• 대기
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• 제30권2호
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• pp.155-167
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• 2020

In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2015

To estimate and forecast runoff by using Aritifitial Neaural Networks model (ANNs). it has been studied in Thailand for the past 10 years. The model was developed in order to be conformed with the conditions in which the collected dataset is short and the amount of dataset is inadequate. Every year, the Northerpart of Thailand faces river overflow and flood inundation. The most important basin in this area is Yom basin. The purpose of this study is to forecast runoff at Y.14 gauge station (Si-Satchanalai district, Sukhothai province) for 3 days in advance. This station located at the upstream area of Yom River basin. Daily rainfall and daily runoff from Royal Irrigation Department and Meteorological Department during flood period 2000-2012 were used as input data. In order to check an accuracy of forecasting, forecasted runoff were compared with observed data by pursuing Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) and Coefficient of Determination ($R^2$). The result of the first day gets the highest accuracy and then decreased in day 2 and day 3, consequently. NSE and $R^2$ values for frist day of runoff forecasting is 0.76 and 0.776, respectively. On the second day, those values are 0.61 and 0.65, respectively. For the third day, the aforementioned valves are 0.51 and 0.52, respectively. The results confirmed that the ANNs model can be used when the range of collected dataset is short and insufficient. In conclusion, the ANNs model is suitable for applying during flood incident because it is easy to use and does not require numerous parameters for simulating.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2008

Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (u-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.

• 물과 미래
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• 제29권1호
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• pp.235-248
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• 1996

홍수기중의 홍수조절과 이수의 서로 상반된 목적을 다루기 위해 예비방류 방안을 제안하였다. 예비방류 방안은 홍수조절목적의 가변제한수위와 이수목적의 최소확보 저수위를 고려하는 경우에, 홍수예측과 하류 조절점에서의 유량으로부터 저수지의 최적방류량을 결정하는데 이용할 수 있다. 본 모형은 대청과 충주다목적 댐을 대상으로 모의운영하였다. 예비방류의 시기와 크기를 결정하는 절차를 설명하고, 또한 과거의 홍수사상을 토대로 그 효과에 대해서도 검토하였다. 모의운영한 결과에 의하면 예비방류 방식의 조절방안은 단일 다목적 저수지의 홍수기중 최적 운영계획을 수립하는데 효율적이며, 아울러 실제의 홍수시에는 실시간 운영과 병행하여 이용할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.1061-1072
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• 2005

본 연구에서는 영산호의 상류에 위치한 나주유역의 홍수시 유출량을 실시간으로 예측하기 위하여 Grey홍수 유출모형을 개발하였다. 나주유역의 유출량은 나주수위관측소에서 실시간으로 측정하고 있으며, 이곳은 영산호의 유입홍수량을 예측과 홍수관리를 위한 주관측소이다. 모형의 지배방정식은 Grey시스템 이론에 근거하여 구성되었으며, 모형의 매개변수는 Grey 시스템매개변수의 조합으로 구성하였다. 모형의 차수는 실측자료와 모의결과를 비교하여 다른 차수 보다 양호한 결과를 나타내는 5차로 하였다. 모형의 보정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $3.1\~290.5m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}$는 $0.909\~0.999$를 나타냈다. 모형의 검정시 예측결과와 실측치간의 RMSE는 $20.6\~147.4m^{3}/sec$를 나타냈으며, $R^{2}는\;0.940\~0.998$를 나타냈다. 매개변수가 추정된 모형을 이용하여 담수호의 유입량을 하천수위 상태에 따라 예측한 결과, 하천수위가 상승할 경우와 하강할 경우의 예측 홍수량은 예측시간이 증가할수록 커지는 경향을 나타냈다. 또한, 하천수위가 첨두에 가까운 시기의 홍수량은 예측시간에 관계없이 실측자료와 비슷한 결과를 나타냈다. 이와 같은 결과는 Grey 홍수유출모형을 홍수시 담수호 유입량을 실시간으로 정확하게 예측하는데 적용할 수 있음을 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.2200-2204
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• 2009

In this paper the analysis of natural cause of Beijing Storm inundation and the effect of the human activities has been taken. Flood risk can hardly be eliminated solely by projects. Pre-warning system established is an efficient measure to minimize the influence of flood. Several main functions of this system and their examples are described in the paper, such as: monitoring, forecast, scheme, warning, dynamic decision-making and information publication.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.839-850
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• 2018

집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.288-290
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• 2022

최근 정부는 SOC디지털화 계획의 하나로 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해 배수시설 자동·원격제어체계를 국가하천 57%에 도입(1,800억원)하고 실시간 모니터링체계(300억원)를 구축하며, 댐 11개소에 빅데이터를 기반으로 한 스마트 댐 안전관리 체계(150억원)를 마련할 계획입니다. 이러한 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해서는 하천의 실시간 유속 측정을 통해 중간단면법을 적용하여 유량을 정확히 계산할 수 있는 시스템의 연구가 필요합니다. 이러한 시스템의 구현과 정확도를 높이기 위해서 가장 중요한 것은 실시간 유속 측정의 정확도를 확보하는 것입니다. 현재 실시간 유속 측정을 위해 미국, 유럽 등의 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 도입하여 시스템에 적용하고 있으나 고가의 가격, 유속 측정 범위의 한계 및 기술 지원 미흡 등의 문제로 인해 시스템의 개선 요구가 지속되고 있는 상황입니다. 따라서 실시간 유속 측정을 위한 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 자체 개발하여 개선된 유량 측정 및 홍수 예측 시스템을 제시하고자 합니다.

• 한국안전학회지
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• 제39권1호
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• pp.70-81
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• 2024

With heavy rainfall due to extreme weather causing increasing damage, the importance of urban flood forecasting continues to grow. To forecast urban flooding accurately and promptly, a sewer network and surface grid with appropriate detail are necessary. However, for urban areas with complex storm sewer networks and terrain structures, high-resolution grids and detailed networks can significantly prolong the analysis. Therefore, determining an appropriate level of network simplification and a suitable surface grid resolution is essential to secure the golden time for urban flood forecasting. In this study, InfoWorks ICM, a software program capable of 1D-2D coupled simulation, was used to examine urban flood forecasting performance for storm sewer networks with various levels of simplification and different surface grid resolutions. The inundation depth, inundation area, and simulation time were analyzed for each simplification level. Based on the analysis, the simulation time was reduced by up to 65% upon simplifying the storm sewer networks and by up to 96% depending on the surface grid resolution; further, the inundation area was overestimated as the grid resolution increased. This study provides insights into optimizing the simplification level and surface grid resolution for storm sewer networks to ensure efficient and accurate urban flood forecasting.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.