• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.262-262
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• 2011

최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.2-2
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• 2015

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.4
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• pp.101-109
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• 2008

Automated rainfall warning system is a facility to prevent casualties who were recreating in the down stream region with operating lead broadcasting or signaling warning automatically when torrential rainfall occurs in mountainous area. But standard of conventional warning does not consider the characteristics of basin, and warning signal. Evacuation signal 1 and evacuation signal 2 are uniformly signaled when the 10minute moving total of observed rainfall is higher than 4 mm, 6 mm, and 8 mm respectively. therefore, local governments and relative agencies had re-established the standard of warning by analyzing the risk water level, critical discharge and reference rainfall, which are considering the characteristics of basin. In this study the standard of conventional and re-established warning of weolseong basin, which is available to acquire a real rainfall. There are analyzed by considering the risk water level, critcal discharge and reference rainfall. Also this study compares rainfall of conventional and re-established warning standard and indentifies problems by analyzing adequacy of rainfall estimation for warning and proposes alternative. The standard of conventional warning which investigates with the converted rainfall(unit of a minute) issued too many alarm. The re-established standard upward has the necessity which will be regulated about the alarm announcement number of times. Considers the safety, upward regulation of alarm standard rainfall is a necessity which will be prudent.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.642-642
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• 2012

최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우와 돌발성 호우가 한반도 뿐 아니라 전 세계적으로도 많이 나타나고 있고, 그로 인한 이상홍수의 발생이 우리나라의 인명 및 재산피해를 날로 증가시키고 있는 추세이다. 그러나 현재 국내의 홍수방어시스템은 정확도 및 선행시간 확보 등의 측면에서 국민들의 요구수준까지는 그 역할을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 또한 최근 4대강 살리기 사업을 통해 수행된 보 설치 및 하도 준설로 인해 하천환경의 변화가 크게 발생하여, 보다 정확하고 신속한 홍수위 예측기법이 요구되고 있는 실정이다. 이에 따라 현재 4대강 홍수통제소에서는 정확한 홍수위예측을 위해 4대강 본류 및 주요 지류에 대해 수리모형을 구축하고 있고, 기존의 저류함수모형에 의한 강우-유출 해석기법을 적용하여 주요 지류에 대한 유입량을 산정하기 위한 모형을 구축중에 있다. 국내 홍수방어 시스템에 현재까지 사용되어 오고 있는 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 방법은 물리적 기반의 홍수예측모형으로 유역의 지형학적 인자와 그에 따른 여러 변수를 포함하기 때문에 하천환경의 변화로 인해 각각의 추적과정에서 오차들이 발생하여 해석결과에 영향을 미치는 단점이 있다. 이에 반해 데이터 기반 모형은 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 낙동강 유역에 대해 보다 정확한 홍수위 예측을 위해 현재 낙동강홍수통제소에서 구축중인 낙동강 본류의 수리모형의 주요 지류의 유입량 산정을 위해 기존의 물리적 기반 모형이 아닌 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 data 기반 모형을 적용해 기존 물리적 기반 모형과 비교 분석 하고자 하였다. 낙동강의 주요지류인 감천, 금호강, 남강, 내성천, 밀양강, 반변천, 위천, 황강을 적용유역으로 선정하여 유역별로 티센망을 구축하였고, 각 지류별로 수위관측소를 선정하여 최근 10년동안 낙동강유역의 홍수예 경보가 발령되었거나 많은 비가 온 사상을 선정해 모형을 검증하였다. 모형은 실시간 수위측정 자료와 강우자료 및 해당유역 댐의 방류량 자료를 이용해 유역별 최적 입력자료 조합을 선정하여 간단하게 구축할 수 있었다. 또한 10분 단위 및 30분 단위의 입출력 자료로 모형을 구축하여 비교하였다. 이번 연구에서 수행한 낙동강유역에서의 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 홍수예측기법을 통해 몇가지 data만으로 유역의 주요지점에 대한 홍수위와 홍수량을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다. 모의 결과는 실측치와 비교해 정확도 면에서 우수함을 보여 주었으나 예측시간이 길어질수록 실측치의 경향을 벗어나는 결과를 보였다. 그러나 실시간 홍수예 경보에 있어서는 만족할만한 선행시간을 확보할 수 있었다. 구축된 Data 기반 모형이 물리적 기반 모형과 더불어 낙동강 홍수예 경보를 위한 모형으로 사용될 수 있다면 보다 효율적인 예 경보 체계 구축에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.640-640
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• 2015

2010년과 2011년 서울에서 발생한 집중호우와 2014년 부산에서 발생한 집중호우의 발생으로 막대한 재산상의 피해와 사상자를 냈다. 2010년 9월 21일에 발생한 집중호우는 1908년 관측시작이래 가장 많은 비가 내린 것으로 기록되었으며 주거지 4,727호, 상가 1,164호, 공장 126동 등이 침수되고 13시를 기준으로 강서지점의 경우 시간당 98.5mm의 기록적인 강우를 기록하였으나, 관악지점은 5.5mm에 그쳐 두 지점간의 시간당 강우량의 편차가 약 200배 가까이 차이가 나는 것으로 나타났다. 이와 같이 최근 도시지역에서 국지성 집중호우가 증가하고 있으며 지역별 강우 편차가 크고 이에 따라 침수피해발생 여부도 지역에 따라 달라진다. 강수의 공간적 분포와 그로 인한 침수해석은 도시돌발홍수 예경보 시스템에 있어 무엇보다도 중요하다. 본 연구의 목적은 도시지역 돌발홍수 예경보 시스템 구축을 위한 정량적 강수추정 QPE(Quantitative Precipitation Estimation)기법에 따른 수리 수문학적 영향을 평가하는 것이다. 정량적 강수추정을 위해 AWS, SKP, 레이더 자료를 활용하여 250m의 해상도를 가지도록 크리깅을 적용하였다: QPE 1은 34개의 AWS의 지점우량을 지구통계학적 기법 중의 하나인 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 2는 AWS와 156개의 SKP의 강우데이터를 크리깅을 이용하여 산정한 기법, QPE 3는 광덕산 레이더를 이용한 기법, QPE 4는 AWS, SKP, 광덕산 레이더 자료를 조건부 합성한 기법이다. 월류량을 산정하기 위해 도시유출해석모형인 SWMM을 강남역 일대를 대상으로 구축하고 우수관로 시스템으로 유입되지 못한 노면류(Surface flow)를 함께 고려하였다. 침수해석을 위해서는 DHM모델을 적용하였으며 2013년 7월 기간에 발생한 호우에 대하여 분석을 수행하였다. 비교수행을 위해서 인접한 서초 AWS와 강남 AWS의 지점강우량도 함께 고려하였으며 모의결과를 국가 재난관리 정보 시스템(NMDS)에 침수피해가 확인된 가옥 및 빌딩 정보와 일치여부를 적합도로 산정하였다. 산정된 적합도를 통하여 정량적 강수추정기법에 따른 수리?수문학적 영향을 평가하였다. 실제 침수흔적정보와 비교 결과, QPE 2와 QPE4가 가장 적합도가 높았으며 이에 따라 고밀도의 관측망의 구성이 도시지역 침수해석결과에도 적합할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.114-118
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• 2005

본 연구에서는 특정 유역의 토양수분 상태, 한계유출량(threshold runoff) 및 단기 기상예보 자료 등으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 계산할 수 있는 실시간 돌발홍수 예경보시스템을 개발하기 위해 한강유역을 대상으로 DEM 자료를 이용하여 미세 소유역을 구분하고 하도단면 특성을 고려한 제방 월류 유량 개념을 기초로 고해상도 소유역 단위의 한계유출량을 산정하고, 중규모 TOPMODEL의 토양수분 모델을 통해 임의 상태의 토양수분을 추정할 수 있도록 개발하였다 또한, FFG 시스템의 기상학적 구성요소 개발을 위해 레이더 강우 추정을 편차보정 기법을 통해 계산하였다. 상술된 계산결과를 바탕으로 2003년 7월의 호우사상에 대한 유역 및 격자기반의 FFG를 산정하였고, 이들 결과는 기상청의 RDAFS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 단기 수치예보 자료의 지속시간별 예측강수량을 활용하여 돌발홍수 발생에 대한 사례연구를 수행하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.51.1-51.1
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• 2010

본 논문은 중소 도시하천을 위한 수해관리시스템 개발에 관한 것이다. 일반적으로 도시하천은 집중호우 발생 시 수위가 급격히 상승하는 특성이 있으므로 하천 재난관리 측면에 있어서 특별한 주의가 필요하다. 따라서 이와 같은 하천의 경우에는 강우와 유출 관계식으로부터 수립된 수문학적 모형을 사용하여 홍수 발생 여부를 예측하는 것 보다는 하천 수위의 실시간 변동 상황을 즉시 감지하고 위험상황 발생 시 이를 신속히 전파하는 것이 재난관리 측면에 있어 더욱 유리할 수 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 실시간 센서 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 복합 이벤트 처리기법을 사용하여 수해관리시스템을 개발하였다. 또한, 외부의 재난관리시스템과 정보를 공유하며 연동을 원활히 수행할 수 있으며 경보를 다수의 사용자에게 효과적으로 전파할 수 있는 이벤트 주도적 아키텍처를 적용하였다. 본 연구를 통해서 최근 실시간 데이터 처리기법으로 주목을 받고 있는 복합 이벤트 처리기법이 수해관리에 효과적임을 알 수 있었으며 타 분야의 재난관리에도 널리 적용될 수 있는 것으로 파악되었다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.46 no.6
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• pp.738-750
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• 2011

Partly due to the climate changes, flooding occurs more often than before. Particularly high urbanization causes more damages by flooding with unexpected downpours. Recent mobile telecommunication technology can help to reduce the damage by a natural disaster with quick alarming process. This research aimed to implement a flood warning GIS service system based on open source software and mobile hybrid application program with LBS. The developed system utilized location information of mobile clients for smart phone users to get alerted to flooding immediately. This service system would be very useful in urban areas to reduce the flood damages.