중소하천은 호우발생시 급격한 하천수위상승으로 인해 하천에 위험상황이 발생하게 된다. 따라서 중소하천의 홍수예경보는 대규모 하천의 홍수예경보와 달리 강우-유출모형을 기반으로 하기 어렵다. 이는 중소하천 유역의 자료부족과 유역의 특성이 기존 수문학에서 제시하고 있는 기법으로 강우-유출특성을 정확히 모의하기 어렵기 때문이다. 아울러 중소하천의 홍수예경보를 위해서는 기존의 저류함수법과 같은 강우-유출모형이 아닌 현재 관측되고 있는 하천의 수위 변화를 기반으로 하는 것이 예보의 오차를 줄이는 방법이 될 수 있다. 또한 홍수범람에 따른 피해를 저감하기 위한 대비책의 수립을 위해서 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 중요하다.
이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 강우-유출 모형의 결과를 배제하고 하천에서 현재 발생하고 있는 수위를 바탕으로 짧은 시간주기의 발생가능한 수위를 예측하여 중소하천 홍수예경보에 활용할 수 있는 방법론을 제시하였다. 아울러 홍수예보지점의 현재 관측 수위자료와 상류의 관측수위자료를 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network)을 적용 30분 이내에 발생가능한 수위를 예측할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법론을 낙동강 유역의 남강댐 상류유역에 적용하여 수위예측의 정확성을 검증하였다.

• 전환돈(정회원, 서울과학기술대학교 교수) | Jun, Hwan Don
• 이지호(정회원, 서울과학기술대학교 건설기술연구원 박사후연구원) | Lee, Ji Ho
• 박무종(정회원, 한서대학교 토목공학과 교수) | Park, Moo Jong