표제지
국문 요약
Abstract
목차
제1장 서론 20
1.1. 연구 배경 및 목적 20
1.2. 연구 동향 26
1.2.1. 복합홍수 및 연안홍수 국내 연구 동향 26
1.2.2. 복합홍수 및 연안홍수 국외 연구 동향 30
1.3. 연구 내용 및 범위 33
제2장 복합홍수위 산정을 위한 방법론 36
2.1. 복합자연재난 및 복합홍수의 정의 36
2.1.1. 복합자연재난의 정의 36
2.1.2. 연안지역의 복합홍수 정의 41
2.2. 연안지역의 복합홍수 발생과정 44
2.3. 이변량 빈도분석 47
2.3.1. 확률분포함수 47
2.3.2. 코플라 함수 69
2.3.3. 코플라 함수를 이용한 이변량 빈도 분석 75
2.4. 이산형 웨이블릿 변환 78
2.4.1. 조석의 정의 및 구성성분 78
2.4.2. 이산형 웨이블릿 변환 81
2.4.3. 상관분석 및 파워스펙트럼 분석 86
2.5. 홍수위 산정 모형 90
2.5.1. 물리기반의 홍수위 산정 모형 90
2.5.2. 통계기반의 홍수위 산정 모형 91
2.5.3. 순환신경망 및 장단기 기억 모형 92
제3장 복합홍수 발생기준 및 발생 빈도 분석 98
3.1. 대상지역 선정 및 자료 수집 98
3.1.1. 태화강 유역 98
3.1.2. 대상 기상관측소 및 조위 관측소 선정 101
3.2. 복합홍수 발생기준 산정 105
3.3. 코플라 함수기반의 복합홍수 발생 빈도 분석 114
3.3.1. 복합홍수 구성 요소에 대한 확률분포형 선정 114
3.3.2. 복합홍수 구성 요소에 대한 코플라 함수 선정 128
3.3.3. 복합홍수 발생 기준에 대한 이변량 발생 빈도 분석 131
3.4. 복합홍수 발생원인 식별 132
제4장 머신러닝기반의 복합홍수위 산정 138
4.1. 복합홍수위의 구성성분 138
4.1.1. 이산형 웨이블릿 변환을 이용한 조석 성분 추출 138
4.1.2. 강우-유출 성분 모의 185
4.2. 머신러닝기반의 홍수위 산정 모형 201
4.2.1. 머신러닝기반의 복합홍수위 산정 모형의 입력자료 선정 201
4.2.2. 머신러닝기반의 복합홍수위 산정 모형의 입력자료 선정 202
4.2.3. 머신러닝기반의 복합홍수위 산정 모형의 매개변수 선정 204
4.3. 태화강 계획홍수위와 복합홍수위의 비교·분석 208
4.3.1. 태화강 유역의 계획홍수위 209
4.3.2. 계획빈도의 복합홍수위 산정 및 비교·분석 209
제5장 결론 212
참고 문헌 217
〈표 2.1〉 복합자연재난의 정의 36
〈표 2.2〉 복합자연재난의 구성요소 37
〈표 2.3〉 복합홍수의 정의 41
〈표 2.4〉 조석의 주요 분조 80
〈표 3.1〉 태화강 유역 현황 98
〈표 3.2〉 태화강 유역 토지이용 현황 99
〈표 3.3〉 1988~2021년간 태화강 유역 재해 현황 100
〈표 3.4〉 태화강 유역 내·외 우량관측소 101
〈표 3.5〉 태화강 유역 내·외 우량관측소 일람표 101
〈표 3.6〉 태화강 유역 내 수위관측소 현황 102
〈표 3.7〉 태화강 유역 내 수위관측소 일람표 102
〈표 3.8〉 강우 및 조석과 관련된 기상특보 105
〈표 3.9〉 태화강 유역 내 강우량 관측소별 가중치 106
〈표 3.10〉 강우와 조위에 대한 분위수별 기준치 107
〈표 3.11〉 지체시간에 따른 강우량과 조위의 상관계수 108
〈표 3.12〉 각 분위수의 그룹 1과 자연재난 발생일 일치 여부 확인 결과 113
〈표 3.13〉 면적강우량에 대한 각 확률분포형별 매개변수 산정 결과 114
〈표 3.14〉 조위에 대한 각 확률분포형 매개변수 산정 결과 115
〈표 3.15〉 면적강우량에 대한 각 확률분포형별 검정값 127
〈표 3.16〉 조위에 대한 각 확률분포형별 검정값 128
〈표 3.17〉 기간 및 그룹별 상관분석 결과 129
〈표 3.18〉 코플라함수의 매개변수 130
〈표 3.19〉 코플라함수 적합결과 131
〈표 4.1〉 선정한 기준을 통해서 선정된 사상 모음 139
〈표 4.2〉 17개 사상에 대한 최적의 기저함수 선정 결과 159
〈표 4.3〉 각 사상별 최적화된 매개변수 187
〈표 4.4〉 각 사상의 최적매개변수에 의해서 모의된 유출량에 대한 NRMSE 산정 결과 193
〈표 4.5〉 각 사상의 최적매개변수에 의해서 모의된 유출량에 대한 R2 산정 결과 193
〈표 4.6〉 모의된 수위와 분리된 강우-유출 성분을 비교한 결과 193
〈표 4.7〉 복합홍수위에 대한 조석 및 강우-유출 성분의 영향비율 198
〈표 4.8〉 첨두홍수위에 대한 조석 및 강우-유출 성분의 영향비율 200
〈표 4.9〉 입력자료 후보 조합 202
〈표 4.10〉 매개변수 후보 조합 205
〈표 4.11〉 매개변수 후보 조합에 대한 복합홍수위 모의 결과 206
〈표 4.12〉 LSTM 모형 및 HEC 프로그램을 이용한 복합홍수위 모의 결과 208
〈그림 1.1〉 연도별 전 세계 홍수 피해 발생 횟수 21
〈그림 1.2〉 연도별 전 세계 홍수로 의한 총 피해액 (1,000 USD) 21
〈그림 1.3〉 연구 흐름도 35
〈그림 2.1〉 Preconditioned Compound Event(PCE) 개념도 및 사례 38
〈그림 2.2〉 Multivariate Compound Event(MCE) 개념도 및 사례 39
〈그림 2.3〉 Temporally Compound Event(TCE) 개념도 및 사례 40
〈그림 2.4〉 Spatially Compound Event(SCE) 개념도 및 사례 41
〈그림 2.5〉 울산 태화강 상·하류 관측수위자료 43
〈그림 2.6〉 복합자연재난 요소들 이용한 연안지역의 복합홍수 개념도 44
〈그림 2.7〉 복합홍수의 3가지 발생과정 44
〈그림 2.8〉 정규분포 (μ=2, σ=0.5) 49
〈그림 2.9〉 위치변수 변화에 따른 정규분포 50
〈그림 2.10〉 척도변수 변화에 따른 정규분포 51
〈그림 2.11〉 표준정규분포 (μ=0, σ=1) 51
〈그림 2.12〉 대수정규분포 (μ=0.1, σ=0.5) 52
〈그림 2.13〉 위치변수 변화에 따른 대수정규분포 53
〈그림 2.14〉 척도변수 변화에 따른 대수정규분포 53
〈그림 2.15〉 지수분포 (λ=1.11) 54
〈그림 2.16〉 평균값 변화에 따른 지수분포 55
〈그림 2.17〉 감마분포 (α=1, β=0.5) 55
〈그림 2.18〉 매개변수 α에 따른 감마분포 56
〈그림 2.19〉 매개변수 β에 따른 감마분포 57
〈그림 2.20〉 2개 매개변수기반의 웨이블릿 분포 (σ=1, γ=0.5) 57
〈그림 2.21〉 척도 매개변수에 따른 웨이블 분포 58
〈그림 2.22〉 형상 매개변수에 따른 웨이블 분포 58
〈그림 2.23〉 극치분포 (k=1, σ=0.5, μ=1) 59
〈그림 2.24〉 위치 매개변수 변화에 따른 극치분포 60
〈그림 2.25〉 척도 매개변수 변화에 따른 극치분포 60
〈그림 2.26〉 형상 매개변수 변화에 따른 극치분포 61
〈그림 2.27〉 Gumbel 분포 (σ=0.5, μ=1) 62
〈그림 2.28〉 서로 다른 확률분포함수에 대한 우도 산정 결과 65
〈그림 2.29〉 타원형 코플라 함수 72
〈그림 2.30〉 나선형 코플라 함수 74
〈그림 2.31〉 극단치 코플라 함수(Gumbel Copula 함수) 75
〈그림 2.32〉 조석의 주요특성 78
〈그림 2.33〉 조석의 구성요소 81
〈그림 2.34〉 전이변수 및 규모변수에 따른 기저함수의 변환 85
〈그림 2.35〉 이산형 웨이블릿 변환을 통한 자료의 분해 86
〈그림 2.36〉 주기 시계열(y(t)=sin(t)) 88
〈그림 2.37〉 주기 시계열에 대한 자기상관계수 산정결과 88
〈그림 2.38〉 주기 시계열에 대한 상호정보 산정결과 89
〈그림 2.39〉 주기 시계열에 대한 파워스펙트럼 분석결과 90
〈그림 2.40〉 신경망 모형의 각 단계별 출력값 도출 과정 95
〈그림 2.41〉 순환신경망 모형의 각 단계별 출력값 도출 과정 96
〈그림 2.42〉 장단기 메모리(LSTM)의 구조 97
〈그림 3.1〉 태화강 유역의 토지이용 현황 99
〈그림 3.2〉 태화강 유역에서 발생한 자연재난의 통계(재해연보) 100
〈그림 3.3〉 태화강 유역 수문관측소 위치도[그림없음] 103
〈그림 3.4〉 분위수 기준에 따른 복합홍수 그룹 분류 109
〈그림 3.5〉 면적강우량에 대한 확률분포형 적합 결과 115
〈그림 3.6〉 조위에 대한 확률분포형 적합 결과 121
〈그림 3.7〉 각 그룹별 해수면기압 분포 134
〈그림 3.8〉 각 그룹별 가강수량 분포 135
〈그림 3.9〉 각 그룹별 풍속 분포 136
〈그림 4.1〉 복합홍수위 구성 성분 138
〈그림 4.2〉 선정한 사상의 강우량, 수위 및 1시간 지체된 조위자료 140
〈그림 4.3〉 8종류의 기저함수 158
〈그림 4.4〉 FK4를 이용한 이산형 웨이블릿 변환 결과 160
〈그림 4.5〉 Daubechies7(DB7)을 이용한 이산형 웨이블릿 변환 결과 161
〈그림 4.6〉 FK4에 의해서 분리된 성분에 대한 자기상관함수 산정 결과 162
〈그림 4.7〉 Daubechies7에 의해서 분리된 성분에 대한 자기상관함수 산정 결과 163
〈그림 4.8〉 FK4에 의해서 분리된 성분에 대한 상호정보 산정 결과 164
〈그림 4.9〉 DB7에 의해서 분리된 성분에 대한 상호정보 산정 결과 164
〈그림 4.10〉 FK4에 의해서 분리된 성분에 대한 파워스펙트럼 분석 결과 165
〈그림 4.11〉 Daubechies7에 의해서 분리된 성분에 대한 파워스펙트럼 분석 결과 166
〈그림 4.12〉 웨이블릿 변환을 통해서 조석의 천문조 성분을 분리한 결과 167
〈그림 4.13〉 복합홍수위와 분리된 조석성분 (사상6) 175
〈그림 4.14〉 복합홍수위에서 스케일 조정된 조석성분을 제거한 성분 (사상6) 176
〈그림 4.15〉 복합홍수위에서 스케일 조정된 조석성분을 제거한 성분 177
〈그림 4.16〉 HEC-HMS 및 HEC-RAS 모형 185
〈그림 4.17〉 태화강 유역 HEC-HMS 모형구축 186
〈그림 4.18〉 HEC-HMS 모형을 이용한 유출량 모의 결과 188
〈그림 4.19〉 모의된 수위 및 강우-유출 분리 성분 194
〈그림 4.20〉 복합홍수위에 대한 조석 및 강우-유출 성분의 영향비율 199
〈그림 4.21〉 첨두홍수위에 대한 조석 및 강우-유출 성분의 수위 200
〈그림 4.22〉 머신러닝기반의 복합홍수위 모형 구조 201
〈그림 4.23〉 LSTM 모형을 이용한 복합홍수위 산정 결과 207
〈그림 4.24〉 200년빈도 복합홍수의 강우량 및 조석 값 211