• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.124-124
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• 2022

가뭄시 유역 수문량은 하천수/지하수 취·배수, 하·폐수방류량, 용수재이용 등 복잡한 물이용체계에 따른 영향이 크지만 기존 가뭄시 수문량 평가는 이러한 복잡한 물이용체계를 고려하지 않아 정도 높은 예측에 어려움이 있다. 따라서 가뭄시 유력 내 상세물이용체계 및 수문환경특성 인자들의 상호작용 규명을 통한 정도 높은 수문량 평가 기술의 개발이 시급하다. 대하천 주변 광역상수도 공급지역은 가뭄 발생시에도 안정적으로 물이용이 가능하나, 중소하천을 수원으로 하는 하천의 상류지역은 가뭄시 물공급 안정성이 취약하다. 따라서 중소하천을 대상으로 가뭄시 물 공급시설의 효율적 운영, 물부족 위험도 평가, 가용수자원의 최적이용 등 종합적인 대책 마련을 위해서는 신뢰성 높은 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 예측이 필요하다. 가뭄에 따른 중소하천유역의 수문학적 유출거동을 평가하기 위한 해석 모형으로는 국내의 복잡한 유역 수문환경특성을 평가하기 위해 개발된CAT (Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)(김현준 등, 2012)을 이용하였다. CAT은 기후변화나 토지이용변화에 따른 유역의 수문환경특성 변동성을 정량적으로 평가하기 위해 개발된 모형이다. CAT은 인위적인 물이용체계 즉, 광역급수, 용수재이용, 지하수 취수, 하천수 취·배수 등을 분석하기 위한 툴을 제공하므로 가뭄시 상세물이용체계에 따른 시·공간적 수문환경특성 분석 및 수문량 평가를 위한 최적의 모형으로 선정하였다. 본 연구에서는 중소하천유역의 수문량 예측기술 실용화 기반을 마련하기 위하여 낙동강, 금강, 영산/섬진강 중권역을 대상으로 정밀 시공간 수문량을 평가하였다. 각 권역별 보정지점을 기준으로 관측유량 자료와 모의자료의 1:1비교를 통해 수문량 예측정확도를 산정하였으며, 모형효율(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE) 및 결정계수(Coefficient of Determination, R²)의 권역별 평균은 NSE 72%, R2 79%로 나타났으며, 대부분의 지점에서 70% 이상을 나타내어 환경부 및 지자체의 가뭄시 물관리 정책을 지원하기 위한 실용화 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.77-77
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• 2021

가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.383-383
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• 2020

한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.252-252
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• 2020

대하천 주변 광역상수도 공급지역은 가뭄 발생시에도 안정적으로 물이용이 가능하나, 중소하천을 수원으로 하는 하천의 상류지역은 가뭄시 물공급 안정성이 취약하다. 따라서 중소하천을 대상으로 가뭄시 물 공급시설의 효율적 운영, 물부족 위험도 평가, 가용 수자원의 최적이용 등 종합적인 대책 마련을 위해서는 신뢰성 높은 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 예측이 필요하다. 기존의 가뭄시 하천유출량 예측정확도 평가는 통계적 회귀분석을 통한 가뭄지수 기반의 가뭄상황의 예측에 치중하여 불확실성이 크며 국내 유역의 복잡한 물이용체계를 고려하지 않아 시·공간적인 규모에 따라 상이한 결과를 나타내며 실측자료 기반의 하천유출량과 비교하면 정확도가 대부분 60% 이하로 나타난다(이상은 등, 2015). 본 연구에서는 상세 물이용체계를 고려한 정도높은 수자원가용량의 평가를 위하여 한강권역 내의 한탄강댐 상류 유역을 테스트베드로 선정하였다. 한탄강댐 상류유역은 다수의 복잡한 농업용 수리시설 운영에 따른 수자원가용량 예측정확도가 매우 낮은 지역으로 본 연구를 통해 정도 높은 수자원가용량 예측정확도를 확보하기에 적정한 유역이라 판단하였다. 수자원가용량을 평가하기 위한 모형은 한국건설기술연구원에서 개발된 CAT3.1(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool 3.1)을 이용하였다. CAT 3.1은 중소하천 유역내의 인위적인 물이용체계(광역급수, 재이용, 지하수 취수, 하천수 취·배수 등)를 반영한 수문량(하천유출량 및 수자원가용량) 평가 및 예측이 가능한 모형으로 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여 개발되었다. 한탄강댐 상류유역의 물리적 매개변수는 최대한 기 구축된 GIS 자료를 활용하여 추출하였다. 토지이용현황은 산림과 농업지역이 대부분을 차지하여 농업용수 공급이 대부분인 물이용체계를 가지고 있다. 따라서 한국농어촌공사에서 관리하는 11개 농업용 저수지에 대한 취수현황 및 제원, 국가지하수센터의 유역내 지하수사용량, 하폐수처리량을 기본 입력 자료로 사용하였다. 특히 농업용 저수지의 경우에는 저수지출구점을 기준으로 저수지 상류유역 및 한국농어촌공사에서 기 구축된 관개면적 공간자료를 기본으로 수혜구역을 세분화하여 모형을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.303-303
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• 2022

기후변화로 인해 기상이변 현상의 발생 빈도가 잦아지며 가뭄 방생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 가뭄 피해를 경감하는 선제적 가뭄대응체계 구축과 가뭄이 발생한 이후에 피해를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄피해 여부를 이진분류 방법으로 접근하여 예측 가능성을 검토하였다. 가뭄피해 여부는 비상급수(제한급수,운반급수) 자료를 이용하여 비상급수가 시행된 경우를 가뭄피해 발생으로 보고, 비상급수가 시행되지 않은 경우를 피해 없는 사례로 구분하였다. 기상 상황 변수로는 강수량, 기온, 상대습도 등을 이용하였다. 또한 지역별 연간 총 급수량 대비 저수량을 이용하여 지역별 현 상황을 고려하고자 하였다. 의사결정나무를 이용하여 분석한 결과 불균형 클래스 문제의 정확도에 주로 이용되는 오차행렬의 정확도가 0.95 이상으로 나타났으며, F1-Score는 약 0.5 로 나타났다. 이는 예측 결과 전체를 대상으로 했을 경우 95 %의 확률로 가뭄피해 여부를 구분할 수 있는 것을 나타내며, 가뭄 피해만을 대상으로 했을 경우 50 %의 정확도를 타나낸다. 그러나 본 연구에서는 비상급수를 유발하는 충분한 환경적 변수를 고려하지 않았고, 다양한 딥러닝 모형을 분석하지 않았다. 따라서 비상급수를 유발하는 요인을 충분히 고려하고 딥러닝 기법을 고도화 한다면 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.13-13
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• 2020

'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.82-82
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• 2016

가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.331-331
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• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.2
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• pp.121-133
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• 2022

The drought resulting from insufficient rainfall compared to the amount in an ordinary year can significantly impact a broad area at the same time. Another feature of this disaster is hard to recognize its onset and disappearance. Therefore, a reliable and fast way of predicting both the suffering area and the amount of water shortage from the upcoming drought is a key issue to develop a countermeasure of the disaster. However, the available drought scenarios are about 50 events that have been observed in the past. Due to the limited number of events, it is difficult to predict the water shortage in a case where the pattern of a natural disaster is different from the one in the past. To overcome the limitation, in this study, we applied the four RCP climate change scenarios to the water balance model and the annual amount of water shortage from 360 drought events was estimated. In the following chapter, the deep neural network model was trained with the SPEI values from the RCP scenarios and the amount of water shortage as the input and output, respectively. The trained model in each sub-basin enables us to easily and reliably predict the water shortage with the SPEI values in the past and the predicted meteorological conditions in the upcoming season. It can be helpful for decision-makers to respond to future droughts before their onset.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.340-340
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• 2017

최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.