• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.75-75
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• 2021

본 연구는 기후변화에 따른 강우현상의 극한화에 대응한 도시치수규모 설정 방안에 대한 연구이다. 발생가능한 모든 강우상태를 강우지속시간과 강우량 매트릭스로 구성하고 모든 강우상태에 대한 침수규모를 사전에 산정한 후 도시침수 상태를 추정하는 2변수(강우량, 강우지속시간) 회귀식을 개발하였다. 치수규모 결정을 위해서 지금까지 사용해 오던 "발생빈도" 기준의 극치통계의 개념적, 공학적 의미를 재해석하여 물리적으로 의미가 있는 "침수 특성치" 기준으로 대전환하자는 것이다. 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 도시유역의 침수를 정량적(침수심, 침수면적)으로 모의할 수 있는 방법을 제시하기 위한 침수상태의 기준이 될 침수특성치로는 관로첨두유출량, 최대침수면적, 침수총량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 특정지점의 침수지속시간 등 6가지를 선정하였다. 우리나라에서 발생가능한 모든 강우상태에 대한 침수 발생 가능성을 점검하여 침수특성치를 분석하고 해당 유역의 "물리적/사회적 특성"을 고려한 "사회적 합의"에 의해 "감당할 수 있는 피해의 정도"에 맞춘 도시유역 치수계획규모를 설정하는 방안을 확립하는 것이다. 또 결과로 구해지는 다음과 같은 형태의 유역별 침수특성치 산정식(2변수 회귀식)을 각 유역별로 구해 놓으면 기상예보(강우지속시간-강우량)에 따라 유역의 침수 특성치를 쉽게 추정하여 사전에 확립해둔 방재대책을 시행할 수 있게 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.957-964
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• 2013

This research is on the methodology of flood risk assessment using flooding characteristic values. Necessity of design magnitude for flood control considering floods was judged by plotting peak flow with respect to frequency and duration, and flooding magnitude was defined with 6 flooding characteristic values which were proposed to be significant factors when assessing flooding magnitude. Precipitation data used in the assessment modeling were applied by combining all the possible precipitation events. After overlapping the simulated results with precipitation matrix by flooding characteristic values, contour map was drawn, and Flooding characteristic contour graph for possible rainfall events were suggested in respect of all possible precipitation. Flooding characteristic contour graph for possible rainfall events was confirmed that reducing of damage magnitude of each flood characteristic value was figured out easily. The flood risk assessment methods suggested in this study would be a good reference for urban drainage system design, which only focuses on pipe conduit.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.194-194
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• 2021

최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2005.04a
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• pp.378-384
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• 2005

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.225-227
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• 2023

선박의 안전운행을 지원하기 위해 다양한 정보를 신속하고 정확하게 파악할 필요가 있다. 이를 지원하기 위해 6종 개별 서비스를 표출하고, 별도의 데이터를 통합해서 표시하는 통합대시보드를 배치하여 종합적인 정보를 한눈에 확인할 수 있도록 하였다. 통합대시보드는 선박의 안전상태(충돌위험지수, 횡경사, 침수상태 등)를 시각적으로 확인이 용이하게 디자인 되었으며, 사고 발생 시 상태모니터링을 통해 신속한 의사결정이 가능하도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.834-839
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• 2006

본 연구는 하천연안에 위치한 소지류 하구부의 제방파괴로 인하여 외수위의 영향을 받는 제내지가 본류하도의 배수(back water)영향과 내수유입으로 침수역이 발생하게 되며, 이때에 홍수범람역의 범위와 배수시간을 분석.검토하여 침수피해를 저감시키는 방법을 모색하고자 하였다. 소하천유역의 침수상태해석을 위해 제내지측 침수역을 지류하도로 취급하여 두 개의 하천이 합류하는 조건으로 분석을 실시하였다. 이때 HEC-RAS를 이용하여 침수구역의 부정류 해석을 실시하였으며, 제내지의 침수 및 배수특성을 파악하기 위하여 본류하도의 홍수규모 즉, 홍수량(위)에 따른 제내지 침수역의 배수영향범위를 추정하였고 파제부의 내수배제 시간을 해석하여 침수피해를 경감시킬 수 있는 파제부의 구조적인 개선방안을 분석.검토하였다. 그 결과 파제로 인하여 제내지가 본류하도의 외수위에 영향을 받으면서 제내지에 침수가 발생하는 소하천유역에서는 파제부의 범위에 따라 내수배제 능력과 배수영향을 동시에 분석하여 제내지에서 효과적인 내수배제능력을 가지면서 배수영향을 최소화하는 최적의 조건을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.345-350
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• 2005

본 연구는 하천연안에 위치한 소지류 하구부의 제방파괴로 인하여 외수위의 영향을 받는 제내지가 본류하도의 배수(back water)영향과 내수유입으로 침수역이 발생하게 되며, 이때에 홍수범람역의 범위와 배수시간을 분석$\cdot$검토하여 침수피해를 저감시키는 방법을 모색하고자 하였다. 소하천유역의 침수상태해석을 위해 제내지측 침수역을 지류하도로 취급하여 두 개의 하천이 합류하는 조건으로 분석을 실시하였다. 이때 HEC-RAS를 이용하여 침수구역의 부정류 해석을 실시하였으며, 제내지의 침수 및 배수특성을 파악하기 위하여 본류하도의 홍수규모 즉, 홍수량(위)에 따른 제내지 침수역의 배수영향 범위를 추정하였고 파제부의 내수배제 시간을 해석하여 침수피해를 경감시킬 수 있는 파제부의 구조적인 개선방안을 분석$\cdot$검토하였다. 그 결과 파제로 인하여 제내지가 본류하도의 외수위에 영향을 받으면서 제내지에 침수가 발생하는 소하천유역에서는 파제부의 범위에 따라 내수배제 능력과 배수영향을 동시에 분석하여 제내지에서 효과적인 내수배제능력을 가지면서 배수영향을 최소화하는 최적의 조건을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.63-63
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• 2019

최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• Tunnel and Underground Space
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• v.24 no.3
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• pp.224-233
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• 2014

It is well known that rock properties can be affected by loading in underground condition. In the case of flooded underground mine or tunnels, rock properties variation due to loading might be different from the loading in dry condition. In order to verify the influence of saturated loading condition on rock properties, various laboratory tests had been carried out. Loading on the rock specimen was controlled to be ranged in between 20 ~ 80% of UCS. By comparing the variation of thermal, mechanical, and physical properties of rock specimens under the same load in saturated and dry condition, it was possible to find that the rock properties can be more significantly disturbed in the saturated loading condition than in dry loading condition.