• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.354-354
• /
• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.563-563
• /
• 2016

국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.51 no.2
• /
• pp.165-174
• /
• 2018

The model using time series data can be considered as a flood forecasting model of a small river due to its efficiency for model development and the advantage of rapid simulation for securing predicted time when reliable data are obtained. Transfer Function Noise (TFN) model has been applied hourly flood forecast in Italy, and UK since 1970s, while it has mainly been used for long-term simulations in daily or monthly basis in Korea. Recently, accumulating hydrological data with good quality have made it possible to simulate hourly flood prediction. The purpose of this study is to assess the TFN model applicability that can reflect exogenous variables by combining dynamic system and error term to reduce prediction error for tributary rivers. TFN model with hourly data had better results than result from Storage Function Model (SFM), according to the flood events. And it is expected to expand to similar sized streams in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.19-19
• /
• 2022

하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.422-422
• /
• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.212-212
• /
• 2017

친수공간은 하천주변의 가치를 적극 활용하고자 공원, 캠핑장, 관광 및 레져시설 등으로 조성된 친환경적 하천공간을 말한다. 그러나 이러한 친수공간은 주로 제외지의 고수부지에 조성되어 있음에 따라 중규모의 강수량에도 불구하고 쉽게 침수될 가능성이 상존하고 있다. 따라서 본 연구는 영산강과 섬진강수계를 대상으로 공원 캠핑장 자전거도로 등 하천 내 친수지구를 안전하게 관리하기 위해 침수도표 및 침수정보를 제공하고, 언제 어디서나 홍수정보를 쉽게 제공받을 수 있도록 홍수정보제공체계를 구축하는데 목적이 있다. 이를 위해 연구 대상 수계에 대하여 자료수집 및 현장조사를 실시함으로써 친수지구내 시설물 현황을 파악하였으며, 이를 근거로 4대강사업이후 여건변화를 반영한 최신 지형정보 활용하여 침수예측모형을 구축하였다. 다만 친수지구 예측모형의 정확도 및 효율성 향상을 위해 친수지구 특성을 고려한 수치표고모델의 격자크기 및 해상도를 달리하였으며, 친수지구 예측모형의 정확도 검 보정을 위해 홍수흔적조사를 실시하였다. 이러한 연구를 통해 기존 홍수예보시스템의 수행능력을 개선하고, 친수지구에 대한 침수도표 및 침수정보 등의 홍수정보를 실시간으로 제공함으로써 홍수로 인한 피해를 최소화할 수 있도록 하였다. 또한 침수예측모형 및 홍수정보제공시스템을 구축하고 이를 검증 및 보완하여 공간 홍수예보를 실현함으로써 홍수예보 모형의 정확도 및 활용성을 향상시켰다는 점에서 의미가 있다. 더불어 본 연구의 결과는 하천업무 담당자의 업무추진 효율성이 증대가 되고, 공간홍수예보 실현으로 친수지구를 이용하는 국민의 안전이 담보될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.57-57
• /
• 2017

홍수예보방법은 크게 기상법, 수위법, 강우-유출법으로 구분할 수 있으며, 수위법은 도시지역의 중소규모 하천유역보다는 한강, 낙동강 등과 같은 대유역의 홍수예보에 적합한 방법이다. 기상법을 통한 중소규모하천의 홍수예보는 신속성(주민대피에 필요한 예보선행시간)은 갖추고 있으나, 호우사상의 첨두 홍수량에 대한 정확성(도달하는 시간과 수위를 정확하게 예측하는 정도)은 부족하다. 반면 강우-유출법은 기상법에 비해 신속성은 떨어지나, 정확성에서는 기상법보다 신뢰할 수 있는 장점을 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 강우정보만을 이용하여 홍수예보가 가능한 Flow Nomograph를 활용한 기상법과 실시간 강우자료와 레이더 초단기 예측강우를 연동한 강우-유출법을 실시함으로써 중소규모 도시하천의 실시간 도시홍수예보를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과는 도시홍수예보를 통한 골든타임확보 및 피해저감에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1274-1278
• /
• 2010

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.437-442
• /
• 2005

The forecasting of flood runoff in the river is essential for flood control. The purpose of this study is to test a development of system for flood runoff forecasting using neural network model. For the flood events the tested rainfall and runoff data were the input to the input layer and the flood runoff data were used in the output layer To choose the forecasting model which would make up of runoff forecasting system properly, real-time runoff in the river when flood periods were forecasted by using the neural network model and the state-space model. A comparison of the results obtained by the two forecasting models indicated the superiority and reliability of the neural network model over the state-space model. The neural network model was modified to work in the Web and developed to be the basic model of the forecasting system for the flood runoff.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.1126-1130
• /
• 2006

중랑천, 왕숙천 등과 같이 유역면적이 작은 유역에서 호우 발생에 따른 홍수예보 및 예측 업무를 수행하기 위해서는 선행시간 확보가 필수적이다. 본 연구는 중소하천 유역에서의 홍수예보 및 예측 업무를 통하여 하천 주요지점에서의 홍수예보 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구방법으로는 선행시간 확보를 위해 기상청의 수치예보자료에 대하여 정량적 강우예측 자료 활용방안을 검토하였다. 수치예보자료의 정확도 검토는 관측소별/소유역별로 구분하여 T/M자료와 수치예보자료를 통계학적 방법에 의해 검토하였다. 홍수예보 업무 활용을 위해 간단한 강우-유출 통계모형을 구성하여 홍수예측 업무를 수행하였다. 검증자료는 기왕의 수문자료 중 80mm 이상의 호우를 대상으로 실시하였고, 검증결과 활용가능성이 있음을 입증하였다. 본 연구성과를 기존의 주요지천 홍수예보업무에 활용할 수 있도록 하였다.