• Title/Summary/Keyword: 홍수예측모델

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Prediction MOdels for Channel Bed Evolution Due to Short Term Floods (단기간의 홍수에 의한 하상변동의 예측모형)

  • Pyo, Yeong-Pyeong;Sin, Cheol-Sik;Bae, Yeol-Ho
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.30 no.6
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    • pp.597-610
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    • 1997
  • One-dimensional numerical models using finite difference methods for unsteady sediment transport on alluvial river channel are developed. The Preissmann implicit scheme and the Lax-Wendroff two-step explicit scheme with the Method of Characteristics for water motion and a forward time centered space explicit scheme for sediment motion are developed to simulate the sediment transport rate and the variation of channel bed level. The program correctness of each model is successfully verified using volume conservation tests. The sensitivity studies show that higher peak stage level, steeper channel slope and longer flooding duration produce more channel bed erosion. and median grain size, $D_{50}=0.4mm$ give maximum volume loss in this study. Finally, the numerical models are found to produce reasonable results from the various sensitivity tests which reveal that the numerical models have properly responded to the changes of each model parameter.

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Assessment of predictability and Bias correction of Global seasonal forecasting system version 5 (GloSea5) for water resources planning and management (수자원 계획 및 관리를 위한 GloSea5모델의 예측력 평가 및 편의보정)

  • Son, Chanyoung;Jeong, Yerim;Han, Soohee;Cho, Younghyun;Suh, Aesook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.241-241
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    • 2017
  • 기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

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Assessment for Applicability Medium and Small Streams of Distributed Flood Inundation Model Based on GIS (GIS기반 분포형 홍수범람모형의 중소하천 적용성 평가)

  • Jeong, Gil-Seob;Choi, Seung-Yong;Cheong, Tae-Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.404-404
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    • 2012
  • 최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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The Study on Development of Emergency Action System against Extreme Flood. (극한홍수 대비 비상대처시스템 구축에 관한 연구)

  • Jeon, Jei-Bok;Lee, Hye-Jin;Kim, Ji-Ho;Lee, Sang-Man
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1482-1488
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    • 2009
  • 최근 전 세계적인 기후변화로 인하여 홍수 해일 지진 등의 자연재해가 거대해지고 빈번하게 발생되고 있다. 이러한 점차 대형화되고 다양화되는 자연재해발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위한 다양한 방안이 수립되고 있으며, 특히 풍수해에 대비하기 위한 방안으로써 비상대처계획(Emergency Action Plan, 이하 EAP)수립, 홍수위험지도 및 비상대피지도 등 재해지도 제작, 홍수재해관리시스템 개발 등이 이루어지고 있다. 특히 EAP는 이러한 점차 대형화되고 다양화되는 자연재해에 대비하기 위한 방안으로써, 재해 발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 시설물 지역의 관리주체 및 유관기관이 발생 가능한 비상상황을 미리 예측하고 대응조치를 신속하고 효율적으로 집행할 수 있도록 구성되어 있으며, 이를 시스템화 한 것이 비상대처시스템(Emergency Action System, 이하 EAS)이라 할 수 있다. 현재 우리나라를 비롯하여 미국, 유럽, 일본 등 선진국을 중심으로 댐 저수지 붕괴에 대비한 EAP 수립을 의무화하고 그 대상 범위를 확장하는 단계에 있으며, 홍수위험지도 및 비상대피지도 제작 등에 있어서 일부 선진국의 경우 다양한 시나리오와 시민의 복합적인 요구를 반영하는 시도를 진행 중에 있다. 또한 일부 선진국의 경우 비상대처계획을 반영한 홍수재해통합관리시스템 구축이 진행중에 있으며, 일본의 경우 첨단기술의 접목을 통해 시민의 대피 시뮬레이션 모델을 개발하는 단계에 이르고 있다. 따라서 본 연구에서는 풍수해에 대비해 수립된 국내 외 EAP, 재해관련 지도, 홍수재해관리시스템 등에 대한 사례조사를 통하여 통합적인 비상대처 및 관리가 가능한 표준화된 EAS 모델의 정립 방향을 모색하고자 한다.

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Analysis of the Vulnerable Area about Inundation on the Upriver Basin of Dam by Flood Simulation Using GIS (GIS 홍수 시뮬레이션에 의한 댐 상류 유역의 침수 취약지역 분석)

  • Um, Dae-Yong;Kim, Ji-Hye
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.27 no.6
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    • pp.723-731
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    • 2009
  • Recently, it has been strangely increasing rainfall and rainfall meter by global warming. so flood damage is being increase. It has happened there are so many damaged by influence by backwater of dam. However, the alleviative solutions of flood damages are focused on the lower river basin where the density of population is higher than upper river basin. This research proceeds based on design and build 3D topography model and reflects the topographical factors of upper river basin. It also simulated the circumstances of flooding by investigation of factors of outflow, hence, as a result, we would find out the vulnerable area for flooding and scale of damages effectively. This research suggests the solution and method of flooding for vulnerable area of the flooding to reduce the damages by predicting flooding. Thus, the suggestion may support to make a decision efficiently to prevent the damage of flooding.

Selection of Hydrologic Factors of NASA LIS for Water Hazrd Information Platform (수재해 정보 플랫폼에 활용 가능한 NASA LIS의 수문인자 선정)

  • PARK, Gwang-Ha;BAECK, Seung Hyub;CHAE, Hyo-Sok;HWANG, Eui-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.471-471
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    • 2017
  • 최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

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Boundary-enhanced SAR Water Segmentation using Adversarial Learning of Deep Neural Networks (적대적 학습 개념을 도입한 경계 강화 SAR 수체탐지 딥러닝 모델)

  • Hwisong Kim;Duk-jin Kim;Junwoo Kim;Seungwoo Lee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.2-2
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    • 2023
  • 기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

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Utility of Deep Learning Model for Improving Dam and Reservoir Operation: A Case Study of Seonjin River Dam (섬진강 댐의 수문학적 예측을 위한 딥러닝 모델 활용)

  • Lee, Eunmi;Kam, Jonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.483-483
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    • 2022
  • 댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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Drought Analysis Using the Low Flow Frequency and Computation Model of Maintenance Flow (갈수빈도와 정상유량산정 모델을 활용한 가뭄상황 분석)

  • Son, Kyung-Hwan;Oh, Sung-Ryul;Choi, Kyu-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.356-356
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    • 2017
  • 최근 국토교통부 홍수통제소에서는 가뭄대응을 위해 1, 3개월 갈수예보를 시범적으로 운영하고 있다. 국가재난 위기경보단계(관심, 주의, 경계, 심각)에 따라 분류된 기준유량과 예측유량의 비교를 통해 갈수상황을 판단하며, 그 중 기준유량은 일본의 정상유량 산정 기법에 의해 계산된다. 그러나 우기 건기에 따라 상이한 유입량 및 물 사용량이 정상유량 산정에 고려되지 않았고, 각 위기단계별 물 부족상황이 재현되지 못하였다. 또한, 하천유량 부족은 가뭄과 관계가 밀접함에도 불구하고, 가뭄상황과의 연계분석이 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 갈수빈도와 정상유량산정 모델을 이용하여 기준유량을 재설정하고 가뭄상황을 분석하였다. 대상유역은 영산강유역으로 선정하였고, 보고된 하천수사용허가량, 댐 용수 공급량 및 10년 이상 장기간 관측된 관측소별 일 유량자료를 활용하였다. 일 관측유량을 7일 이동평균으로 변환한 후, 유황분석을 통해 $Q_{90}$을 산정하였으며, 빈도별 $Q_{90}$을 계산하였다. 정상유량 산정 모델에서 입력 자료(자연유량, 댐 공급량 및 하천수 허가량)에 가중치를 두어 양을 조절하고 각 빈도에 맞는 관개기 및 비관개기 기준유량을 산정 하였다. 가뭄지수로는 국내 활용성이 높은 Standardized Precipitaion Index (SPI) 및 Standardized Runoff Index (SRI)를 선정하였고, 이를 지속기간 1, 3, 6, 12개월에 따라 일별로 계산하였다. 7일 평균 관측유량이 기준유량 이하일 때, 이시점을 전 후로 가뭄지수의 시공간적 특성과 가뭄의 지속기간 및 심도를 분석하여 가뭄상황을 제시하였다. 본 연구의 결과는 갈수예보 시 하천유량 부족에 따른 물수지 및 가뭄상황에 대한 직관적인 판단과 갈수기 효율적인 하천수 조정 협의에 기여할 것으로 본다.

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Development and Validation of A Decision Support System for the Real-time Monitoring and Management of Reservoir Turbidity Flows: A Case Study for Daecheong Dam (실시간 저수지 탁수 감시 및 관리를 위한 의사결정지원시스템 개발 및 검증: 대청댐 사례)

  • Chung, Se-Woong;Jung, Yong-Rak;Ko, Ick-Hwan;Kim, Nam-Il
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.41 no.3
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    • pp.293-303
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    • 2008
  • Reservoir turbidity flows degrade the efficiency and sustainability of water supply system in many countries located in monsoon climate region. A decision support system called RTMMS aimed to assist reservoir operations was developed for the real time monitoring, modeling, and management of turbidity flows induced by flood runoffs in Daecheong reservoir. RTMMS consists of a real time data acquisition module that collects and stores field monitoring data, a data assimilation module that assists pre-processing of model input data, a two dimensional numerical model for the simulation of reservoir hydrodynamics and turbidity, and a post-processor that aids the analysis of simulation results and alternative management scenarios. RTMMS was calibrated using field data obtained during the flood season of 2004, and applied to real-time simulations of flood events occurred on July of 2006 for assessing its predictive capability. The system showed fairly satisfactory performance in reproducing the density flow regimes and fate of turbidity plumes in the reservoir with efficient computation time that is a vital requirement for a real time application. The configurations of RTMMS suggested in this study can be adopted in many reservoirs that have similar turbidity issues for better management of water supply utilities and downstream aquatic ecosystem.