실시간 수위예측 및 비구조적 탄력도 강화를 통한 홍수재난 대응 방법론 연구 = Development of a flood disaster response method using real-time water-level prediction and reinforced nonstructural resilience

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본 연구는 증가하는 수자원의 피해를 줄이고, 사후 회복력을 강화하여 수자원 관리 시스템의 위기 대응 역량을 증대시키기 위하여 수행되었다. 기후변화를 비롯한 외부의 교란요인들에 대응하여 많이 활용되는 저항력(resistance) 위주의 전략은 시설 설계용량에 따른 명확한 대응이 가능하여 위기사상에 있어 확실한 대응전략이라고 보편적으로 알려져 있다. 하지만 비용이 많이 발생하고, 장기적인 예측모형의 오차 민감성 등의 한계성이 존재하고, 최근에는 재난을 완전히 피할 수 있는 시설을 계획하는 것은 비용적으로나 기술적으로 불가능하다고 인식되고 있다. 저항력 전략의 한계성을 보완하기 위한 방법으로 재난을 피할 수 없는 것으로 규정하고, 피해를 최소화하고, 발생되는 피해로부터 신속히 회복하는 개념인 탄력도에 대한 연구가 다양하게 수행되고 있다. 수자원 분야에서도 이러한 연구필요성으로 인하여 탄력도 연구가 상당히 수행되고 있으나, 아직 초기 단계이다. 탄력도를 수자원에서 활용하기 위해서는 우선 탄력도를 정량적으로 분석하고, 이를 의사결정에 활용하는 체계가 구축되어야 한다. 또한 사전 대응방안을 통해 위기사상의 피해를 최소화하는 실시간 예측 모형이 필요하다. 하지만, 현재의 실시간 예측 모형들은 낮은 모형 설명력이나 실무적이지 못한 예측 주기로 인하여 활용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 탄력도를 정량화하고, 의사결정에 반영하며, 사전 대응을 위한 실시간 수문 예측 모형을 통해 수자원 위기대응 능력을 강화하는 연구를 수행한다. 연구내용은 크게 “1)실시간 수위예측 모형, 2)탄력도 정량화 모형, 3)의사결정 지원체계 개발”로 구분되며, 방법론 검증을 위한 사례연구 대상지는 최근 10년간 국내 홍수 사상을 분석한 결과 섬진강 유역의 구례지점으로 선정되어 되었다. 1) 실시간 수위예측 모형으로는 인공신경망 모형을 사용하였고, 모형 구조는 유전자 알고리즘을 통해 최적화 하였다. 수위예측을 위한 입력자료는 상류 지점의 유량과 강우량 자료를 활용하였다. 수위 예측 결과는 크게 시간단위, 일단위, 홍수기로 구분된다. 시간단위 및 일단위 수위예측에서 인공신경망과 유전자 알고리즘을 활용한 실시간 수위예측 모형은 결정계수(R2) 0.98이상의 만족할만한 결과를 보였고, 홍수기 모형에서도 인공신경망의 높은 예측력이 검증되었다. 또한, 구축된 수위예측 모형이 다양한 강우빈도별 홍수위 모의가 가능한지 검증하기 위하여 HEC-HMS, HEC-RAS 모형 및 국내 자료를 활용하여 분석을 수행하였다...
Advisors
박희경researcherPark, Hee Kyungresearcher
Description
한국과학기술원 :건설및환경공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 건설및환경공학과, 2015.2 ,[viii,90 :]

Keywords

수자원관리시스템; 시스템 탄력도; 의사결정지원; 기계학습모델; water resource management system; systemic resilience; decision supporting process; machine-learning-model

URI
http://hdl.handle.net/10203/202529
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=615512&flag=dissertation
Appears in Collection
CE-Theses_Ph.D.(박사논문)
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