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저자정보
김형록 (성균관대학교 수자원대학원 수자원학과) 전경수 (성균관대학교 수자원대학원 수자원학과) 최민하 (성균관대학교 수자원대학원 수자원학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제49권 제7호
발행연도
2016.1
수록면
589 - 597 (9page)

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본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교에서 측정된 지점 유출량과 비교 분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대한다.
#인공신경망 #유출량 산정 #임진강 #미계측 유역

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Abrahart, R. J. / 2000 / Comparing neural network and autoregressive moving average techniques for the provision of continuous river flow forecasts in two contrasting catchments / Hydrological Processes 14:2157~2172 google schola Akhtar, M. K. / 2009 / River fow forecasting with artificial neural networks using satellite observed precipitation pre-processed with flow length and travel time information: case study of the Ganges river basin / Hydrology and Earth System Sciences 13:1607~1618 google schola Aldrich, C. / 1994 / The application of neural nets in the metallurgical industry / Minerals Engineering 7:793~809 google schola ASCE: Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology / 2000 / Artificial Neural Networks in Hydrology, I: Preliminary Concepts / Journal of Hydrologic Engineering 5(2):115~123 google schola ASCE: Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology / 2000 / Artificial Neural Networks in Hydrology, II: Hydrology Application / Journal of Hydrologic Engineering 5(2):124~136 google schola

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