• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.523-536
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• 2011

본 연구의 목적은 중소하천에서의 홍수예측을 위해 사용되는 기존의 수문학적 모형이 가지고 있는 문제점을 개선한 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 수문학적 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측할 수 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 추론기법과 신경망을 연계한뉴로-퍼지홍수예측 모형을 구축하고자 하였다. 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 예측정확도는 입력자료로 사용되는 강우와 수위 자료의 시간적 분포 및 자료의 수에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 홍수예측 모형 구축을 위한 최적 입력 자료 조합 선정을 위해 다양한 강우와 수위의 입력자료 조합을 구성하여 적용하였고, 이를 통해 홍수 예측을 위한 뉴러-퍼지 홍수예측 모형의 최적 입력 자료 조합을 선정하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1809-1827
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• 2013

기후변화로 인해 발생하는 이상홍수에 대비하기 위해서는 다양한 대책을 강구할 필요가 있다. 그 중 비구조적 대책으로 홍수예경보시스템을 구축하여 홍수에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 실시간 홍수예측 시스템을 구축하기 위해 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 비교하여 우수한 실시간 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 같은 입력자료를 사용하여 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 구축하고 낙동강 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 모형이 다중선형회귀 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 낙동강 유역의 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.537-551
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• 2011

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1413-1424
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• 2013

최근 우리나라에는 집중호우의 발생 빈도가 잦아지고 있다. 집중호우는 단시간에 발생하여 인명과 재산에 직접적인 피해를 주는 특징이 있다. 이러한 이유로 치수에 대한 관심은 점점 높아지고 있으며 정확한 유량 예측을 바탕으로 홍수에 대비할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지 홍수 예보에는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔다. 물리적 모형은 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 하고 또 매개변수의 결정 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복하여 누적되는 단점이 있다. ANFIS는 인공신경회로망과 퍼지기법을 사용한 자료 지향형 모형으로 기존의 물리적 모형에서 사용한 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 유량자료만을 사용하여 모형을 구축하고 수위를 예측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 자료 지향형 모형은 입력 자료와 결과 사이의 논리적 상관성을 찾을 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS 모형에 사용되는 함수의 옵션과 입력자료의 특성의 제한적인 변화에 따른 결과자료 분석을 통해 자료 지향형 모형의 특성을 분석하였다. 또한 일반적으로 많이 사용하는 물리적 모형 중 하나인 HEC-HMS의 유출량 산정 결과와의 비교를 통해 ANFIS의 적용성을 평가하였다. 본 연구는 남한강 상류에 위치한 청미천 유역의 2007년부터 2011년까지의 관측 강우자료와 유량자료를 사용하여 수행하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.21-31
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• 2007

This study is aimed at the development of a runoff forecasting model by using the Fuzzy inference system and Neural Network model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting. The Neuro-Fuzzy (NF) model were used in this study. The NF model, recently received a great deal of attention, improve the existing Neural Networks by the aid of the Fuzzy theory applied to each node. The study area is the downstreams of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model respectively. The schematic diagram method and the statistical analysis are conducted to evaluate the feasibility of rainfall-runoff modeling. The model accuracy was rapidly decreased as the forecasting time became longer. The NF model can give accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead in standard above the Determination coefficient $(R^2)$ 0.7. In the comparison of the runoff forecasting using the NF and TANK models, characteristics of peak runoff in the TANK model was higher than ones in the NF models, but peak values of hydrograph in the NF models were similar.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.181-184
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• 2007

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. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. 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. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.341-351
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• 2008

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권2호
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• pp.141-155
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• 2006

This study is aimed at the development of a runoff forecasting model to solve the uncertainties occurring in the process of rainfall-runoff modeling and improve the modeling accuracy of the stream runoff forecasting, The study area is the downstream of Naeseung-chun. Therefore, time-dependent data was obtained from the Wolpo water level gauging station. 11 and 2 out of total 13 flood events were selected for the training and testing set of model. The model performance was improved as the measuring time interval$(T_m)$ was smaller than the sampling time interval$(T_s)$. The Neuro-Fuzzy(NF) and TANK models can give more accurate runoff forecasts up to 4 hours ahead than the Feed Forward Multilayer Neural Network(FFNN) model in standard above the Determination coefficient$(R^2)$ 0.7.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.743-750
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• 2008

최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.857-871
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• 2013

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.