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- 저자 : 함대헌 (검색결과 29 건)
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4차 하천에서의 GIUH의 유도 및 초기확률의 보정에 관한 연구
함대헌,주진걸,전환돈,김중훈 한국수자원학회 2008 한국수자원학회논문집 Vol.41 No.2
본 연구는 3차 하천에 대하여 유도되었던 지형형태학적순간단위도(GIUH)를 4차 하천유역까지 확장하여 다양한 유역에 적용할 수 있도록 하였다. 차 하천에 대한 GIUH를 비교하였으며 유역의 지형매개변수가 동일할 경우 하천차수를 높게 가정할수록 단위도의 첨두유출량은 작아지고 첨두발생시간은 늦어지는 경향을 확인할 수 있었다. GIUH의 적용을 위해서는 면적비와 분기비 등 지형매개변수를 사용하여 초기확률을 산정하는데, 이때 지형매개변수가 가지는 오차 때문에 This study is to derive the fourth-order Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph (GIUH), driven for only third-order basin, for the application of GIUH to various types of basin. The second, third, and fourth order GIUHs were compared for various top
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산사태 유발강우 분석을 통한 산사태 예보기준의 적정성 검토
함대헌,황석환 한국방재학회 2014 한국방재학회논문집 Vol.14 No.3
After the typhoon Rusa in 2002, Maemi in 2003, Megi in 2004, heavy rain in July 2006, landslide disasters are repetitively occurringevery year. Also, landslides have become a national concern along with the losses of lives and properties which occurred due to thelandslide in Woo-myun mountain and Cheonjeon-ri, Chuncheon pension in 2011, In this research, we collected the records of keylandslides which took place in Korea and analyzed the adaptiblity of Korea Forest Service's landslide standards according to rainfallintensity and antecedent precipitation, in 12 rainfall events where rainfall observation points are located near by and also where occurrencespots, areas are relatively distinct. Looking at the results, we believe the previous 1 day rainfall standard is somewhat insufficientto consider landslides from short-term rainfall as well as from heavy rainfall. Especially, it seems that in case of complex heavyrainfall types, it is more effective to judge based on continuous rainfall. Taking these factors into consideration, the landslide forecastingstandard revised in 2013, was restructured to correspond more to the purpose of this research. We view that it will be possibleto secure spatial accuracy via reflecting probability rainfall. Also, we will be able to conduct fast respondence and analysis on landslidesby utilizing below hourly unit timescale rainfall data for forecasting landslides. Moreover, it seems more reasonable to set150mm as a standard for continuous rainfall, by using Korea Meteorological Administration's neighborhood forecasting data based onareas classified by current geological features. 2002년 태풍 루사 이후 2003년 태풍 매미, 2004년 태풍 메기, 2006년 7월 집중호우 등 국지적인 호우에 산사태 재해가 매년 반복적으로 발생하고 있고, 2011년 국내 우면산과 춘천 천전리 펜션에서 발생한 산사태로 인하여 큰 인명 및 재산 피해가 발생하여 산사태에대한 국가적 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 기 발생한 주요 산사태 이력을 수집하여, 이 중 발생시점, 지역 등이비교적 명확하고 인근에 강우관측소가 존재하는 12개 호우사상에 대해 강우강도와 선행강우량에 따른 이전 산림청 산사태 기준의 적정성을 분석해 보았다. 분석 결과를 통해 볼 때, 단시간 기록적인 폭우로 인한 산사태 및 복합호우로 인한 산사태 등을 모두 고려하기위해서는 기존의 1일 강우량 기준은 다소 미흡한 점이 있다고 판단되며, 특히 호우양상이 복합호우 형태를 가지는 경우 연속강우량 기준으로 판단하는 것이 보다 효과적일 것으로 보인다. 이러한 측면에서 2013년에 개편된 산사태 예보기준은 본 연구의 취지에 부합하는 방향으로 개편되었다. 기존 연구결과인 확률강우량의 반영을 통하여 공간적인 정밀성을 확보할 수 있을것이며, 추가적으로 산사태예보에 활용되는 강우자료의 시간스케일을 시간단위 이하 자료를 활용함으로써 산사태 대응 및 분석에 신속함을 도모할 수 있을 것이다. 현행의 지질특성으로 구분한 구역에 기상청의 동네예보자료를 활용하여 연속강우량 기준을 150 mm로 강우기준을 삼는 것이 산사태 예보기준으로 적정하다고 판단된다.
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관측자료 지연시간 극복을 위한 초단기 예측기법의 적용성 평가
황석환,이동률,함대헌,오병화 한국방재학회 2015 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.-
현재 우리나라에서 제공되는 레이더 강우자료는, 관측 및 분석 자료 생산에 대략 5-30분 정도의 지연시간이 발생하게 되어, 불과 10여분에 상황이 종료되는 돌발성 호우 대응에는 역부족이다. 따라서 실효적인 도시홍수 관리를 위해서는 관측자료 처리 및 분석으로 인한 지연시간 최소화가 관건이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 관측 지연시간을 극복하여 실황에 근사한 정보를 제공하기 위해서 초단기 강우예측기법을 적용하여 보았다. 적용된 강우예측기법은 구동시간 최소화를 위해 입력 및 예측 프로세스를 단순하게 설계하였다. 예측장 생산을 위한 분석 자료로 이전 시간과 현재시간 기상청 합성 레이더 자료를 사용하였다. 적용한 강우예측 알고리즘은 상관기반 외삽예측기법으로, 강우장의 이류를 위한 속도장을 만들기 위하여 공간규모 필터링과 결합된 상관분석을 이용한다. 본 연구에서 구현한 예측모형의 적합성 평가를 위하여 기상청 MAPLE자료와 비교하여 보았다. 모형의 입력자료 구조나 복잡도 등을 고려할 때, 구동시간을 최소화하고 안정성을 높이기 위해 단순화된 본 모형의 예측 결과가 월등히 좋다고 예상하기는 무리일 것이다. 이러한 측면에 비교평가의 의의를 두었고, 서울지역에 강수가 집중된 4개 호우사상을 선정하여 서울 인근 지역을 대상으로 예측오차(RMSE)를 비교하여 보았다. 비교결과, 지연시간 영향범위인 30분 이내 예측의 경우 기상청 MAPLE 자료와 대응한 수준의 예측 정확도 보였고, 입력에서 예측까지의 전체 소요시간은 5분 내외로 나타났다. 따라서 레이더 자료와 본 모형을 이용하여 실무활용을 도모한다면, 관측자료 지연으로 인한 돌발성 도시홍수 실황파악 및 대응의 한계를 상당부분 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
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SK-Planet 자료를 이용한 도시홍수 방어에 관한 연구
오병화,황석환,이동률,함대헌,윤정수 한국방재학회 2015 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.-
서울에서 발생한 2010년 광화문 지역의 침수, 2011년 우면산 산사태는 도시지역에 국지적으로 짧은 시간에 많은 양이 쏟아지는 강우에 도시홍수 방어의 취약한 면이 드러났다. 홍수량과 같은 유출량을 빠르고 정확하게 예측하기 위해서는 공간적인 지역적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 관측망의 요구가 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 효과적으로 레이더 기반 도시홍수 방어 대응을 위하여 실제 레이더 자료의 도시홍수를 조기에 탐지하고 SK-Planet 강우자료를 평가하고 예측할 수 있는 품질관리 및 신뢰도를 향상하고자 한다. 먼저 서울 지역의 강우분포의 고적확 관측을 위해 약 2km 수준 밀도유지를 하였다. SK-Planet의 경우 기상청 AWS에 비해 공간상세화 정도는 높았으나, 간헐적 다발적 이상치 발생으로 현수준 자료를 실무에 그대로 활용하는 데는 한계가 있다. 따라서 SK-Planet자료의 결측률 케이스에 따라서 생성된 SK-Planet과 AWS 간의 거리를 고려하여 2km 격자 안에 AWS가 존재할 경우 격자 안에 있는 SK-Planet를 제거를 하고, AWS가 존재하지 않을 경우 격자 안에 가장 가까운 SK-Planet이 두 개 이상 위치를 한다면 격자중심에서 가까운 SK-Planet지점을 탐색하는 알고리즘 사용하여 최적의 공간적인 분포를 제시한 결과 레이더 자료 정확도 향상을 위해 SK-Planet 전지점 활용은 경제성 대비 효용성이 높지 않다고 판단된다. 이 경우 관측 공간정밀도가 전체 자료를 이용하는 경우와 유의한 차이가 없어, 선별 후 기기 유지관리 및 자료 품질관리를 강화하여 활용하는 것이 효율적으로 판단된다.
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Forecasting Performance of LS-SVM for Nonlinear Hydrological Time Series
황석환,함대헌,김중훈 대한토목학회 2012 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.16 No.5
This paper presents a Least-Square Support Vector Machine (LS-SVM) approach for forecasting nonlinear hydrological time series. LS-SVM is a machine-learning algorithm firmly based on the statistical learning theory. The objective of this paper is to examine the feasibility of using LS-SVM in the forecasting of nonlinear hydrological time series by comparing it with a statistical method such as Multiple Linear Regression (MLR) and a heuristic method such as a Neural Network using Back-Propagation (NNBP). And the performance of prediction model is also dependent on the degrees of linearity (or persistency) of data, not only on the performance of model itself. Thus, we would clearly verify that prediction performance of three models according to linear extent using daily water demand and daily inflow of dam data. In the experimental results, LS-SVM showed superior forecasting accuracies and performances to those of MLR and NNBP and LS-SVM demonstrated better forecasting efficiency in nonlinear hydrological time series using Relative Correlation Coefficient (RCC) which is a relative measure of forecasting efficiency with different persistency.
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