홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.
본 연구에서는 분포형 강우-유출 모델을 이용한 홍수량 산정방법을 국내 유역에 도입하여 그 적용성을 검토하였다. 대상지역은 강우-유출 자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 유역으로 선정하였으며, 하천도와 흐름경로도는 수치지도상의 하천성을 이용하여 수치고도모델에서 하도의 번인(Burn-In)기능을 사용하여 생성하였다. 1983년부터 2006년까지 관측된 호우사상중 1,000이상의 첨두홍수량을 발생시킨 6개의 주요 호우사상들에 대해 모의하였으며, 모형의 결과는 실측치와 비교하여 잘 일치하였다. 분포형 모형을 적용하게 되면 매우 작은 지방2급 하천까지의 계획의 수립이 가능하기에 본 모형을 통한 홍수량 산정의 품질이 크게 업그레이드 될 것이라 판단된다.
이 연구는 HDTV 방송 서비스를 제공하기 위해 새로이 주목받고 있는 Ka대역에서의 강우로 인한 위성신호의 감쇠량을 추정하였다. 강우 자료는 서비스 가입자 수를 고려하여 최대 인구 밀집 지역인 서울지역을 기준으로 서울대학교 AWS에서 측정한 2003년부터 2007년까지의 최근 5년간의 10분 강우강도를 ITU-R 기준인 분 강우강도로 변환하였고, 이를 ITU-RP. 618-9의 강우 추정 모델에 적용하여 감쇠 량을 도출하였다. 또한 도출된 감쇠 값을 최근 우리나라 기후변화의 추이를 반영하여 기상청에서 획득한 자료로부터 도출된 1990년부터 1999년의 서울지역의 감쇠 량과 비교 분석하였다. 본 연구를 바탕으로 우리나라 전 지역을 하나의 강우 단위로 일괄 적용하는 ITU-R P.837-5의 단점을 극복할 수 있으며, 강우의 지역적 편이가 매우 높은 우리나라의 강수 특성을 유연하게 반영할 수 있다.
지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
이 논문에서는 강우 페이딩 환경하에서 Ka 밴드 위성을 사용하는 비대칭 8PSK 트랠리스 부호(Trellis-Coded Asymmetric 8PSK : TC-A8PSK)의 BER 상한을 제시한다. 대수정규분포 강우감쇠 모델을 이용하여 강우 페이딩 PDF를 새롭게 유도하고 Crane 모델의 강우강도 데이터에 근거하여 강우 페이딩 파라미터를 계산한다. 나아가 TCM 상태수와 CSI 유무에 따른 TC-A8PSK 시스템의 BER 상한을 각각 분석하고 그 성능을 비교한다. 과거 Divsalar와 Simon[9]에 의해 라이시안 페이딩 채널에서 2 상태 TCM 시스템의 BER 상한이 분석된 바 있으나 강우 페이딩 채널에서 TCM 시스템의 BER 상한을 분석한 것은 이 논문이 처음이다. 최종적으로 강우 페이딩 채널에서 TC-A8PSK 위성시스템의 BER 상한에 지배적인 영향을 미치는 요소는 사용주파수, 강우강도, 앙각, 신호전력대 잡음전력비, 비대칭 성좌각, 그리고 CSI 6가지로 요약 할 수 있다.
Ku 대역 이상의 고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인인 강우 감쇠를 효과적으로 보상할 수 있는 방법으로 적응형 전송 방식을 들 수 있다. 본 논문에서는 국내 Ka 대역 강우 환경에 적합하도록 개발된 동적 강우 감쇠 모델을 탑재하여 구현된 적응형 강우감쇠 보상 시뮬레이터을 제시한다. 본 논문에서 소개된 시뮬레이터에는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 추출된 강우 파라미터가 적용된 동적 강우 감쇠 Markov chain 모델이 탑재되어 있다. 또한, 여러 가지 전송 기법들을 구비하여 사용자의 요구 사항에 따른 다양한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 는 또한 적응형 전송기법을 이용하여 시뮬레이션한 결과를 고정형 전송기법의 결과와 비교함으로써, 적응형 전송 기법의 활용이 효과적으로 강우 감쇠를 보상할 수 있음을 보였다.
지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.
산사태나 토석류와 같은 산지재해가 빈발하고 인명과 재산의 피해가 증가함에 따라 적절한 대책이 시급하게 요구되고 있다. 이런 대책 중에서 신뢰도 높은 산지재해 예, 경보시스템을 구축하는 것은 매우 중요하다. 산림청에서는 산사태 예, 경보 발령을 위한 기준을 마련하고 있으나, 좀더 신뢰도 높은 기준을 필요로 한다고 생각된다. 본 연구에서는 강우분석을 통해서 우리나라의 자연사면에서 토석류, 산사태를 일으키는 강우의 특성을 파악하고, 나아가 산지토사재해 예, 경보시스템에 적절하게 활용될 수 있는 기준을 마련하고자 하였다. 이를 위해서 회귀분석, 판별분석을 적용하여 평가하였고, 보다 개선된 기준으로서 토양우량지수를 제시하였다. 토양우량지수는 강우에 의해 지반이 어느 정도 포화되어 있는가를 계산하여, 토사재해발생의 위험성을 나타낸 것이다. 본 연구에서는 2001년에서 2009년 사이에 충북 제천시 일대의 강우자료를 조사하여 탱크모델에 적용하여 각 탱크에서의 저류량을 계산하여 토양우량지수를 결정하였다. 세 개의 탱크 중에서 두 번째 탱크에서의 저류량 (S2)과 전체 탱크에서의 저류량 (TS)을 이용하여 상위에 랭크된 이력순위를 분석한 결과, S2에서는 산사태가 발생한 2009년 이력이 3번째 높은 수준으로 기록되며, 산사태 미발생의 2007년 강우는 5번째로 기록되었다. 그리고 TS의 경우 2009년 강우가 2002년에 이어 3번째 높은 수준으로 기록되었으며, 2007년 강우는 9번째로 기록되었다. 이러한 결과를 볼 때 토양우량지수의 이력순위는 산지토사재해의 발생을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한 2011년 발생한 우면산 산사태를 대상으로 토양우량지수를 적용하여 예, 경보시스템의 적용가능성을 판단하였다.
최근 들어 기후 변화로 인한 이상 강우 현상과 기록적인 집중 강우로 탁수 발생의 빈도와 강도가 증가하고, 탁수의 장기간 하류 방류로 인해 경제적인 피해가 발생할 뿐만 아니라 환경적으로도 중요한 문제로 대두되고 있다. 저수지로 유입된 탁수의 시공간적 분포 예측 결과의 신뢰도는 탁수 밀도류 해석의 정확도에 가장 큰 영향을 받으므로 유입 하천수의 밀도 거동에 대한 정확한 해석이 필요하다. 따라서 탁수의 거동해석은 수리 및 수질의 연동 모의(Coupled modeling)가 필수적이다. 본 연구의 목적은 수리 및 수질의 연동 해석이 가능한 2차원 횡 방향 평균 모형(CE-QUAL-W2)을 소양호에 구축하고, 기록적인 강우 사상을 보인 2006년 수문조건에서의 모형의 적용성과 한계점을 평가하는데 있다. 구축한 소양호 탁수 예측 모델을 2006년 탁수사상에 적용한 결과, 홍수 사상으로 이중 첨두 유량이 발생한 후 저수지 내에서 중층 밀도류와 바닥밀도류의 두 가지 밀도류 형태가 혼재하여 진행되는 현상이 적절히 모의되었다. 하지만, 저수지내에서 측정한 탁수 수괴(plume)의 시공간적 수직분포(profiles)는 모의결과와 다소 편차를 보였으며, 특히 저수지 바닥 인근에서 모델은 실측값을 과대평가 하였다. 오차의 원인은 모델 입력 자료의 불확실성과 수치모델의 불확실성으로 판단된다. 따라서 향후 탁수 거동 모델링과정의 불확실성을 최소화하고 모의결과의 신뢰도를 개선하기 위해서 극한탁수 사상에서 발생하는 수리학적 현상과 SS 입자 동력학에 대한 이론적 연구와 입력 자료의 정확한 산정을 위한 현장 실험이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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