본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.

최근 들어 기후변화로 인한 이상홍수와 같은 물 관련 재해 발생에 대한 문제가 제기되었고, 특히 도시 유역내 집중호우로 인명 및 재산피해가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 대표 복합유역인 수영강 유역에 좌수영교 지점을 선정하여 수문자료를 10분단위로 부산대학교 실시간 모니터링 웹사이트를 통해 시스템 구축을 하였다. 이를 통한 DB를 활용하여 홍수 시 강우사상별 수문예측 모형의 입력자료로 활용하였다. 유역모형은 SWMM모형을 이용하여 좌수영교 지점의 한계 수심을 토대로 지속시간별 경보발령 기준우량을 HUFF 4분위를 이용하여 산정하였다. 확률 강우량은 지속시간-홍수량, 지속시간별-조위영향 등을 20분간의 누가 강우량을 기준으로 경보 발령 안을 산정하였다. 본 연구는 실시간 모니터링 데이터를 이용해 수문자료 분석 및 모형을 구축하여 복합유역인 수영강 유역에 좌수영교 지점 홍수예경보 시스템 구축에 있어서 도움이 될 것으로 판단된다.

소방방재청에서는 2011년 5월부터 5개년 계획에 걸쳐 “중소하천 홍수예·경보 체계 구축” 연구사업의 진행을 통해 위에서 언급한 중소하천에서의 홍수예경보와 관련된 연구 및 예경보 시스템 구축을 진행하고 있으며, 이에 일환으로 본 연구에서는 서울시 동대문구 내 위치한 정릉천 유역을 대상으로 도시유역 중소하천 홍수예경보 발령 기준을 제시하였다. 이때 예경보 발령기준을 선정하기 위한 수위상승에 따른 복잡한 발령기준 산정 방안의 경우 Song. et al., (2014)이 제시한 “상·하류 관측수위 기반 도시 중소하천 홍수예경보 기준 강우량 산정기법”의 시나리오를 적용하여 분석을 실시하였다. 연구진행시 강우-유출 관계의 경우 HEC-HMS 모형을 적용하였으며, 유량-수위의 관계를 통한 분석은 HEC-RAS를 바탕으로 정릉천 유역을 구축함으로써 배수위 조건에 따른 경보발령 기준강우량을 산정하였다. 산정된 결과는 최종적으로 정릉천 내 실시간 수위 관측기록과 비교함으로써 도시유역 중소하천 홍수예경보 발령기준의 타당성을 고려하였다. 본 연구에서 제안한 도시 중소하천 홍수예경보 발령기준은 다양한 배수위 조건별 시나리오 기반에 의해 산정된 지속기간별 강우량을 통해 적정 예경보 발령 및 관련 대책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다. 즉, 실시간으로 변하는 본류수위의 영향을 다양한 배수위 조건별로 고려함으로써 주요 지점에서의 예경보를 발령할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 이는 실제 방재관련 담당자의 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

최근 기상이변으로 빈번히 발생하는 국지성 집중호우는 하나의 기상현상으로 자리를 잡아가면서 많은 피해를 야기하고 있다. 특히, 도시지역을 포함하는 중·소하천에서의 피해가 늘어나고 있는 상황에서 도시유역의 특성을 고려한 중·소하천 홍수예경보 모형의 구축이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도시유역에서의 중·소하천을 대상으로 자체 대상유역을 구분하는 기준을 마련하였으며, 이를 바탕으로 강우-유출 및 유량-수위 관계를 바탕으로 실제 배수위 영향을 고려한 도시유역 중·소하천 홍수예경보 모형을 개발하였다. 먼저 대상유역으로는 한강 및 낙동강 유역을 선정하였으며, 자체 구분기준에 따른 전체 55개 도심지 대상유역을 선정하였으며, 이들 중 한강수계 정릉천유역을 대표적으로 적용하여 홍수예경보 발령 기준을 선정하였다. 본 연구에서 개발된 도시유역 중·소하천 홍수예경보 모형은 강우량에 따른 의사결정지원 체계를 제안함으로써 방재관련 대책 수립 및 정비사업 계획 수립 등에 도움이 될 것으로 기대된다.

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수⋅이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다.

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.

하천범람에 의한 홍수피해를 저감하기 위하여 중소하천에 적용하기 위한 홍수예경보 모형이 개발되고 있으나, 유역의 특성을 고려하지 않고 일관된 기준을 적용하여 홍수예경보 모형이 구축되고 있다. 본 연구에서는 강우-유출 관계와 유량-수위 관계에서 특수한 상황인 유역을 대상으로 홍수예경보 모형을 개발하였다. 강우-유출관계 특수성은 도시유역 등 인위적인 우수유출이 있는 경우를 나타내며, 유량-수위 관계 특수성은 배수위에 의한 영향을 받는 경우를 나타낸다. 낙동강 유역에서 홍수위험지수를 고려하여 10개소의 특수상황 소유역을 선정하였으며, 그 중 4개 유역에 개발된 모형을 적용하여 경보강수량을 산정하였다. 본 연구에서 개발된 특수상황을 고려한 홍수예경보 모형은 중소하천 홍수예경보 모형의 정확도를 향상시키고, 홍수피해를 저감하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속·정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중·소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상·하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

본 연구에서는 도달시간이 짧은 중소하천유역에서 돌발홍수 발생시 강우에 따른 하천의 수위변화를 신속하고 간편하게 예측하는 홍수예경보 모형을 제시하고 그 적정성을 중랑천 유역에 대해서 검토하였다. 이를 위하여 먼저, 제방안전도 평가와 침수위험구역 조사를 통해 홍수방어목표지점으로 선정하였다. 강우량 및 관측지점수위와 홍수방어 목표지점 수위와의 상관성 분석을 하였으며, 이로부터 홍수방어목표(예보지점)지점의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀모형을 산정하였다. 이

본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발

본 연구는 비선형성이 강한 강우-유출의 특성을 고려하여 홍수시 하도의 유출을 예측하고 하천유역의 홍수예경보에 이용하기 위하여 신경망 시스템의 모형화 가능성을 검증하였다. 신경망을 이용한 실시간 하도홍수 예측모형(Neural River Discharge-Stage Forecasting Mudel; NRDFM)은 낙동강 유역의 왜관 및 진동 지점의 홍수량 예측에 적용하였다. NRDFM에 의한 하도홍수량의 왜관 및 진동 지점 예측결과를 실측치와 비교검토한 결

홍수예경보란 홍수예측시 적기에 홍수예경보를 발령하여 홍수피해를 경감시키고자 하는 방재활동의 일환으로 이는 홍수조절과정을 전제로 한다. 유역내에서 홍수조절을 직접 수행할 수 있는 곳은 홍수조절용량을 갖추고 있는 다목적 댐으로 홍수시 다목적 댐의 역할은 매우 중요하다고 할 수 있다. 홍수예경보시스템에서 이러한 다목적 댐의 저수지 운영과 관련된 부분의 바로 저수지 운영모듈이다. 본 연구에서는 한강홍수통제소에 구축된 저수지 운영모듈의 현황과 문제점을 고찰하여