• 한국수자원학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.331-340
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• 2000

본 연구의 목적은 하천에서의 실시간 범람위험도 해석을 위해서 DAMBRK 모형과 Kalman filter를 연계한 수치모형을 개발하는데 있다. 본 모형은 1차원 동역학 방정식의 비선형 유한차분 근사해인 음해법을 기본으로 하고 있다. 추계학적 추정법으로서 최적의 갱신 예측치를 얻기 위해 확장된 Kalman filter 기법을 사용하였다. 이 과정은 확정론적 모형에 의한 예측치를 Kalman filter gain factor에 의해 보정된 실시간 관측치와 조합함으로써 수행되었다. 홍수범람위험도는 하도단면의 기하형상과 Manning 조도계수의 변동성을 고려하여 Monte Carlo 모의를 적용하여 예측되었다. 본 모형은 1990년 9월과 1995년 8월의 남한강 홍수에 적용하여 검증하였다. Kalman filter에 의한 해석은 이 기간 동안에 확정론적 해석결과와 비교하여 실측자료와 잘 일치되는 양상이 나타났으며, 이에 따라 제방의 월류위험도를 모의된 홍수위와 제방고를 비교함으로써 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권11호
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• pp.1169-1186
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• 2012

저류함수법은 오랜 기간 국내 주요하천의 홍수예보에 활용되어 오고 있다. 그럼에도 불구하고, 매개변수와 유출특성의 관계를 정확히 규명하지 못하고 있어, 저류함수법에 대한 매개변수 최적화 연구들은 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 논쟁이 있다. 이에 본 연구에서는 SCE-UA방법을 이용하여 저류함수법의 매개변수를 최적화하고, 매개변수의 변화에 따라 유출곡선이 달라지는 양상을 분석하였다. 분석대상 유역으로는 남한강 최상류지역인 정선과 영월 소유역을 선정하였으며, 상 하류에 위치한 두 개의 유역을 단계적으로 최적화 하였다. 또한 매개변수와 오차평면과의 관계를 알아보기 위해 등고선도를 그려 매개변수가 달라짐에 따라 유출곡선 오차의 변화를 분석하였다. 본 연구는 최적화를 통해 매개변수의 특정 값을 제안하기보다는 실무에서 초기값으로 활용할 수 있는 매개변수의 가능한 범위를 제안하는데 그 목적이 있으며, 제안된 범위의 평균값을 사용하여 모의가 적절히 됨을 확인하였다. 또한 오차를 최소화하기 위해 무작위로 매개변수의 집합을 결정하기 보다는 유역의 물리적인 특성을 고려하여 가능한 매개변수를 고정하고, 매개변수의 변화가 오차에 미치는 영향을 등고선도를 이용하여 분석함으로서 매개변수가 모형의 결과에 미치는 영향에 대한 직관력을 제공하고자 하였으며, 그 결과가 실무에서 홍수예보 효율 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.746-750
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• 2007

금강홍수통제소는 금강 유역의 홍수피해 경감을 목적으로 1990년 출범하였으며, 개소된 이래로 현재까지 홍수예보 및 수문 관측 업무를 수행하여 왔다. 금강홍수예보시스템의 유출모형은 이미 구축되어 있던 홍수예보 시스템과 마찬가지로 저류함수법과 단위도법에 의한 홍수 유출 모형을 근간으로 구성되어 있다. 최근 증설된 수문관측소를 반영하여 소유역을 재분할하고, 변화된 유역환경을 반영하여 저류함수모형에 대한 상수를 개선하고자 하였다. 소유역 및 하도분할과 티센계수 산정 등을 통해 저류함수법을 이용하기 위한 저류상수를 산정하기 위해 기존의 일반 종이지도로 제작된 지형도(1:50,000), 녹지자연도, 개략토양도 등을 이용하는 대신 수치지도를 이용하여 저류상수를 산정하였다. 새롭게 산정된 유역특성변수를 이용하여 유역의 저류상수를 산정하고 강우에 의한 유출량을 결정하였다. 변화된 유역 조건을 가지고 금강 유역의 전체 유역 및 하도유출계산을 수행한 후, 측정 결과가 있는 지점의 수문곡선과 비교하여 모형상수가 적절히 산정되었는지 검토하고, 개선된 모형상수를 제시하였다.

• 물과 미래
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• 제18권3호
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• pp.225-233
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• 1985

홍수시 한강수계 댐군의 Simmulation에 의한 연계 운영방안을 개발하기 위하여 충주댐 단일 운영 방안들을 비교 검토한다. 따라서, 본 논문에서는 저수지 및 하도 특성을 고려하여 수립된 제약조건과 빈도별 유입량 자료를 사용하여 Spillway rule curve에 의한 방안과 rigid ROM, 그리고 Linear Decision Rule에 의한 방안을 수립하였다. Simulation에 의하여 각 운영방안의 설계홍수에 대한 저류 및 방류특성을 비교하고, 여러 가지 빈도에 대한 조절율 및 이용율을 산출하였으며, 조절상수의 설계빈도에 따른 변화를 검토하였다. 이와 같은 비교검토 결과, 홍수크기에 따른 최적방안을 제안하고, 유입량의 예측에 따른 조절상수의 산정에 의하여 rigid ROM과 Linear Decision Rule에 의한 방안 적용의 효과를 개선할 수 있다.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.471-483
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• 2020

Flood prediction is an important issue to prevent damages by flood inundation caused by increasing high-intensity rainfall with climate change. In recent years, machine learning algorithms have been receiving attention in many scientific fields including hydrology, water resources, natural hazards, etc. The performance of a machine learning algorithm was investigated to predict the water elevation of a river in this study. The aim of this study was to develop a new method for securing a large enough lead time for flood defenses by predicting river water elevation using the a long- short-term memory (LSTM) technique. The water elevation data at the Oisong gauging station were selected to evaluate its applicability. The test data were the water elevation data measured by K-water from 15 February 2013 to 26 August 2018, approximately 5 years 6 months, at 1 hour intervals. To investigate the predictability of the data in terms of the data characteristics and the lead time of the prediction data, the data were divided into the same interval data (group-A) and time average data (group-B) set. Next, the predictability was evaluated by constructing a total of 36 cases. Based on the results, group-A had a more stable water elevation prediction skill compared to group-B with a lead time from 1 to 6 h. Thus, the LSTM technique using only measured water elevation data can be used for securing the appropriate lead time for flood defense in a river.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.389-393
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• 2010

The Objective of this study was to develop a system for visualizing inundation area by using 1-D numerical model analyzing damage information such as inundation area, facilities, land usages, population, building, loads. In this study, we have reviewed hydraulic models to select a flood model for simulation of discharges, water depths and velocities. The study area is Namhan River from Youngwol to Paldang Dam which had a flood damage on upper and below regions of Chungju Dam by a storm event in 2006. At the first, we developed the DB system base on GIS thematic map, ortho images, cadastral maps to analyze flood damages and support decisions making. Changing the boundary conditions such as discharge at the gauging stations, flood simulations were performed and then damages were extracted from the databases information support system based on 1-D numerical hydraulic model, it is expected to be able to analyze flood damages and support a decision making for reduce flood relate damages. In the future, the system developed in this study could be applied for flood forecasting system of small scaled streams.

• 한국농공학회지
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• 제37권1호
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• pp.65-72
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• 1995

This paper describes the applications of the SCS TR-20 hydrologic model for simula- tion of hourly inflow rates from sixty-six ungaged tributaries and subareas between the Naju station and the estuarin dam at the Yongsan River Basin. The model was tested for the ungaged conditions with fifteen storm events at Naju station. Hourly simulated run- off data were compared with the observed, and the results showed less correlationships between the two data than those from TANK model. The coefficients of correlation ranged from 0.74 to 0.87. The curve numbers and time of concentration were defined from topographic dta for each of sixty-six tributaries for the estuarine dam and used for TR-20 applications. The results were within an acceptable range of errors in simulating the inflow fluctuations for the flood forecasting at the estuarine dam.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2018

In this article, we use an open source software library: TensorFlow, developed for the purposes of conducting very complex machine learning and deep neural network applications. However, the system is general enough to be applicable in a wide variety of other domains as well. The proposed model based on a deep neural network model, LSTM (Long Short-Term Memory) to predict the river water level at Okcheon Station of the Guem River without utilization of rainfall - forecast information. For LSTM modeling, the input data is hourly water level data for 15 years from 2002 to 2016 at 4 stations includes 3 upstream stations (Sutong, Hotan, and Songcheon) and the forecasting-target station (Okcheon). The data are subdivided into three purposes: a training data set, a testing data set and a validation data set. The model was formulated to predict Okcheon Station water level for many cases from 3 hours to 12 hours of lead time. Although the model does not require many input data such as climate, geography, land-use for rainfall-runoff simulation, the prediction is very stable and reliable up to 9 hours of lead time with the Nash - Sutcliffe efficiency (NSE) is higher than 0.90 and the root mean square error (RMSE) is lower than 12cm. The result indicated that the method is able to produce the river water level time series and be applicable to the practical flood forecasting instead of hydrologic modeling approaches.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.908-911
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• 2004

The purpose of this study is to investigate the applicability of the two dimensional model in natural rivers. In this study, two dimensional unite element model, SMS, is used to simulate a complex flow along with the sediment movements in the natural river. The RMA-2 model embeded in SMS is used to simulate flow phenomena and SED-2D model is employed to simulate sediment transport. The model is applied to the confluence zone of the Gam River and mouth of Nakdong River. For model calibration, the result of the unsteady flow analysis is compared with the Typhoon 'Rusa' data. In addition, the runoff analysis was conducted for the determination of the project flood and the flood forecasting. The simulation results presented the characteristics of two dimensional flow with velocity vector and flow depth. The sediment transport characteristics are shown in terms of sediment concentration as well as bed elevation change. Accordingly, the SMS model in this study turned out to be very effective tool for the simulation of the hydrodynamic characteristics under the various flow conditions and corresponding sediment transports in natural rivers.

• 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.