• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.249-249
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• 2016

무인항공기(UAV)는 군사적 목적으로 개발되었지만, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 수자원 관리를 위해서도 시대적 흐름에 따라 드론과 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 이수임 등(2015)은 UAV영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 연구를 통해 지상 LIDAR와 같은 수준의 DSM 및 더욱 정확한 GCP 취득의 필요성을 제시했다. 이용창(2015)은 회전익 UAS 영상기반 고밀도 측점자료의 위치 정확도를 평가하였다. 이인수 등(2013)은 초경량 고정익무인항공기 사진측량기법의 정사영상 정확도 평가를 수행하였다. 또한 김민규 등(2010)은 풍수해 모니터링을 위한 UAV 적용성 분석을 실시하였고, 김홍래 등(2014)은 UAV를 활용한 감시정보정찰 임무분석 및 설계도구 개발을 위한 연구를 수행하였다. 상기와 같이 수자원 분야 활용을 위한 많은 연구가 보고 되고 있으나, 아직까지 드론 활용의 대부분은 항공영상 취득 및 분석기술 개발에 집중되어 있다. 본 연구에서는 무인항공기를 수재해 감시 및 관리 기술에 적용하기 위해 수행되었다. 수재해 감시 및 관리를 위한 방법으로 NIR(Near Infrared) 센서를 부착한 '재해관리용 드론'을 개발하고 현장실험을 수행하였다. 실험결과 NIR센서를 탑재한 드론은 수재해 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.171-171
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• 2023

This study investigates the capability of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for solving the solution of partial differential equations. Particularly, the 1D Saint-Venant Equations (SVEs) were considered, which describe the movement of water in a domain with shallow depth compared to its horizontal extent, and are widely adopted in hydrodynamics, river, and coastal engineering. The core contribution of this work is to combine the robustness of neural networks with the physical constraints of the SVEs. The PINNs method utilized a neural network to approximate the solutions of SVEs, while also enforcing the underlying physical principles of the equations. This allows for a more effective and reliable solution, especially in areas with complex geometry and varying bathymetry. To validate the robustness of the PINNs method, numerical experiments were conducted on several benchmark problems. The results show that the PINNs could be achieved high accuracy when compared with the solution from the numerical solution. Overall, this study demonstrates the potential of using PINNs and highlights the benefits of integrating neural network and physics information for improved efficiency and accuracy in solving SVEs.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.95-95
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• 2023

Common hydrological problems of developing countries include poor data management, insufficient measuring devices and ungauged watersheds, leading to small or unreliable data availability. This has greatly affected the adoption of artificial intelligence techniques for flood risk mitigation and damage control in several developing countries. While climate datasets have recorded resounding applications, but they exhibit more uncertainties than ground-based measurements. To encourage AI adoption in developing countries with small ground-based dataset, we propose data augmentation for regression tasks and compare performance evaluation of different AI models with and without data augmentation. More focus is placed on simple models that offer lesser computational cost and higher accuracy than deeper models that train longer and consume computer resources, which may be insufficient in developing countries. To implement this approach, we modelled and predicted streamflow data of the Asa River Watershed located in Ilorin, Kwara State Nigeria. Results revealed that adequate hyperparameter tuning and proper model selection improve streamflow prediction on small water dataset. This approach can be implemented in data-scarce regions to ensure timely flood intervention and early warning systems are adopted in developing countries.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권9호
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• pp.885-896
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• 2013

산지의 토양침식 모형인 SEMMA를 대규모 산지유역에 적용하기 위해서는 모형의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 원래 SEMMA의 기본구조와 주요 매개변수의 산정방법을 설명하였고, 적용범위 확대를 위한 개선 매개변수들을 제시하였다. 특히 광범위한 지역에 대해 NDVI를 활용하기 위하여 식생구조지수 대신 식생피복지수를 사용하여 개선된 모형 SEMMA-Ic을 개발하였다. 개선모형의 모의결과 상관계수와 모의효율계수는 본래 모형보다 다소 감소하였다. 그러나 개선모형을 유역에 적용한 결과 실측값에 근접하게 모의했고, 토사유출량이 많은 경우에는 과소 예측하는 경향을 보였다. 따라서 산지 사면에서 개발한 토양침식 모형을 유역에 적용하기 위해서는 수로침식에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권1호
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• pp.69-78
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• 2015

본 연구는 기상학적 가뭄지수가 수문학적 가뭄에 대한 모사정도를 검토하였다. 기상학적 가뭄지수 중에서 강수량을 변수로 하는 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강수량 및 증발산량을 변수로 하는 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)를 이용하였고, 수문학적 가뭄 평가를 위하여 월 총 유입량과 하천수 가뭄지수인 SDI(Streamflow Drought Index)를 계산하여, 최종적으로 기상학적 가뭄지수와 수문학적 가뭄지수와의 상관정도를 분석하였다. 월별 상관계수 비교결과, 지속기간 270일에 기상학적 가뭄지수와 월 총 유입량과 상관정도가 가장 높아서 0.67로 나타났고 기상학적 가뭄지수로 SDI와의 상관정도는 0.72~0.87이었다. 연별 극한값을 비교한 결과, 월 총 유입량의 최저값과 기상학적 가뭄지수의 연관성은 거의 확인되지 않았다. 다만 SDI와 SPEI가 매우 높은 상관정도를 보였다. 기상학적 가뭄지수로 수문학적 극한가뭄에 해석하는 데에 한계가 있는 만큼 수문 가뭄해석이 목적이라면 유량자료가 직접 활용될 수 있는 가뭄지수가 필요하다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.45-56
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• 2022

가뭄 및 갈수시에 용수부족 현상이 발생하나 회귀수량을 고려한 대응이나 대책 마련이 진행되지 않고 있다. 이에 본 연구에서 자료기반의 기계학습 모형(LSTM)을 통해 회귀수량 중 하수종말처리장의 방류량을 예측하였다. 입력자료로 방류량, 유입량, 강수량, 수위를 사용하였고 예측 결과의 정확도를 개선하기 위하여 추가적으로 입력변수의 변동성 분포를 고려하였다. 방류량 자료의 변동성을 확인하기 위해서 관측값과 분포 사이의 잔차를 복합삼각함수 형태로 가정하여 이론적인 확률분포와 함께 방류량 최적의 분포 형태로 나타내었다. 변동성 분포를 고려한 입력자료를 이용한 결과와 그렇지 않는 결과를 비교한 결과, 오차정도가 감소함을 보였으며 이는 변동성 분포가 계절성을 상대적으로 잘 재현하였기 때문이라 판단된다. 따라서 본 연구에서 구축한 하수종말장처리장의 방류량 예측 모형을 활용할 경우 보다 정확한 회귀수량 예측이 가능하여 효율적인 하천수 관리 체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2023

In recent years, the number of landslides in Korea has been increasing due to extreme weather events such as localized heavy rainfall and typhoons. Landslides often occur with debris flows, land subsidence, and earthquakes. They cause significant damage to life and property. 64% of Korea's land area is made up of mountains, the government wanted to predict landslides to reduce damage. In response, the Korea Forest Service has established a 'Landslide Information System' to predict the likelihood of landslides. This system selects a total of 13 landslide factors based on past landslide events. Using the LR technique (Logistic Regression) to predict the possibility of a landslide occurrence and the accuracy is known to be 0.75. However, most of the data used for learning in the current system is on landslides that occurred from 2005 to 2011, and it does not reflect recent typhoons or heavy rain. Therefore, in this study, we will apply a total of six machine learning techniques (KNN, LR, SVM, XGB, RF, GNB) to predict the occurrence of landslides based on the data of Inje, Gangwon-do, which was recently produced by the National Institute of Forest. To predict the occurrence of landslides, it is necessary to process converting landslide events and factors data into a suitable form for machine learning techniques through ArcGIS and Python. In addition, there is a large difference in the number of data between areas where landslides occurred or not. Therefore, the prediction was performed after correcting the unbalanced data using Tomek Links and Near Miss techniques. Moreover, to control unbalanced data, a model that reflects soil properties will use to remove absolute safe areas.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.358-358
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• 2020

2016년 경주지진, 2018년 밀양 세종병원 화재사고, 2019년 강원도 동해안 산불, 2020년 코로나바이러스감염증-19 재난까지 매년 다양한 유형의 재난이 발생하면서 재난대응에 대한 관심 역시 커지고 있다. 정부는 물론 각 지자체에서 재난유형별로 재난대응 매뉴얼에 따라 체계적으로 해당 재난에 대한 대응을 실시하고 있으나 중앙 상황실과 현장 간 소통의 어려움, 의사결정의 지연 등으로 인해 신속한 대응방안 수립 및 피해상황 파악에 있어서 미흡한 대처를 보여주어 질타를 받기도 하였다. 본 연구에서는 중앙 상황실과 현장 간의 원활한 소통과 재난으로 발생한 피해현황 및 응급복구 계획 등을 신속하게 수립할 수 있도록 군부대에서 사용하고 있는 공통작전상황도(Common Operating Picture, 이하 COP)의 개념을 재난대응 체계에 도입하여 제시하고자 한다. 공통작전상황도는 미군이 군사적인 대응을 위하여 정보공유 차원에서 처음으로 사용되었으며, 미국연방재난관리청(Federal Emergency Management Agency, 이하 FEMA)이 현재 재난상활 발생 시 의사결정을 지원하기 위한 시스템으로 개발하여 활용하고 있다. 이를 구성하는 요소들은 재난발생시 가장 기초적인 정보(신고사항, 기상정보, 시민제보 등) 뿐 만 아니라 현장에 관한 정보(구체적인 대응상황, 요구사항 등)까지 다루어지고 있으며, 결국 공통작전상황도는 이를 모두 관리할 수 있는 하나의 통합플랫폼이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 재난상황에서 공통작전상황도를 활용한 해외사례 분석과 국내 도입 시각 재난유형별로 공통작전상황도에 필요한 정보요소들을 1차적으로 확인함으로써 새로운 재난대응 시스템의 필요함을 강조하고자 한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.99-104
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• 2023

최근 들어 이상기후 발생이 급증하여 집중호우의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 안정적인 수자원관리가 어려운 실정이며, 인적·물적 피해가 과거에 비해 늘어나고 있다. 집중호우로 인한 피해저감을 위해 여러 대책을 마련하고 있으나 소규모 산지유역의 경우 상대적으로 기본계획 수립부재 등으로 인하여 관리에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 안전한 국립공원의 관리를 위한 기초 연구로서 소백산 국립공원 내 연화동 유역을 대상으로 강우-유출모형을 활용해 유출량을 산정하였다. 소백산 연화동 유역은 재현빈도 50년 이상의 강우가 발생했을 때의 홍수위와 과거 발생한 홍수흔적수위를 비교했을 때 모형의 적합성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.591-601
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• 2021

국내의 화학 산업이 지속적으로 발전이 이루어짐에 따라 화학물질의 취급량과 운송량은 매년 증가하고 있다. 우리나라 도로 화물운송은 90%이상을 차지하고 있으며, 화학물질 운송도 대부분 도로를 통해 이루어지고 있다. 이러한 화학물질 운송차량들은 사고가 발생하게 되면 대형사고로 이어질 수 있다. 운송차량은 1차 피해인 교통사고뿐만 아니라 2차 피해인 환경 피해 요인들인 수질오염, 토양오염 등을 발생시킬 가능성이 높다. 본 연구는 반포IC와 서초IC 구간을 연구지역으로 설정하여 염화수소 가스 누출에 대한 시나리오를 작성하여, ALOHA 프로그램을 사용하여 예측거리를 측정하고 거리에 따라 염화수소 가스가 도달한 시간을 분석하였다. 또한 GIS를 이용해 시간별로 발생한 피해 영역에 대해서 인구밀도를 이용한 리스크 평가를 수행하였다. 이를 통해 피해 영역에 대해서 예방·대응 방안의 필요성을 제시하였다.