• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.254-254
• /
• 2016

최근 4대강 살리기 사업에 의한 하천 준설과 보의 건설은 낙동강에서의 평수기와 홍수기의 수위차를 상당히 감소시켰으며 이로 인한 친수 목적으로 활용할 수 있는 공원, 캠핑장, 하상도로, 주차장 등 고수부지 공간이 다양하게 조성되면서 대국민적인 여가활동을 창출하고 있다. 이러한 하천구역 내에 조성된 친수공간은 하천 홍수로 인한 피해 위험도 또한 함께 증가함에 따라 정확한 홍수정보의 제공과 신속한 홍수예보의 발령은 증가된 홍수위험도에 대처하기 위한 필수적인 요소가 된다. 현재 홍수예보는 홍수예보지점인 수위관측소를 기준으로 발령하고 있어 실제 홍수에 취약한 구간에 대한 홍수정보를 제공하기에 어려운 것이 현실이다. 모든 홍수취약지점에서 수위관측을 통해 위험상황을 실시간으로 모니터링 하는 것이 홍수 피해에 대비하고 대응하기 위한 가장 확실한 방법이나, 예산과 인력의 문제 등으로 인해 현실적인 한계점이 존재할 수 밖에 없다. 따라서 기존의 정보를 이용하여 홍수에 신속하게 대응하기 위해, 각 친수공간이 홍수예보지점 또는 수위관측소 지점과 어떠한 연관성을 갖는지 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 취약구간에 대한 현장조사를 통해 조사구간에 대한 DB를 구축함으로써 홍수 발생시 하천변 취약구간에 효과적으로 홍수정보를 제공할 수 있는 기초자료를 확보하고자 하였다. 또한 확보된 홍수취약지구의 기초정보를 이용하여 각 친수지구가 가지는 홍수위험도를 분석하였다. 이를 위해 수위관측소 기반의 홍수취약구간 선정 기준을 정립하고, 기준에 의해 선정된 18개 수위관측소와 관련한 취약구간에 대해 현장조사를 실시하였으며, 이를 바탕으로 홍수취약구간 관리대장을 작성하였다. 연구 결과를 통해 주요 친수시설의 고도 및 좌표를 기반으로 하는 홍수위험도를 제시하였고, 이를 수위와 연계하여 홍수 발생 가능성을 제시할 수 있는 객관적인 근거를 확보할 수 있었다. 향후 이 자료는 낙동강 홍수예보에 있어 취약구간에 대한 각 수위별 지점현황과 각 지점의 홍수위험도 분석을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.751-755
• /
• 2007

금강 홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 한강의 홍수예보시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 홍수시 금강하구둑으로 인한 홍수시 하류부의 조위 또는 하구둑의 내수위 변화가 상류부에 미치는 영향을 현재 운영되고 있는 홍수예보 시스템의 저류 함수모형으로는 반영하지 못하기 때문에 하류부의 조위 변화에 영향을 받는 구간에서의 홍수예측에 많은 문제점을 초래하고 있다. 이와 같은 수문학적 상황으로 인하여 하구둑 저수지에 의한 배수 영향은 저류함수법에 의한 홍수예측의 정확도를 저하시키는 요인으로 작용하고 있으므로 수리학적 홍수예측모형의 개발을 필요로 하고 있다. 따라서, FLDWAV 모형을 적용하여 개발한 수리학적 홍수예측모형으로 배수영향을 받는 홍수예보지점인 규암, 강경지점을 모의하였다. 이를 통해 근본적으로 수문학적 모형이 해결할 수 없는 한계를 없애고, 수문학적 모형과 병용함으로써 더 정확하고 효과적인 홍수예보업무가 될 것이라고 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10d
• /
• pp.221-224
• /
• 2007

홍수 예보 시스템은 관측소의 우량계와 수위계로부터 데이터를 수집하여, VHF, SATELLITE 등의 통신망을 이용하여 통제소의 TM 주장비로 수집한 데이터를 송신한다. 그리고 통제소에서는 수신된 데이터를 분석하여 홍수예보에 활용하고 있다. 그러나 현 시스템은 제한적인 무선 시스템으로 관측소의 자료 확인이나 테스트를 위해서는 직접적인 수동접속 또는 엔지니어의 대국이 불가피하다. 본 연구에서는 기존의 홍수예보 시스템에 CDMA라 Bluetooth 기능을 적용하여 지능적 홍수예보시스템(IFFS, Intelligence Flood Forecast System)의 개발하였다. 지능적 통수예보시스템의 도입 시 항시 휴대 가능한 PDA를 이용, 관측소의 수위, 우량데이터를 Bluetooth를 이용하여 백업하며 수집된 데이터를 통제소로 간편하게 전승할 수 있으며, 관측소의 S/N 측정을 인력과 시간의 낭비 없이 효율적으로 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.63-64
• /
• 2018

강수확률예보에 대한 사용자 행동을 이해하고, 만족도의 변화를 분석하기 위해 2017년 조사된 설문조사 결과를 도입하고, 예보의 가치평가 분야에서 널리 활용되어 온 가치스코어를 만족도 평가에 사용하였다. 분석 결과 예보사용자들은 확률예보를 효율적으로 사용할 수 있는 적절한 임계확률을 인지하지 못한 것으로 나타났다. 동일한 예보라도 분석 시기에 따라 사용자의 불만족 정도가 만족도에 미치는 영향은 다르게 나타날 수 있으므로 사용자들이 민감하게 반응하는 시기를 적절히 구분하여 분석할 수 있어야 할 것이다. 그리고 분석 기간 및 연령에 따라 사용자들의 의사결정 기준인 확률예보의 임계확률을 변화시키는 것만으로 일부 사용자 그룹의 만족가치를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.829-834
• /
• 2012

선진 외국에서는 홍수예보 시스템 활용의 극대화를 위하여 홍수예 경보를 위한 정책적 가이드라인 및 홍수시 주민의 행동요령 등의 가이드라인을 제작하여 홍보를 하고 있는 실정이다. 그러나 국내에는 현재 홍수위험지도(홍수피해예상지도)의 홍보 및 주민 대피요령 등 홍수피해경감을 위한 정책적 대책이 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내 외 홍수예 경보관련 법 제도의 변화과정 및 현행 홍수예보관련 법령의 내용을 분석하였으며, 홍수예 경보관련 기관의 구조체계를 분석하였다. 그 결과 우리나라의 홍수예보 정책은 통합된 홍수예보만을 위한 내용으로의 법적 편제가 필요하며, 정확하고 신속한 홍수예보를 위한 정책적 가이드라인이 필요함을 알 수 있었다. 또한 홍수예 경보 시스템의 활용을 극대화시키기 위해서 국가차원에서의 국민에 대한 홍수 예방 교육 및 홍보, 아울러 홍수위험지도를 이용한 홍수위험 지역의 주민에 대한 홍수대피요령 등의 내용을 포함한 가이드라인이 필요하다.

• Water for future
• /
• v.54 no.5
• /
• pp.44-52
• /
• 2021

• Water for future
• /
• v.56 no.4
• /
• pp.54-67
• /
• 2023

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.636-636
• /
• 2012

우리나라에서 가장 심각한 자연재해가 홍수재해이므로, 홍수기에 홍수예보를 하는 것은 매우 중요한 일이다. 홍수예보를 위한 예측 과정은 강우예측과 유출해석부분으로 크게 나눌 수가 있는데, 강우를 정확하게 예측하는 일은 주로 정교한 강우모형과 기상학자들의 몫으로 남겨놓는다고 하더라도 정확한 유출해석은 오랜 동안 수문학자들에게 중요한 고민거리였으며, 특히 우리나라와 같이 홍수재해에 취약한 지역에서는 더욱 간절한 문제가 되었다. 우리나라에서는 국가하천을 대상으로 홍수예보모형을 개발하여 하천의 주요지점에 대한 홍수예보를 시행하고 있으며, 매년 보다 정확하고 신속한 예보를 통해 피해를 줄이기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 전역최적화기법인 SCE-UA방법을 이용하여 홍수예보모형의 매개변수의 최적화를 수행하였다. 그러나 최적화기법에 의해 제안된 매개변수들이 강우-유출모형이나 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 비판을 피하기 위해 다단계의 최적화를 통해 유역의 물리적인 특성을 반영하면서도 유출수문곡선을 성공적으로 재현하는 매개변수를 제안하고, 각 매개변수가 가지는 의미를 평가하여 실무에서 홍수예보업무의 효율을 높이는데 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 매개변수의 민감도 분석을 수행하고, 민감도에 따라 최적화 하는 방법을 다르게 적용하였다. 또한 유역의 물리적인 특성을 나타내는 매개변수와 강우의 특성에 따라 변화하는 매개변수를 구분하여, 유역별 다른 매개변수의 범위를 제안하였다. 제안된 매개변수는 검증을 통하여 적용성을 확인하였으며, 유역별 다양한 특성을 성공적으로 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.99-99
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.63-63
• /
• 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.