한강유역의 갈수빈도 해석에 기후변화가 미치는 영향

김연수(Kim Yonsoo),김수전(Kim Soojun),전환돈(Jun Hwandon),김형수(Kim Hungsoo),김병식(Kim Byungsik) 대한토목학회 2009 대한토목학회 학술대회 Vol.2009 No.10

빅 데이터 분석 기법을 이용한 풍수해 복원탄력성 지표 개발 및 평가: (1) 복원탄력성 지표 개발

김연수(Kim Yonsoo),최창현(Choi Changhyun),배영혜(Bae Younghye),김동현(Kim Donghyun),김덕환(Kim Deokhwan),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4

In this study, we developed indicators for evaluation of storm and flood resilience using big data analysis. Standard terms were selected to collect data necessary for development of indicators and unstructured data such as papers and reports were collected. Preprocessing such as duplicate document processing, specialized dictionary registration, and stop word removal was performed on the collected data. Classification criteria were selected and indicators of the previous studies were reclassified by the classification criteria. Representative keywords were selected by each classified indicators and the related search words for each representative keywords were extracted by analysis of related search words. The extracted search terms were applied to the collected unstructured data, and 83 resilience indicators were developed by selecting detailed indicators and proxy variables in accordance with the selection criteria. The developed storm and flood resilience indicators can be used as a basic data of evaluation of storm and flood resilience for effective disaster management. 본 연구에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용하여 풍수해 복원탄력성 평가에 필요한 지표를 개발하였다. 지표 개발에 필요한 데이터를 수집하기 위해 기준용어를 선정하였고, 논문과 보고서 등의 비정형 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터에 중복문서 처리, 전문용어 사전 등록, 불용어 처리의 전처리 과정을 진행하였고, 분류기준을 선정하여 선행연구들의 지표를 재분류하였다. 분류된 지표별로 대표 키워드를 선정하고, 연관 검색어 분석을 통해 대표 키워드별 연관 검색어를 추출하였다. 추출된 연관 검색어를 수집된 비정형 데이터에 적용하였고, 선정기준에 부합되는 상세지표와 대리변수를 선정하여 총 83개의 복원탄력성 지표를 개발하였다. 개발된 복원탄력성 지표는 효과적인 재난관리를 실시하기 위한 풍수해 복원탄력성 평가의 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.

태풍피해자료를 이용한 태풍위험지수 개발

김연수(Kim, Yonsoo),이보림(Lee, Borim),김태균(Kim, Taegyun) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7

태풍피해는 호우로 인한 홍수, 강풍, 풍랑 등 3가지 피해가 동시에 발생하는 재해로, 지난 10년간 피해액 기준으로 가장 큰 피해를 일으켰다. 본 연구에서는 전국 229개 시군구를 대상으로 1994년 이후 발생한 태풍피해자료를 이용하여 태풍위험지수(TRI)를 개발하였다. 태풍위험지수는 PSR 구조체계를 이용하여 시군구별로 개발하였다. 압력지수(PI)는 수문기상, 지역특성, 사회경제적 지표 등 10개 지표를, 상태지수(SI)는 피해 관련 3개 지표를, 대책지수(RI)는 재정상태, 방재관련 사업, 시설 등 6개 지표를 이용하였다. 지수산정을 위한 각 지표의 가중치는 엔트로피 방법을 이용하였다. 압력지수는 수도권과 남해안 지역이 높게 나타났고, 상태지수는 남해안과 동해안 지역이 높게 나타났으나, 대책지수는 지역적 경향성을 찾기 어려웠다. 태풍위험지수는 남해안과 동해안 및 지리산, 덕유산 인근 지역이 높게 나타났으며, 이는 태풍피해 다발지역과 일치하는 것을 알 수 있다. 개발된 태풍위험지수는 태풍에 위한 피해를 감소하기 위한 대비와 방재 관련 사업의 우선순위를 결정하는데 이용될 수 있을 것이다. Typhoon cause damage through simultaneous flooding, strong winds, and storms; they have been one of the most damaging disasters of the last decade. In this study, we develop a typhoon risk index (TRI) based on records of typhoon damage that occurred in 229 municipalities across South Korea since 1994. The TRI employs a pressure-state-response (PSR) framework system. For the pressure index (PI), we use ten indicators that represent hydro-meteorological, regional, and socio-economic characteristics. The state index (SI) includes three indicators related to typhoons and the response index (RI) comprises six indicators including financial status and disaster mitigation-related projects and facilities. The weighting of each indicator for the TRI was calculated using an entropy method. The PIs are higher in the Seoul metropolitan and southern coast areas of the Korean peninsula. The SIs are higher for the southern and eastern coastal areas. It is not easy to determine a regional trend for the RIs. The TRI is higher for the southern and eastern coasts and the Jirisan and Deogyusan areas. These regions are consistent with the areas where typhoons have frequently caused damage. The TRI developed in this research will contribute to decision-making about the priority of disaster prevention projects to mitigate typhoon damage.

다중최적화기법을 이용한 분포형 수문모형의 최적 분포형 선택

김연수(Yonsoo Kim),김태균(Taegyun Kim) 한국습지학회 2020 한국습지학회지 Vol.22 No.1

본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 분포형 수문모형의 매개변수 보정 과정에서 분포형의 정도가 융설과 유량의 최적화에 어떠한 영향을 미치고 있는 가를 연구하였다. 분포형 수문모형으로는 HL-RDHM를 이용하였고, 분포형 정도에 따라 집중형, 준분포형, 완전분포형 등 3개의 모형을 구성하여 최적 매개변수를 산정하였다. 유역은 108개의 격자로 구성되며, 격자별로 융설과 관련하여 15개, 유출량 관련 13개의 매개변수를 다중최적화기법인 MOSCEM를 이용하여 최적화하였다. 최적 매개변수 산정을 위하여 2004-2005년의 기상학적 자료와 융설량과 유출량 관측자료가 이용되었고, 최적화된 매개변수를 2001-2004년의 자료를 이용하여 검증하였다. 다중최적화기법 적용 결과 집중형의 경우, 초기 값에 의한 결과로부터 RMSE 값이 융설량은 평균 35%, 유출량은 약 42% 개선되었고, 준분포형과 완전분포형의 경우는 융설량은 평균40%, 유출량은 약 43% 정도의 RSME 값이 향상되었다. 전반적으로 집중형보다는 분포형 모형이 최적화 과정에서 융설과유출량 예측에 더 나은 성과를 보여주었지만, 준포형과 완전분포형의 경우 최적화 성과에서 큰 차이를 보이지 않았고, 유출보다는 융설에서 분포형 정도에 따른 모형의 민감도가 더 높은 것을 확인되었다. The purpose of this study is to investigate how the degree of distribution influences the calibration of snow and runoff in distributed hydrological models using a multi-criteria calibration method. The Hydrology Laboratory-Research Distributed Hydrologic Model (HL-RDHM) developed by NOAA-National Weather Service (NWS) is employed to estimate optimized parameter sets. We have 3 scenarios depended on the model complexity for estimating best parameter sets: Lumped, Semi-Distributed, and Fully-Distributed. For the case study, the Durango River Basin, Colorado is selected as a study basin to consider both snow and water balance components. This study basin is in the mountainous western U.S. area and consists of 108 Hydrologic Rainfall Analysis Project (HRAP) grid cells. 5 and 13 parameters of snow and water balance models are calibrated with the Multi-Objective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm. Model calibration and validation are conducted on 4km HRAP grids with 5 years (2001-2005) meteorological data and observations. Through case study, we show that snow and streamflow simulations are improved with multiple criteria calibrations without considering model complexity. In particular, we confirm that semi- and fully distributed models are better performances than those of lumped model. In case of lumped model, the Root Mean Square Error (RMSE) values improve by 35% on snow average and 42% on runoff from a priori parameter set through multi-criteria calibrations. On the other hand, the RMSE values are improved by 40% and 43% for snow and runoff on semi- and fully-distributed models.

Tukey’s Ladder of Power Transformation을 이용한 태풍예측함수 개발

김연수(Kim Yonsoo),김태균(Kim Taegyun),이보림(Lee Borim) 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.6

본 연구에서는 태풍피해를 예측하기 위한 태풍피해예측함수를 다중선형회귀모형을 이용하여 개발하였다. 태풍 피해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 복합적으로 나타나므로, 피해예측함수를 구성하는 설명변수(독립변수)의 수가 많고 다양하다. 그러나 태풍피해예측함수를 개발하기에는 태풍 피해 자료는 작고 충분치 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 예측력만을 위한 모형을 개발하였고, 변수선정방법은 LOOCV-전진선택법을 적용하였으며, 종속변수와 독립변수들의 선형성을 확보하기 위하여 Tukey’s Ladder of Power의 멱승변환을 이용하였다. 태풍피해예측함수는 16개 이상의 자료를 가진 전국 22개 시군구를 대상으로 개발되었으며, 시군구별로 지역특성에 따라 다양한 멱승변환계수 λ를 가지는 것으로 나타났다. 22개 시군구를 대표할 변환계수 λ는 NRMSE 기준 λ=0.2, R² 기준 λ=0.3일 때 가장 좋은 결과를 나타내었다. In this study, we use multiple linear regression to develop a function for predicting damage caused by typhoons. The number of explanatory independent variables constituting the damage prediction function is large and varied because typhoon damage is attributed to a combination of factors such as heavy rain, strong wind, and waves. However, existing data of typhoon damage are insufficient for developing a damage prediction function. To resolve this problem, a model for prediction power only was developed, and the leave-one-out-cross-validation (LOOCV)-forward selection method was applied to select the variables. In addition, the power transformation of Tukey’s Ladder of Powers was adopted to create linearity in the dependent and independent variables. The typhoon damage prediction function was developed for 22 districts with more than 16 datasets. The transformation factor λ, representing these 22 districts, was shown to vary according to the regional characteristics of each city and district. The best results occurred when λ = 0.2 and λ = 0.3 for the normalized root-mean-square error (NRMSE) and coefficient of determination (R²) standards, respectively.

빅 데이터 분석 기법을 이용한 풍수해 복원탄력성 지표 개발 및 평가: (2) 복원탄력성 평가

최창현(Choi Changhyun),김연수(Kim Yonsoo),김종성(Kim Jongsung),김동현(Kim Donghyun),김정욱(Kim Jungwook),김형수(Kim Hung Soo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4

본 연구에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용하여 풍수해 복원탄력성을 평가할 수 있는 방안을 제시하였다. 적정 지표 선정을 위해 빅 데이터 분석 기법이 적용된 풍수해 복원탄력성 지표에 표준화 방법 및 요인분석을 적용하였고, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 이용하여 각 지표별 가중치를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 풍수해 복원탄력성 평가 방안을 이용하여 안양천 유역의 시군구별 풍수해 복원탄력성을 평가하였고, 이를 지역안전도 평가 결과와 비교 및 검토하였다. 개발된 연구 성과는 기존의 재난관리 분야에 적용이 미비하였던 빅 데이터 분석 기법의 활용 방안을 제시하였고, 기후변화로 인해 자연재난의 강도 및 빈도가 증가하고 있는 상황에서 효율적인 재난관리를 실시하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. In this study, we proposed a method to evaluate the resilience of storm and flood using big data analysis. Standardization method and factor analysis were applied to storm and flood resilience indicators with big data analysis technique for indicator selection. And the weights for each indicator were calculated using the TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). The storm and flood resilience was evaluated municipality of city, town, and county in Anyang river basin using the storm and flood resilience evaluation method developed in this study and compared with the result of the regional safety assessment. The results of this research suggested the application methodology of big data analysis techniques which were not applied to the existing disaster management field. And it is expected that it will be used as basic data for effective disaster management in the situation where the intensity and frequency of natural disasters are increasing due to climate change.

강우의 공간분포를 고려한 SWAT 모형의 적용

장대원(JANG, Daewon),김덕길(KIM, Duckgil),김연수(KIM, Yonsoo),최우일(Choi, Wooil) 한국습지학회 2018 한국습지학회지 Vol.20 No.1

강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다. In general, the rainfall-runoff simulation is performed using rainfall data from meteorological and observational rain gauge stations. However, if we only use rainfall data from meteorological and observational rain gauge stations for runoff simulation of a large watershed, the problem in the reliability of the simulated runoff can be occurred. Therefore, this study examined the influence of the rainfall data on the simulated runoff volume by a Semi-distributed model. For this, we used rainfall data from meteorological stations, meteorological and observational stations, and a spatially distributed rainfall data from hypothetical stations obtained by kriging method. And, we estimated the areal rainfall of each sub-basin. Also the estimated areal rainfall and the observed rainfall were compared and we compared the simulated runoff volumes using SWAT model by the rainfall data from meteorological and observational rain gauge stations and runoff volume from the estimated areal rainfall by Kriging method were analyzed. This study was performed to examine the accuracy of calculated runoff volume by spatially distributed areal rainfall. The analysis result of this study showed that runoff volume using areal rainfall is similar to observed runoff volume than runoff volume using the rainfall data of weather and rain gauging station. this means that spatially distributed rainfall reflect the real rainfall pattern.

최근의 극한 강우특성을 고려하여 재추출된 강우의 빈도해석에 관한 연구

문기호(Moon Kiho),경민수(Kyoung Minsoo),김형수(Kim Hungsoo),김연수(Kim Yonsoo) 대한토목학회 2009 대한토목학회 학술대회 Vol.2009 No.10