• 한국농공학회지
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• 제45권2호
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• pp.45-57
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• 2003

An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.976-976
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• 2012

The applicability of a distributed rainfall-runoff model for large river basin flood forecasts is analyzed by applying the model to the Nakdong River basin. The spatially explicit hydrologic model was constructed and calibrated by the several storm events. The assimilation of the large scale Nakdong River basin were conducted by calibrating the sub-basin channel outflow, dam discharge in the basin rainfall-runoff model. The applicability of automatic and semi-automatic calibration methods was analyzed for real time calibrations. Further an ensemble distributed rainfall runoff model has been developed to measure the runoff hydrograph generated for any temporally-spatially varied rainfall events, also the runoff of basin can be forecast at any location as well. The results of distributed rainfall-runoff model are very useful for flood managements on the large scale basins. That offer facile, realistic management method for the avoiding the potential flooding impacts and provide a reference for the construct and developing of flood control facilities.

• 한국환경과학회지
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• 제13권7호
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• pp.611-618
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• 2004

The Neural Network Models which mathematically interpret human thought processes were applied to resolve the uncertainty of model parameters and to increase the model's output for the streamflow forecast model. In order to test and verify the flood discharge forecast model eight flood events observed at Kumho station located on the midstream of Kumho river were chosen. Six events of them were used as test data and two events for verification. In order to make an analysis the Levengerg-Marquart method was used to estimate the best parameter for the Neural Network model. The structure of the model was composed of five types of models by varying the number of hidden layers and the number of nodes of hidden layers. Moreover, a logarithmic-sigmoid varying function was used in first and second hidden layers, and a linear function was used for the output. As a result of applying Neural Networks models for the five models, the N10-6model was considered suitable when there is one hidden layer, and the Nl0-9-5model when there are two hidden layers. In addition, when all the Neural Network models were reviewed, the Nl0-9-5model, which has two hidden layers, gave the most preferable results in an actual hydro-event.

• 물과 미래
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• 제24권2호
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• pp.109-119
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• 1991

댐 건설로 인하여 상류로 부터 토사공급이 중단 상태인 하천에 있어서의 하상변동이나 유사 이송 현상은 상당히 복잡한 물리적 현상이기 때문에 이에 관련된 수치모형의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 하상변동에 대한 수치해석방법으로 정류개념보다는 점변부정류 개념을 적용하였으며, 홍수기록과 하상변동에 관한 자료가 비교적 풍부한 한강하류부에 이 수치모형을 적용하여 유량변화(홍수기록, 특정계획유량) 및 하상고 변동(기존, 계획)을 모의 하였다.

• 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.

• 대기
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• 제27권2호
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• pp.189-197
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• 2017

Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.599-611
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• 2007

매년 막대한 피해를 초래하는 자연재해 중 집중호우로 인한 홍수피해는 이를 근본적으로 대처할 수 있는 방안은 없으나, 보다 구체적인 홍수방재대책에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 홍수방재사업의 진행시 환경파괴에 대한 환경단체의 반대, 또는 치수사업의 경제성 문제로 논란이 끊이지 않고 있다. 막대한 국가예산이 투입되는 홍수방재대책에서의 최적지 선정은 홍수방재대책의 성공여부를 가늠하는 핵심적인 요소이다. 따라서 본 연구에서는 1차원 수문해석 프로그램인 HEC-RAS와 GIS를 연계하여 예상침수지역을 추출한 후 이를 홍수방재사업의 경제성 분석에 활용하였다. 또한 홍수방재사업의 경제성 분석에 있어 $\ulcorner$치수사업 경제성분석 개선방안 연구$\lrcorner$의 방법을 보완한 $\ulcorner$치수사업 경제성분석 방법 연구-다차원 홍수피해 산정방법-$\lrcorner$을 적용하여 경제성 분석을 실시함으로써 방재사업의 우선순위 선정 시 필요한 기초데이터를 제공하는데 그 목적이 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.449-457
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• 1997

본 연구의 목적은 현재 국내 홍수예경보 시스템의 유출량 계산모형으로 이용되고 있는 단일 홍수사상을 모의할 수 있는 유역저류함수모형을 추계통력학적 상태.공간형태의 모형으로 개선.발전시키고 실시간 홍수예보에 대한 모형의 적용성을 검토하는데 있다. 모형의 적용대상 유역은 개진을 유역출구로 하는 낙동강 회천유역(747.5$\textrm{km}^2$)이며, 매개변수의 적절성 및 모형의 적용성을 평가하기 위해서 1983년부터 1986년 사이에 발생한 8개의 단일 홍수사상을 선정하였다. 본 연구에 사용된 모형의 매개변수는 실무에서 사용하고 있는 값을 사용하였다. 그 결과 기존 모형의 적용성은 선택된 사상에 따라 많은 차이를 나타내는데 비해 본 연구에서 개발한 모형에 의한 결과는 모형의 효율성 계수가 0.90이상으로 정확한 값을 제시하였다. 따라서 홍수시 모형과 관측시스템의 오차를 고려할 수 있는 본 연구의 모형은 회천유역의 실시간 홍수예보 모형으로서 유용한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.657-668
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• 2022

하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.701-709
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• 2000

통합저류함수모형을 IHP 대표유역인 위천과 보청천유역 그리고 대유역인 남한강유역과 낙동강유역의 강우-유출사상에 적용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 제안된 모형에 의한 예측 결과와 관측치를 비교해 볼 때 전체적인 수문곡선의 재현성 및 첨두홍수량의 예측에 있어서 상당히 우수한 결과를 나타내었다. 그러나 첨두홍수 발생시간에서는 퍼지제어의 효과로 인해 다소 오차가 발생하였다. 또한 상류단 유입량이 잔유역 유입량에 비하여 상당히 큰 경우에는 충분한 예보선행시간을 확보하기 어려운 문제점이 나타났다.