본 연구의 목적은 하천의 조도계수와 유량의 불확실성을 고려하여, 부정류 흐름에서 홍수위 해석에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하여 조도계수와 유량의 불확실성이 홍수위 해석에 미치는 영향을 분석하고, 강우사상의 크기와 불확실성과의 관계를 분석하였다. 조도계수의 불확실성은 하천기본계획을 참고하여 0.025~0.040의 범위에서 분석하였다. 유량의 불확실성은 수위 h일 때의 유량을 Q라고 할 때, Q= A(h- B)C로 표현되는 수위-유량관계식의 회귀계수 A, B, C를 통해 분석하였다. 수위-유량관계식의 회귀계수를 비선형 회귀분석을 통해 추정하였으며, 회귀계수는 t 분포를 가정하여 95% 신뢰도로 상한과 하한의 범위를 산정하였다. 산정된 회귀계수의 범위는 A는 5.138~18.442, B는 -0.524~0.104, C는 2.427~2.924로 산정되었다. 범위 내에서 10,000개의 매개변수 세트 를 추출하여 HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System)에 적용하여 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 강우사상 1~3에서 모의된 홍수위의 95% 신뢰구간의 평균적인 범위는 각각 0.39 m, 0.83 m, 0.96 m이며, 첨두 홍수위가 발생했을 때의 범위는 각각 0.52 m, 1.36 m, 1.75 m로 산정되었다. 또한 이천관측소의 1986~2015년의 일 강우에 대한 빈도해석을 수행하였으며, 수행 결과 GEV (Generalized Extreme Vlaue) 분포일 때 강우사상 1~3의 재현기간은 각각 1년, 10년, 25년 빈도에 해당되었다. 본 연구를 통해 강우사상의 크기와 불확실성의 관계를 분석하 였으며, 향후 다양한 강우사상에 적용하여 검증한다면 홍수위의 불확실성을 예측하여, 하천관리 등을 위한 구조물의 계획 및 설계 시 의사 결정에 실질적인 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

치성천의 홍수범람이 빈번하게 발생하는 구간을 대상으로 하단배출형 가동보를 다단으로 배치하여 가동보의 관리수위별 저류 및 홍수조절 효과 를 기존 고정보의 설치 경우와 비교분석하였다. 분석 결과를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하여 목표하는 저류량과 하류부 홍수위 조절을 위한 가동보의 관리수위를 제안하였다. 하단배출형 가동보를 다단으로 배치할 경우 고정보 대비 하류부에서의 첨두 홍수위가 68.28%가 감소하였고, 대상구간의 총 저류량이 216%가 증가하였다. 인공신경망 학습모델의 구축을 위해 수치모의 결과 216개의 data 중 60%, 20%, 20%를 각각 학습, 검증 및 시험에 사용하였다. 학습결과 평균제곱오차가 0.1681 m2, 결정계수가 학습, 검증 및 시험에서 각각 0.9961, 0.9967, 0.9943으로 높게 나타났다. 인공신경망을 이용하여 목표하는 저류량과 하천의 하류부에서의 홍수위에 대한 각각 가동보의 관리수위의 결정방안을 제시하였다

홍수범람모의에 주로 활용되는 LISFLOOD-FP 모형은 하도에서 1차원 운동파 방정식을 이용하고, 상대적으로 평평하여 흐름이 확산되는 홍수터 에서 단순화된 2차원 확산파 방정식을 이용하여 흐름을 해석한다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 LISFLOOD-FP 모형의 하천홍수위 예측 적용 성을 검토하기 위하여 배수영향을 받는 만경강 하류구간에서 기 발생한 홍수사상을 대상으로 모형을 보정하고 검증하였다. 모형의 주요 매개변수 인 Manning 조도계수와 하류단 경계조건의 민감도를 분석하였고, 초기조건 영향을 검토하기 위하여 warm-up 유무에 따른 해석결과를 비교하 였다. 그 결과, 운동파 모형임에도 불구하고 배수영향을 받는 만경강 하류구간의 홍수위를 비교적 잘 재현하는 것을 확인하였고,􀀁민감도 분석은 실 제 홍수사상의 적용 시 여러 가지 매개변수와 경계 조건에 의해 홍수위 값이 상이한 결과를 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 운동파 수문모형의 적용시 홍수위 해석에 대한 충분한 검증 및 검토가 필요하다고 사료되며, 검증된 모형을 바탕으로 다양한 유역의 홍수범람모의에 적용이 된다면 향 후 홍수피해 저감을 위한 정책적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

국내 4대강에 설치된 다기능보는 하천을 횡단하는 수공구조물로써 고정보와 가동보로 구분되어 설치되었으며, 각 다기능 보의 수문운영 방식에 따라 유량이 변화하여 하상변동 및 유사이동 형태의 변화 가능성이 있다. 본 연구에서는 다기능보의 수문운영에 따른 장기 하상변동을 금강유역을 중심으로 연구하였다. 연구결과, 금강에서는 다기능보의 설치 및 수문운영 시나리오에 따라서 최심하상고의 변화가 연평균하상고의 변화에 비해서 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 최심하상고의 하상저하는 최대 2.79 m, 하상상승은 최대 1.90 m까지 발생하는 것으로 나타났으며, 연평균하상고의 하상저하는 최대 2.16 m, 하상상승은 최대 1.24 m까지 발생하는 것으로 나타났다. 또한 하상변동에 따른 홍수위 분석 결과, 다기능보 설치 후에 홍수위가 대부분 상승하는 것으로 나타났으며, 최대 2.23 m까지 상승하는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 인해서 제방의 여유고를 상회하는 홍수위가 발생할 가능성이 있기 때문에, 하천의 유사관리 및 하천계획수립을 함에 있어서 다기능보의 수문운영을 고려해야 한다고 판단된다. 또한 본 연구결과는 향후 하천계획을 수립함에 있어서 종단적 하도관리 및 안정하상 채택 등을 위해서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.

강수량 관측 자료에 기초한 유출해석모형을 기반으로 하는 수위기반 홍수예측시스템으로는 짧은 도달시간과 국지성 집중호우로 발생하는 중소하천의 홍수에 대처하기 위한 충분한 예경보 시간을 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 수위노모그래프를 개발하였다. 홍수예보 기준을 경계, 대피의 2단계로 구분하여 기준홍수위를 산정하고 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 시나리오를 설정하여 강우조건별 강우량과 지속시간을 선정하였다. 또한 소하천 횡단면 자료와 Manning 공식을 이용하여 수위-유량 관계 곡선을 개발하고 소하천 유역면적비를 전이하여 강우-첨두유출곡선을 산정하였다. 가상 시나리오에 따른 강우정보와 홍수량을 이용하여 전남 나주시에 위치하고 있는 정광천과 소노동천을 대상으로 수위노모그래프를 개발하였다. 수위노모그래프를 기반으로 하는 홍수예보기법은 자연유역 중소하천의 홍수예보 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

상대적으로 홍수량의 규모가 작은 지류 하천에서는 합류부 배수영향으로 제내지 침수 및 제방 범람에 의한 홍수피해의 위험이 가중되고 있다. 특히 지류 합류부에서는 본류와 지류의 홍수유하 조건에 따라 수위가 급격히 증가하므로 인명피해의 가능성 또한 높다. 따라서 본 연구에서는 비구조적 홍수피해저감대책의 일환으로 지류 합류부의 실시간 홍수위 예측기술을 개발하고자 한다. 이를 위하여 지류 합류부 수위의 주요 영향인자를 검토하였고, 잘 구축된 수리학적 모형으로부터 계산된 본류 및 지류의 유량과 합류부 수위자료를 이용하여 홍수위 예측을 위한 경험식을 개발하였다. 개발된 식에 의한 예측결과는 최대 1.0m의 수위오차를 포함하고 있었으나, 평균 0.2~0.3m의 절대오차를 나타내었고, 발생시각은 0~5 hr 앞서 예측 가능한 것으로 나타났다. 본 연구결과로부터 홍수예측 시스템이 구축되지 않은 지류 합류부에서도 쉽게 실시간 홍수예측이 가능하며, 구축된 시스템은 지류의 홍수범람 및 침수피해 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

홍수예보는 정확성과 신속성, 2가지 조건을 만족해야 한다. 정확성은 홍수주의보 및 경보에 도달하는 시간과 수위를 정확하게 예측하는 정도를 말하며, 신속성은 예보선행시간으로써 홍수예보에 따른 하류지역 주민의 대피에 필요한 시간이라 할 수 있다. 이를 위한 홍수예보 방법으로 기상법, 수위법, 강우-유출법 등 3가지로 구분할 수 있다. 기상법은 강수를 정량적으로 예측하여 홍수 유발량 이상이면 경보를 발령하는 방법이다. 수위법은 상류에 위치한 수위관측소의 수위자료를 이용하여 하류의 수위상황을 예측하는 방법이며, 강우-유출 모형은 현재 4대강 홍수통제소에서 사용되고 있는 방법으로 유효우량산정을 통한 유역유출과 하도유출로 구분하여 홍수위와 도달시간 등을 예측하는 방법이다.본 연구는 영산강수계 홍수예보 지점 중 선암과 남평지점의 수위와 상류지점의 수위자료를 활용하여 인공신경망 모형을 이용한 홍수위 예측모형을 개발하였다. 더불어 홍수예보 업무 중 중요한 부분을 차지하는 홍수위 예측과 관련하여 범용성을 확대하기 위하여 Web환경에서 국가표준수문DB와 연계를 통한 RFFS을 개발하였다. 본 연구의 결과, 통계적 기준과 도식적 평가를 통한 본 연구의 모형은 홍수예보시스템에 대한 보조적 수단으로 활용할 수 있음을 확인시켜 주었으며, 홍수위 예측모형의 다양화를 통한 홍수예보업무의 효율성을 증대하였다는 측면에서 유의미하다고 판단된다. 또한 홍수예보지점을 중소하천까지 확대할 경우 인공신경망 모형을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화가 심각해짐에 따라 자연재해 발생빈도 및 피해 규모가 대형화/광역화되고 있으며 자연재해 발생 유형 또한 다양화 되며, 자연재해에 의한 경제적 손실이 전 세계적으로 발생되고 있다. 특히 단시간 동안 특정지역에 집중되는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 산업화에 의한 인구의 도시지역 집중현상으로 토지이용도가 극대화되면서 하천변, 홍수터 등 저지대에까지 생활공간이 확대됨에 따라 과거에 비해 동일한 호우에 대해서도 침수피해가 증가하고 있다. 그러므로 수해 위험도 산정을 통하여 예방 및 대비 대책 수립에 활용함으로써 경제·산업적으로 피해를 완화할 필요가 있다. 본 연구는 울산시의 102개 하천을 대상으로 하천정비기본계획에서 제시된 계획홍수위를 이용한 홍수위 수치표고모델과 울산시의 지형적 특성이 반영된 10m10m 격자 크기의 지형 수치표고모델의 차이로부터 침수심 및 면적을 산정하여 수해 위험도 분석을 수행하였다.

최근 이상기후에 따른 홍수 및 가뭄 등 물 문제를 근원적으로 해결하고, 하천공간을 합리적으로 정비하여 하천 환경, 수질 개선 등을 위한 4대강 살리기 사업이 시행되었다. 4대강 살리기 사업은 제방축조 위주의 치수대책으로 인하여 치수 위험도가 증가하여 이에 따른 홍수방어능력 증대사업의 일환으로, 홍수피해를 방지하고 홍수위를 저감시키기 위하여 하도준설을 실시하였다. 따라서, 본 연구에서는 4대강 살리기 사업으로 인한 하도변화 등 물리적 환경변화와 그에 따른 하천 홍수위 저감 효과를 분석하기 위하여 영산강 수계를 중심으로 HEC-RAS 모형을 이용한 1차원 수리분석을 진행하였다. 본 연구에서는 영산강 유역의 대규모 자연하천유역 중 영산강 본류의 10개 지점, 황룡강 2개 지점, 지석천 5개 지점, 고막원천 7개 지점, 함평천 5개 지점 등 총 29개 지점으로 유역을 선정하여 수문분석을 실시하였다. 홍수량 산정을 위한 유역추적 방법으로는 Clark 유역추적법을 적용하였으며, 하도 홍수추적 방법은 영산강 하류부 구간은 수문학적 홍수추적방법인 Muskingum 방법을 사용하였고, 나머지 전 하도구간에서는 Muskingum-Cunge(M-C)법을 적용하였다. 수문분석을 통해 산정된 각 소유역의 계획홍수량은 수리분석을 위한 상류단 경계조건으로 사용하였다. 이 때 영산강으로 유입되는 소유역내의 첨두유출량은 동시에 발생한다고 가정하였으며, 유입되는 유량의 경우 영산강 하도의 상류단과 하류단 사이의 여러 중간 지점에 대해 각각 다른 유량을 적용하였으며, 각 지점의 유량은 그 지점에 영향을 미치는 집수유역의 면적을 고려하여 비유량법으로 구해 적용하였다. 또한 영산강 수계의 각 지점에 대한 홍수위를 계산하기 위해 영산호의 계획홍수위를 하류단의 경계조건하여 수리분석을 진행하였다. 홍수위 분석결과 대부분 구간의 수위변화는 크게 나타나지 않았으나, 영산강 살리기 사업으로 인한 하상준설이 이루어진 구간에서 0.01m ∼ 0.63m의 홍수위 저감효과가 나타났으며, 죽산보 상류 5km 지점부터 광주천 합류점 구간의 수위 저감효과가 비교적 크게 나타난 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 홍수위 예경보를 위한 Data Mining기법에 대해 조사하고 예측시스템에 대해 연구하였다. 홍수예측의 모형 중 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하여 유사한 수문 사상을 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접적으로 고려하지 않고 상·하류간 입력 자료를 사용하여 출력자료와의 관계로부터 학습을 통해 결론을 도출해내는 Data Mining기법 중 신경망 모형을 사용하였다.

본 연구에서는 중·소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 예측 시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용하였으며 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 여러 가지 요인에 의해 발생하는 홍수위의 변화를 분석하기 위해서 홍수추적모형을 이용하였다. 과거 측량된 하상단면자료를 이용하여 모의수행한 결과 합리적인 경계조건 뿐만 아니라 당시의 하상단면에 대한 정확한 측량이 이루어진 경우에 가장 작은 오차를 발생하였다. 지류의 유입규모에 따른 본류부의 수위 상승 효과를 분석한 결과 본류 및 지류의 유량규모가 커질수록 잠수교 및 한강대교에서의 수위변화량이 상당히 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 한강하류

본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되