 하였다. 분석결과, 시계열 모델을 활용하여 모의된 가뭄의 빈도 결과가 이론적인 기법을 통해 산정된 것보다 합리적인 결과가 도출되었으며, 모든 시계열 모델에서 유사한 결과가 도출되었다. 또한 남한지역에 발생하고 있는 현재의 가뭄사상 분석에 대해 총 4개의 대권역으로 분류하여 분석을 수행하였으며 분석결과 국내의 남부지방은 상대적으로 약한 가뭄이 발생하는 반면에 북부 및 중부지방은 현재 3년의 가뭄 지속기간을 가지는 가뭄이 발생하고 있으며 약 40년 빈도의 가뭄으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.335-335
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• 2021

하천의 홍수터는 평상시 수면위로 노출되어 국민의 여가생활을 위한 공원, 주차장 등으로 활용되다 홍수기 수위가 상승하면 침수되는 하천공간이다. 홍수범람 면적 또는 홍수위 산정을 위한 수치모의 시, 홍수의 평면적인 변화를 분석하기 위해서는 1차원 모의결과와 지형정보를 연계하여 범람면적을 산정하거나 2차원 수치모형의 격자를 대상공간에 대하여 구축한 후 모의를 수행한다. 1차원 수치모형은 계산효율이 우수하고 지류의 합류에 의한 영향을 다수 반영하거나, 긴 구간의 하천단면 구축을 통하여 경계조건이 수치해석 결과에 미치는 영향을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 그러나 지형의 영향으로 발생하는 국부적인 유속변화와 유향의 평면적인 분포에 의해 발생하는 범람면적의 변화를 반영하기 어렵다. 홍수범람을 고려하여 제작하는 홍수위험지도는 2차원 수치모형의 결과를 기반으로 한다. 2차원 수치모형은 하도의 만곡, 제방의 형상 등과 같은 지형에 의한 유속장의 변화, 흐름영역의 수축 및 확대에 의한 유속의 변화 등을 자세히 반영할 수 있는 장점이 있다. 반면에 수치격자 생성 및 계산결과 도출에 소요되는 시간이 길고 계산영역 설정의 한계로 인하여 경계조건이 흐름해석결과에 영향을 미칠 수 있는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 국내외적으로 1차원과 2차원 수치해석기법을 연계하여 하나의 모형으로 구축한 1-2차원 수치해석 모형이 개발 또는 적용되고 있다. 1-2차원 연계해석기법은 1차원 해석영역과 2차원 해석영역을 연계함에 있어서 흐름방향 연계와 횡방향 연계로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 1차원과 2차원 수치해석을 연계하는 기법에 따라서 발생하는 수치모의결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 수리실험 관측결과가 있는 사례에 모형을 적용한 후, 한강지형에 수치모형을 적용하고 그 결과를 비교한다. 또한, 계산에 소요되는 시간을 비교하기 위하여 2차원 수치격자의 해상도를 다양하게 적용하여 수치실험을 수행한다. 분석결과를 기반으로 홍수위험지도 제작, 홍수위산정 및 홍수예보 등에 새로운 기술의 적용성을 검토한다.