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[국내논문] Data complement algorithm of a complex sewerage pipe system for urban inundation modeling 원문보기

Korean journal of agricultural science, v.47 no.3, 2020년, pp.509 - 517  

Lee, Seungsoo (Division for Integrated Water Management, Korea Environmental Institute) ,  An, Hyunuk (Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungnam National University) ,  Kim, Yeonsu (K-water Research Institute) ,  Hur, Young-Teck (K-water Research Institute) ,  Lee, Daeeop (Emergency Management Institute, Kyungpook National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Geographic information system (GIS) sewer network data are a fundamental input material for urban inundation modeling, which is important to reduce the increasing damages from urban inundation due to climate change. However, the essential attributes of the data built by a local government are often ...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 GIS기반 하수관망 자료의 특성과 문제점에 대해서 알아보고 개별연구자들의 주관적 판단을 최대한 배제하고 합리적인 가정을 기반으로 하여 누락된 정보를 보완할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 향후 도시침수 해석 시 하수관망 정보의 불확실성에서 야기되는 모의 결과의 불확실성을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
  • 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 하수관망 자료에 대해 누락된 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발한다. 사당역 인근 유역 자료와 온천천 유역의 자료는 해당 지자체의 협조를 얻어 shp파일 형태의 GIS자료를 활용하였다.
  • 그러나 하수관망 자료의 경우 침수 모의에 필수적으로 필요한 개별 자료의 연결관계가 매우 복잡할 뿐만 아니라 특정한 규칙에 의하여 생성된 네트워크가 아니므로 육안으로 개별 데이터의 연결관계와 속성 정보를 확인하는 것이 매우 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도시침수 해석에 필수적인 GIS 기반 하수관망 자료의 누락정보 보완을 위한 알고리즘 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안된 하수관망 누락자료 보완 알고리즘은 원자료의 데이터 속성을 최대한 보존한 상태에서 누락된 속성 정보를 합리적으로 보완하고 필요에 따라서는 자료(ex.
  • 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료에 대하여 누락자료를 파악하고 본 연구에서 제안된 알고리즘을 이용하여 누락자료를 보완하였다. 누락자료의 보완결과 원자료에 존재하는 비상식적으로 짧은(0.

가설 설정

  • 3) 하수관로의 길이는 각 노드 간 길이의 합으로 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Adeogun AG, Daramola MO, Pathirana A. 2015. Coupled 1D-2D hydrodynamic inundation model for sewer overflow: Influence of modeling parameters. Water Science 29:146-155. 

  2. Chen AS, Djordjevic S, Leandro J, Savic DA. 2010. An analysis of the combined consequences of pluvial and fluvial flooding. Water Science and Technology 62:1491-1498. 

  3. Choi DG, Choi JM. 2015. Mapping inundation areas using SWMM. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 33:335-342. [in Korean] 

  4. Hwang SH, Moon YI, Kim YR, Kang HW. 2006. Variability on urban runoff using SWMM modeling according to watershed segmentation based on integrated sewer information. 2006 conference of Korea Water Resources Association. [in Korean] 

  5. Kang TU, Lee SH. 2014. Development on an automatic calibration module of the SWMM for watershed runoff simulation and water quality simulation. Journal of Korea Water Resources Association 47:343-356. [in Korean] 

  6. Lee HW, Choi JH. 2015. Analysis of rainfall-runoff characteristics in Shiwha industrial watershed using SWMM. Journal of Korean Society of Environmental Engineers 37:14-22. [in Korean] 

  7. Lee JH, Kim MS, Yuk GM, Moon YI. 2018. A study on simplification of SWMM for prime time of urban flood forecasting-a case study of Daerim basin-. Journal of Korean Water Resource Association 51:81-88. [in Korean] 

  8. Lee JH, Song YH, Jo DJ. 2013. Determination of optimal locations of urban subsurface storage considering SWMM parameter sensitivity. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 13:295-301. [in Korean] 

  9. Lee SS. 2016. Development of real-time urban inundation prediction system using estimated precipitation data based on remote sensing technology. pp. 10-14. APEC Climate Center, research report 2016-24. [in Korean] 

  10. Lee SS, Noh SJ, Jang CH, Rhee DS. 2017. Simulation and analysis of urban inundation using the integrated 1D-2D urban flood model. Journal of Korean Water Resource Association 50:263-275. [in Korean] 

  11. ME (Ministry of Environment). 2011. Sewerage facility standards. ME, Sejong, Korea. [in Korean] 

  12. Park JP, Lee SY, Lee BJ. 2017. Development of storm sewer-network extraction too (SS-NET) for creating pipe network input data of urban rainfall-runoff model. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation 17:79-86. [in Korean] 

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