집중호우 등 도로에서의 기상조건은 해마다 수많은 인명 피해를 유발하고 있다. 그러나 급변하는 기상 상태에 신속하게 대처할 수 있는 재난대응체계가 부족해 교통사고 등 사회적인 비용손실이 증가하고 있 다. 이에 국내에서는 가변차로제 등 악천후 등의 교통상황에 유연하게 대처할 있는 속도관리전략에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 악천후에 유연하게 대응할 수 있는 국내 도로기상 정보제공 기술은 주로 안개 잦은 지역에 초점을 맞추고 있으며 강우정보를 운전자에게 제공하는 기술은 미흡하다. 왜냐하면 기 상학에서 강우 예측수치모형의 해상도는 km 단위의 격자단위로 기상정보가 제공된다. 따라서 도로와 같 은 선(line)의 형대로 구성된 도로에서의 강우를 예측하기 위해서는 고해상도(m단위)의 기술이 필요하다. 본 연구는 서울시의 고해상도 강우관측 빅데이터를 활용하여 실시간 강우정보를 적용한 도로구간별 안 전속도를 운전자에게 제공할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 이 기술을 개발하기 위해서 서울시 강우 조건과 도로노면상태에 대한 안전요인을 고려하였다. 강우조건은 운전자의 시거(Visibility Distance)에 큰 관련이 있으며, 도로노면상태는 운전자의 정지시거(Stopping Sight Distance)와 밀접하게 연관이 있기 때문에 이 두 조건을 적용하여 시거와 정지시거를 강우조건별로 산정하였다. 최종적으로 강우량에 따라서 산정된 안전속도는 10분 단위별로 운전자에게 제공될 수 있도록 표출시스템을 개발하였다<그림 참조>. 지금까지 강우조건별 안전속도를 제공할 수 있는 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 이 기술들이 실제 로 도로에 적용된 사례는 많지 않다. 따라서 이 기술은 강우로 인한 도로구간의 위험상황을 감지･판단하 여 운전자의 안전에 기여할 수 있는 기술이 될 것이다. 향후 연구로는 본 연구에서 정지시거를 산정할 때 직선부 도로에 대해서만 적용하였지만 다양한 도로환경 등을 반영하여 모형의 정확성 높일 수 있는 기술 개발이 이루어져야 한다.

In this paper, among the W-S-R relationship methods proposed by Lee, et. al., (2020) to produce rain-based rain information in real time, we tried to produce actual rain information by applying machine learning techniques to take into account the effects of wiper operation. To this end, rain sensor proposed the Graded Descent and Threshold Map method for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors developed by Kim Byung-sik (2016) and using rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. This method is the method of producing rainfall information by calculating the average value of the Threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a Threshold Map corresponding to the grid 4 (channel) x 5 (thinking of rainfall information) and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. For the verification of these proposed findings, the application was evaluated by comparing the rainfall observations with the methods presented by Lee, et. al., (2020).

본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006∼2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.

Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.

본 연구에서는 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 본 연구는 한강 유역의 강우관측에 강화 레이더를 이용하는 경우를 적용 예로 살펴보았다. 한강 유역을 수자원단위지도의 중권역에 해당하는 총 20개의 소유역으로 나누어 검토할 경우, 총 소유역 중 강화 레이더로 완전히 관측되는 경우는 총 5개에 불

기상레이더와 지형정보 시스템을 이용한 홍수사상에 기초하고, 운동역학적이며, 초과강우가 고려된 분포형 강우-유출 유역모형이 개발되었다. 이 유역모형에서 강우로 인한 지표면 유출 및 지표면 흐름과 관련된 각종 변수의 공간적 변동성과 불확실성을 인식하고 설명한다. 개발된 모형은 래스터 지형정보시스템과 공간적ㆍ시간적으로 변하는 강우자료와 호환된다. 몬테칼로 모의와 우도값이 이 모형의 검정을 위하여 이용되었으며, 검정 모형으로부터 반응되는 시스템의 가능범위가 허