To improve the low treatment efficiency of sewage treatment plants, the separated sewer system must be maintained to provide an adequate flow rate and quality of the sewage under the effect of inflow. In this study, data from five locations of Namsuk, Dukgok1, Dukgok2, Kanggu, and Opo were used to conservatively calculate the inflow water volume. The sewer flow and rainfall data were collected in 2017. The factors in the standard method used to calculate the inflow of the combined sewer pipes including "rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were defined as 3 mm/day, continuous rain for two days, and two weeks prior to the inflow generation, respectively. "Rainy days", "rainfall impact period", and "period for basal sewer" were conservatively adjusted to 5 mm/day, continuous rain for five days, and three weeks prior to the inflow generation, respectively. As a results of the adjustment, the linearity (r2) was improved except for in Dukgok1. This implies that the conservative adjustment made in this study could improve the management quality of sewer pipes. Also, the linear correlation coefficient (ai) between inflow and rainfall showed a large difference between the target locations, which can be another monitoring factor affecting the quality of sewer pipes. To improve the correlation based on the individual characteristics of the locations in Korea, the automatic algorithm for the inflow calculation should be developed by innovative intellectual technologies for application to the entire national area.
In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.
Technical countermeasures against debris flow should be established upon the risk level of the target location. Risk of debris flow should consider the hazard imposed by debris flow and vulnerability of the facilities to debris flow. In this research, we have defined the target location for risk evaluation and suggested scoring method of hazard of debris flow and vulnerability of road to debris flow. By defining risk rank into 6 categories in terms of possibility of damage during rainfall and using the risk scores of 46 debris flow cases, we have suggested risk ranking matrix. The method can be used in ranking the drainage basin adjacent to road by simply determining the hazard with vulnerability score and can be used for planning the debris flow countermeasures.
하천유역의 수문현상 분석 및 예측에서 강우-유출 모형의 신뢰성 제고를 위해 대상유역에 적합한 매개변수의 선정은 매우 중요하다. 특히 단위도 이론을 이용한 유역의 홍수량 결정인자 중 하나는 유효우량이며, 이를 계산하기 위해 NRCS의 유출곡선지수방법이 주로 사용된다. 여기서 유효우량에 직접적인 영향을 미치는 인자는 선행토양함수조건(AMC 조건)이다. 본 연구에서는 국내 상황에 적합한 선행토양함수의 선정기준을 찾고자 하였다. 이를 위해 홍수량 실측자료가 양호한 댐 유입량을 이용하였으며, 유역면적을 고려해서 보령댐, 합천댐, 남강댐 등이 선정되었다. 홍수량 산정모형의 홍수사상별 적정 매개변수 검정을 위해 최적화 기법을 적용했으며, 목적함수와 매개변수에 따른 CN의 변동성을 살펴보았다. 이를 통해 SCS에서 제안한 CN이 유역의 물리적인 특성에 따른 결정론적 변수지만 실제로는 강우의 사상에 따라 달라질 수 있으며, 매개변수의 최적화 수행시에 꼭 포함되어야 함을 알 수 있었다. 강우사상별 CN의 변동성은 매우 크게 나타났지만 대부분의 상한값이 AMC-III 조건의 범위 내에 위치하였다. 이는 설계 홍수량의 산정을 위한 선행토양함수조건은 AMC-III가 적절한 기준임을 의미하는 것으로 판단되었다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
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.
The present study investigated runoff characteristics of non-point pollutants and discharge load amount according to the land utilization in Yeinam river basin. The land utilization of target basin was divided into paddy field, dry field, forest, residential area and composition area. The study on the runoff characteristics of non-point pollutants by rainfall-runoff process showed that COD, SS and T-P had the first-flushing effect with relatively high concentration in early-stage of the rainfall-runoff process, but the T-P revealed similar runoff characteristics. Event Mean Concentration(EMC) of BOD and COD according to the land utilization revealed the range of $3.11\~15.50mg/L$ and $3.37\~33.42mg/L$, and the highest concentration of EMC corresponding to BOD and COD was detected in the paddy field. The EMC of SS showed $1.7\~305.02mg/L$ and it's highest concentration was found in the dry field. The EMC of T-N and T-P represented the highest concentration in the paddy field and dry field with range of $0.91\~8.76mg/L$ and $0.02\~0.44mg/L$.
최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.
기후변화에 따른 극치강우사상은 과거와는 다른 양상의 강우사상으로 도심지역에 내수침수로 인한 막대한 인명 및 재산 피해를 발생시켰다. 특히 기후변화로 인한 강우강도의 증가는 설계홍수량의 변화를 초래하여 이로 인한 홍수 위험도 증가와 치수안전도 감소 등 수공구조물 설계기준에 불확실성을 증가시키는 원인이 되고 있다. 하지만 기후변화의 불확실성 및 기후시나리오의 한계로 인해 정량적 분석결과가 제시되지 못하는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 불광천유역을 대상유역으로 선정하여 기후변화를 고려한 유출량 분석을 수행하였다. 그 결과 가까운 미래인 S1 기간에서도 14.2%의 유출량이 증가하여 하수도설계 기준 강화가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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