도시지역의 수재해 예측을 위한 강우시나리오의 불확실성 분석

금호준,김현일,김병현 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.2

As data analysis becomes increasingly important in the field of flood disasters, a data-based analytical model that considers hydraulic factors has emerged as an alternative to flood analysis. Data-driven modeling requires complex and extensive data that depend on actual and diverse hypothetical scenarios. Thus, preliminary data processing is required to utilize extensive input data efficiently and obtain accurate results. In this study, a gamma test was applied as a preliminary data processing technique to the efficient prediction of flood disasters in urban areas. Specifically, probability rainfall was calculated for the Daejeo and Dadae districts in Busan, and manhole overflow was estimated by inputting relevant data into a storm water management model (SWMM) with a Huff distribution. A preliminary uncertainty and sensitivity analysis was performed with the gamma test using combined time-series data for probability rainfall and manhole overflow, and then an optimal combination of data was selected for a simulation using correlativity analysis (Gamma, Gradient, Standard error, and V-ratio). The proposed method employs quantitative criteria for efficient selection of optimal input data, thus saving a greater amount of time and effort than when using the traditional method that derives results from repeated execution of models. 수재해 분야에서 데이터 분석의 중요성이 커짐에 따라 수리학적 인자를 고려한 데이터 기반 해석 모형이 홍수해석을 위한 하나의 대안으로 대두되고 있다. 데이터 기반 모델링은 실측 또는 다양한 가상 시나리오에 따른 복잡하고도 광범위한 양의 자료를 필요로 한다. 따라서 대량의 입력 데이터를 효율적으로 활용하여 정확한 결과를 얻기 위한 사전 데이터 처리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 시나리오에 대한 사전 자료처리 기법으로 Gamma Test를 적용하여 도시지역에 대해 효율적인 수재해 예측을 하고자 하였다. 이를 위해, 침수피해 이력이 있는 부산시의 대저, 다대 지구를 대상으로 확률강우량을 산정하고 Huff 분포로 SWMM에 입력하여 맨홀의 월류량을 산정하였다. 확률강우량과 총 월류량에 대한 시계열 데이터 조합에 대하여 Gamma Test로 사전 불확실도 및 민감도 분석을 수행하고, 상관성 분석(Gamma, Gradient, Standard error, V-ratio)을 통해 시나리오별 자료 길이와 형태에 대한 최적의 조합을 사전에 선정하는 방법을 제시하였다. 제안 방법은 모형의 반복적인 수행을 통해 결과를 도출하는 기존 방법에 비해 시간과 노력을 절약하고 효율적으로 최적 입력자료를 선정할 수 있는 정량적 기준을 보여준다.

Real-Time Flood Disaster Prediction System by Applying Machine Learning Technique

금호준,한건연,김현일 대한토목학회 2020 KSCE Journal of Civil Engineering Vol.24 No.9

As rainfall intensity varies irregularly, urban floods can cause extreme damage. Furthermore, they are extremely nonlinear phenomena that are complex to analyze. Therefore, a classification-based real-time flood prediction model for urban areas is constructed in this study, by combining a numerical analysis model based on hydraulic theory with a machine learning model. Flood databases are constructed in advance for different rainfall scenarios using the Environmental Protection Agency–Storm Water Management Model (EPA-SWMM) and a two-dimensional inundation model. The flood depth data for each map grid are divided into five categories based on the average flood depth using the Latin hypercube sampling (LHS) and probabilistic neural network (PNN) classification techniques for higher-precision flood range prediction. A model is constructed to predict the representative cumulative volume if the observed rainfall is entered. For spatial expansion of the flood depth with the predicted representative cumulative volume, a system capable of generating a real-time flood map is constructed by linking the cumulative volume of each grid with the representative cumulative volume using linear and nonlinear regression. When compared with the results of a verified two-dimensional (2D) flood model, the developed-model goodness-of-fit is 85%, with a required run time of 1 min 12 s. Using the developed system, rainfall-induced flooding can potentially be predicted, facilitating disaster risk management and minimizing damage to property and health.

강우자료와 연계한 도시 침수지역의 사전 영향예보

금호준 ( Ho-jun Keum ),김현일 ( Hyun-il Kim ),한건연 ( Kun-yeun Han ) 한국지리정보학회 2018 한국지리정보학회지 Vol.21 No.3

This study aimed to establish database of rainfall inundation area by rainfall scenarios and conduct a real time prediction for urban flood mitigation. the data leaded model was developed for the mapping of inundated area with rainfall forecast data provided by korea meteorological agency. for the construction of data leaded model, 1d-2d modeling was applied to Gangnam area, where suffered from severe flooding event including september, 2010. 1d-2d analysis result agree with observed in term of flood depth. flood area and flood occurring report which maintained by NDMS(national disaster management system). The fitness ratio of the NDMS reporting point and 2D flood analysis results was revealed to be 69.5%. Flood forecast chart was created using pre-flooding database. It was analyzed to have 70.3% of fitness in case of flood forecast chart of 70㎜, and 72.0% in case of 80㎜ flood forecast chart. Using the constructed pre-flood area database, it is possible to present flood forecast chart information with rainfall forecast, and it can be used to secure the leading time during flood predictions and warning.

직렬보군의 하도에서 홍수수문곡선의 Simulation

금호준,지홍기 한국방재학회 2011 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.10 No.-

본 논문에서는 안동댐 조정지에서 낙동강 하구 사이의 낙동강 구간에 대하여 4대강 사업에 의한 하도 준설과 보(수문) 건설이 낙동강 본류의 하류 측 홍수위에 미치는 영향을 분석하였다. 하도의 홍수추적 모형인 HEC-RAS 부정류 알고리즘을 이용하여 계산 모형을 구축하였고, 검증에는 낙동강 유역 내의 8개 보(수문)의 임시수위표와 6개의 수위관측소에서 측정된 수위 자료를 이용하였으며, 2011년 5 ~ 7월까지 복합호우 사상을 적용하였다. 예측에서는 태풍 루사와 매미 당시의 홍수수문 조건에서 관리수위가 유지된 상태와 전 수문을 개방상태에 대하여 홍수수문곡선의 예측을 실시하였으며, 이 때의 관리수위가 유지하는 방식은 Rule Opreation기법으로 산정되며 전 수문을 개방상태에 방식은 T.S Gate Openings기법으로 산정된 산정되었다.

수리권 전수조사 이용한 금호강 유역의 물부족 평가

금호준(keum, Ho Jun),남재준(Nam, Jae Jun),박정은(Park, Jung Eun),김정곤(Kim, Jeong Kon) 대한토목학회 2013 대한토목학회 학술대회 Vol.2013 No.10

국가 주요시설물의 침수피해 저감을 위한 극한 홍수해석

금호준(Keum, Ho Jun),한건연(Han, Kun Yeun),이재영(Lee, Jae Yeong),김범진(Kim, Beom Jin),김현일( Kim, Hyun Il) 한국방재학회 2017 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2017 No.-

기후변화에 따른 강우조건별 침수예상도 및 재해지도 작성

금호준(Keum, Ho Jun),이재영(Lee, Jae Yeong),김범진(Kim, Beom Jin),한건연(Han, Kun Yeun) 대한토목학회 2017 대한토목학회 학술대회 Vol.2017 No.10

극치강우의 시간분포를 고려한 도시지역 침수해석

금호준(Keum, Ho Jun),박준형(Park, Jun Hyung),이경욱(Lee, Kyeong Wook),한건연(Han, Kun Yeun) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

보 상류 유역에서의 지류유입량 예측을 위한 Neuro-Fuzzy 모형 구축

금호준(Keum, Ho Jun),김범진(Kim, Beom Jin),김현일(Kim Hyun Il),한건연(Han, Kun Yeun) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

복합유역 홍수량 산정 및 개발지역 하류 통수능 평가

금호준(Keum, Hojun),김학수(Kim, Haksoo),고택조(Ko, Taekjo) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.4

도시유역과 자연유역의 유출특성은 서로 상이하다. 이로 인해, 국내 주요 설계기준에서는 홍수량 산정 시 자연유역에는 자연유역 유출모형(단위도법)을 도시유역에는 도시유역 유출모형(시간-면적 방법)을 사용하도록 권고하고 있다. 재해영향평가 등의 협의 실무지침에서도 유역을 구분하여 모형을 선택하도록 기술하고 있다. 그러나 자연유역과 도시유역이 공존하는 복합유역의 경우 개발 전후에 대해 동일 모형 사용만을 제시하고 있어 사업자의 임의적 판단에 따라 홍수량 산정모형이 선택되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 설계 기준상 불확실한 기준이 재해영향평가에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 실측자료를 활용하여 모형별(단위도법, 시간-면적 방법) 매개변수를 최적화하고, 정확성을 평가한 다음 하류부의 통수능 검토 유무에 따라 호우재해저감대책 평가 결과를 비교하였다. 본 연구를 통해 유출해석모형에 대한 수문학적 해석결과의 정확성을 평가하고 불명확한 홍수량 산정기준을 보완함으로써 호우재해저감대책 평가의 신뢰성을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. The rainfall-runoff characteristics of urban and rural areas differ. Hence, major domestic design standards recommend using the rural basin rainfall-runoff models (the unit hydrograph method) for rural areas and the urban rainfall-runoff models (time-area method) for urban areas when estimating the amount of floods. Further, the guidelines for consultations on disaster impact assessment in Korea describe the selection of rainfall-runoff models according to basin types such as urban and rural areas. However, in complex watersheds where rural and urban basins coexist, the type of rainfall-runoff model is selected based on the modeler’s (or business operator’s) experiences rather than model selection guidelines. This study aims to analyze the impacts of uncertain design standards on disaster impact assessment in Korea. To this end, the parameters for each model (the unit hydrograph method, time-area method) were optimized using the measured datasets. The accuracy of the models was evaluated, as well as the appropriateness of flood reduction measures based on whether there was an assessment of downstream conveyance in development areas. The results of this study are expected to contribute to improving the reliability of the evaluation of flood reduction measures by assessing the accuracy of results in hydrological modeling and supplementing the uncertain flood estimation guidelines.