• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.49-65
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• 2021

Although the Environmental Impact Assessment (EIA) is continuously being advanced, the number of environmental disputes regarding it is still on the rise. In order to supplement this, it is necessary to analyze the accumulated complaint cases. In this study, through the analysis of complaint cases, it is possible to identify matters that need to be improved in the existing EIA stages as well as various damages and conflicts that were not previously considered or predicted. In the process, we dervied 'complaint-based data demands' that should be additionally examined to improve the EIA. To this end, a total of 348 news articles were collected by searching with combinations of 'environmental impact assessment' and a keyword for each of the six assessment groups. As a result of analysis of collected data, a total of 54 complaint-based data demands were suggested. Among those were 15 items including 'impact of changes in seawater flow on water quality' in the category of water environment; 13 items including 'area of green buffer zone' in atmospheric environment; 10 items including 'impact of soundproof wall on wind corridor' in living environment; 8 items including 'expected number of users' in socioeconomic environment, 4 items including 'feasibility assessment of development site in terms of environmental and ecological aspects' in natural ecological environment; and 4 items including 'prediction of sediment runoff and damaged areas according to the increase in intensity and frequency of torrential rain' in land environment. In future research, more systematic complaint collection and analysis as well as specific provision methods regarding stages, subjects, and forms of use should be sought to apply the derived data demands in the actual EIA process. It is expected that this study can serve to advance the prediction and assessment of EIA in the future and to minimize environmental impact as well as social conflict in advance.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1091-1104
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• 2022

기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.823-835
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• 2023

최근 이상기후의 증가로 강우강도가 높아지고 가뭄시기가 지속되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 환경의 변화는 가뭄 현상의 장기화, 실시간 인지의 어려움이 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량, 무강우지속일수 등 으로 판단할수 있다. 가뭄의 영향을 판단하는데 있어 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄으로 구분되어 가뭄지수를 활용한 평가가 이루어지고 있으나 환경가뭄 평가에 대해서는 미비한 실정이다. 수질오염총량제를 통해 관리되어지고 있는 하천 수질은 이러한 가뭄의 영향을 대비하는데 취약한 부분이 있다. 본 연구에서는 가뭄이 하천 수질에 미치는 영향을 파악하고 가뭄의 지속이 수질에 미치는 가뭄영향을 정량화 하고자한다. 무강우일수, 누적강수량이 하천 수질에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 하천의 수질을 평가하는데 활용되는 부하지속곡선(Load Duration Curve, LDC)를 활용하여 특정 시기에 발생하는 수질오염을 평가하였다. 감천중권역에서는 무강우일수가 14일 이상 지속되는 경우 중권역 목표수질을 초과하는 경우가 60%이상으로 나타났다. 누적강우량은 28일을 기준으로 설정하였을때 연간 평균강수량의 3%인 32.1 mm 이하인 경우에 하천에서의 수질변화가 나타났다. 감천 중권역에서는 무강우일수 14일, 28일간 누적강우량이 32.1 mm 이하를 기준으로 기상학적 영향이 목표수질 초과에 영향을 미친다고 판단하였다. 본 연구의 결과를 통해 가뭄영향을 정량화하고 향후 환경가뭄에서의 수질환경 가뭄지수 개발에 기여하고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제26권3호
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• pp.279-284
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• 2024

최근 기후변화에 의한 집중호우의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이로 인한 지자체의 저수지 붕괴 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 지자체 저수지는 대부분 건설된 지 50년 이상된 노후 저수지로, 최근 발생하는 집중호우에 대한 붕괴 위험성이 높다. 집중호우에 의한 저수지 붕괴 또는 월류를 예방하기 위해서는 저수용량 변화에 따른 위험을 판단할 수 있는 의사결정지원체계가 필요하다. 본 연구에서는 다양한 변수 간의 인과관계를 동적으로 나타낼 수 있는 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 저수지 방류 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 방류 시뮬레이션을 통해 강우에 의한 저수용량 변화를 분석하고, 저수지 월류 예방을 위한 방류시설의 운영시점 및 종료 시점을 분석하였다. 본 연구 결과를 활용하여 집중호우에 의한 저수지 월류 발생시점을 파악할 수 있으며, 또한 월류 예방을 위한 방류시설의 용량 및 투입시기를 알 수 있다. 이를 통해 지자체에서는 저수지 피해에 대한 위험을 판단하고, 피해예방을 위한 사전 대응계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제25권9호
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• pp.5-14
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• 2024

우리나라는 최근 5년(2019년~2023년)간 발생한 강우의 모든 기록이 경신 될 만큼 집중호우의 발생빈도와 강도가 급증하고 있다. 소규모 산지 유역은 수문분석에 필요한 관측시설의 미비로 자료확보가 어려워 국지성 집중호우로 인한 돌발홍수에 대한 사전 대비가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 소규모 산지유역인 충청북도 괴산군에 위치한 비도교 유역을 대상으로 최적화된 매개변수와 홍수량산정 표준지침에서 제시한 매개변수를 활용하여 산출된 설계홍수량을 비교하였다. 강우-유출모형은 HEC-HMS를 활용하여 모의하였으며, 모형 구축을 위한 유역특성인자는 Q-GIS를 활용하여 수치표고모형(DEM)을 바탕으로 산출하였다. 호우사상은 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 수문기상자료를 이용하여 5개의 호우사상을 선정하였다. 모형구동에 필요한 도달시간(Tc)과 저류상수(K)는 홍수량산정 표준지침에서 제시하는 서경대 공식과 강우-유출모형의 최적화를 통해 각각 산정하였다. 모의한 호우사상을 비교한 결과 연구유역인 소규모 산지유역의 경우 서경대 공식으로 산출한 매개변수보다 최적화된 매개변수로 산출된 홍수 사상의 목적함수 값이 높은 것을 확인하였다. 또한, 최적화된 매개변수를 바탕으로 비도교 유역의 설계홍수량을 산정하여 전국하천유역 홍수량 산정보고서의 결과와 비교한 결과, 보고서에서 산정한 값과 최적화 매개변수로 산정한 값이 -10.7%~17.3% 차이로 산정되었다. 소규모 산지 유역인 비도교 유역에 두 매개변수로 산출된 홍수량값을 관측값과 비교했을때, 최적화된 매개변수로 산출된 값이 관측값과 더 유사한 것으로 보아, 홍수량산정 표준지침에서 권장하는 서경대 공식을 국내 모든 유역에 일괄적으로 적용하기에는 한계점이 존재한다고 판단된다. 추가적인 연구를 통해 국내 소규모 산지유역에 적합한 매개변수 산정기법을 개발하고자 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.109-124
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• 2015

레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.45-53
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• 1984

본(本) 연구(硏究)는 우리 나라에 있어서의 도시(都市)와 농촌(農村)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)과 강우시(降雨時) 유출(流出)에 따르는 농도(濃度)의 양상(樣相)을 조사(調査)하였다. 주요분석항목은 COD, BOD, SS 이었으며 1981년(年) 5월(月)부터 8일(日)까지 수행(遂行)되었다. 도시지역(都市地域)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 강우강도(降雨强度)와 강우지속시간(降雨持續時間) 등이 영향을 주었는 데 초기우수(初期雨水)에서 그 농도(濃度)는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 높아지는 양상(樣相)을 띤다. 또, 집중강우시(集中降雨時) 유량(流量)이 급격히 증가(增加)하더라도 그 농도(濃度)는 희석되기 때문에 그만큼 증가(增加)하지 않는다. 최대강우(最大降雨) 이후(以後) 다시 새로운 강우(降雨)가 형성(形成)될 때 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)는 초기강우(初期降雨) 이전(以前)의 농도(濃度)보다 낮은 경우가 있는데 이것은 하수천(河水川) 및 하수거(下水渠)에 침적된 오염물질(汚染物質)이 강우(降雨)에 의해 씻어 내려갔기 때문이다. 그러나 최대유량(最大流量) 이후(以後) 초기강우(初期降雨)보다 큰 강우강도(降雨强度)가 지속(持續)되는 경우에는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)가 증가(增加)한다. 도시지역(都市地域)의 강우시(降雨時) 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 489.9~1.328 kg/ha/yr로 평균(平均) 690.5 kg/ha/yr이고, BOD 226.8~614.8 kg/ha/yr로 평균(平均) 319.7 kg/ha/yr이고, SS 589.7~1,598.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 831.2 kg/ha/yr로 산출된다. 농촌지역(農村地域)에서는 침전(沈澱)되었던 생활하수(生活下水), 퇴비 침출수 및 기타 농업폐기물(農業廢棄物) 등에 의해서 오염물질(汚染物質)이 흘러나온다. 논의 경우 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 21.7~114 kg/ha/yr로 평균(平均) 62.34 kg/ha/yr이고, BOD 9.53~34.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 18.65 kg/ha/yr이며, SS 8.35~29.57 kg/ha/yr로 평균(平均) 16.12 kg/ha/yr로 나타났다. 한편, 경작지의 경우 COD 46.3~171.8 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 91.9 kg/ha/yr이고, BOD 11.7~42.5 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 22.98 kg/ha/yr이고, SS 11.4~43.4 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 23.09로 나타났다. 축산지역(畜產地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 가축(家畜) 및 청소수(淸掃水), 퇴비국물에 기인한다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 2,489~6,658 kg/ha/yr로 평균(平均) 3,804 kg/ha/yr이고, BOD 464~2,900 kg/ha/yr로 평균(平均) 2,047 kg/ha/yr이며, SS 729~1,442 kg/ha/yr로 평균(平均) 1,149 kg/ha/yr로 나타났다. 산림지역(山林地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 나뭇잎이 퇴적되어 형성(形成)된 유기물층(有機物層)으로부터, 침출수(浸出水)가 씻겨져 내려오는 경우이다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 5.45~18.56 kg/ha/yr로 평균(平均) 9.86 kg/ha/yr이고, BOD 1.67~7.54 kg/ha/yr로 평균(平均) 3.48 kg/ha/yr이며, SS 9.74~10.35 kg/ha/yr로 평균(平均) 4.64 kg/ha/yr로 나타났다.