• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1373-1377
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• 2008

강우-유출에 의해 성층화된 저수지로 유입하는 하천수는 저수지 표층에 비해 낮은 수온과 높은 부유물질(SS) 농도를 가지므로 저수지 표층수보다 상대적으로 높은 밀도를 유지한다. 하천으로부터 유입한 밀도류는 유속에 의한 관성력이 두 수체의 밀도차에 의한 음의 부력보다 큰 구간까지는 저수지 표층을 따라 진행하지만, 두 힘이 같아지는 지점에서 밀도류는 더 이상 진행하지 못하고 저수지 수면 아래로 침강하며 이 과정에서 수체간의 많은 혼합이 일어난다. 따라서 홍수시 유입한 탁수의 침강점에 대한 정확한 예측은 수질관리를 위한 현장조사, 그리고 탁수거동 해석 및 최적관리대책 마련에 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 홍수시 대청호로 유입하는 하천 밀도류의 침강위치를 홍수규모별로 경험식과 수치모델을 통해 산정함으로써 두 방법 간의 장 단점을 비교하고, 탁수 현장조사와 최적관리를 위한 기초정보를 제공하는데 있다. 유입수의 모의조건은 그 동안 대청호에서 발생한 홍수 크기를 기준으로 9개의 등급으로 나누었으며, 저수지 성층조건은 여름철 탁수가 유입되기 전의 발달된 성층구조를 적용하였다. 유입수와 저수지 성층구조의 특성치는 밀도 Froude 수($Fr_i$)로 나타냈으며, $Fr_i$ 조건별로 침강점 위치를 저수지 단면을 삼각형태로 가정한 Hebbert et al.(1979) 경험식과 2차원 수치모델로 산정하여 그 결과를 비교하였다. 대청호로 유입한 탁수는 홍수규모에 따라 대정리 수역에서 회남수역 사이 구간에서 침강하였으며, $Fr_i$ 값이 클수록 침강점 수심이 깊어지는 경향을 보였다. 경험식으로 산정한 침강점 수심은 정상상태 조건을 가정하므로 홍수에 의한 수위변화를 고려하지 못하며, 실제의 불규칙한 하상표고를 일정한 하상경사로 가정하기 때문에 2차원 모델의 결과보다 과대산정하는 경향을 보였다. 따라서 홍수가 연속해서 발생하며 수위변화가 심한 국내 저수지 여건에서 하천 유입 밀도류의 거동을 보다 정확히 예측하기 위해서는 2차원 또는 3차원 수치모델을 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.216-218
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• 2022

Natural disasters caused by abnormal climates are continuously increasing, and the types of natural disasters that cause the most damage are flood damage caused by heavy rains and typhoons. Therefore, in order to reduce flood damage, this paper proposes a system that can predict the water level, a major parameter of flood, in real time using LSTM and GRU. The input data used for flood prediction are upstream and downstream water levels, temperature, humidity, and precipitation, and real-time prediction is performed through the pre-trained LSTM-GRU model. The input data uses data from the past 20 hours to predict the water level for the next 3 hours. Through the system proposed in this paper, if the risk determination function can be added and an evacuation order can be issued to the people exposed to the flood, it is thought that a lot of damage caused by the flood can be reduced.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.27 no.3
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• pp.251-266
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• 2018

This study predicted the effect of operation pattern of flood control dam on water quality. Flood control dam temporarily impound floodwaters and then release them under control to the river below the dam preventing the river ecosystem from the extreme flood. The Hydrological Simulation Program Fortran (HSPF) and the Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) were adapted to predict the water quality before and after the dam construction in the proposed reservoir. The non-point pollutant delivery load from the river basin was estimated using the HSPF, and the EFDC was used to predict the water quality using the provided watershed boundary conditions from the HSPF. As a result of water quality simulation, it is predicted that the water quality will be improved due to the decrease of pollution source due to submergence after dam construction and temporary storage during rainfall. There would be no major water quality issues such as the eutrophication in the reservoir since the dam would impound the floodwater for a short time (2~3 days). In the environmental impact assessment stage of a planned dam, there may be some limitations to the exact simulation because the model can not be sufficiently calibrated. However, if the reliability of the model is improved through the acquisition of actual data in the future, it will be possible to examine the influence of the water environment according to various operating conditions in the environmental impact assessment of the new flood control dam.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.3
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• pp.97-104
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• 2010

The important factors in a flood simulation are hydrologic data (such as the rainfall and intensity), a threedimensional terrain model, and the hydrologic inundation calculation matrix. Should any of these factors lack accuracy, flood prediction data becomes unreliable and imprecise. The three-dimensional terrain model is constructed based on existing digital maps, current map updates, and airborne LiDAR data. This research analyzes and offers ways to improve the model's accuracy by comparing flood weakness areas selected according to the existing data on flood locations and design frequency.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.135-135
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• 2015

2004년 개발된 다차원홍수피해산정법(MD-FDA)은 홍수에 따른 경제적 피해를 추정하기 위한 기법으로서 그 동안 하천설계기준, 댐설계기준, KDI 예비타당성조사 지침 등에 반영되어 실무에서 활발히 사용 중이다. 그러나 그 동안 많은 연구에서 MD-FDA의 인벤토리 체계, 가용자료의 정밀성, 손상함수, 손실유형 범위와 관련한 개선이 요구되었으며, 최근에는 재난위기 관리 능력강화를 위한 "한국형 재난피해 예측 시스템" 개발의 필요성이 제기되면서 현재 다양한 분야의 전문가들이 재난손실과 관련한 많은 연구를 진행 중이다. 이에 본 연구는 국외 주요 홍수손실 예측 모델과 현재 국가차원에서 서비스되는 상세자료를 검토하여 일반건물(general building)의 홍수손실 평가 체계를 제시하고, 이와 연관된 세부요소 기술을 정립하였다. 우선, 지역 내 건물현황 및 특성정보가 참조가능한 자료를 바탕으로 일반건물의 유형을 분류하였고, 이밖에 건물손실 평가에서 주요 참고자료로 활용되는 인구, 종사자수 등의 사회 경제적 정보를 연계한 인벤토리 DB 구조를 설계하였다. 이로부터 구축되는 인벤토리 DB는 위치정보를 포함하는 공간자료이며, 손상(damage)과 손실(loss)을 평가하기 위한 건물특성 정보를 포함한다. 한편, 본 연구에서의 건물손실은 자산의 총가치를 기준으로 한 상대적 손상률(%)을 설명하는 손상함수를 기반으로 하기 때문에 감가상각을 고려한 건물의 완전대체비용(건물자산가치)가 정의되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 최근 한국감정원에서 발간한 "건물신축단가표"와 "유형고정자산 내용연수표"를 바탕으로 손실평가에 필요한 요소기술을 정립하였다. 제시한 일련의 과정은 동두천시 신천 범람사례를 대상으로 적용하였고, 그 결과를 기존의 MD-FDA 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.14 no.4
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• pp.17-27
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• 2021

Streamflow prediction is a very vital disaster mitigation approach for effective flood management and water resources planning. Lately, torrential rainfall caused by climate change has been reported to have increased globally, thereby causing enormous infrastructural loss, properties and lives. This study evaluates the contribution of rainfall to streamflow prediction in normal and peak rainfall scenarios, typical of the recent flood at Piney Resort in Vernon, Hickman County, Tennessee, United States. Daily streamflow, water level, and rainfall data for 20 years (2000-2019) from two USGS gage stations (03602500 upstream and 03599500 downstream) of the Piney River watershed were obtained, preprocesssed and fitted with Long short term memory (LSTM) model. Tensorflow and Keras machine learning frameworks were used with Python to predict streamflow values with a sequence size of 14 days, to determine whether the model could have predicted the flooding event in August 21, 2021. Model skill analysis showed that LSTM model with full data (water level, streamflow and rainfall) performed better than the Naive Model except some rainfall models, indicating that only rainfall is insufficient for streamflow prediction. The final LSTM model recorded optimal NSE and RMSE values of 0.68 and 13.84 m³/s and predicted peak flow with the lowest prediction error of 11.6%, indicating that the final model could have predicted the flood on August 24, 2021 given a peak rainfall scenario. Adequate knowledge of rainfall patterns will guide hydrologists and disaster prevention managers in designing efficient early warning systems and policies aimed at mitigating flood risks.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.936-940
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• 2012

충분한 선행시간을 확보한 강우의 정확한 예측은 홍수피해를 저감하기 위한 필요한 조건이다. 이를 위해 지역규모의 기상모델인 Advanced Research WRF (ARW)를 적용하여 지역에 맞는 강우 예측에 가장 밀접한 관계를 갖는 물리학적 요소들의 최적화된 조건을 찾아보려 한다. 이를 위해 2006년의 7월의 강우에 대한 분석을 실시하고 생극과 분천의 강우 관측치 와의 비교를 통해 (Root Mean Square Error와 Index of Agreement 활용), ARW의 수문학적 예측을 위한 적용 가능성을 보려 한다.