• 제목/요약/키워드: 수치 모형

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HEC-RAS를 이용한 청미천 유역의 2차원 침수해석 (2-D Flood Inundation Analysis of Chungmicheon Watershed using HEC-RAS)

  • 전상민;강문성;류정훈;박지훈;송정헌
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.348-348
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    • 2017
  • 최근 기후변화로 인해 국지성 호우 등 이상기후의 발생이 증가하고 있으며, 이에 따른 홍수피해 역시 증가하고 있다. 우리나라에서도 연 강수량의 30% 이상의 강우가 하루에 집중되어 내리는 등 집중호우의 발생이 빈번이 일어나고 있으며, 이로 인한 홍수피해에서 자유롭지 못한 실정이다. 실무에서 홍수에 의한 하천 수위는 대부분 HEC-RAS를 이용해 산정하고 있다. 하천 범람에 의한 제내지 침수해석의 경우 일부 연구에서 HEC-RAS를 이용하여 1차원적으로 수행된 바 있으나, 많은 연구자들은 HEC-RAS와 2차원 수치해석 모형을 연계하여 수행하고 있다. 최근 미육군공병단에서는 기존의 1차원 수위모의와 연계하여 2차원 침수모의가 가능한 HEC-RAS 5.0 버전을 개발하여 공개하였다. 본 연구에서는 HEC-RAS 최신버전을 이용하여 청미천 유역의 2차원 침수 모의를 수행하고, 그 적용성을 평가하고자 한다. 대상지역은 침수흔적도를 이용하여 청미천 유역에 위치한 침수발생지구를 선정하였다. 하천단면자료는 청미천 하천기본계획의 측량자료를 사용하였으며, 강우자료는 인근 기상관측소의 관측자료를 수집하였다. HEC-HMS를 이용하여 강우에 의한 유출량을 산정하였으며, 산정된 유출량을 HEC-RAS에 입력하여 수위를 계산하고 2차원 모의기능을 이용하여 침수해석을 수행하였다. HEC-RAS를 이용한 2차원 침수 모의 방법은 향후 하천범람에 의한 침수해석에 널리 활용될 것으로 예상되며, 본 연구의 결과는 이를 위한 적용성 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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하천구조물에 의한 물리적 교란과 생물학적 교란의 관계-원주천을 대상으로 (Relationship between Physical and Biological Disturbance by River Structures-Focused on the Wonju Stream)

  • 최흥식;이웅희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.509-509
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    • 2016
  • 본 연구에서는 원주천 16 km 구간을 대상으로 안정하도 설계를 위한 하천구조물의 개선 재배치 철거에 따른 물리적 교란과 생물학적 교란을 분석하였으며, 그에 따른 구조물의 최적 배치 방안을 도출하였다. 대상구간은 20개 구간으로 나누었으며, Engelund-Hansen 공식을 이용하여 안정하도를 평가하였다. 원주천의 안정하도 설계를 위한 21개의 구조물 배치 시나리오를 도출하였으며, 1차원 HEC-RAS 수치모의를 통해 시나리오별 5년 후의 수리특성과 하상변동 결과에 따른 안정하도와 물리적 교란개선 평가를 실시하였다. 현재의 원주천에서는 총 20개 구간 중 17개 구간에서 안정하도로 나타났으며, 3개 구간에서 불안정으로 나타났다. 물리적 교란개선 평가 결과는 평균 120.1점으로 나타났다. 현 상태를 제외한 20개 시나리오에 따른 구조물의 재배치 후 안정하도 평가와 물리적 교란개선 평가를 수행한 결과 제시한 최적의 구조물 배치 결과는 총 20개 구간 중 19개 구간에서 안정, 1개 구간에서 불안정 평가가 나타났으며, 물리적 교란개선 평가 결과는 125.28점으로 구조물의 재배치 후 안정하도 구간과 교란개선 평가 결과가 증가하였다. 생물학적 교란 평가는 PHABIM 모형을 이용하였으며, 원주천의 대표어종인 갈겨니의 서식적합도(HS, habitat suitability)와 가중가용면적(WUA, weighted usable area)을 분석하였다. 현 상태의 경우 HS는 0.21, WUA는 $508m^2$으로 나타났으며, 현 상태에서 5년경과 후의 HS는 0.19, WUA는 $403m^2$으로 나타났다. 아울러 최적 구조물 배치 시나리오의 평가 결과는 HS가 0.19, WUA가 $382m^2$으로 나타났으며, 구조물 재배치 후 HS와 WUA가 현 상태보다 다소 감소하였으나 현 상태에서의 5년경과 후의 결과와 유사하게 나타났다. 따라서 원주천에서의 어류 서식적합도와 안정하도 설계 및 물리적 교란개선을 향상할 수 있는 최적 구조물 배치를 제시하였다.

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지형 해상도에 따른 침수위험지역 침수해석 분석 (Flood Analysis on Surface Detail of Inundation Risk Area)

  • 탁용훈;박문현;김영도;강부식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.113-113
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    • 2016
  • 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 도시지역에서는 호우에 의한 침수피해가 더욱 빈번히 발생하고 있다. 인구와 건물이 밀집한 도시지역은 불투수율이 높아 호우 발생시 홍수 위험도가 커지고 있으며, 침수에 의한 사유재산뿐만 아닌 사회기반시설에 대한 피해도 증가하고 있다. 도시는 건물과 건물 사이로 도로 네트워크가 복잡하게 설계되어있다. 이러한 건물과 도로들은 투수성이 떨어지며, 지하공간과 건물들이 발달하여 유역지표면의 가하학적 형상이 매우 복잡하게 변화하고 있다. 도시지역은 저류 및 침투능이 부족하고, 지역의 특성에 따라 내수배제시설이 부족하여 우수관망에 대한 우수배제의 의존도가 높으며, 호우에 의한 침수와 관거 월류에 의한 침수피해 발생시 우수는 도로를 따라 저지대로 흐르며 침수지역이 넓어지게 된다. 이와 같은 도시지역의 침수를 예측하기 위한 침수해석에는 지형의 높낮이, 형상을 고려한 예측이 필요하다. 특히 건물 및 도로망이 복잡한 지역일수록 지형이 정교하게 고려되어야 한다. 지형이 적절히 고려되지 않은 침수해석은 침수예상지역을 다소 과대 또는 과소하게 나타낼 수 있고, 침수심을 제대로 반영하지 못한 결과가 도출될 수 있다. 건물과 도로가 밀집된 도시지역에서 이러한 문제가 발생할 경우 예상치 못한 지역에서 침수가 발생하여 피해를 줄 수 있으며, 이는 곧 인명과 재산피해로 이어지게 된다. 본 연구에서는 과거 침수피해가 있었던 도림천 유역을 대상으로 지형자료의 해상도에 따른 침수분석을 실시하였다. 우수관망과 도시지역의 유출모의에 적합하다고 알려진 SWMM 모형을 활용하여 LiDAR(Light Detection And Ranging), 10m DEM, 1:1,000 수치지형도를 활용하여 지형상세도의 변화에 따른 침수모의를 실시하였다.

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인공신경망 모델을 이용한 지천유입이 있는 대하천의 수질예측 (Prediction of Water Quality in Large Rivers with Tributary Input using Artificial Neural Network Model)

  • 서일원;윤세훈;정성현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.45-45
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    • 2018
  • 오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

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산림유역 사면에서의 토양수분 시계열 관측 분석 (Analysis of Soil Moisture Monitoring at a Hillslope in Forested Watershed)

  • 장은세;곽용석;이정훈;이연길;정성원;김상현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.490-490
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    • 2015
  • 산림 사면에서의 토양층 수문반응은 물순환을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석하였다. 연구대상지역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 범륜사사면과 충청북도 음성군의 청미천 유역내의 수레의산사면이다. 정밀측량을 통해 획득한 수치고도모형(Digital Elevation Model, DEM)을 이용하여 관측지점들을 각각 선정하였다. 대상사면에 토양층별 토양수분의 분포변화를 분석하기 위해 각 지점별 10, 30, 60cm에서 토양수분량 측정시스템(Time Domain Reflectometry, TDR)방식의 토양수분측정장비(miniTRASE)를 설치하여 2시간 간격으로 2014년 3월부터 12월까지 토양수분을 측정하였다. 각 지점별 사면에서 획득된 토양수분 시계열자료는 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하기 위해 지점별 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차, 변동계수)를 수행하였다. 설마천유역의 범륜사사면에서는 2014년도에 특히 강우량이 적어 토양수분의 평균과 표준편차의 월별 변화에서는 기저토양수분 값을 주로 유지하고 강우에 대한 변동성이 크지 않은 것으로 나타났고, 청미천유역의 수레의산 사면에서는 시간적 토양수분변화는 계절적 강우분포 패턴에 따라 반응이 나타났다. 청미천유역의 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석한 결과 지표근처 토양층(10, 30cm)와 저층(60cm)에서의 공간적 변화특성이 다르게 나타났다. 이는 저층(60cm)에서의 지표하 흐름, 기반암 존재의 영향차이에 의한 것으로 판단되고, 사면의 위치에 따라 토양수분의 안정화 정도가 다른 것을 확인할 수 있다.

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해수면의 비정상성 검토 및 계층적 Bayesian 모형을 이용한 비정상성 빈도해석 기법 개발 (Analysis on Nonstationarity in Mean Sea Level and Nonstationary Frequency Analysis based on Hierarchical Bayesian Model)

  • 김용탁;오랑치맥 솜야;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.451-451
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    • 2015
  • 최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.

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기후변화에 따른 연안지역 하천 제방 여유고 분석 (The Analysis of Freeboard of Levee at Coastal Area Under Climate Change)

  • 김종성;김경태;최창현;김연수;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.284-284
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    • 2016
  • 최근 기후변화의 영향으로 재해의 빈도와 피해의 규모는 점점 커지고, 예측의 불확실성 또한 증가하고 있다. 이에 따라 기후변화와 관련된 자연재해에 대처하기 위한 다양한 연구들이 수행되어 왔지만, 대부분의 기후변화 관련 연구는 미래 강우량과 해수면 상승을 분리하여 각각의 인자들에 따른 재난영향을 평가하였다. 그러나 연안지역에서는 강우 증가로 인해 발생하는 재해와 해수면 상승으로 인한 재해 등 두 개 이상의 재해가 복합적으로 작용할 수 있으므로 이를 동시에 고려한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 해수면의 영향을 직접적으로 받는 태화강 유역을 대상유역으로 선정 하였고, 기후변화에 따른 강우의 증가와 해수면 상승이 연안지역에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 위해 유역의 토지피복도, 수치고도자료, 토양도, 해당 유역의 단면 등을 이용하여 수리 수문모형을 구성하였다. 기후변화에 따른 강우 증가량을 고려하여 시나리오별 유출량을 산정하였고, 산정된 유출량 및 기점수위를 경계조건으로 입력하여 기후변화 시나리오에 따른 해수면 상승을 고려한 홍수위를 산정하였다. 이를 통하여 산정된 홍수위와 하천설계기준 해설에서 제시하고 있는 제방 여유고를 비교 검토하였다. 결과적으로, 목표기간별로 현재상태보다 최대 25.5%까지 첨두유출량이 증가하였고, 해수면 상승으로 인한 홍수위 변화는 하구부근에서 기점을 기준으로 약 7.1km까지 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 여유고의 부족 구간을 검토한 결과, 전체 구간 40.17km 중 약 31.7km인 79.5%가 여유고를 만족하지 못하였고, 해수면 상승을 고려하지 않았을 경우에는 여유고를 만족하지 못하는 구간이 최대 3.8% 감소하였다. 연안지역의 기후변화로 인한 미래 강우량 증가와 해수면 상승을 동시에 고려한다면, 심각한 홍수 피해가 생길 것으로 예상된다. 따라서 이를 고려한 치수대책이 시급할 것으로 판단된다.

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소비자물가와 금리, 매출실적이 종합주가지수에 미치는 영향 분석 (The effect of Consumer Price, Interest Rate and Sales Performance on the KOSPI)

  • 양승권;최정일
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권10호
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    • pp.169-176
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    • 2019
  • 최근 한국경제는 일본의 경제보복조치와 미국과 중국 간 무역전쟁, 한국은행의 0.25% 기준금리 인하, 한국의 경제성장률 전망치 수정으로 혼잡한 상황이다. 본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지이고, 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 정도를 분석하였다. 본 연구는 수치분석에서 상관계수와 회귀분석을, 모형분석에서 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response를 살펴보았다. 이를 통해 각 지수별 변동성과 동행성을 찾아보았다. 분석결과 종합주가지수는 매출실적과 국고채금리 순으로 높은 동행성과 변동률을 보인 반면 소비자물가지수와는 매우 낮은 상관관계를 보여 주었다. 앞으로 종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 받을 것으로 보여 꾸준한 관심이 필요해 보인다.

새만금 방조제 배수갑문을 통한 방류량 산정 연구 (Stydy of Discharge throughout the Drainage Gates on the Saemangeum Tidal Barrier)

  • 정재상;송현구;정석일;윤재선;유임도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.294-294
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    • 2015
  • 하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

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비정형화 데이터를 활용한 수위예측 알고리즘 개발 : 청담대교 적용 (Development of water elevation prediction algorithm using unstructured data : Application to Cheongdam Bridge, Korea)

  • 이승연;유형주;이승오
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.121-121
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    • 2019
  • 특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

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