• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.66-66
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• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.81-81
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• 2017

최근 발생하는 태풍 또는 국지성호우는 단기간에 많은 양의 강우를 동반하고 있으며, 이로인한 내수침수 및 외수범람 피해가 빈번히 발생하고 있다. 이와 같은 홍수피해를 저감하기 위한 하나의 대책으로 내수 또는 외수로 인한 피해를 미리 예측하고 대비하는 방법이 필요하다. 피해를 미리 예측하기 위한 기존의 모델들은 지표유출, 지하유출, 침투, 증발산 등 다양한 강우-유출 알고리즘에 의해 홍수범람모의를 분석하게 된다. 따라서 그 모의시간이 길게 나타나 재난상황을 대처하는 데 문제가 있다. 본 연구에서는 홍수로 인한 제내지의 침수 확산 경로 빠른 시간 안에 모의하기 위하여 여러 가지 알고리즘을 단순화시킨 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 분포형 홍수범람 모형인 SIMOD(Simplified Inundation MODel)는 홍수가 발생된 시점에서 그리드화된 주변셀로의 홍수전의를 위하여 주변셀과의 경사를 이용하여 차등 분배하는 다중흐름방향법(Multi Direction Method, MDM)과, 하나의 낮은 고도의 셀에서 수위가 높아져 인접셀보다 수위가 증가하면 그 수위는 인접 셀들과 균등해 진다는 가정인 평수가정법(Flat-Water Assumption, FWA)인 두 가지 알고리즘을 이용한다. 개발된 모형의 적합성을 확인하기 위하여 상용 모형인 FLO-2D를 이용하여 각 모의시간별 침수면적과 모형의 구동시간을 비교하였다. 비교결과 초기 1시간을 제외하고 홍수피해 면적이 10% 전후로 나타나 SIMOD의 적용성이 확인되었다. 모의 구동시간의 경우 32시간 모의시 SIMOD는 10분 안에 결과가 나오는 반면 FLO-2D는 1시간 이상 소요되는 것으로 나타났다. 또한 대피계획을 수립하기 위하여 제방붕괴시나리오를 이용한 제내지 침수모의를 실시하였다. 대상지역은 금호강하류 성서산업단지 유역으로 계획홍수위는 200년 빈도 홍수위를 기준으로 하였으며 폭 35m, 높이 7m의 제방파제로 인한 외수위 유입을 가정하여 제내지의 시간별 침수면적 모의하였다. 모의된 결과를 이용하여 시간대별 대피경로를 산정함으로써 홍수로 인한 대피 계획 수립에 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2021

최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.376-376
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• 2022

전 세계적으로 홍수의 발생빈도가 증가함에 따라, 하천 내 홍수피해를 경감하기 위해 설치하는 하천시설에 대한 중요성이 강조되고 있다. 하천시설은 홍수조절, 이수를 위한 흐름의 제어와 유도, 자연환경의 유지 및 개선 등 중요한 역할을 하고 있으나, 구조적으로 물과의 접촉이 많아 물리적 손상이나 노후화가 매우 빠르게 진행되는 특성이 있다. 시설물의 노후화가 지속될수록 안정성을 보장하기 어려워 자연재난의 규모를 증가시킬 위험성이 있다. 하천시설의 선제적 유지관리를 위해, 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)의 정밀안전진단 결과를 활용하여 시설물의 사용연수에 따른 성능지표의 변화를 기반으로 회귀식 형태의 성능평가모델을 개발하였다. 기존연구와의 비교를 통해 성능평가모델의 적합성을 확인하였으며, 개발한 성능평가모델은 하천시설의 생애주기를 통합적으로 고려함으로써 정량적인 상태를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델 결과는 하천시설의 생애주기 관리를 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.683-690
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• 2008

본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역에 대해 수문관측기반의 홍수예측모델을 제시하고, 실측자료를 통해 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상지역인 청계천유역은 본류하천 좌우측에 연결되어 있는 수문열림과 저수호안의 침수발생이 인명대피의 기준이 되는 유역 고유의 특성을 가지고 있으며, 2006년 이후 본류하천의 5개 지점에서 수위 및 유량을 측정하고 있으며, 이와 동시에 강우에 따른 수문열림 및 저수호안 침수시간을 측정하고 있다. 본 연구에서는 2006년 실측자료를 이용하여 10분 최대강우강도에 따른 수문열림과 저수호안 침수시간에 대한 모형을 개발하고, 2007년 실측자료를 이용하여 개발된 모형의 적절성을 검토하였다. 그 결과 모형의 결정계수는 0.57-0.75 범위로 나타났으며, 이는 적용대상지역의 복잡성과 개발모형의 단순성을 고려할 때 적합한 것으로 나타났다. 그러나 모형의 정확도 향상을 위해서는 지속적인 관측을 통해 개발모형을 보완하여야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.441-441
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• 2021

우리나라의 홍수조절용댐은 총 5개소로 영산강유역에 두 개소와 한강유역에 세 개소가 있다. 한강유역에 있는 세 개소의 홍수조절지용댐은 한강상류의 북한지역에서 발생하는 집중호우에 대비하기 위한 댐으로, 임진강 하류지역의 수해방지를 위한 한탄강댐과 군남홍수조절지(군남댐)가 있으며 북한강 하류와 수도권의 홍수예방을 위한 평화의 댐이 있다. 영산강유역에 있는 두 개소의 홍수조절지는 2006년에 수립한 영산강치수종합대책에서 계획이 수립된 시설로 2011년 4대강 사업의 일환으로 설치하여 K-water에서 운영 중에 있다. 4대강 사업 이전의 영산강유역은 홍수량을 조절할 수 있는 홍수조절용량이 전무했던 실정으로 하도에서 홍수량의 전량을 수용해야했던 홍수에 매우 취약한 하천이었다. 그러나 4대강 사업을 통하여 영산강유역의 4대호를 비롯한 농업용댐의 숭상을 통한 홍수조절용량의 확보와 더불어 나주천변저류지와 담양홍수조절지, 화순홍수조절지를 설치하여 홍수로부터 상대적으로 안전한 하천으로 변모할 수 있었다. 그러나 영산강유역의 다른 하나의 과제는 여전히 남아있다. 우리나라의 하천 중에서 가장 수질이 악화되어 있는 하천이라는 불명예이다. 홍수조절지는 1년 중 3개월에 해당하는 홍수기에 사용할 수 있는 시설로 1년 중 9개월에 해당하는 비홍수기에는 홍수조절지의 효율적인 공간활용을 위하여 주민지원사업 등 다각도로 고민하여 사용하고 있으나 하천 외적인 문제를 수용하는 범주에 머무르고 있다. 하천이 가지고 있는 문제점을 다소라도 해소할 수 있는 목적으로 사용될 수 있다면 하천 외적인 문제를 수용하는 것 보다 하천 내적인 문제를 해소하는 목적으로 사용하는 것이 보다 바람직할 것으로 판단된다. 이를 위하여 영산강의 내적인 가장 큰 문제점은 수질악화로 인한 수질개선이라 할 수 있다. 따라서 홍수기로 한정되어 사용하는 홍수조절지를 해당하천의 내적인 문제를 다소라도 해소할 수 있는 공간으로 비홍수기에 기여할 수만 있다면 비홍수기의 활용목적을 확대하여 다목적조절지로의 변모가 필요하다고 판단한다. 따라서 본 연구에서는 영산강유역에 있는 담양홍수조절지와 화순홍수조절지의 두 개소 홍수조절지를 활용하여 영산강 수질개선에 기여할 수 있는 정도를 파악하였다. 비홍수기에 유출량의 일부를 조절지에 담수해 두었다가 수질개선 목적의 희석수로 방류하는 시나리오를 마련하여 시나리오별로 영산강의 수질개선효과를 분석하여 제시하였다. 수질개선효과를 분석하기 위하여 EFDC모델을 구축하고 모델 수행을 위한 시나리오는 조절지의 담수율과 방류량 그리고 조절지의 관리수질조건 등을 이용하여 작성하고 수질예측 결과에 따라 TOC, CHl-a, T-P 수질항목을 대상으로 수질개선효과를 분석하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.335-337
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• 2021

홍수 피해는 세계 각지에서 발생하고 있으며, 홍수에 취약한 지역에 사는 사람이 2000년에 비해 25% 증가한 8,600만 명에 이른다. 이러한 홍수는 인명과 재산에 막대한 피해를 남기며, 피해를 줄이기 위해선 적절한 시기에 대피를 결정하는 것이 필수적이다. 홍수를 예상하고 대피하는 것에도 많은 비용이 발생하며, 홍수 예측에 오류가 발생하여 대피하지 않는 경우에는 더 큰 비용이 발생한다. 따라서 본 논문에선 시계열 데이터인 강수량과 수위를 활용하여 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하기 위한 CNN모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 이를 통해 최적의 대피시기를 결정하여 불필요한 대피를 막고, 적절한 시기에 대피가 이루어질 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.394-398
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• 2016

새만금지구의 장기적인 하상변동을 예측하기 위해 네덜란드 Deltares사에서 개발한 Delft3D 모델을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 모델에서 조석, 배수갑문을 통한 방류량 및 지형변동의 정확도를 현장 관측자료 및 수리모형실험 결과를 이용하여 검증하였다. 수치해석은 내부개발 완료 이후인 2031년부터 2040년까지 10년 동안의 하상변동을 모의하였다. 해석 결과 동진강 수계의 경우 지형변화가 10년 동안 최대 70cm 가량의 퇴적이 발생하였으며, 만경강 수계의 경우 약 139cm의 퇴적이 발생하는 것으로 검토되었다. 새만금지구의 장기적인 하상변동이 홍수위 변화에 미치는 영향 역시 검토하였다. 200년 빈도 홍수량을 대상으로 검토한 결과 동진강 수계의 경우 지형변동에 따른 홍수위 상승이 거의 없었으나, 만경강 수계의 경우 최대 약 81cm 가량 홍수위가 상승하는 것으로 검토되었다.