예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성의 관점에서 구성된 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 빚 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 최종적으로 선박의 항로 안전 계획 및 평가를 위한 보조 수단이다.

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.

지구환경의 변화로 홍수빈도 및 강우강도가 증가하고 있다. 이에 따라 도시유역 내 홍수범람으로 인한 인명 및 재산 피해가 빈번히 발생하고 있다. 발생되는 피해에 대하여 과학적이고 기술적인 대응 방안이 필요하며 이를 위한 기술의 개발과 홍수예경보시스템의 연계에 관한 적정 방안을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 통합중소하천의 예경보 시범유역을 선정하고 이를 위하여 부산시 소재 내 온천천 유역을 시범유역으로 선정하여 홍수예경보를 위한 10분 간격의 실시간 모니터링을 구축하였다. 이는 현장에 설치된 강우계, 수위계, 유량계를 설치하여 이를 원격 시스템으로 데이터를 전송하고 관리할 수 있는 웹사이트를 구축하였다(http://pnuhydro.pusan.ac.kr). 이를 통하여 구축된 DB를 활용하여 도시 유역 내 단기 수문예측모형을 개발하였다. 수문예측모형은 온천천 유역 내 설치되어 있는 실시간 유역 모니터링 시스템의 수집된 자료 중 홍수시 강우사상별로 수문예측모형의 입력자료로 사용하였다. 역전파알고리즘 기반의 인공신경망을 이용하여 2006-2012년의 기간 중 10분 간격의 수위 및 강우 자료를 이용하여 홍수기 시 강우사상별로 자료를 정리 한 후 4가지 강우사상에 대하여 training과 testing 기간으로 나누어 10분부터 60분까지의 수위 예측을 실시하였다. 그 결과 10분 간격의 수위예측에서 10분 간격으로 최대 60분까지 예측한 경우 예측 기간이 길어질수록 예측 정도가 단기 예측에 비하여 RMSE와 CC(상관계수) 값 중 RMSE 커지긴 하지만 상관분석의 결과 및 RMSE 모형 분석 결과는 대체적으로 60분까지 예측 성능이 우수한 편이었다. 이는 실시간 모니터링 시스템에 의하여 DB화한 수문관측자료를 이용하여 역전파알고리즘 기반의 수위예측모형은 도시 유역 내 돌발홍수 및 범람에 대비할 수 있는 대안책으로 추후 효율적인 모니터링 시스템의 운영과 관리에 의한 DB의 축적과 이를 통한 다양한 강우사상에 대한 수문예측모형의 적용으로 그 적용성 평가가 필요할 것으로 사료된다.

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

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MD

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