• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.4
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• pp.91-99
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• 2011

With increasing astronomically damage costs caused by frequent and large-sized flood, a hazard map containing comprehensive analysis results such as inundation trace investigation, flood possibility analysis, and evacuation plan establishment for flooded regions is a fundamental measure of non-structural flood prevention. Though an inundation trace map containing flood investigation results occurred by typhoon, rainfall and tsunami is a basic hazard map having close relationship with a flood possibility map as well as a hazard information map, it is often impossible to be produced because of financial deficiency, time delay of investigation, and the lack of maintenance for flood traces. Therefore, this study proposes the accuracy enhancement procedure of inundation trace map with flood damage information and three-dimensional Digital Elevation Model (DEM) for the past frequent flooded regions according to a guideline for inundation trace map of National Emergency Management Agency (NEMA).

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.5
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• pp.42-48
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• 2016

Inundation Maps are used to predict potential areas of flooding through the signs of past flooding and flood inundation analysis for flooding expected in the future, and this has led to the development of various forms of disaster-related services by governments. However, each institution has its own individual scenarios for making maps for spatial expression. Therefore, the type of spatial information is not standardized and has many forms and structures. In this study, we attempted to design the metadata that would allow Inundation Map information to be shared and used in various fields. The international standard, ISO 19115, and the domestic standards, KS X ISO 19115, TTAS.IS - 19115 and TTAS.KO - 10.0139/R1 of TTA, were used in the design to derive an appropriate standard for comparative analysis by dividing into maintenance, constraints, metadata, spatial reference system, identification, and distribution. It is expected that inundation maps will be easier to utilize and distribute among institutions and private companies by systematically collecting and managing them through the metadata design based vector space information standard developed in this study.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.5
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• pp.335-342
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• 2015

In this study, data linking module called GeoSWMM was developed using a typical secondary flooding model SWMM in order to improve the accuracy of the input data of SWMM and to map hourly inundation estimation areas that were not represented in the conventional inundation map. GeoSWMM is a data linking module of GIS and SWMM, which can generate a SWMM project file directly from sewer network GIS data. Utilizing the GeoSWMM the project file of SWMM model was constructed in the study area, Seocho 2-dong, Seoul. The actual flooding has occurred September 21, 2010 and the actual rainfall data were used for flood simulation. As a result, the outflow started from 2 PM due to the lack of water flow capacity of the sewage system. Based on the results, hourly inundation estimation maps were produced and compared with flood train map in 2010. The comparison showed about 66% matching in the overlap of inundation areas. By utilizing GeoSWMM that was developed in this study, it is easy to build the sewer network data for SWMM. In addition, the creation of hourly inundation estimation map using SWMM will be much help to flood disaster prevention plan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.486-490
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• 2017

도심지에서의 침수피해는 이상홍수 및 국지성 호우 시 우수관거 시설기준 미달, 펌프장 등 배수시설이 설치되지 않아 하천의 계획홍수위보다 제내지의 지반고가 낮은 저지대 지역에서 많이 발생하고 있다. 특히, 내수침수의 경우는 외수에 따른 범람보다는 국민의 재산과 인명피해에 직접적인 영향을 미치므로 침수피해 위험도가 높은 지역의 주민에게 그 지역의 침수빈도와 범위를 인지시키고 사전대응 능력을 향상시킬 필요가 있다. 따라서 연구의 목적으로 매년 피해가 발생한 이력이 있는 위험지구에 대해 전국단위 시군구별 침수피해 지도를 작성하여 침수심 산정과 피해액 예측할 수 있는 기초자료로 활용하고, 주민들의 신속한 대처를 통해 그들의 생명과 재산을 보호하여 재난 안전 국가 이미지 제고에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 도심지 유출모형인 XP-SWMM을 활용하여 내수재해 위험요인에 대한 전국을 해석하는 것에 한계가 있어 풍수해저감종합계획에 수록된 XP-SWMM모의 분석 결과 값을 활용하고자 하였다. 기 수립된 전국 풍수해저감종합계획의 과거 피해 자료를 바탕으로 이상 집중호우나 태풍의 내습 시 풍수해 피해 발생 가능성이 제일 높은 지역을 연구범위 대상지역으로 선정하였다. 그 중 풍수해의 주요 원인으로서 태풍, 집중호우 및 해일로 인한 피해발생 빈도가 높은 지역이면서 하천재해 및 내수침수 피해가 많은 경기도 동두천시를 연구대상 지역으로 선정하였으며, 대상지 유역 현황과 지형정보 및 빈도별 침수심을 조사하였다. 수록된 내용에 따르면 경기도 동두천시는 우수관망의 밀도가 높은 4개 위험지구를 내수재해 발생가능성 지역으로 선정하여 10년, 20년, 30년, 50년, 100년, 200년 6개 빈도에 대해 XP-SWMM 모의를 실시하였다. 이와 같이 수록된 각 빈도에 대한 모의 결과 값을 GIS기술을 이용하여 디지털화 하고 부가적인 분석을 위한 GIS데이터화 하는 내삽법을 선정하여 침수면적 및 침수심을 산출하였다. 그러나 면적비교를 통해 모의 결과 값을 디지털화 하는 과정에서 많은 오차가 발생되는 것을 확인하였고, 이를 보완하기 위해 좌표보정 자동화 프로그램을 개발하여 이러한 문제점을 제거하여 신뢰도를 향상시켰다. 이렇게 계산된 연구 대상지역의 침수심과 침수면적을 활용하여 지도제작 표준 지침서 및 가이드라인을 제시하여 한국형 호우피해 지도제작 기술개발에 기여하고, 비구조적 대책으로서 이상홍수에 대한 위험도를 파악하여 지역별 도심침수 방지를 위한 대비체계를 구축하는 등 위험지역에 대한 사전분석 및 활용에 기초자료로 도움이 되고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.120-120
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• 2019

국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.215-215
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• 2019

우리나라 뿐만 아니라 세계 각지에서 태풍이나 집중호우로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 그 원인으로는 수공구조물의 설계빈도를 초과하는 강우, 도시지역 확장으로 인한 불투수지역의 확대, 배수시설의 용량부족 등이 있다. 본 연구에서는 수치지형도, 토양도, 토지이용도 등 누구나 쉽게 구할 수 있는 자료를 이용하여 홍수로 인한 피해가 발생하기 쉬운 지역을 선별하고자 하였다. 우선 강우가 지표면에 도달하게 되면 지표면의 경사, 토양의 특성, 토지이용 등에 영향을 받아 침투되지 못하고 표면에 고이게 되는데 이를 유출생성지도로 표현하였다. 그리고 이렇게 생성된 표면유출수가 지표면의 경사, 지표면의 요철(凹凸), 도로나 철도 등의 인공선형축 등에 영향을 받아 흐르기 쉬우며 이를 유출이동지도로 표현하였다. 또한, 이동된 유출수가 고이기 쉬운 저지대, 지표면의 요철 등으로 인해 누적되는 유출누적지도로 표현하였다. 유출생성지도는 이동, 누적지도의 입력자료가 되어 상류의 유출생성의 정도가 하류지역에 영향을 주도록 하였으며, 최종적으로 유출이 동지도와 누적지도가 실제 침수흔적도와 얼마나 일치하는지 확인하기 위해 서울시 침수흔적도와 비교하였다. 기존의 재해 지도를 얻기 위해서는 강우량을 조사하여 수치모형에 입력함으로써 1차원 또는 2차원의 침수예상도를 작성하는 반면에 본 연구에서는 지형 정보만을 가지고 취약지구를 선정하기 때문에 유역전체 또는 시, 도 단위로 광범위한 연구 영역에 적용이 가능하다. 또한, Spatial MCDM 등을 통해 여러 Raster 자료를 하나의 지표로 나타내기보다 유출수가 생성(또는 이동, 누적)되기 쉬운 지역을 1, 그렇지 않은 지역은 0으로 표현하는 이분법적 분석을 통해 가중치설정과 모호한 경계의 처리 때문에 사용자 및 자료에 따라 취약한 지역이 달라지는 것을 방지하고자 하였다. 이를 통해 표면 유출수로 인해 침수피해가 발생하기 쉬운 지역을 홍수취약지구로 선정하여 침수재해 중점관리 우선순위가 될 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.317-321
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• 2017

본 연구는 황구지천 인접 지역의 홍수지도를 작성하기 위하여 황구지천 제방 파제시 홍수범람 모의를 실행하였다. 홍수범람모의에 적용한 수치모형은 FLUMEN이며 황구지천 세마교부터 수직교 구간 인접지역의 홍수범람을 모의하였다. 수치지형도에 의한 지형자료와 함께 조도계수 및 홍수수문곡선운 황구지천 관련 계획보고서의 자료를 인용하였다. 월류에 의한 범람 양상을 파악하기 위하여 확률홍수시 현 제방고를 적용한 초기 침수 빈도를 적용하였다. 범람시나리오를 작성하기 위하여 2개의 파제위치를 선정한 후 범람 모의를 수행하였다. FLUMEN은 미리 제방을 파제한 후 처오름 해석으로 모의하는 방법과 하도에 물이 가득 찬 후 제방을 파괴하는 방법이 있으며 본 연구에서는 전자의 방법을 적용하였다. 제방의 범람에 따른 침수시간, 유속분포의 변화, 침수심, 침수면적 등을 산정하고 제방의 파제에 따른 침수시 파제폭에 관한 변화를 주어 범람면적의 변화 및 시간의 변화 수문곡선상 문제점을 검토하여 해당지점의 적정한 파제폭, 침수심, 침수시간 등을 제시하여 홍수지도 작성시 필요한 자료를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.325-325
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• 2021

딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.66-66
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• 2019

침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.839-850
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• 2018

The flood damage in urban areas due to torrential rain is increasing with urbanization. For this reason, accurate and rapid flooding forecasting and expected inundation maps are needed. Predicting the extent of flooding for certain rainfalls is a very important issue in preparing flood in advance. Recently, government agencies are trying to provide expected inundation maps to the public. However, there is a lack of quantifying the extent of inundation caused by a particular rainfall scenario and the real-time prediction method for flood extent within a short time. Therefore the real-time prediction of flood extent is needed based on rainfall-runoff-inundation analysis. One/two dimensional model are continued to analyize drainage network, manhole overflow and inundation propagation by rainfall condition. By applying the various rainfall scenarios considering rainfall duration/distribution and return periods, the inundation volume and depth can be estimated and stored on a database. The Rainfall-Duration-Flooding Quantity (RDF) relationship curve based on the hydraulic analysis results and the Self-Organizing Map (SOM) that conducts unsupervised learning are applied to predict flooded area with particular rainfall condition. The validity of the proposed methodology was examined by comparing the results of the expected flood map with the 2-dimensional hydraulic model. Based on the result of the study, it is judged that this methodology will be useful to provide an unknown flood map according to medium-sized rainfall or frequency scenario. Furthermore, it will be used as a fundamental data for flood forecast by establishing the RDF curve which the relationship of rainfall-outflow-flood is considered and the database of expected inundation maps.