실측 강우량과 센서 계측 강우량 관계식을 이용한 미계측 유역의 강우량 예측 기법 개발 및 평가

• 영문명: Development and Assessment of Methods for Predicting Rainfall in Unmeasured Watersheds Using the Relation Between Observed and Sensor-Measured Rainfall
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이충대(Lee Chungdae) 김하룡(Kim Hayong)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 21권6호, 293~302쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.12.31

국문 초록

최근 정보통신기술과 사물인터넷 기술의 발전으로 센서를 이용한 관측 기술도 다양하게 적용되고 있다. 센서 기술을 활용하여 강우를 관측할 수 있게 된다면 미계측 지역에서의 강우를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 인공강우발생 장치에서 실험을 통해 강우센서 신호(S)와 강우량(R)과의 관계를 규명하여 관계식을 개발하고 적용성을 평가하였다. 실내 실험을 통해 개발된 관계식의 결정계수는 0.95;평균절대오차 2.66 mm/hr;평균제곱근오차 3.87 mm/hr;효율성계수 0.89;일치도지수 0.97로 매우 높은 신뢰도를 보여주었다. 실외 실험 결과에서는 강우센서와 강수량관측소 자료를 비교한 결과 오차율은 7.96%로 나타났다. 오차가 발생한 원인은 차량용 강우센서와 강수량관측소가 동일한 위치에서 관측된 것이 아니기 때문에 이동 강우에 따라 강우량의 변화가 발생하여 오차가 발생한 것이다. 이와 같이 일부 오차가 발생하지만 강수량관측소가 설치되지 않은 지역에서는 강우센서를 이용한 강우 관측이 가능할 것으로 판단된다.

영문 초록

Recently;with the development of information and communication technology and the Internet of Things (IoT);observation technology using sensors is being applied in a variety of ways;such as using a sensor to observe rainfall in an unmeasured area. In this study;the relationship between the rainfall sensor signal (S) and the amount of rainfall (R) was developed through an experiment in an artificial rainfall generator;and the applicability was evaluated through outdoor observation. The coefficient of determination of the relational expression developed through the indoor experiment was 0.95;the mean absolute error was 2.66 mm/hr;the root mean square error was 3.87 mm/hr;the efficiency coefficient was 0.89;and the concordance index was 0.97;showing very high reliability. In the outdoor test results;the error rate was 7.96% when comparing the data from the rainfall sensors in vehicles and the precipitation station;which were not observed at the same location. Despite such errors;it is judged that accurate rainfall observation using a rainfall sensor is possible in an area where a precipitation station is not installed.

목차

1. 서론

2. 연구 방법

3. S (Rainfall Sensor Signal)-R (Rainfall) 관계식 개발

4. S-R 관계식 현장 적용

5. 결론

키워드

예측 기법 S-R 관계식 차량용 강우센서 강우관측망 Prediction Methods S-R Expression of Relation Rainfall Sensor for Vehicles Precipitation Network