• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.639-639
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• 2015

최근 지식정보 사회는 IT가 핵심 구성요소인 스마트 사회로 변모하고 있으며, 인간과 사물 간 의사소통에서 사물과 사물 간 의사소통까지 확장하고, IT간 융합에서 나아가 타 산업과 융합하는 지능형 사회로 나아가고 있다. '공간'에 대한 정보는 '시간'과 함께 인간이 생활하는데 있어 반드시 알아야 하는 가장 근본적인 정보로써, 공간에서 발생하는 정보를 기반으로 다른 사람들과 소통을 하고 목적을 충족함으로써 삶의 질을 향상시킨다. 현대 사회에서 공간정보는 중요한 인프라 가치를 증대시키므로 새로운 사회 패러다임 전환을 위한 필수적인 요소라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 구현에 앞서 사용자의 니즈를 만족시키고 효용가치 증대가 가능하도록 공간정보서비스 활용 방안 연구를 하고자 한다. 공간정보는 시대의 흐름에 따라 형태 및 생산?활용방법이 달라졌으나 항상 중요한 정보로 인식되어 왔으며, 미래 공간정보는 단순 콘텐츠 영역을 뛰어넘어 상황(Context)정보까지 범위를 확장하였다. (1)미국의 공간정보는 시설, 기록관리 및 지도와 같은 공공분야에서 현재는 업무통합관리, 의사결정지원 등에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)로서의 역할 담당한다. (2)일본은 아시아 최고의 원천기술력을 보유하고 있으며, 높은 수준의 GIS, RS(위성항측), ITS(지능형 교통 시스템) 기술을 기반으로 하고 있다. (3)영국은 지리정보시스템과 공공서비스를 접목하여 시민의 요구에 부응하는 고객맞춤형서비스 제공을 국가정보화의 우선과제로 선정하고 있다. (4)우리나라는 초고속통신망과 모바일 기술 등 세계 최고 수준의 인프라를 확보하고 있어, 이러한 인프라 기반융 복합 공간정보서비스를 이용하는데 안정적인 기반을 확보하고 있다. 본 연구는 국내외 공간정보서비스의 패러다임 변화 및 추진 동향 등을 제시하였으며, 수재해정보 플랫폼 활용에 능동적 적극적으로 접근할 수 있는 기반을 마련하였다. 공간정보서비스를 활용하여 커뮤니케이션 강화, 수재해 정보 서비스의 효율성 증진, 재해부문 선진화 측면에서 발전적 영향을 미칠 수 있으며, 특히 각종 현안에 대한 미래 예측 및 대응에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국폐기물자원순환학회지
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• 제35권8호
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• pp.777-784
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• 2018

Since climate change increases the risk of extreme rainfall events, concerns on flood management have also increased. In order to rapidly recover from flood damages and prevent secondary damages, fast collection and treatment of flood debris are necessary. Therefore, a quick and precise estimation of flood debris generation is a crucial procedure in disaster management. Despite the importance of debris estimation, methodologies have not been well established. Given the intrinsic heterogeneity of flood debris from local conditions, a regional-scale model can increase the accuracy of the estimation. The objectives of this study are 1) to identify significant damage variables to predict the flood debris generation, 2) to ascertain the difference in the coefficients, and 3) to evaluate the accuracy of the debris estimation model. The scope of this work is flood events in Ulsan city region during 2008-2016. According to the correlation test and multicollinearity test, the number of damaged buildings, area of damaged cropland, and length of damaged roads were derived as significant parameters. Key parameters seems to be strongly dependent on regional conditions and not only selected parameters but also coefficients in this study were different from those in previous studies. The debris estimation in this study has better accuracy than previous models in nationwide scale. It can be said that the development of a regional-scale flood debris estimation model will enhance the accuracy of the prediction.

• 한국안전학회지
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• 제36권3호
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• pp.31-39
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• 2021

In Korea, more than half of work-related fatalities have occurred on construction sites. To reduce such occupational accidents, safety inspection by government agencies is essential in construction sites that present a high risk of serious accidents. To address this issue, this study developed risk prediction models of serious accidents in construction sites using five machine learning methods: support vector machine, random forest, XGBoost, LightGBM, and AutoML. To this end, 15 proactive information (e.g., number of stories and period of construction) that are usually available prior to construction were considered and two over-sampling techniques (SMOTE and ADASYN) were used to address the problem of class-imbalanced data. The results showed that all machine learning methods achieved 0.876~0.941 in the F1-score with the adoption of over-sampling techniques. LightGBM with ADASYN yielded the best prediction performance in both the F1-score (0.941) and the area under the ROC curve (0.941). The prediction models revealed four major features: number of stories, period of construction, excavation depth, and height. The prediction models developed in this study can be useful both for government agencies in prioritizing construction sites for safety inspection and for construction companies in establishing pre-construction preventive measures.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.7-7
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• 2023

국내뿐만 아니라 세계적으로도 산사태 발생에 따른 토석류 피해가 빈번하게 발생하고 있으나 아직 토석류 거동에 대한 물리적인 특성을 규명하고, 실험 등을 통한 면밀한 검토가 안 되었다. 토석류는 집중호우 시 토사 내 함수량의 증가로 인해 또는 지진, 화산 발생 시 지각 변동으로 인해 사면의 저항력이 약화되어 발생한다. 이러한 토석류는 재해를 일으키는 매우 위험한 자연 현상이며, 그 규모에 따라 하류부에 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 국내에서 수행된 토석류 관련 연구들은 해외에서 주로 수행된 기초연구 결과를 이용한 토석류 피해 발생예측, 위험지도 작성, 토석류 방지 구조물 개발 등의 응용연구가 대부분이며 소규모 모형을 제작하여 수리실험이 진행되었다. 김기환 외(2008)은 토석류 확산형태와 흐름 속도에 대한 모형실험을 수행하였으며, 김영일과 백중철(2011)은 토석류 유동과 퇴적 특성에 대한 실험을 수행하였다. 미국의 경우 미지질조사국(USGS, U.S Geological Survey)에서 1994년부터 지금까지 100 m 길이의 대형 경사수로를 이용하여 토석류 수리모형실험을 수행하고 있으며 이를 통해 토석류의 수위, 충격력, 전파속도, 유출 후 퇴적형상 등에 대한 다양한 실험데이터를 제시하고 있다. 그러나, 현재까지 국내외 토석류 실험에 대한 표준실험방법과 기준이 정립되지 않아 실험결과의 신뢰성을 명확히 증명하기 어려운 실정이다. 토석류로 인한 가장 직접적인 피해 인자인 토석류의 충격력과 전파속도를 수리모형실험을 통해 정량적으로 파악하기 위한 시험 표준으로 시험 절차, 시험 방법 및 적정한 측정장비의 사양 등을 단체표준을 통해 제공함으로써 시험의 불확실성을 최소화하고, 명확한 프로세스에 따른 시험 결과의 신뢰성과 일관성을 확보하고자 한다. 국토교통연구인프라운영원에서는 단체표준 개발을 위한 시험기관협의체를 구성하고, 이해관계인들의 의견을 반영한 토석류 충격력과 전파속도 측정방법(안)을 2022년에 7월 작성하였으며, 현재 이해관계자들의 의견을 수렴하고 중소기업중앙회에 심의를 상정한 상태이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.260-260
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• 2023

일반적으로 수위·유량 거동은 시간에 따른 수위·유량의 변화량으로 분석이 가능하며, 이를 토대로 연간, 특정 기간의 수위·유량을 분석 및 예측하여 수자원을 효율적으로 활용하고, 재해 예방에 활용할 수 있다. 이러한 수위·유량의 거동에는 다양한 요인들이 영향을 미치며, 대부분의 경우 해당 요인들이 복합적으로 산재하여 각 요인의 영향이 중첩되어 수위 거동을 이해하기에 어려움이 존재한다. 그에 따라 본 연구에서는 웅천천 보령시(노천교) 지점을 대상으로 강우, 유출, 유입에 따른 수위·유량의 거동분석을 실시하였다. 보령시(노천교) 지점은 다양한 외부 요인들이 존재하며, 각 요인이 비교적 독립적으로 작용한다는 가정을 하여 지점의 수위·유량의 요인별 거동 양상을 분석하고자 한다. 우선 금강홍수통제소에서 제공되는 보령시(노천교) 10분 수위 자료와 일 강수량을 비교하여 강우에 따른 수위 패턴을 분석하였다. 이후 보령시(노천교) 10분 수위 자료를 한국수자원조사기술원에서 개발한 수위-유량관계곡선식을 이용해 10분 단위 유량으로 환산하고, 이를 한국수자원공사에서 제공하는 보령댐 10분 단위 총방류량 자료 중 하천 방류량(소수력, 관개(몽리), 하천유지, 등)에 해당하는 내용들을 추출해 비교하였다. 그 결과, 하천의 기저유량은 방류량에서 결정되는 것으로 확인되었으며, 강우량에 따른 수위상승은 비교적 직접적인 요인으로 일어났다. 1순위 수위(2.52m)는 강우에 의해 영향을 받고, 2순위 수위(2.24m)는 방류량에 영향을 받은 것으로 분석되었다. 또한 4~5월 기간에는 기저수위 이하로 떨어지는데, 이는 농업용수 취수의 영향으로 기저수위 이하의 수위거동을 보인 것으로 분석되었다 이를 통해 하천수위 거동을 요인별로 분석할 수 있었으며, 향후 물수지적 관점으로의 추가분석이나 강우에 따른 댐 방류량 조절을 수위로 치환해 더욱 세밀하게 조절할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.221-221
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• 2023

기후변화에 관한 정부 간 협의체 6차 보고서에 따르면 강우 변동성이 증가함에 따라 홍수 피해가 빈번해질 것으로 예상된다. 집중호우, 태풍, 장마 등 물 관련 재해의 발생빈도와 규모가 댐의 홍수조절능력을 초과하는 경우 홍수량을 예측하고 댐 모의 운영을 통해 댐 방류량을 결정하기 어렵다. 그러므로 댐의 안정성 확보를 위해 기존의 댐 운영방식을 검토하고 개선하여 홍수조절용량을 확보하는 과정이 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 저수지 운영방식을 분석하고 극한의 홍수에 대비하여 저수지 운영 방식을 개선하는데 있다. 연구 대상 댐으로는 합천댐과 섬진강댐을 선정하였다. 합천댐과 섬진강댐은 홍수조절을 위해 Rigid ROM(일정률-일정량 방식)을 사용하고 있으며 200년 빈도 홍수량에 맞춰 설계되었다. 그러나 합천댐은 계획방류량(6,200 m³/sec)이 댐 하류지역의 설계홍수량(2,885 m³/sec)보다 2배 이상 크기 때문에 계획방류량만큼 방류하지 않더라도 하류에서 홍수피해가 발생하는 문제가 있다. 2020년, 섬진강댐은 200년 빈도의 홍수량보다 작은 홍수가 발생했음에도 불구하고 하류 지역에서 홍수 피해가 발생하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 홍수기에 일반적으로 사용되는 저수지 운영 방식 - Auto ROM, Rigid ROM, Technical ROM -을 적용하여 댐의 안정성과 하류 홍수피해를 최소화하기 위한 최적의 운영 방안을 검토하였다. 200년 빈도 홍수량과 2020년 홍수 자료를 이용하고 저수지 운영 방식의 변경을 통해 홍수조절효과를 검토하였다. 또한, 홍수조절효과가 미약할 시 사전 방류를 통해 홍수조절효과를 향상시켰다. 본 연구는 안전하고 효율적인 댐 운영 방식을 분석함으로써, 타 다목적 댐 운영에 대한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2021

기후변화로 인하여 발생하는 자연재해는 수많은 인명 및 재산 피해를 일으키며, 그 중에서도 가뭄은 물과 식량의 안보를 위협하고 있다. 이에 OECD(2015)는 미래의 세계 인구 40%가 2050년까지 물이 부족한 강 유역에서 살 것이라 예측하고 있으며, 물의 다층적 거버넌스를 개발하여 물을 효과적으로 사용하기 위한 상향식 의사결정, 통합물관리 체제의 개념을 제시하기도 하였다. 우리나라 역시 가뭄으로 인한 피해발생이 빈번하고, 그 강도나 범위가 점차 증가하는 추세이다. 하지만 2000년부터 한국농어촌공사(출범은 '농업기반공사')가 농업용수를 관리해오고 있으며, 농업용 수리시설의 증축, 관리 등이 공적인 관리쳬계로 변화해오면서 자연스럽게 농업인의 물관리는 배제되었다. 또한, 농업용수는 무상·무제한 공공재라는 인식과 농업인 평균 연령이 높아짐에 따라 농업인의 물꼬관리 및 수로 훼손, 무단취수 행위 등에 대한 제제가 불가능한 실정이다. 본 연구에서 최근 농식품부의 「2019년 정부가뭄종합대책」에 포함되어 있는 물절약 거버넌스 구축 및 운영 내용을 바탕으로 농업용수 관리 및 사용구조를 고려하여 두 개 지역의 농어촌공사(여주이천지사, 경주지사) 주도 하에 거버넌스를 간담회 형식으로 운영하였다. 농업용수 물절약 거번넌스 이해관계자들은 각 지역별 공기업, 공무원, 농업인, 언론인, 학계 전문가 등이 참가하였으며, 거버넌스 운영 2회 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 각 이해관계자들은 농업용수 절약을 위한 현재 문제점 및 해결방안 등에 대한 의견을 제시하였으며, 설문조사를 통하여 농어촌공사의 신뢰도 및 중요도가 가장 높고, 높은 중요도에 비하여 농업인 및 지자체 등은 신뢰도가 낮은 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과는 농업인이 농업용수에 대한 주인의식을 가지고, 적극적이고 자발적인 참여가 필요하다는 것을 보여주고 있으며, 본 연구를 통하여 이루어진 간담회 형식의 거버넌스보다 운영효과 및 지속성을 유지할 수 있는 형태의 거버넌스가 연구되어야한다. 향후 농촌형물 거버넌스 모형이 개발되기 위하여 본 연구는 기초자료로 활용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.349-349
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• 2020

기후변화로 인한 돌발홍수와 같은 집중적인 강우현상은 노후화된 제방의 안정성 저하 및 붕괴 등을 야기시킨다. 향후 홍수량이 증가함에 따라 하천의 통수면적이 부족하여 침수 및 범람의 위험성이 증가할 것으로 생각된다. 계획규모 이상의 홍수가 발생하여 홍수위가 제방고보다 높을 때 월류에 의한 제방붕괴로 이어지며, 이러한 월류에 의한 제방붕괴는 가장 전형적인 것이다. 지금까지 월류에 의한 제방붕괴에 관한 연구는 연구자의 다양한 관점 및 방법을 통해 진행되고 있다. 실제 제방붕괴를 관측하는 것은 불가능하므로 기존의 소규모 수리실험 및 모델링을 통한 제방붕괴 메커니즘 분석에는 사실상 한계가 있다. 이러한 점에서 실규모 수리실험을 통한 월류에 의한 제방붕괴 메커니즘을 3차원으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 드론 영상을 이용하여 제방붕괴 메커니즘 분석 연구를 수행하였다. 제방은 시간의 흐름에 따라 붕괴양상이 발전한다는 점 등에서 매우 복잡한 물리적 특성이 있다. 드론의 오토촬영 기법을 통한 제방이 붕괴되는 순간을 촬영하기는 쉽지 않기 때문에 셔터스피드촬영 기법을 적용하였다. 특히, 짧은 시간에 변화되는 제방의 붕괴양상을 구체적으로 표현하기 위해 두 대의 드론을 횡·종 방향으로 동시에 비행하여 분석 시 3차원 입체감을 최대화하였다. 이후 횡·종 방향에서 동 시간대 수집된 드론 이미지를 분류하여 PIX4D 매핑 기법을 활용한 최소 정합을 통하여 드론을 활용한 제방붕괴 메커니즘 분석의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 스마트 시대의 물산업 경쟁력을 제고함에 있어, 폭이 좁은 하천에 효율적이며 고해상도 시공간 자료를 확보할 수 있는 드론을 활용한 스마트 하천재해 예측 및 관리기술 개발을 통한 하천 원격탐사의 경쟁력을 확보하는 것이 중요하다고 사료된다.