• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2021

강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.180-196
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• 2016

재난의 피해를 최소화하기 위하여 예방, 대비, 대응 등의 다양한 측면에서 관리 하고 있다. 예방과 대비가 잘 되어있더라도, 자연재해와 같은 불가항력의 재난에 대해서는 예상과는 다른 피해가 생길 수도 있다. 따라서 통합적 재난 관리를 위해서 신속한 재난 관리 및 예측을 기반으로 동일한 재난정보 공유가 가능한 시스템을 구축 개발하여야 한다. 특히, 신속한 재난 대응을 위해서는 유관기관 및 현장공무원과 같은 직접적인 방재 투입 인력 간의 동일한 정보공유가 필요하다. 최근에 활용되는 재난 관리 시스템의 경우 고용량의 지리정보를 사용하거나, 정확한 재난 예측을 위해 다양한 인자들을 활용하여 구축된다. 그뿐만 아니라, 최근 구축 및 연구되고 있는 3D GIS를 활용할 경우 하드웨어 등의 문제로 인해 시스템을 사용하지 못하는 경우도 발생한다. 따라서 예측 시뮬레이션을 하여 대응 정보를 확보한다고 해도, 상황에 따라 시스템을 활용 불가한 경우 혹은 해당 정보의 확장자를 읽을 수 없는 환경일 경우에 본질적으로 공통된 정보를 공유하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 재난 대응을 위한 시스템을 구축하고, 그를 기반으로 공유된 정보가 공통된 정보에 준할 수 있도록 신속하고 정확한 정보를 제공하는 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 기존 재해 대응 시간을 앞당기고, 신속한 대응을 통해 의사결정을 지원하여 인적 물적 피해를 최소화할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.611-614
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• 2009

최근 지구온난화로 인한 기후변화 및 해수면 상승으로 인한 태풍의 내습빈도 및 강도의 증가로 태풍 내습시 연안지역에서 침수 범람과 같은 자연재해로 인한 국민의 인명과 재산 피해가 급증하고 있다. 이에 폭풍 해일 예측을 위한 수치모델의 수립과 개선을 통하여 태풍으로 인해 발생하는 연안지역에서의 해일의 발생시간, 해일의 높이, 해일로 인한 침수 범람 지역을 보다 과학적으로 정확하게 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 예측결과를 일반 국민들에게 보다 효과적으로 전달하고, 폭풍 해일로 인한 침수 범람과 같은 연안재해로 인한 피해를 예방하기 위하여 웹 서비스를 통한 GIS기반 폭풍 해일 시각화 시스템을 개발하였다. 또한 수치모델의 정확한 예측결과 및 연안지역의 정밀 지리정보 구축을 위하여 LiDAR 자료를 이용한 GIS기반 육도-해도 접합을 통한 연안지역의 수 센티미터 해상도의 상세 지리정보를 DEM을 통하여 시각화하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.841-849
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• 2008

최근 지구온난화 및 해수면 상승으로 인한 태풍의 내습빈도와 강도의 증가로 태풍 내습시 연안지역의 침수 범람과 같은 자연재해로 인한 국민의 재산과 인명 피해가 급증하고 있다. 이에 폭풍 해일 예측을 위한 수치모델의 수립과 개선을 통하여 해일의 높이 및 발생시간, 해일로 인한 침수.범람 지역을 보다 과학적으로 정확하게 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 예측결과를 일반 국민들에게 보다 효과적으로 전달하여, 연안재해로 인한 피해를 예방하기 위하여 웹 서비스 기반 GIS 연동 폭풍 해일 시각화 시스템을 개발하였다. 또한 수치모델의 정확한 예측결과 및 연안지역의 정밀 지리정보 구축을 위하여 LiDAR 자료를 이용한 GIS 기반 육도-해도 접합을 통한 연안지역 정밀해상도의 DEM을 생성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2019

우리나라는 전국에 약 17,500여개의 크고 작은 농업용저수지가 있으며, 이 중 약 89%는 설치된 지 40년이 지나 노후화가 이뤄지고 있다. 최근에는 기후변화 영향으로 홍수피해가 대형화되고 있어 농촌지역의 홍수재해 발생시 저수지 하류부의 인명피해 및 농경지 침수피해는 증가될 것으로 예상된다. 한국농어촌공사는 농업용저수지의 효율적인 물관리 및 재해방지를 위해 자동수위계측기를 활용한 실시간 저수위 자료를 구축하고 있다. 기후변화에 따른 홍수피해를 신속하게 대응하기 위해서는 과거 홍수사상에 대한 저수지 모델링을 수행하고 그 결과를 농촌지역 풍수해 방지를 위한 의사결정 자료로 활용하게 된다. 기상예측정보의 활용에 앞서 농업용저수지의 홍수모의가 과거 수문사상을 현실적으로 재현하는지를 검토할 필요가 있어 본 연구에서는 저수지 홍수분석의 검정자료인 저수위 자료에 대한 활용성 평가를 수행하였다. 대상저수지는 ${{\circ}{\circ}}$농촌용수구역 내 위치한 ${{\circ}{\circ}}$저수지로 하고, 10분 단위의 저수위 자료를 활용하였다. 연도별 원시자료에 대한 결측, 불량자료, 이상치 등을 검토하고, 그 결과에 대한 유형분석을 수행하였다. 본 연구결과는 과거 홍수사상에 대한 농업용저수지 홍수모의 분석 및 검정을 통해 강우레이더 등 기상예측정보 기반의 농촌지역 홍수피해 산정결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.149-149
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• 2017

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.272-272
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• 2022

지진해일에 대한 분석은 주로 물리적인 계산에 의하여 이루어지고 있으나, 다수의 매개변수가 복잡하게 얽혀있어 계산이 오래 걸리고 해당 지진해일에 대한 분석은 지진해일이 발생한 후에 단층을 조사하여 매개변수를 산정하므로 준실시간에 해당하는 예측이 어렵다. 또한, 지진해일을 예측하는 모형을 구축하기 위해서는 충분한 지진해일에 대한 자료가 필수적이나, 국내의 지진해일은 지난 100년간 4건의 지진해일이 발생하여 자료 역시 불충분하다. 그러나, 일반적으로 지진해일은 주기적이지 않고 빈도가 많지 않으나, 지진해일로 인한 피해는 주요한 사회 기반 시설 및 막대한 인명피해를 야기하므로 지진해일 피해를 저감하기 위한 방안이 필요하다. 확률론적 지진해일 재해도 평가(Probabilistic Tsunami Hazard Assessment; PTHA)시에 주로 지역적인 범위에서 수행되어 자료의 특성을 고려하여 수행해야하나, 현재 지진해일고에 대한 분포를 대수정규분포로 하여 지역적인 특성이 고려되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내의 지역적 특성을 고려하기 위하여 단층매개변수와 지진해일고와의 Vine Copula 기법을 활용하여 관계성을 파악하고 국내에서 발생가능한 지진해일에 대한 위험도 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정된 지진해일고 클러스터링 결과를 활용하여 향후 지진해일에 대한 방재대책 시에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.295-295
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• 2020

산 경사면에서 발생한 토석류는 지형변화에 큰 영향을 미치는 대표적인 자연재해 중 하나다. 특히, 도심지역에서 발생된 토석류는 유동 및 퇴적과정에서 막대한 재산피해와 인명피해를 야기할 수 있다. 이러한 토석류의 피해를 줄이기 위해 토석류의 유동과 피해규모 예측을 위한 여러 수치모형들이 선행연구들을 통해 소개된 바 있다. 최근엔 토석류의 유동과정 및 피해 규모에 큰 영향을 미치는 침식과 연행작용을 구현하기 위한 침식모형이 집중적으로 연구되어지고 있다. 하지만 국내에선 침식 및 연행작용을 구현해 분석하는 것은 아직 제한적인 실정이다. 이에 본 연구는 한국에서 개발된 수치모형으로 침식 및 연행작용을 구현할 수 있는 Deb2D 모형을 활용하여 다양한 침식모형을 적용하여 토석류의 유동을 분석하고 피해규모를 예측하고자 한다. Deb2D 모형은 2차원 수치해석 모형으로 적응형 격자를 기반으로 토석류를 구현하고 있으며 본 연구에선 유동학적 모형으론 Voellmy 모형을 선택하고, 침식모형으론 Sovilla, Frank 그리고 Medina 모형을 선택하여 연구를 진행했다. 2011년 우면산에서 발생한 일련의 산사태를 대상으로 토석류의 유동과 피해규모를 구현했으며 수치모형의 정확성 판단을 위해 현장 조사를 통해 얻어진 토석류의 피해 범위, 총퇴적량 그리고 특정 지점에서 관측된 최대 퇴적 높이 및 최대 속도를 비교자료로 활용했다. 특히, 연구지역의 토석류 발생 전·후 DEMs(Digital Elevation Models)을 통해 공간에 따른 침식 깊이 자료를 얻어, 이를 Deb2D 모형을 통해 분석된 결과와 비교·분석했다.