• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.453-461
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• 2009

본 연구에서는 한강와 평창강이 만나는 합류부 상류, 특히 영월지점에서 발생하는 홍수위의 배수영향을 분석하기 위하여, 최근 홍수사상들에 대한 적절한 경계조건을 사용하고 조도계수를 보정함으로써 동역학적 흐름해석 모형을 구축하였다. 구축된 모형을 사용하여 본류 및 지류의 다양한 유입량 조건이 발생할 경우, 영월지점에서 발생 가능한 수위-유량 관계곡선의 변화를 살펴보고, 지류 유입에 따른 홍수위의 영향범위를 분석하였다. 분석결과, 영월지역에서는 지류유입 조건에 따라 매우 다른 수위-유량관계곡선들이 작성되었고, 지류 유입으로 인하여 동일한 유량에서 약 4.0 m정도 수위차이가 발생하였다. 따라서 영월 지점과 같이 지류 합류에 의한 배수영향을 크게 받는 지점에서는 단일 수위-유량관계를 결정하는 것이 매우 어려움을 보였고, 지류 유입으로 인한 홍수위 변화는 합류점 상류 약 8.0 km까지 미치는 것으로 분석되었다. 향후 합류부 배수영향을 크게 받는 지점의 홍수위 예측을 위해서는 기존 수문학적 모형보다 잘 보정되고 검증된 완전한 동역학적 모형이 활용되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.709-710
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• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.795-796
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• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.1220-1221
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• 2005

• 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.

• 농업과학연구
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• 제46권4호
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• pp.843-856
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• 2019

Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권3호
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• pp.197-207
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• 2015

대하천사업 이후 낙동강 유역의 수문환경이 변화함에 따라 낙동강 전 유역에 대한 도달시간 재산정도 필요한 상황이며 보와 보 사이 구간에 대한 홍수도달시간 산정도 필요한 현실이다. 이에 본 연구에서는 대하천사업 이후의 지형을 반영하여 창녕함안보에서 하구둑까지 홍수도달시간을 수리학적 모형을 이용하여 산정하였으며, 유량조건과 수위조건의 경우로 나누어 분석하였다. 본 연구에서는 방류유량, 방류형식, 하류단 경계조건, 지류의 유무에 따라 총 84개의 시나리오를 구성하여 유량과 수위에 대해 초기홍수도달시간과 첨두홍수도달시간을 각각 산정하였다. 본 연구에서 분석된 다양한 시나리오들은 홍수예경보시스템, 조류배제운영 등 현장에서 활용 가능할 것으로 사료된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.23-30
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• 2021

In recent years, hazardous flash flooding has caused deaths and damage to infrastructure in Saudi Arabia. In this paper, our aim is to assess patterns and trends in climate means and extremes affecting flash flood hazards and water resources in Saudi Arabia for the purpose to improve risk assessment for forecast capacity. We would like to examine temperature, precipitation climatology and trend magnitudes at surface stations in Saudi Arabia. Based on the assessment climate patterns maps and trends are accurately used to identify synoptic situations and tele-connections associated with flash flood risk. We also study local and regional changes in hydro-meteorological extremes over recent decades through new applications of statistical methods to weather station data and remote sensing based precipitation products; and develop remote sensing based high-resolution precipitation products that can aid to develop flash flood guidance system for the flood-prone areas. A dataset of extreme events has been developed using the multi-decadal station data, the statistical analysis has been performed to identify tele-connection indices, pressure and sea surface temperature patterns most predictive to heavy rainfall. It has been combined with time trends in extreme value occurrence to improve the potential for predicting and rapidly detecting storms. A methodology and algorithms has been developed for providing a well-calibrated precipitation product that can be used in the early warning systems for elevated risk of floods.

• 대기
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• 제32권4호
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• pp.395-409
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• 2022

A new soil moisture initialization scheme is applied to the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). It is designed to ingest the microwave soil moisture retrievals from Soil Moisture Active Passive (SMAP) radiometer using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). In this technical note, we describe the procedure of the newly-adopted initialization scheme, the change of soil moisture states by assimilation, and the forecast skill differences for the surface temperature and precipitation by GloSea6 simulation from two preliminary experiments. Based on a 4-year analysis experiment, the soil moisture from the land-surface model of current operational GloSea6 is found to be drier generally comparing to SMAP observation. LETKF data assimilation shows a tendency toward being wet globally, especially in arid area such as deserts and Tibetan Plateau. Also, it increases soil moisture analysis increments in most soil levels of wetness in land than current operation. The other experiment of GloSea6 forecast with application of the new initialization system for the heat wave case in 2020 summer shows that the memory of soil moisture anomalies obtained by the new initialization system is persistent throughout the entire forecast period of three months. However, averaged forecast improvements are not substantial and mixed over Eurasia during the period of forecast: forecast skill for the precipitation improved slightly but for the surface air temperature rather degraded. Our preliminary results suggest that additional elaborate developments in the soil moisture initialization are still required to improve overall forecast skills.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.790-793
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• 2004

TM/TC system is composed of control center, reservoirs, pumping stations and twelve canal systems. For this system we developed water management program which includes flood forecast program, drought reduction program, irrigation scheduling program and database program. With these program we expect that operators improve the irrigation efficiencies of the irrigation systems due to the timely irrigation on a right place, in a proper quantity and refute tile cost of maintenance and reduce flood and drought damages. In agricultural engineering respect, the databases including water level, rainfall, the amount of flowing can be useful to the researcher who make a study of hydrology and hydraulics in . rural area. Water management program records all of the TM/TC data to MDB format file per 10 minutes.