• Smart Media Journal
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• v.11 no.5
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• pp.56-62
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• 2022

Water reservoir is defined as a storage space to hold and supply filtered water and it's significantly important to manage water level in the water reservoir so as to stabilize water supply by controlling water supply depending on demand. Liquid level sensors have been installed in the water reservoir and the pumps in the booster station facilitated management for optimum water level in the water reservoir. But the incident responses including sensor malfunction and communication breakdown actually count on manager's inspection, which involves risk of accidents. To stabilize draining facility management, this study has come up with AI model that predicts changes in the water level in the water reservoir. Going through simulation in the case of missing data in the water level to verify stability in relation to the field application of the prediction model for water level changes in the reservoir, the comparison of actual change value and predicted value allows to test utility of the model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.198-198
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• 2021

최근 자연적, 사회적, 정책적 관점에서 하천관리의 중요성이 증대되면서 국가하천 정비를 통한 하천시설 관리의 책임이 증대되고 있다. 국가하천 5대강 본류의 친수지구 이용도 변화를 살펴보면 2015년에 비해 2019년에 면적당 이용객 수가 630,813(명/km²)이 증가하였음을 알 수 있었고(국토교통부, 2020) 본 연구에서는 이용자 수 증가율이 높은 편인 한강 내 하천이용시설을 대상으로 선정하여 해당 지역을 기계학습 기반의 수위예측 알고리즘에 적용하였다. 하천이용시설은 하천이용자가 편리하게 하천을 이용하기 위하여 설치한 시설로 공원시설(강서, 난지, 양화, 망원, 여의도, 이촌, 반포, 잠원, 뚝섬, 잠실, 광나루, 구리)을 위주로 분석하였다. 해당 시설의 침수피해를 고려하기 위해 시계열 자료에 특화된 LSTM(Long Short-term Memory)기법을 활용하여 수위예측 알고리즘을 개발하였고 이를 통해 도출된 홍수 예보로 재난을 대비하고 시설물을 체계적으로 관리하는 유지관리의 효과를 분석하고자 하였다. 입력 자료(input data)는 수위 (EL.m), 팔당댐 방류량 (m³/s), 강화대교의 조위(EL.m)를 사용하였으며 수위예측 알고리즘을 통해 6시간 후 예측 수위값을 도출하여 기존 2단계(주의보, 경보)였던 홍수 예보 단계에서 4단계(관심, 보행자통제, 차량통제, 경계)로 구축하였다. 기존과 세분화된 홍수예보를 적용했을 경우의 유지관리 비용과 편익을 산정하여 하천이용시설의 경제성을 비교·분석한 결과, 유지관리 비용이 기존 대비 약 5% 이상 절감되었고 편익은 약 1.5배 이상 증가하였으며 관리등급은 평균 C등급(보통) 이상 달성하였다. 이는 수위예측 알고리즘의 적용으로 하천이용 활성화 및 투자의 효율성에 목적을 두었으며 향후 분석결과를 토대로 경제성모델을 개발하여 국가하천 내 관리그룹에 적용하면 효율적인 유지관리체계를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.721-731
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• 2010

The rainfall-runoff relationship is very difficult to predict because it is complicate factor affected by many temporal and spatial parameters of the basin. In recent, models which is based on artificial intelligent such as neural network, genetic algorithm fuzzy etc., are frequently used to predict discharge while stochastic or deterministic or empirical models are used in the past. However, the discharge data which are generally used for prediction as training and validation set are often estimated from rating curve which has potential error in its estimation that makes a problem in reliability. Therefore, in this study, water stage is predicted from antecedent rainfall and water stage data for short term using three models of neural network which trained by error back propagation algorithm and optimized by genetic algorithm and training error back propagation after it is optimized by genetic algorithm respectively. As the result, the model optimized by Genetic Algorithm gives the best forecasting ability which is not much decreased as the forecasting time increase. Moreover, the models using stage data only as the input data give better results than the models using precipitation data with stage data.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.587-590
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• 2007

한계자기회귀모형(TAR)을 응용하여 동시에 해조와 홍수의 영향을 받을 때 삽교천 감조구간의 삽교호수위관측소의 월 최고수위를 예측하는 모형을 구축하였으며, 모형구축과정에서 유전알고리즘으로 한계값과 자기회귀계수의 매개변수를 최적화한다. 계산결과 한계자기회귀모형은 감조하천의 비선형성특성을 모의 할 수 있으며, 예측의 정확도와 예측성능의 안정성을 확보할 수 있다. 연구결과 유전한계자귀회귀모형으로 감조하천구간의 월 최고수위를 예측하는 것이 가능하며, 또한 감조하천구간에서 기타 수문요소의 비선형성 서열예측 중에서도 광범한 실용가치가 있다고 본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.135-139
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• 2012

하천에서의 정확한 유량 산정은 하천의 설계 및 운영 유지에 매우 중요한 요소이다. 현재 하천의 유량 생산은 수위-유량관계곡선을 통하여 이루어지고 있다. 수위-유량관계곡선법은 측정된 수위와 유량자료의 관계를 바탕으로 홍수기 때의 유량을 회귀 추정법으로 예측하여 사용하는 방법이다. 비교적 간편하게, 특히 측정이 어려운 홍수기 때의 유량을 예측하여 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 수위와 유량만의 관계를 사용하므로 하천의 수리학적 특성을 반영하기 곤란하기 때문에 기본적으로 개선되어야 할 사항이 있다. 따라서, 본 연구에서는 하천유량을 예측하는 새로운 방법론의 하나로 KSCE에 기 게재된 Choo 등(2011)의 방법에 따라, 개수로에서 널리 사용되어 오고 있는 Manning식과 Chezy식을 활용하여 하천의 전체적인 특성을 잘 반영하는 특성조도계수 n과 특성Chezy계수 C를 사용하여 하천의 유량을 예측하였다. 실험실 직선수로에서 측정된 정류 자료와 객관성 있는 해외 하천 유량측정 자료를 사용하여 증명하였고 결정계수 0.8 정도 수준의 높은 정확성을 보여주는 성과를 나타내었다. 따라서 본 연구결과를 통해 하천의 수리학적 특성을 반영하면서도 간단하게 유량을 예측할 수 있는 방법으로 실무에서 간편하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1504-1508
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• 2009

본 연구는 팔당댐 상류부(충주댐$\sim$팔당댐 구간)의 수리학적 홍수예측 모형 구축시 한강본류 내에 위치하고 있는 충주조정지댐을 고려하는 모의 방안을 제시하였다. 충주조정지댐은 특정 유입량 이하일 경우 일정하게 수위를 유지하며 그 규모 이상의 홍수에서는 모든 문비의 개방이 이루어지기 때문에 이러한 운영특성을 수리학적 홍수예측 모형에 반영하는 것은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 충주조정지댐 운영특성을 수리학적 홍수예측시 반영할 수 있도록 수문을 완전히 개방하는 시점을 기준으로 2단계의 수위-방류량 관계를 적용하는 방안을 검토하였다. 먼저 2단계 수위-방류량 관계의 작성을 위하여 1990년$\sim$2008년까지의 17개 홍수사상에 대한 충주조정지댐의 운영시계열 자료를 분석하여 기준 방류량을 설정하였으며 기준방류량 이하일 경우 일정하게 수위가 유지되는 수위-방류량관계 곡선을 내부경계조건으로 이용하고, 기준방류량을 초과할 경우 수문 개방시 관측된 저수위와 방류량 자료를 토대로 작성된 수위-방류량관계를 이용하는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2006.04a
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• pp.259-262
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• 2006

본 연구는 지하처분연구시설(URT : Underground Research Tunnel)시설 건설공사와 관련하여 굴착 후의 지하수유동체계 변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 지하수유동체계 모사를 위해 사용된 모델은 연속체 매질 개념의 Visual Modflow이며, URT 주변의 시추공에서 조사된 자료를 초기 입력자료로 이용하였다. 1단계 터널굴착 후에 계측된 지하수위 및 터널 내 지하수 유입량을 토대로 모델교정을 수행하였고, 교정된 모델을 이용하여 2단계 터널굴착 후의 지하수유동체계를 예측하였다. 1단계 굴착 후 약 4.3m의 수위강하가 발생한 KP-2번공은 2단계 굴착 후에는 약 0.05m의 수위강하가 예측되었다. 또한 2단계 굴착 후의 지하수위는 터널 입구를 기준으로 약 108m지점부터 터널 종점부 175m까지는 터널 상부에 분포하며, 종점부 175m지점에서는 지하수위가 터널 천장(roof)부로부터 약 12.7m 상부에 위치하는 것으로 예측되었다. 지하수위의 강하범위는 터널 중심부로부터 반경 약 300m까지 발생되는 것으로 예측되었고, 예상 지하수 유입량은 24.7ton/day로 1단계 공사 후보다. 약 2.7ton/day 증가하며, 공동굴착 전 터널 중심부의 지하수가 지표까지 도달하는 시간은 약 39.8년이 소요되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.977-981
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• 2008

본 연구에서는 행정중심복합도시 예정 및 주변지역의 금강과 미호천 일부 구간을 대상으로 하상변동의 실태 분석과 수위유지시설 설치에 따른 장기 예측을 실시하였다. 1988년, 2002년 및 2007년의 횡단자료를 이용하여 대상구간의 종방향 하상변동 실태를 분석한 결과 금강과 미호천 구간 모두 2007년 최심하상고는 1988년에 비해 심한 저하가 발생된 반면 2002년에 비해서는 미소한 변화가 발생되었다. 수위유지시설 설치에 따른 하상변동 장기 예측을 수행하기 위하여 본 연구에서는 미육군 공병단에서 개발한 1차원 모형인 HEC-RAS 4.0 모형을 적용하였다. 고정상 모형의 수행을 통하여 수면고의 이상치를 보정(calibration)하였으며, 1988년과 2002년 횡단자료를 사용하여 이동상 모형에서의 검정(verification)을 실시하였다. 2007년을 기준으로 하여 2017년까지 향후 10년간 수위유지시설의 설치 높이에 따른 시나리오별 하상변동을 예측한 결과 미호천 대상구간은 그 영향이 미미하였으나 금강 대상구간은 수위유지시설의 높이가 높을수록 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수위유지시설의 설치 높이가 7m일 경우 금강 대상구간은 설치하지 않을 경우보다 미호천합류점 상류부근에서 1.59m의 퇴적이 발생할 것으로 모의되었으며, 수위유지시설 하류부근에서 1.98m의 침식이 발생할 것으로 모의되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.223-227
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• 2010

하천의 수위와 유량에 대한 정확한 정보는 이수, 치수와 같은 수자원 관리에 있어서 가장 기본적인 기초자료가 된다. 하천 수위와 유량 자료를 확보하기 위한 지속적인 직접 계측 방법은 많은 시간과 비용이 소모되며, 홍수 시에는 위험성이 존재하여 자료 확보가 불가능하다. 따라서 수치모형을 이용한 수위-유량 자료의 예측과 활용이 필요하며, 2차원 수치모형의 경계조건을 설정할 경우에도 활용할 필요성이 있다. 본 연구에서는 복단면 개수로 및 불규칙한 하상을 보이는 횡단면 상에서의 단위유량 예측을 위한 유한요소모형을 개발한다. 지배방정식은 Wark 등 (1990)이 제시한 운동량방정식을 이용하며, 단면형상과 Manning 조도계수, 그리고 수위를 알면, 결과적으로 흐름방향 단위유량의 횡방향 분포를 얻을 수 있다. 개발된 모형의 검증을 위해 실측 자료와 비교하며, 또한 Darcy-Weisbach 마찰계수를 이용하는 Darby와 Thorne (1996)의 모형 결과와도 비교한다. 검증된 모형의 알고리즘을 2차원 모형의 상류단 경계조건 설정에 활용하여, 절점별 유입유량을 차등분배 시켰을 때와 그렇지 못했을 때의 결과를 비교한다. 또한 수위를 경계조건으로 입력하였을 때 개발 모형을 활용하여 유입유량을 예측하는 활용방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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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.