• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.8 no.2
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• pp.21-26
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• 2015

This study analyzes the failure predict of model slope due to changes in ground condition followed by heavy rainfall with a simulated rainfall system. the movement of a slope from the rainfall penetrating the unsaturated soil is investigated with respect to various conditions of pore-water pressure, earth pressure and moisture content, considering rainfall duration and permeability.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.2
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• pp.163-172
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• 2004

In this paper, the sub-soil storage system for utilizing urban instream flow of rainfall runoff was developed and examined through experiments. The artificial rainfall facility and sub-soil storage were installed in the experimental area. The effect of the water qualify improvement and the storage effect were analyzed through the several experiments. Through the experiments of rainfall intensity variation, which are the rainfall intensity of 20mm/hr, 30mm/hr, 40mm/hr, 50mm/hr was indicated SS concentration can be reduction until 68％. Also, the ration of the storage volume is varied from 42.8％∼79.9％ based on the rainfall intensity. The reduction rate of the BOD, CO $D_{Mn}$, SS, T-N, T-P was 30％, 42％, 68％, 39％, 26％. As the result, water quality of runoff and efficient of runoff reduction by the system are much improved. The rainfall runoff with the installation of sub-soil storage could be used for instream flow.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.96-96
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• 2015

도시의 배수관망은 빠른 배수를 위하여 보다 효율적으로 발전되어 왔다. 일반적으로 임의의 배수 시스템은 홍수기에 가능한 한 빠른 배수를 목표로 설계된다. 이러한 측면에서 인공 배수망은 자연 하천망보다 보다 효율적이라 생각되어 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용 서울지역 30개 배수분구의 배수망 특성을 분석한 결과, 배수망 특성면에서 인공적인 배수망이 자연배수망보다 비효율적일 수 있다는, 기존 상식과 다소 대치되는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 배수망의 특성은 도시 유역의 유출특성과 밀접한 연관을 가지고 있다. 효율적인 배수망과 그렇지 않은 배수망의 유출 특성은 매우 다르게 나타난다. 이러한 유출 특성의 차이는 강우의 이동으로 인한 시공간적 변동에 더욱 두드러지게 나타나게 된다. 즉, 효율적인 배수망의 첨두유출량은 이동강우에 대하여 그렇지 않은 배수망에 비해 약 2배 이상의 높은 증가율을 보인다. 따라서 이러한 연구결과는 강우의 변동성에 대비하여 첨두유출량을 저감할 수 있는 동시에 상대적으로 효율적인 최적의 배수관망 레이아웃을 설계하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.344-344
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• 2023

최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.331-331
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• 2020

급격한 산업화와 도시화로 인한 도시유역의 불투수면의 증가와 이에 따른 배수능력의 저하로 인해 도시 물순환의 왜곡이 발생하였다. 따라서 과거 도시 물관리 기법의 한계가 나타났으며 이를 위해 저영향개발 기법 등과 같은 도시 물관리 기법의 패러다임이 변화하였다. 본 연구에서는 저영향개발 기법에서 도시유역 내 활용이 유용한 침투형 시설 중 투수블럭에 대한 물순환 성능평가를 실외실험을 통해 분석하였다. 성능평가 실험은 부산대학교 양산캠퍼스 한국 GI&LID 센터 내 투수블록 뿐만 아니라 블록 하부 골재층까지 설치가 가능하도록 되어있어 실제 현장과 유사한 환경을 구축이 가능한 2.4×10.9×0.4 (m) 규모의 주차장형 LID 실증시험시설을 활용하였다. 인공강우 분사를 위한 실외 인공강우모사 장치 크기는 2×2(m)으로 본 시험을 위하여 5개의 인공강우모사 장치를 연결하여 활용하였으며, 본 시험장치는 강우를 공급하기 위한 수조와 펌프, 일정한 유량을 유입하기 위한 유량계, 강우를 분사하기 위한 노즐, 인공강우가 실제 강우와 같이 자유낙하 하도록 구현하기 위한 오실레이터 등으로 구성되었다. 시험대상인 틈새투수블록은 석재블록 규격 400×600×100 mm이며 재질은 받침안정층(흙), 투수블록(화강석)으로 구성되어 있다. 실험의 시나리오는 시험체에 강우강도 30mm/hr, 50mm/hr, 100mm/hr에 해당하는 양을 1시간 동안 유입하여 시험 시작 후, 강우지속시간, 표면유출지속시간, 표면유출량을 1분 단위로 측정. 시험체에 유공관이 설치된 경우에는 침투유출지속시간, 침투유출량도 함께 1분 단위로 측정하였으며 각 강우강도별로 측정하고, 1회 측정 후, 각 시험별 시험 대상체의 조건을 같게 하기 위한(하부 지반의 건조) 약 3일 이후(상황에 따라 변동 가능) 시험하였다. 본 실험의 결과, 강우강도가 30 mm/hr와 50 mm/hr인 경우에는 화강석 틈새투수블록포장에서 지표 유출이 발생하지 않았으며, 강우강도 100 mm/hr의 경우 260 L의 지표 유출이 발생하여, 불투수표면 대비 84%의 지표유출 저감률을 보여줌으로서 투수블럭에 물순환 성능에 대한 효과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.280-280
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• 2020

지구 온난화 현상 및 이상기후로 지구환경 변화는 물환경 변화에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 지표수에 의존도가 높은 국내의 수자원 공급시스템은 지구환경 변화에 의한 강우 분포의 시간적, 공간적 불균질성에 대한 취약성이 높으며, 이에 기후변화에 따른 상대적 변동성이 적은 지하수자원의 활용 가능성이 높아지고 있다. 지하수 인공함양 기술은 강우, 지하수 및 하수 처리수 등의 잉여 수자원을 관정, 수로, 인공함양 분지 및 습지, 지하댐 등의 인공시설물을 활용하여 지하 대수층에 주입시킨 후 양질의 수자원을 확보하는 기술이다. 이번 연구에서는 수치해석을 활용하여 함양지역의 유역형상 및 지층경사, 대수층 두께, 체류시간, 수리상수 등 수리지질 인자를 고려한 인공함양 방식별 인공함양 효율성을 평가하고자 한다. 인공함양 방식은 수직관정 및 수로(Ditch)를 적용하였다.