• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.497-507
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• 2010

기후변화는 기후 시스템을 구성하는 대기, 해양, 생물, 빙하, 육지 등의 다양한 구성요소에 작용하여 자연 생태계와 인간의 사회 및 경제 시스템에 커다란 영향을 미치고 있다. 이로 인한 현재의 기후변화의 영향을 산정하는 일은 기후변화에 적응하는 가장 중요한 요소가 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 강우의 경향성 분석을 통하여 기후변화의 영향을 규명하고, 기후변화가 수문학적 요소에 미치는 영향을 파악하기 위하여 강우와 유출의 탄성도 분석을 하였다. 강우의 경향성 분석을 위하여 낙동강 주요지점의 기상청 강우자료를 수집하여 년, 계절, 월 단위로 재추출하여 경향성 분석 자료로 이용하였고, 강우와 유출 탄성도 분석에서는 WAMIS에서 제공하는 면적평균강우와 장기유출 자료를 수집하여 년, 계절 분석을 하였다. 그리고 본 연구의 탄성도 분석 결과와 국외의 타 연구와의 탄성도 분석결과를 비교분석 해 봄으로써 본 연구결과의 타당성을 입증하였다. 향후 본 연구의 결과를 토대로 기후변화로 인한 낙동강 유역의 유출량 증대로 인한 수공구조물의 치수능력 증대 방안과 해당유역 기후변화에 따른 물환경 적응방안 연구에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.673-681
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• 2024

본 연구는 위성영상을 이용하여 2024년 발생한 압록강 하류 지역의 홍수량 및 홍수범위를 추정하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 대상지역은 북한에서 가장 긴 강인 압록강 유역을 대상으로 하였다. 홍수 전·후의 침수범위 분석을 위해 위성영상 Sentinel-1A(SAR-C) 자료를 이용하였다. 위성영상을 이용한 침수범위 분석결과 홍수 전·후의 수체면의 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 홍수 후의 영상은 홍수의 첨두유출이 발생한 시점보다 6일이 경과한 후의 영상으로 정확한 침수범위를 추출하는데는 한계가 있다. 위성강수와 지상계측 강우를 이용하여 분석한 결과 강우량은 500년 빈도를 상회하는 것으로 분석되었으며, 발생한 첨두홍수량은 85,102 m³/s로 분석되었다. AW3D30의 등고선을 이용하여 침수범위를 분석한 결과 등고선 15 m 내외에서 침수범람 범위가 발생한 것으로 판단하였다. 향후 침수해석 모형의 활용을 통해 보다 과학적인 침수범람 범위를 추출할 수 있는 연구가 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.273-283
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-15
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• 2015

인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 전기화학회지
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• 제12권4호
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• pp.329-334
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• 2009

본 연구는 연료전지 운전시 전극 촉매 및 전해질막 내에서 발생하는 연료 및 산화제의 산화/환원 반응 메커니즘, 이동현상, 구성품 열화현상 등을 핵자기 공명 (NMR, Nuclear Magnetic Resonance)을 이용하여 연료전지의 분해나 시료 채취 없이 제자리 (in situ) 분석할 수 있는 진단장치용 연료전지 개발에 관한 것이다. NMR에 사용되는 연료전지는 특수하게 제작된 TCD (Toroid Cavity Detector) 탐침 내부에서 작동하여야 하며, TCD 탐침이 가지는 기하학적 제한 요소들로 인해 일반적인 평판형 연료전지와 달리 원통형으로 제작된다. 이로 인해 반응물의 공급이나 생성물의 제거가 어려우며 누수 현상 및 불균일한 압력 분배가 발생하여 성능이 낮다. 따라서, in situ NMR 분석용 연료전지가 가지는 구조상의 특징인 원통형에 적합한 유로를 설계하고 제작하여 물질 전달 특성을 개선해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 NMR 장비 내의 자기장에 영향을 미치지 않는 비자성 물질을 이용해 원 통형 공기극 유로를 개발하여, 산소의 공급 및 반응물의 제거를 원활하게 하였다. 또한, 체결 압력을막-전극 접합체에 균일하게 분배하여 누수 및 누액을 차단하였다. 이를 통해, 상온에서 약 $36mW/cm^2$의 우수한 성능을 나타내는 in situ NMR 진단용 직접 메탄올연료전지 시스템을 개발하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5D호
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• pp.507-517
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• 2012

본 연구는 경기도의 최근 피해 자료를 이용하여 수해지 특성분석과 이를 반영한 토지이용관리 방안제시에 그 목적을 두고 있다. 연구의 내용적 범위는 크게 네 가지로 첫째, 개괄적인 피해지의 공간적 분포 경향 분석, 둘째 공간자기상관성 분석, 셋째, 하천 이격거리분석, 넷째, 분석결과를 반영한 토지이용관리방안 제시로 설정하고 진행하였다. 연구방법으로는 수해지에 대한 탐색적 공간자료분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)과 자기상관성(Local Indicator of Spatial Autocorrelation: LISA)분석을 통해 진행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 농경지피해는 집중강우에 민감하며, 둘째, 건물피해의 경우는 서울 인접지역을 중심으로 경기도 전역에 걸쳐 매우 넓게 분포하고 있으며, 셋째, 도로교량과 하천, 그리고 소하천 피해는 교외지역 비율이 높은 곳에서 보다 높은 피해가 발생하고 있다. 넷째, 경기도 주택침수의 경향은 하천변 저지대를 중심으로 발생하고 농경지 침수도 하천변 저지대 중심으로 발생하며 침수피해에 있어서 주택과 농경지는 서로 다른 공간 분포를 보이기 때문에 서로 다른 관리 접근이 필요하다는 것을 보여준다. 수해 피해지 분포특성의 토지이용관리 적용 방안은 다음과 같다. 첫째, 주택피해우려지역과 농경지피해 우려지역으로 구분 후, 경사도와 하천에서부터의 거리를 고려한 '하천변 토지이용 관리 우선지역'의 고려를 제안한다. 둘째, 경기 동부를 중심으로 북부와 남부 지역의 경우 도로교량, 하천, 소하천에 관리역량이 집중될 필요가 있을 것이다. 셋째, 사후대책이기는 하나 2009년 주택 및 농경지 각각의 피해군집 유역 및 행정동에 대한 재해대책 및 토지이용현황에 대한 검토를 해 볼 필요가 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.81-88
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• 2018

도시지역의 모든 하수관망을 사용하여 구축된 강우-유출모형은 그 규모가 방대하고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 상습침수지역인 도림천 대림배수분구의 하수관망도를 이용하여 강우-유출모형을 구축하고 이를 단순화하였다. 하수관망 단순화는 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하고 총 5단계의 과정으로 나누었으며 단순화 과정에서 SWMM의 모든 매개변수들을 면적가중치를 적용하여 계산하였다. 또한 하수관망의 적정 단순화 범위를 산정하기 위하여 유출모형에 5가지 단순화 범위를 설정하고 유출분석과 침수분석을 실시하였다. 그 결과, 유출모형의 노드와 관망의 개수 그리고 모의시간 모두 단순화 범위에 따라 50~90%까지 일정하게 감소하였으며 단순화 이전과 동일한 유출량 결과를 나타내었다. 2차원 침수분석의 경우, 누가유역면적별로 단순화의 범위가 커질수록 월류지점의 개수가 크게 감소하고 위치가 바뀌었으나 비슷한 침수양상을 나타내었다. 다만 누가유역면적을 기준으로 6 ha 이상에서는 상류부터 삭제되는 노드에 의해 나타내지 못하는 침수지역이 발생하였다. 2차원 침수면적, 주요침수구간, 침수심 등을 비교 분석한 결과, 누가유역면적을 기준으로 1 ha의 단순화 범위가 단순화 이전의 분석결과와 가장 유사함을 나타내었다. 본 연구는 SWMM 매개변수를 모두 고려한 하수관망 단순화를 실시함으로써 실시간 도시홍수예보를 위한 신속하고 정확한 유출자료 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-11
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• 2021

최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.

• 한국습지학회지
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• 제23권2호
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• pp.154-162
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• 2021

하구둑 없이 자연적으로 열린 한강하구는 한강, 임진강, 예성강의 흐름과 서해의 조류가 만나는 곳이기 때문에 하도수리적인 '작용(impact)-응답(response)' 구조가 복잡하다. 민간인 통제 구간에서도 군부대 통제 하에 극히 제한된 장소와 시간에만 접근 조사가 가능하다. 2020년에는 8월 홍수에 유실된 지뢰 발견, 코로나-19 확산에 따른 관계기관 대면 접촉 제약 등의 이유로 현장 조사에 어려움이 있었다. 이러한 상황을 토대로 비대면, 비접촉 하안선 변화 조사 방법의 필요성이 제기되었다. 이의 대응 연구 수단으로써 공간 정보 분석 프로그램인 QGIS를 기반으로 미국 USGS가 운영하는 LANDSAT의 위성사진을 수집하여 영상처리 후 복잡한 하천지형 변화 양상을 분석하는 방법을 택하였다. 연구대상은 한강하구 산남습지 인근으로 설정하였다. 결과적으로 장기적 관점에서는 산남습지를 기준으로 하류에서는 침식 영향이 큰 것으로 나타났으며, 상류에서는 미미한 퇴적 현상이 나타났다. 위성사진 오차를 고려한다면 하천관리 측면에서는 과거 하천측량 자료를 바탕으로 비교 검토해볼 때 거의 변화가 없는 것으로 평가되면서 이 방법의 유효성이 입증되었다. 산남습지 인근 지역은 포괄적인 시간 관점에서 볼 때 조석 영향이 상류로부터 유입되는 흐름의 영향보다 큰 것으로 나타났다. 즉 조류에 의한 응답(사주의 거동 양상) 구조의 패턴 변화가 한강하구 인근의 하천시설물의 피해 유발에 더 작용하고 있는 것으로 판단된다. 따라서 향후 이를 감안한 적절한 하천관리 방안이 모색되어야 할 것이다.