• 대한원격탐사학회지
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• 제21권4호
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• pp.317-327
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• 2005

홍수는 자연재해 중 가장 일반적이며 빈번하게 발생한다. 일반적으로 홍수는 수일간에 걸친 강우에 의하여 발생하지만 집중호우에 의한 돌발홍수는 단 시간에 발생하는 특징이 있다. 본 논문은 지리정보시스템으로 지형자료를 취득한 후 지형기후학적 순간단위유량도로 산악에서 돌발홍수예측을 위한 지리정보시스템의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서의 돌발홍수 발생 범위는 수심이 0.5m, 0.7m, 1.0m 로 설정하였다. 또한, 지속시간별-강우량별 홍수량 조견표를 작성하여 홍수대피 기준을 제안하였다. 본 연구는 기존의 획일된 경보 발령시스템에 비하여 유역에 적합한 기준을 제시하여 지형정보를 고려한 경보발령시스템에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.15-22
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• 2006

지형학적순간단위유량도 및 지형기후학적단위유량도를 이용하여 미계측 소유역의 특성을 분석하였다. 경북 감포지역 $5km^2$ 미만의 소유역을 중심으로 GIS 기법으로 수문특성인자를 도출하고, 지형학적순간단위유량도의 동역학적 매개변수인 특성속도를 호우사상별로 추정하여 지형기후학적 순간단위유량도 및 기타 집중시간 경험식과 비교한 결과 Kerby 및 Brasby-Williams공식이 소유역의 특성속도 산정공식으로 제시될 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 확률 강우량으로부터 지형기후학적순간단위유량도의 첨두유량과 확률홍수량을 비교하는 방법과 여러 단위유량도 및 지형기후학적순간단위유량도에서 산정된 첨두유량을 실측자료와 비교한 결과 미계측 소유역의 적용 타당성이 확인되어 향후 돌발홍수 등 방재계획 수립 시 기준우량을 산정하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 농촌계획
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• 제21권3호
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• pp.171-179
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• 2015

The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.13-21
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• 2007

최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.52-67
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• 2008

최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.23-32
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• 2008

최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.