Earticle

초록

영어

Purpose: This study proposes an inflow prediction model to maximize the operational efficiency of rainwater pumping stations, which are critical facilities for urban flood prevention, in response to intensified localized heavy rainfall and expanding impervious surfaces. The Dorimcheon basin, the study area, shows rapid runoff responses and short lag times, making proactive pump operation difficult. Method: The Long Short-Term Memory (LSTM) model, specialized for time-series learning, was enhanced in three ways: dry-weather domestic sewage was statistically separated by time of day and outliers were treated to refine the dependent variable; based on Thiessen polygon analysis, a 50% spatial weight was assigned to the dominant station (AWS_410) among four stations; and a Peak-Weighted Loss Function was introduced to improve peak-flow prediction. Result: The proposed model (Wp=2.0) achieved an MAE of 108.74 m3/10min and a correlation coefficient (R) of 0.789 during validation. With a 20-minute lag shift (t-2) and a 10-minute lead-time forecasting structure, the Peak Flow Error (PFE) in high-flow sections was limited to 5.17%, far lower than that of the baseline model. Conclusion: The findings can support real-time decision-making in pumping station operation, minimizing urban flood damage and enhancing energy efficiency.

한국어

연구목적: 본 연구는 국지성 집중호우의 증가와 도시화에 따른 불투수면 확산에 대응하여, 도심 침수 방지의 핵심 시설인 빗물펌프장의 운영 효율을 극대화하기 위한 유입량 예측 모형을 제안한다. 대상지인도림천 유역은 강우 시 유출 응답이 매우 빠르고 지체 시간이 짧아 선제적 펌프장 운영에 어려움이 있다. 연구방법: 시계열 학습에 특화된 LSTM 모형을 다음과 같이 개선하였다. 첫째, 기저 생활오수량을 시간대별로 분리하고 이상치를 처리하여 종속변수를 고도화하였다. 둘째, 기하학적 티센 분석을 토대로 주관측소(AWS_410)에 50%의 공간 가중치를 부여하고 4개 관측소로 공간적 범위를 확대하였다. 셋째, 피크 가중치 손실함수를 도입하여 첨두유량 예측 정확도를 높였다. 연구결과: 최종 제안 모델(Wp=2.0)은 검증 기간 MAE 108.74m3/10min, 상관계수(R) 0.789의 우수한 예측성능을 보였고, 유역 도달시간을 반영한 강우자료 20분 시프트(t-2)와 10분 선행예측(t+1) 구조를 통해 고유량 구간 첨두유량오차율(PFE)이 5.17%로 낮게 나타나 높은 안정성을 확보하였다. 결론: 본 연구의 성과는 실시간 빗물펌프장 운영시스템의 의사결정을 지원함으로써 침수피해 최소화와 에너지 효율 향상에 기여할 것으로 기대된다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
연구배경 및 목적
이론과 선행연구
빗물펌프장 첨단제어의 필요성
선행연구
선행연구의 시사점
연구 방법
연구 대상 — 서울시 도림천 대림3빗물펌프장
데이터 전처리 및 수문학적 변수 보정
연구 결과
오수량 분리 및 우수 유출량 산정
피크 유량 특화 LSTM 모델 설계
중앙값 기반의 기저유출 분리 및 관측소 가중치 적용 성과
모델별 정량적 성능 지표 비교 결과
임계 가중치 설정에 따른 예측 민감도 분석
결론 및 정책 시사점
연구의 결론
정책 및 실무적 시사점
연구의 한계 및 향후 과제
References

키워드

저자

• 가순종 [ Soon Jong Ka | Graduate Student, Department of ICT Convergence Safety, The Graduate School of Chung-Ang University, Seoul, Korea ]
• 박인선 [ In Seon Park | Professor, The Head of Department of ICT Convergence Safety Department, The Graduate School of Chung-Ang University, Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]

• 간기

  계간

• pISSN

  1976-2208

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361