KR101072283B1 - 유출량 분석 통합시스템 - Google Patents

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KR101072283B1
KR101072283B1 KR1020110034973A KR20110034973A KR101072283B1 KR 101072283 B1 KR101072283 B1 KR 101072283B1 KR 1020110034973 A KR1020110034973 A KR 1020110034973A KR 20110034973 A KR20110034973 A KR 20110034973A KR 101072283 B1 KR101072283 B1 KR 101072283B1
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강동균
이경환
강신욱
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한국수자원공사
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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 유출량 분석 통합시스템은, 확률강우량 산정에 필요한 실시간 강우관측자료와 가능최대강수량(PMP) 산정에 필요한 전국 PMP도를 보유하는 강우자료 데이터베이스; 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 전국 PMP도를 이용하여 PMP 산정을 자동으로 수행하는 PMP 산정 자동화부; 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 확률강우량 산정을 자동으로 수행하는 확률강우량 산정 자동화부; 상기 PMP 산정 자동화부 및 상기 확률강우량 산정 자동화부의 결과를 취합하여 홍수 분석을 자동으로 수행하는 홍수 분석 자동화부; 및 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 장기 유출량 분석을 자동으로 수행하는 장기유출 분석 자동화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

유출량 분석 통합시스템{OUTFLOW ANALYSIS INTEGRATED SYSTEM}
본 발명은 유출량 분석 통합시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 홍수량 산정의 수문분석과 장기유출분석의 Kajiyama와 Tank 모형을 동시에 통합시스템화한 유출량 분석 통합시스템에 관한 것이다.
본 발명은 확률강우량 산정에 필요한 실시간 강우관측자료와 가능최대강수량(PMP) 산정에 필요한 전국 PMP도를 보유하는 강우자료 데이터베이스와, PMP 산정을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 PMP 산정 자동화부와, 확률강우량 산정을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 확률강우량 산정 자동화부와, 홍수 분석을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 홍수분석 자동화부와, 장기 유출량 분석을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 장기유출 분석 자동화부로 구성된다.
앞선 조사의 결과, 한국에서 등록된 선행특허 1(10-0491407)의 기술은 지질도, 토양도, 홍수침수도 등을 보유하는 GIS 데이터베이스와, GIS 데이터베이스를 이용해 하천정보를 검색하는 하천정보 검색모듈과, 수리수문 모델링을 수행하는 수리수문 모듈과, 모델링 결과를 GIS 데이터베이스와 연계하여 지도로 제작하는 지도 제작모듈로 구성된다. 또한, 선행특허 1(10-0491407)의 기술은 강우해석, 유출해석, 하천흐름 및 범람해석의 수리수문 분석을 수행하고 그 분석결과의 도식화를 목적으로 한다.
선행특허 1(10-0491407)의 기술은 지도 제작을 주요 목표로 하고 홍수 관련 자료의 조회 기능을 포함하도록 설계된다. 또한, 선행특허 1(10-0491407)의 기술은 수리수문 분석을 위한 각종 모델링 도구를 연계하여 다양한 지역에 대한 수리수문 분석이 가능하도록 한다. 이 분석결과의 값은 GIS 데이터 타입으로 변환되어 화면에 출력된다.
앞선 조사의 결과, 한국에서 등록된 선행특허 2(10-0541930)의 기술은 소유역별 자료의 입력으로부터 소유역별 유입량과 유출량, 물수지를 계산하고 그 결과를 GIS 기반의 출력자료로서 가공하는 구성으로 이루어진다. 또한, 선행특허 2(10-0541930)의 기술은 GIS 데이터베이스와 가지야마 유출공식에 의한 수문 모형을 연계하는 것으로 GIS 기반의 수문 모델링을 통해 유역관련 수자원 관리에 기여한다.
선행특허 2(10-0541930)의 기술은 입력자료를 대상으로 소정의 프로그램을 이용한 연산과정에 의해 물수지를 수행하고 그 결과를 GIS 기반의 출력형태로 제공한다. 소유역별 유입량은 탱크 모형에 의해 산출될 수 있다.
앞선 조사의 결과, 한국에서 등록된 선행특허 3(10-0419130)의 기술은 대상유역의 수문학적인 정보를 수문모델과 연계를 통해 입력받을 경우, 대하천 지류 및 소하천의 월별 유출량 데이터를 가지야마 모델에 의하여 산정하여 입력하는 수질 모델링 수행단계를 포함한다. 선행특허 3(10-0419130)의 기술은 수질개선이 필요한 지역의 오염 발생량 파악을 위한 다양한 환경정보를 GIS를 통해 화면상으로 손쉽게 확인할 수 있도록 하고 여러 종류의 도면과 지도를 중첩시켜 분석하는 기능뿐만 아니라 도면과 지도에 있는 위치정보와 각종 대장, 통계자료 등의 속성정보를 함께 볼 수 있도록 하는데 그친다.
선행특허 3(10-0419130)의 기술은 대상유역의 수문학적인 정보를 수문모델과 연계를 통해 자동적으로 입력받고 수질 모델링을 수행한다. 이때, 대상유역의 수문학적인 정보를 수문모델과 연계를 통해 입력받을 경우 대하천 지류 및 소하천의 월별 유출량 데이터를 가지야마 모델에 의해 산정하여 수질모델에 입력한다.
하지만, 선행특허 1(10-0491407) 내지 선행특허 3(10-0419130) 그 어디에도 홍수량 산정의 수문분석과 장기유출분석의 Kajiyama와 Tank 모형을 동시에 통합시스템화한 내용은 기재되어 있지 않다.
댐, 보시설 등의 수자원 시설물 계획을 위해서는 유역에서의 장기와 단기의 유출량을 분석하여야 한다. 장기유출량은 유역의 수자원 부존량을 파악하여 이수계획의 규모 결정시, 단기유출량은 유역 홍수량 산정을 통해 치수계획의 규모 결정시 활용된다.
그러나, 현재 장기와 단기 유출량 산정은 분리된 절차로 이루어지고 있으며, 입력 기초자료인 강우자료의 공급을 각각의 분석모형에 적합한 형태로 변경하여 사용해야 하므로 분석시마다 입력자료 생성에 많은 불편이 발생하고 있는 것이 현실이다. 따라서, 이러한 불편을 해결하기 위해 본 발명에서는 장기와 단기 유출량 분석모형이 공통의 강우자료 데이터베이스를 사용할 수 있도록 통합시스템을 구축함으로써 입출력자료 생성이 용이하도록 한다.
또한, 장기유출분석에 있어 일반적으로 실무에서 많이 사용되고 있는 가지야마(Kajiyama)와 탱크(Tank) 모형을 동시에 통합시스템화함으로써 분석결과의 비교 및 검토가 가능하도록 하고, 탱크 모형 운영시 매개변수 결정에 많은 어려움이 발생되고 있는 현안을 고려하여 최적화 기법을 적용하여 최적 매개변수를 제시함으로써 분석결과의 신뢰도 및 분석 효율성을 크게 개선한다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 유출량 분석에 있어 불편함을 최소화하고 분석 신뢰도를 향상시키는 등 효율적 분석환경 제공을 통해 분석자의 생산성 향상과 기술경쟁력을 확보하고자 한다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 유출량 분석 통합시스템은, 확률강우량 산정에 필요한 실시간 강우관측자료와 가능최대강수량(PMP) 산정에 필요한 전국 PMP도를 보유하는 강우자료 데이터베이스; 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 전국 PMP도를 이용하여 PMP 산정을 자동으로 수행하는 PMP 산정 자동화부; 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 확률강우량 산정을 자동으로 수행하는 확률강우량 산정 자동화부; 상기 PMP 산정 자동화부 및 상기 확률강우량 산정 자동화부의 결과를 취합하여 홍수 분석을 자동으로 수행하는 홍수 분석 자동화부; 및 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 장기 유출량 분석을 자동으로 수행하는 장기유출 분석 자동화부를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 유출량 분석 통합시스템에 따르면, 장기 및 단기 유출량 분석에 수반되는 수동과 반복 작업의 자동화 구현 및 통합시스템화로 작업환경을 보다 효율적으로 개선함으로써 분석시간을 대폭 단축시킬 수 있으며, 분석환경이 자동화 기반으로 전환됨으로써 분석자에 따라 발생할 수 있는 분석오류를 최소화하여 분석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 강우 및 홍수분석 통합시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 대상유역의 유역도와 전국 PMP도의 중첩 상태를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 교집합의 도형정보 및 독치값의 산정 화면을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 Horton 공식을 활용한 면적별 포락의 수행 화면을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 Spline 곡선을 이용한 지속시간별 포락의 수행 화면을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 포락 결과를 이용한 PMP 내삽의 수행 화면을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 PMP 공간분포의 수행 화면을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 강우자료 보정의 수행 화면을 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 지속시간별 연최대강우 계열의 작성을 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 확률분포형별 매개변수 적합도 검정결과 및 지속시간별 확률강우량 산정결과를 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 면적감소계수 산정결과 및 그 적용결과를 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 강우강도식 및 그래프의 작성을 도시한 도면.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 Huff 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 Yen&Chow 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 Mononobe 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 유출곡선지수의 산정 화면을 도시한 도면.
도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 도달시간과 저류상수의 산정 화면을 도시한 도면.
도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수모형 입력자료의 작성을 도시한 도면.
도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석 매개변수의 최적화 분석을 도시한 도면.
도 20은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석의 케이스 선택을 도시한 도면.
도 21은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석 결과를 도시한 도면.
도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형의 입력자료 생성을 도시한 도면.
도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형에 의한 유출고 및 유출량의 산정 화면을 도시한 도면.
도 24는 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형에 의한 그래프를 도시한 도면.
도 25는 본 발명의 일실시예에 따른 탱크 모형의 입력자료 생성을 도시한 도면.
도 26은 본 발명의 일실시예에 따른 SCA 알고리즘에 의한 매개변수 산정을 도시한 도면.
도 27은 본 발명의 일실시예에 따른 장기유출량의 산정을 도시한 도면.
도 28은 본 발명의 일실시예에 따른 유황분석을 도시한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 강우 및 홍수분석 통합시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우 및 홍수분석 통합시스템은 크게 도 1에 도시된 바와 같이, 강우자료 데이터베이스(100), PMP 산정 자동화부(200), 확률강우량 산정 자동화부(300), 홍수 분석 자동화부(400), 및 장기유출 분석 자동화부(500)로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우자료 데이터베이스(100)는 강우분석 작업에 필요한 강우자료의 데이터베이스로 확률강우량 산정에 필요한 실시간 강우관측자료와 가능최대강수량(PMP) 산정에 필요한 전국 PMP도로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 산정 자동화부(200)는 PMP 산정을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 S/W로 PMP 독치 자동화부(210), PMP 포락 자동화부(220), PMP 내삽 자동화부(230), 및 PMP 공간분포 자동화부(240)로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 확률강우량 산정 자동화부(300)는 확률강우량 산정을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 S/W로 강우자료 보정 자동화부(310), 연최대강우량 산정 자동화부(320), 확률강우 분석 자동화부(330), IDF 분석 자동화부(340), 및 강우 시간분포 자동화부(350)로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 홍수 분석 자동화부(400)는 홍수 분석을 위해 수행되는 전과정을 자동화하여 통합화한 S/W로 유역특성 분석 자동화부(410) 및 홍수량 산정 자동화부(420)로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 독치 자동화부(210)는 대상유역의 유역도를 강우자료 데이터베이스(100)에서 독출한 전국 PMP도와 중첩 분석하여 면적별, 지속시간별 PMP를 산정한다. 즉, PMP 독치 자동화부(210)는 강우자료 데이터베이스(100)에서 전국 PMP도를 링크시켜 주고 대상유역의 유역도, 예를 들어, 캐드 파일을 입력한다. 이렇게 하여 PMP 독치 자동화부(210)는 면적별, 지속시간별 PMP를 독치한다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 독치 자동화부(210)는 대상유역의 유역도와 전국 PMP도의 중첩 분석을 위해 등우선도를 폐합 처리하고 좌표 및 축적을 변환한다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 대상유역의 유역도와 전국 PMP도의 중첩 상태를 도시한 도면이다. 도 2에서 굵은 실선으로 된 윤곽선은 대상유역의 유역도이고 가는 실선으로 된 곡선은 전국 PMP도의 등우선도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 독치 자동화부(210)는 도 3에 도시된 바와 같이 대상유역의 유역도와 전국 PMP도를 중첩하여 교집합의 도형정보를 생성한다. PMP 독치 자동화부(210)는 교집합의 도형정보에 면적가중평균을 적용하여 면적별, 지속시간별 독치값을 산정한다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 교집합의 도형정보 및 독치값의 산정 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 포락 자동화부(220)는 PMP 독치 자동화부(210)에 의해 독치된 PMP에 Horton 공식을 적용하여 면적별 포락을 수행하고 면적별 포락된 PMP에 Spline, Box-Cox, Log 곡선을 이용하여 지속시간별 포락을 수행한 후 포락율(R2)을 고려하여 최적의 포락형을 결정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 포락 자동화부(220)는 면적별로 지속시간의 독치값 중 상하 2개와 4개 값을 이용하여 Horton 공식의 상수 k, n을 회귀분석을 통해 자동으로 산정한다. 포락율이 높은 최적의 포락형을 결정할 수 있도록 포락율을 제공한다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 Horton 공식을 활용한 면적별 포락의 수행 화면을 도시한 도면이다. 앞에서 말한 상하 2개와 4개 값은 각각 경계조건과 지렛점을 의미한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 Spline 곡선을 이용한 지속시간별 포락의 수행 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 내삽 자동화부(230)는 PMP 포락 자동화부(220)에 의해 산출된 포락식으로 면적별, 지속시간별 PMP의 내삽을 수행하여 대상유역의 PMP를 산출한다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 포락 결과를 이용한 PMP 내삽의 수행 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 내삽 자동화부(230)는 내삽값을 지정하여 해당 면적별, 지속시간별 PMP를 산정함으로써 대상유역의 PMP를 산출한다. 도 6과 같은 경우 앞에서 말한 내삽값은 면적 124.50km2이 되고 점선으로 표시된 곳에 해당 면적별, 지속시간별 PMP가 출력된다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 내삽 자동화부(230)는 면적별 7개, 지속시간별 7개로 총 49개 경우에 대한 전국 PMP도로부터 산출된 포락식을 이용하여 추가로 필요한 면적별, 지속시간별 PMP를 내삽을 통해 제시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 PMP 공간분포 자동화부(240)는 PMP 내삽 자동화부(230)에 의해 결정된 대상유역의 PMP를 기반으로 대상유역에 대한 가상호우 등우선을 배치함에 있어 최대강우체적이 발생하도록 하는 가상호우 등우선의 방향각을 탐색하며 이를 이용하여 대상유역의 공간분포 PMP를 산정한다.
가상호우의 등우선은 최대강우체적이 발생하도록 배치하여야 한다. 따라서, PMP 공간분포 자동화부(240)는 최대강우체적이 발생하는 등우선 각도를 반복적으로 탐색하여 최적의 등우선 각도를 제시한다. 또한, PMP 공간분포 자동화부(240)는 가상호우의 평균강우량을 이용하여 등우선값을 산정한다. 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 PMP 공간분포의 수행 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우자료 보정 자동화부(310)는 대상유역 내 관측소의 실시간 강우관측자료를 강우자료 데이터베이스(100)에서 독출하여 결측기간을 파악한다. 강우자료 보정 자동화부(310)는 주변 관측소로부터 결측기간 동안의 실시간 강우관측자료를 획득하고 여기에 역거리제곱법, 산술평균법, 비율법을 적용한다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 강우자료 보정의 수행 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 연최대강우량 산정 자동화부(320)는 강우자료 보정 자동화부(310)에 의해 보정된 강우자료에 임의시간 환산계수를 적용하여 대상유역에 대한 지속시간별 연최대강우를 산정한다. 연최대강우량 산정 자동화부(320)는 지속시간별 연최대강우 계열을 작성하고 이러한 고정시간 강우자료에 임의시간 환산계수를 적용하여 임의시간 강우자료로 변환할 수 있다. 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 지속시간별 연최대강우 계열의 작성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 확률강우 분석 자동화부(330)는 연최대강우량 산정 자동화부(320)에서 산정된 연최대강우를 이용하여 확률강우분석을 수행한 후 확률분포형별 매개변수 적합도 검정에 의해 결정된 확률분포형의 강우량을 산정하고 이에 면적감소계수를 적용하여 대상유역의 지점확률강우량을 면적확률강우량으로 보정한다.
본 발명의 일실시예에 따른 확률강우 분석 자동화부(330)는 확률분포형별 매개변수 적합도 검정결과를 검색하여 최적의 확률분포형을 선정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 확률분포형별 매개변수 적합도 검정결과 및 지속시간별 확률강우량 산정결과를 도시한 도면이다. 도 10에 도시된 바와 같이 확률강우 분석 자동화부(330)는 지속시간별, 확률분포형별 확률강우량을 산정할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 면적감소계수 산정결과 및 그 적용결과를 도시한 도면이다. 확률강우 분석 자동화부(330)는 면적감소계수를 산정하고 이를 확률분포의 분석결과에 적용하여 대상유역의 지점확률강우량을 면적에 대하여 보정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 IDF 분석 자동화부(340)는 확률강우 분석 자동화부(330)에 의해 산정된 확률강우량을 이용하여 Talbot, Sherman, Japaness, 일반형, 통합형의 강우강도식을 산정하고 강우강도식별 결정계수(R2) 및 그래프를 제공하여 결정계수가 높은 강우강도식을 결정할 수 있도록 한다. 강우강도식에 있어서 장기와 단기를 구분해 각각의 강우강도식을 제공할 수 있다. 도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 강우강도식 및 그래프의 작성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우 시간분포 자동화부(350)는 확률강우 분석 자동화부(330)에 의해 산정된 확률강우량에 Huff, Yen&Chow, Mononobe 방법을 적용하여 대상유역의 지속시간별 강우분포를 분석한다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우 시간분포 자동화부(350)는 확률강우 분석 자동화부(330)에 의해 산정된 확률강우량을 입력자료로 사용하고 Huff 곡선의 지속시간율 및 분포율을 입력하면 Huff 방법을 이용하여 1 내지 4분위에 해당하는 지속시간별 강우분포값과 강우주상도를 자동으로 작성할 수 있다. 도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 Huff 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우 시간분포 자동화부(350)는 확률강우 분석 자동화부(330)에 의해 산정된 확률강우량을 입력자료로 사용하고 호우전진계수(r)를 입력하면 Yen&Chow 방법을 이용하여 강우 중심위치가 조정된 지속시간별 강우분포값과 강우주상도를 자동으로 작성할 수 있다. 도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 Yen&Chow 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 강우 시간분포 자동화부(350)는 확률강우 분석 자동화부(330)에 의해 산정된 확률강우량을 입력자료로 사용하고 Mononobe 공식의 n값을 지정하면 Mononobe 방법을 이용하여 전진형, 중앙형, 지연형의 타입에 해당하는 지속시간별 강우분포값과 강우주상도를 자동으로 작성할 수 있다. 도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 Mononobe 방법을 이용한 강우 시간분포의 분석 화면을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 유역특성 분석 자동화부(410)는 도달시간(TC), 저류상수(K), 유출곡선지수(CN)와 같은 유역특성인자를 대상유역의 유역도를 이용하여 산출한다.
본 발명의 일실시예에 따른 유역특성 분석 자동화부(410)는 토지이용도, 토지피복도, 유역도의 중첩 분석을 통해 유역별 유출곡선지수(CN)를 산정한다. 유역특성 분석 자동화부(410)는 토지이용도, 토지피복도, 유역도를 입력하고 이들 자료들을 중첩 분석한 후 토지이용도 및 토지피복도의 각 조합별로 유출곡선지수를 정의하며 면적평균을 통해 유역별 유출곡선지수를 산정한다. 도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 유출곡선지수의 산정 화면을 도시한 도면이다.
또한, 유역특성 분석 자동화부(410)는 하천도, 등고지도를 토대로 도달시간(TC) 및 저류상수(K)를 산정한다. 유역특성 분석 자동화부(410)는 하천도, 등고자료(DEM), 유역도를 입력하고 이들 자료들을 중첩 분석한 후 하천별 도달시간과 저류상수를 방법별로 산정할 수 있다. 도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 도달시간과 저류상수의 산정 화면을 도시한 도면이다. 또한, 유역특성 분석 자동화부(410)는 관측소 위치지점과 유역도의 중첩 분석을 통해 티센망 및 유역별 계수를 산정한다.
본 발명의 일실시예에 따른 홍수량 산정 자동화부(420)는 앞에서 말한 PMP 산정 자동화부(200), 확률강우량 산정 자동화부(300), 유역특성 분석 자동화부(410)와 통합 연동함으로써 홍수분석에 필요한 강우자료, 유역특성 분석자료를 홍수모형 입력자료의 형태로 변환하고 홍수모형 분석방법을 결정하여 홍수모형 입력자료를 생성한다. 도 18은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수모형 입력자료의 작성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 홍수량 산정 자동화부(420)는 홍수분석 매개변수인 도달시간(TC)과 저류상수(K)에 대한 최적화를 수행하여 최적화된 매개변수를 토대로 지속시간별, 발생빈도별 홍수분석을 수행한다. 홍수량 산정 자동화부(420)는 실측유출량과 모의유출량을 상호 비교하여 최적으로 홍수량을 산정할 수 있도록 하기 위해 홍수분석 매개변수인 도달시간과 저류상수를 MSX 알고리즘과 Nelder-Mead 알고리즘으로 최적화 분석을 수행하여 최적값을 도출, 제시할 수 있다. 도 19는 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석 매개변수의 최적화 분석을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 홍수량 산정 자동화부(420)는 홍수분석 결과에 의거하여 최대 홍수량이나 최대 저수위를 발생시키는 임계지속시간를 결정하여 설계 홍수량을 결정한다. 홍수량 산정 자동화부(420)는 홍수분석 수행시 홍수분석 케이스를 선택할 수 있으며 주요 분석결과를 그래프와 테이블로 정리하여 제시해 줌으로써 쉽게 임계지속시간 및 설계 홍수량을 결정할 수 있다. 도 20은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석의 케이스 선택을 도시한 도면이고 도 21은 본 발명의 일실시예에 따른 홍수분석 결과를 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 장기유출 분석 자동화부(500)는 가지야마 분석 자동화부(510) 및 탱크 분석 자동화부(520)로 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 분석 자동화부(510)는 강우자료 데이터베이스(100)에서 실시간 강우관측자료를 불러와 이를 가지야마 모형에 필요한 입력자료 형태로 제공한다. 도 22는 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형의 입력자료 생성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 분석 자동화부(510)는 윈도우즈화된 가지야마 모형을 통해 월별 유출고와 유출량을 계산하고 계산결과를 그래프로 제공할 수 있다. 도 23은 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형에 의한 유출고 및 유출량의 산정 화면을 도시한 도면이다. 도 24는 본 발명의 일실시예에 따른 가지야마 모형에 의한 그래프를 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 탱크 분석 자동화부(520)는 강우자료 데이터베이스(100)에서 실시간 강우관측자료를 불러와 이를 탱크 모형에 필요한 입력자료 형태로 제공한다. 도 25는 본 발명의 일실시예에 따른 탱크 모형의 입력자료 생성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 탱크 분석 자동화부(520)는 탱크 모형에 필요한 16개의 매개변수를 SCA 알고리즘을 통해 추정하고 평균값, 결정계수 등 통계적 수치를 제공하여 적합성을 판단할 수 있도록 한다. 도 26은 본 발명의 일실시예에 따른 SCA 알고리즘에 의한 매개변수 산정을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 탱크 분석 자동화부(520)는 매개변수를 이용하여 유출량을 계산하고 분석결과를 그래프로 제공한다. 도 27은 본 발명의 일실시예에 따른 장기유출량의 산정을 도시한 도면이다. 탱크 분석 자동화부(520)는 유출량을 토대로 유황분석을 수행하여 풍수량, 평수량, 저수량, 갈수량을 자동으로 산정할 수 있다. 도 28은 본 발명의 일실시예에 따른 유황분석을 도시한 도면이다.

Claims (14)

  1. 확률강우량 산정에 필요한 실시간 강우관측자료와 가능최대강수량(PMP) 산정에 필요한 전국 PMP도를 보유하는 강우자료 데이터베이스;
    상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 전국 PMP도를 이용하여 PMP 산정을 자동으로 수행하는 PMP 산정 자동화부;
    상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 확률강우량 산정을 자동으로 수행하는 확률강우량 산정 자동화부;
    상기 PMP 산정 자동화부 및 상기 확률강우량 산정 자동화부의 결과를 취합하여 홍수 분석을 자동으로 수행하는 홍수 분석 자동화부; 및
    상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료를 이용하여 장기 유출량 분석을 자동으로 수행하는 장기유출 분석 자동화부
    를 포함하되,
    상기 장기유출 분석 자동화부는
    최소 1일의 시간 단위를 사용하여 1개월 이상의 유출분석을 수행하고
    상기 실시간 강우관측자료를 가지야마 모형의 입력자료 형태로 변환하고 이를 이용하여 가지야마 모형으로 유출고와 유출량을 계산하는 가지야마 분석 자동화부;
    상기 실시간 강우관측자료를 탱크 모형의 입력자료 형태로 변환하고 이를 이용하여 탱크 모형으로 유출량을 계산하는 탱크 분석 자동화부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 PMP 산정 자동화부는,
    대상유역의 유역도를 상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 전국 PMP도와 중첩 분석하여 면적별, 지속시간별 PMP를 산정하는 PMP 독치 자동화부;
    상기 PMP 독치 자동화부에 의해 독치된 PMP에 Horton 공식을 적용하여 면적별 포락을 수행하고 상기 면적별 포락된 PMP에 Spline, Box-Cox, Log 곡선 방법별로 지속시간별 포락을 수행하는 PMP 포락 자동화부;
    상기 PMP 포락 자동화부에 의해 산출된 포락식으로 면적별, 지속시간별 PMP의 내삽을 수행하여 상기 대상유역의 PMP를 산출하는 PMP 내삽 자동화부; 및
    상기 PMP 내삽 자동화부에 의해 결정된 상기 대상유역의 PMP를 기반으로 상기 대상유역에 대한 가상호우 등우선을 배치함에 있어 최대강우체적이 발생하도록 하는 상기 가상호우 등우선의 방향각을 탐색하며 이를 이용하여 상기 대상유역의 공간분포 PMP를 산정하는 PMP 공간분포 자동화부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 PMP 독치 자동화부는,
    상기 대상유역의 유역도와 상기 전국 PMP도의 중첩 분석을 위해 등우선도를 폐합 처리하고 좌표 및 축적을 변환하는 전처리부;
    상기 대상유역의 유역도와 상기 전국 PMP도의 교집합의 도형정보를 생성하는 중첩부;
    상기 교집합의 도형정보에 면적가중평균방법을 적용하여 면적별, 지속시간별 독치 PMP를 산정하는 분석부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 PMP 포락 자동화부는,
    상기 PMP 독치 자동화부에 의해 독치된 PMP에서 면적별로 지속시간의 독치값을 이용하여 Horton 공식의 호우특성 상수 k, n을 회귀분석을 통해 산정하고 포락 전후의 결정계수(R2)을 제공하는 면적별 포락부;
    상기 면적별 포락부에 의해 면적별 포락된 PMP에서 지레점을 선정하여 Spline, Box-Cox, Log 곡선으로 포락을 수행하고 포락 전후의 결정계수(R2)을 제공하는 지속시간별 포락부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 PMP 공간분포 자동화부는,
    상기 대상유역의 유역도 상에 가상호우 등우선을 배치하기 위해 최대강우체적이 발생하도록 하는 상기 가상호우 등우선의 방향각을 탐색하는 방향각 탐색부;
    탐색된 방향각으로 가상호우 등우선 배치시의 면적강우량을 이용하여 가상호우 등우선의 값을 산정하는 등우선값 산정부;
    산정된 등우선값을 이용하여 지속시간별 대상유역의 PMP를 산정하는 공간분포 PMP 산정부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 확률강우량 산정 자동화부는,
    상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료에 역거리제곱법, 산술평균법, 비율법을 적용하여 결측기간 동안의 강우자료를 보정하는 강우자료 보정 자동화부;
    상기 강우자료 데이터베이스에서 독출한 상기 실시간 강우관측자료와 상기 보정된 강우자료에 임의시간 환산계수를 적용하여 대상유역에 대한 지속시간별 연최대강우를 산정하는 연최대강우량 산정 자동화부;
    상기 연최대강우량 산정 자동화부에서 산정된 상기 연최대강우를 이용하여 확률강우분석을 수행한 후 확률분포형별 매개변수 적합도 검정에 의해 결정된 확률분포형의 강우량을 산정하고 이에 면적감소계수를 적용하여 대상유역의 지점확률강우량을 면적확률강우량으로 보정하는 확률강우 분석 자동화부;
    상기 확률강우 분석 자동화부에 의해 산정된 상기 대상유역의 확률강우량을 이용하여 Talbot, Sherman, Japaness, 일반형, 통합형의 강우강도식을 산정하고 상기 산정된 강우강도식별로 결정계수(R2)를 제공하여 상기 결정계수가 높은 강우강도식을 선정할 수 있도록 하는 IDF 분석 자동화부; 및
    상기 확률강우 분석 자동화부에 의해 산정된 상기 대상유역의 확률강우량에 Huff방법, Yen&Chow방법, Mononobe방법을 적용하여 상기 대상유역의 지속시간별 강우분포를 분석하는 강우 시간분포 자동화부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 강우 및 홍수분석 통합시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 강우 시간분포 자동화부는,
    상기 Huff방법을 이용하여 1~4분위에 해당하는 지속시간별 강우분포값과 강우주상도를 자동으로 작성할 수 있는 것을 특징으로 하는 강우 및 홍수분석 통합시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 강우 시간분포 자동화부는,
    상기 Yen&Chow방법을 이용하여 상기 대상유역의 지속시간별 강우분포를 분석시 호우전진계수를 통해 강우 중심위치를 조정하는 것을 특징으로 하는 강우 및 홍수분석 통합시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 강우 시간분포 자동화부는,
    상기 Mononobe방법을 이용하여 상기 대상유역의 지속시간별 강우분포를 분석시 Mononobe 공식의 상수 n을 지정하고 전진형, 중앙형, 지연형의 타입을 지정하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 홍수 분석 자동화부는,
    도달시간(TC), 저류상수(K), 유출곡선지수(CN)을 포함하는 유역특성인자를 대상유역의 유역도를 이용하여 산출하는 유역특성 분석 자동화부; 및
    상기 PMP 산정 자동화부, 상기 확률강우랑 산정 자동화부, 상기 유역특성 분석 자동화부의 결과를 취합하여 HEC-1 모형을 포함하는 홍수모형의 입력자료 형태로 변환하고 홍수분석 매개변수를 변경하면서 홍수분석을 수행하여 모의 홍수량을 산정하고 이를 상기 홍수모형의 입력자료인 실측값과 비교하여 상기 두 값이 부합되게 하는 홍수분석 매개변수를 토대로 지속시간별, 발생빈도별 홍수분석을 수행하고 홍수분석 결과에 의거하여 최대 홍수량이나 최대 저수위를 발생시키는 임계지속시간를 결정하여 설계 홍수량을 결정하는 홍수량 산정 자동화부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 유역특성 분석 자동화부는,
    상기 대상유역의 유역도와 토지이용도, 토지피복도를 중첩 분석하여 유역별 유출곡선지수(CN)를 산출하는 유출곡선지수 산출부;
    상기 대상유역의 유역도와 하천도, 등고자료(DEM)를 중첩 분석하여 하천별 도달시간(TC)과 저류상수(K)를 산출하는 도달시간 및 저류상수 산출부;
    상기 대상유역의 유역도와 강우관측소 위치지점을 중첩 분석하여 유역별 티센망 및 티센계수를 산정하는 티센계수 산출부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 홍수량 산정 자동화부는,
    상기 PMP 산정 자동화부, 상기 확률강우랑 산정 자동화부, 상기 유역특성 분석 자동화부에서 취합한 결과를 Clark 유역추적법, Snyder의 합성 단위도법, SCS의 합성 단위도법, Nakayasu 단위도법을 포함하는 홍수량 산정방법에 따라 홍수모형의 입력자료 형태로 변환하는 홍수모형 입력자료 생성부;
    홍수분석 매개변수인 도달시간과 저류상수를 MSX 알고리즘과 Nelder-Mead 알고리즘을 통해 변경하면서 홍수분석을 수행하여 모의 홍수량을 산정하고 이를 상기 홍수모형의 입력자료인 실측값과 비교하여 상기 두 값이 부합되게 하는 홍수분석 매개변수를 결정하는 매개변수 최적화부;
    상기 매개별수 최적화부에서 최적화된 매개변수를 토대로 홍수분석을 수행할 분위 및 지속시간을 선택하고 상기 홍수모형 입력자료 생성부에서 생성된 홍수모형 입력자료를 선택하여 홍수분석을 수행하고 홍수분석 결과에서 임계지속시간 및 설계 홍수량을 결정하도록 하는 홍수분석부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
  13. 삭제
  14. 제1항에 있어서,
    상기 탱크 분석 자동화부는,
    탱크 모형에 필요한 16개의 매개변수를 SCA 알고리즘을 통해 추정하고 상기 추정된 매개변수를 이용하여 유출량을 계산하며 상기 유출량을 토대로 유황분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 유출량 분석 통합시스템.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101499754B1 (ko) * 2014-05-16 2015-03-09 채희정 홍수 모델링 시스템
KR101506969B1 (ko) 2013-12-27 2015-03-30 단국대학교 산학협력단 강변저류지 설계수문곡선을 산정하는 방법
KR101758116B1 (ko) * 2015-02-10 2017-07-14 한양대학교 산학협력단 실측 유량 전이를 이용한 미계측 유역 장기유출량 산정방법
KR101872646B1 (ko) * 2017-07-07 2018-06-28 건국대학교 산학협력단 기저유출에 기초한 유출량 산정 방법 및 이에 관한 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101017746B1 (ko) * 2010-06-30 2011-02-28 (주) 휴스 지능형 물관리 자동화시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101017746B1 (ko) * 2010-06-30 2011-02-28 (주) 휴스 지능형 물관리 자동화시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101506969B1 (ko) 2013-12-27 2015-03-30 단국대학교 산학협력단 강변저류지 설계수문곡선을 산정하는 방법
KR101499754B1 (ko) * 2014-05-16 2015-03-09 채희정 홍수 모델링 시스템
KR101758116B1 (ko) * 2015-02-10 2017-07-14 한양대학교 산학협력단 실측 유량 전이를 이용한 미계측 유역 장기유출량 산정방법
KR101872646B1 (ko) * 2017-07-07 2018-06-28 건국대학교 산학협력단 기저유출에 기초한 유출량 산정 방법 및 이에 관한 장치

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