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LSTM 기반 딥러닝 기법을 이용한 섬진강 구례교 지점의 홍수위 예측
정재원(Jung, Jaewon),모혜림(Mo, Hyelim),이준형(Lee, Junhyeong),유영훈(Yoo, Younghoon),김형수(Kim, Hung Soo) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.3
기후변화와 기후변동으로 인한 극한 호우의 발생으로 홍수 피해는 증가하는 추세에 있다. 특히, 인명 손실을 포함한 하천홍수 피해 저감을 위해 비구조적 방법인 홍수예경보시스템은 매우 중요하게 인식되고 있으며, 홍수예경보는 물리적 모형인 강우-유출 모형에 의한 홍수량 및 홍수위 예측을 통해 이루어져 왔다. 그러나 최근에는 기존 물리적 기반의 홍수위 예측 모형의 단점을 보완한 머신러닝 기반의 홍수위 예측 모형을 적용한 연구들이 진행되고 있으나 다양한 사례에 대한 적용 연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 딥러닝 기법을 적용하여 섬진강 수계 구례 지점의 하천 수위를 1, 3, 6시간 선행 예측하고, 선행 예측 시간에 따른 예측 정확도를 비교 분석하고자 한다. 또한 기존의 서포트벡터머신(SVM) 모형, 다층퍼셉트론(MLP) 모형을 적용한 결과와의 비교 분석을 통해 LSTM 모형의 적용성을 평가하고자 하였다. 평가 결과, LSTM 모형이 다른 모형 보다 우수한 예측 성능을 보이고 있음을 알 수 있었으며, 향후 홍수 예측을 위해 LSTM 모형의 적용성을 보다 심층적으로 연구할 필요가 있다. Instances of flood damage caused by extreme storm rainfall due to climate change and variability have been showing an increasing trend. Particularly, a flood forecasting and warning system has been recognized as an important nonstructural measure for flood damage reduction, including loss of life. Flood forecasting and warning have been performed by the forecasts of flood discharge and flood stage using the physically based rainfall-runoff models. However, recently, studies involving the application of a machine learning-based flood forecasting models, which addresses the limitations of extant physically based flood stage forecasting models, have been performed. We may require various case studies to determine more accurate methods. Therefore, this study performed the real-time forecasting of the river water level or stage at the Gurye station of the Sumjin river with lead times of 1, 3, and 6 h by applying a long short-term memory (LSTM)-based deep learning model. In addition, the applicability of the LSTM model was evaluated by comparing the results with those from widely used models based on support vector machine and multilayer perceptron. Consequently, we noted that the LSTM model exhibited a relatively better forecasting performance. Therefore, the applicability of the LSTM model should be extensively studied for flood forecasting applications.
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