최근 이상기후 현상에 기인한 집중호우 및 가뭄에 의한 피해가 급증하면서 수자원 관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 지구온난화에 의한 미래 기온의 상승과 강수량 패턴변화는 증발산이나 토양수분 등의 변화로 이어져 궁극적으로 물순환의 변화를 초래하고 있다. 현재 우리나라의 유출은 대부분 여름철에 집중되며 이에 따라 여름철에 홍수가 발생하고 있다. 최근에는 기후변화의 영향으로 인해 그 발생빈도도 잦아지고, 피해 규모도 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 기후변화에 따른 섬진강 유역의 유출량 변동을 구례, 압록, 송정지점을 대상으로 분석하였다. 기후변화에 대한 자료는 GCM모형 중 기후변화센터(CCIC)에서 제공 해주는 MM5 지역 기후모델 인 A1B시나리오 자료를 사용하였으며, 편이보정(bias-correction)을 통해 미래의 기상자료를 현재 기상자료에 적용할 수 있는 데이터로 보정하여 사용하였다. 섬진강 유역을 대상으로 하여 미래 기후변화가 유량에 미치는 영향을 분석하기 위해 미래 기상 자료를 구축 하였으며, 준분포형 유출모형인 SWAT 모형을 이용하였다. SWAT모형의 검 보정결과 시나리오 값은 실측값보다 다소 적은 양의 유출이 일어나는 것으로 검 보정되었으나, 상관계수는 보정자료의 경우에 압록 0.970, 구례 0.976, 송정 0.956로 나타났다. 이러한 결과에 의해 시나리오 자료는 편이보정을 통해 자료의 일관성을 확보하였다. 연평균 유출량 모의결과 2011~2070년 미래 시나리오 자료는 2001~2010년보다 0.79배 감소하는 경향이 있지만 2071~2100년은 2001~2010년 유출량보다 1.53배 증가하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 미래 섬진강유역의 유출변화를 파악하였고, 섬진강유역의 미래 수자원의 변동성을 전망해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
수자원 관리 및 계획 수립에 있어 강우 유출 분석은 가장 중요하며, 기본적인 분석이다. 기존의 강우 유출 분석은 일반적으로 수문 모형을 이용한다. 강우 유출 분석은 강수와 증발산 과정, 즉 물순환에 있어 복잡한 상호 작용을 고려해야한다. 본 연구에서는 기존의 수문 모형과 데이터간의 관계를 포착할 수 있는 딥러닝 기법을 이용한 강우 유출분석 수행하였다. 우리나라의 유역 중, 비교적 풍부한 수문데이터를 보유하고 있는 IHP (International Hydrological Program)의 청미천 유역을 연구대상지역으로 연구를 수행하였다. 수문 모형으로는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였으며, 딥러닝 기법은 시계열 분석에 있어 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하였다. 분석결과 수문 모형의 성능 지표인 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)는 LSTM 네트워크에서 더 높은 성능을 확인 할 수 있었다. 일반적으로 LSTM 네트워크는 보정 기간이 길수록 더욱 좋은 성능을 나타낸다. 즉, 과거 수문데이터가 충분히 확보된 유역에서 LSTM 네트워크와 같은 데이터 기반 모델은 다양한 지형 및 기상데이터를 필요하는 수문 모델보다 유용할 것이라 사료된다.
본 연구의 목적은 아시아-태평양 지역을 대상으로 위성영상 기반 고해상도의 신뢰성이 있고 쉽게 접근할 수 있는 강수 자료를 제공하는 데 있다. 본 연구에서 개발한 기후 관리 시스템은 총 3가지의 위성자료(원시위성자료, 편의보정한 위성자료, 공간상세화한 위성자료)를 제공한다. 위성자료의 공간해상도는 $0.1^{\circ}$, $0.05^{\circ}$이며, 시간해상도는 1 day이다. 비교적 신뢰성이 높은 기후 자료가 구축된 한반도를 대상으로 위성영상 편의보정, 공간상세화 기법을 검증하고, 개발한 기법을 아시아-태평양에 위치한 바누아투에 적용하여 기후 자료를 생산하였다. 원시위성자료는 TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) 위성과 GPM (Global Precipitation Mission) 위성을 사용하여 구축하였다. 편의보정은 GRA-IDW (Geographical Ratio Analysis-Inverse Distance Weighted), GRA-Kriging, QM (Quantile Mapping) 기법을 검토하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 개발하고 이 중 최적의 결과를 보여주는 GRA-IDW 기법을 최종적으로 선정하였다. 공간상세화는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 선정하여 수행하였다. 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔다. bias 값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 최종적인 편의보정 기법으로 GRA-IDW 기법을 선정하여 편의보정한 위성자료를 생산하였다. 공간상세화한 위성자료를 검증한 결과를 앞서 분석한 원시위성자료, 편의보정한 위성자료와 비교하면, 공간상세화를 수행하기 전보다 상관계수는 다소 작아지고, RMSE는 커지는 것으로 나타나나 그 차이가 크지 않아 공간상세화한 위성자료를 응용분야에 직접 사용할 수 있을 것으로 분석된다. 본 연구를 통해 개발된 기법을 활용하면 아시아-태평양에 신뢰성 있는 기후 관측 자료를 제공할 수 있다. 향후 본 연구에서 선정한 대상지역 이외에 기상관측소의 수가 희박하고 불균등하게 분포하고 있는 아시아-태평양 지역에 본 과업에서 개발한 시스템을 적용하여 신뢰성 있는 기후 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 체가름 시험을 통해 얻은 대표입경으로 조도계수를 산정하고 그 산정된 조도계수의 효용을 검정하고자 하였다. 체가름 분석을 통해 입도곡선을 작성하고 대표입경을 구함으로서 기 수립된 공식에 의한 조도계수를 산정하였다. 산정된 조도계수는 HEC-HMS의 하도추적 방법 중에 하나인 Muskingum-Cunge 8 point 방법과 HEC-RAS의 부정류 해석을 이용한 방법으로 얻은 조도계수를 비교하였다. HEC-HMS의 경우 대상유역인 오산천 유역에 대해 선행연구과정으로 저수지 방류량을 고려한 강우-유출 모형의 매개변수 추정에 관한 연구가 이뤄졌다(2006, 이아름). 선행연구에서는 계산된 유량과 실측 유량을 비교하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 추정하여 그 중 빈도가 큰 유출사상의 경우에 Sabol 식에 의한 모의 결과가 첨두유량의 재현성이 우수하게 나타남을 확인했다. 따라서 HEC-HMS 모형은 Clark 단위도 방법의 매개변수는 Sabol의 식에 의해 모형을 구성하고 2001년, 2002년, 2004년, 2005년의 사상에 대해 강우량, 기흥 저수지와 이동저수지의 실제 방류량을 이용해 유출량을 산정하였다. 이중 오산천 유역에 대해 선행연구에서 사용된 Muskingum의 하도추적 방법은 Muskingum-Cunge 8 point 방법으로 변경하여 대상유역에서의 조도계수를 산정하였다. HEC-RAS 모형의 부정류 해석은 2002년과 2005년의 사상으로서 상류단 경계조건으로 기흥 저수지의 방류량을 유량수문곡선으로 이용하였고, 하류단 경계조건으로는 회화수위관측소의 수위수문곡선을 이용했다. 대표입경을 이용해 얻은 조도계수를 HEC-HMS, HEC-RAS를 통해 검정한 결과 실측된 유량과 수위를 비교적 잘 재현해 내는 것으로 나타났으나, 조도계수의 보정을 통한 재현 유량과 수위를 비교했을 때, 대표입경을 통해 얻은 조도계수가 보정 조도계수보다 다소 작은 것으로 해석되었다.하고자 한다.해결책을 얻어내는 상호보완적인 결과를 추구한다. 그가 디자인하는 작품은 전형적인 이미지를 내포하지 않는다. 즉 그의 작품은 기존의 가치와 이념적인 것은 배제하고, 창의적인 개념을 도출하였다.형모서리는 건물 특화 성격이 강하므로 불가피할 경우 소형 액센트 광고 위치를 미리 벽면으로 할애하는 것이 경관 및 입면계획에 유리한 것으로 분석되었다. 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는 효과를 발휘하는 것이 아닌가 해석된다. 이와 같은 연구결과를 통해 생다시마를 주원료로 개발된 생다시마차와 생다시마 음료가 만성 기능성 변비 증세를 개선하는 효능이 잠재적으로 있음을 확인하였다. 그러나 생약제재의 변비약 수준으로 변비 개선 효능을 증대하기 위해서는 재료 배합비의 개선이나 대장 운동기능을 향상시키는 유효성분의 보강 등이 필요하다는 점도 알 수 있었다.더불어
본 논문은 LRCS 모형을 낙동강 수계 송리원 수위표 지점의 18개 호우사상에 대하여 보정 및 민감도 분석을 실시하여 모형의 국내 하천에 적용성을 확인하였고, 모형의 적합성 분석 결과 LAD 추정자가 LS와 WLS에 비하여 좋지 못한 결과를 얻었다. "hot" 행렬의 대각 요소(hi)와 영향성 척도(Di)를 매개변수 추정치를 분석하는데 사용할 수 있고, 매개변수 IL이 모형 출력에 가장 중요함을 알 수 있었다. 매개변수의 오차에 따른 오차 전파의 정도는 IL, TP, F1 의 순서이며, 이는 모형의 출력이 첨두유량일 경우에 민감도의 정도를 나타낸다. 민감도 계수와 hi 의 대각 요소와 Di 값의 분석과 모형의 보정 및 민감도 분석의 관련성을 확인하였다.련성을 확인하였다.
본 연구에서는 강원도 인제군 산간지역에 대해 토사량 예측모형을 이용하여 산정한 토사량과 실제 준설량을 비교하였다. MSDPM과 LADMP를 한국지형에 맞게 보정하고 수정하여 사용하였다. 두 식 모두 토사 유발 강우강도와 토사 유발 강우량 개념을 도입하였으며 보정계수를 사용하여 식을 보정하였다. 계산 결과와 준설량을 비교한 결과, MSDPM의 계산결과가 LADMP보다 더 잘 일치하는 것으로 나타났다. MSDPM의 계산결과는 준설량과 약 27.6% 절대치 차이가 났으며 LADMP의 계산결과는 준설량과 약 50.6%의 절대치 차이를 나타냈다. 본 연구에서 보정된 두 개의 토사량 예측모형은 우리나라 산간지역의 토사량 예측을 위해서 사용 가능할 것으로 판단된다.
도시하천유역이나 복합유역 등 지역적 성향을 고려한 도달시간 산정에 관한 연구는 현재까지도 미흡한 실정이다. 소규모 유역의 홍수량을 산정할 경우 유하시간보다 유입시간 비중이 상대적으로 크다. 그러나 유하시간만을 고려하여 도달시간을 산정할 때, 소규모 유역의 경우 하도가 없고 유역면적이 5km2 내외 또는 하도의 저류 효과를 기대할 수 없는 경우 도달시간이 짧아 홍수량이 과대 산정된다. 이를 극복하고자 재해영향성평가등의 협의 실무지침에서는 도달시간 이외에 매개변수인 저류상수를 인위적으로 증가시키는 방법을 제안하고 있다. 하지만 이 방법 역시 유역의 물리적인 특성을 나타내는 변수를 왜곡한다는 근복적인 문제를 완전히 해결하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기존 중·대규모 하천을 대상으로 수행된 연구결과를 바탕으로 제안된 홍수 도달시간 산정방법의 한계를 극복하고, 유입시간이 지배적인 소규모 복합유역에 적용 가능한 도달시간 산정방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 실증실험을 통해 기존 유입시간 산정식을 개선하고, 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 정확성을 평가하고자 하였다. 먼저, 홍수도달 시간 측정을 위한 강우유출 실내 실험장치를 제작하였다. 실험장치는 본체(길이3m×폭1.2m×높이0.8m)와 경사조절 장치(0~15도)를 포함하고 있다. 본체 전면부를 타공(ø10mm)하고 상·하단에서 지표와 기저유출을 집수하여 티핑버킷으로 유량을 측정하였고, 토체 내에는 토양수분센서를 설치하여 강우유출 발생시간 동안 토양수분 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 하도흐름인 유하시간(Kraven 공식)을 계산하여 도달시간을 산정하기 보다 지표면 흐름인 유입시간(Kerby 공식)에 보정계수를 도입하여 도달시간을 산정하는 방안을 검토하였다. 실험 결과, 불투수 면적비율이 증가함에 따라 도달시간은 감소하고, 불투수 유역이 하류에 위치할수록 유출발생시간이 빨라졌다. 실증실험 결과를 바탕으로 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 기존 유하시간과 저류상수를 보정하는 도달시간 산정방식(연속형 Kraven)과 유입시간을 보정한 도달시간 산정(수정 Kerby)으로 도출된 유출량을 실측 유량과 비교하였다. 그 결과 제안된 홍수도달시간 산정식에서 모의된 홍수량이 기존 방식과 유사하거나 우수한 첨두홍수량을 보였으며, 설계자 임의성이 배제된 일관성있는 해석값을 제시해 줄 것으로 판단된다.
강우에 따른 수위예측은 수자원 관리 및 재해 예방에 있어 중요하다. 기존의 수문분석은 해당지역의 지형 데이터, 매개변수 최적화 등 수위예측 분석에 있어 어려움을 동반한다. 최근 AI(Artificial Intelligence) 기술의 발전에 따라, 수자원 분야에 AI 기술을 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 간의 관계를 포착할 수 있는 AI 기반의 기법을 이용하여 강우에 따른 수위예측을 실시하였다. 연구대상 유역으로는 과거 수문데이터가 풍부한 설마천 유역으로 선정하였다. AI 기법으로는 머신러닝 중 SVM (Support Vector Machine)과 Gradient boosting 기법을 이용하였으며, 딥러닝으로는 시계열 분석에 사용되는 RNN (Recurrent Neural Network) 중 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크을 이용하여 수위 예측 분석을 수행하였다. 성능지표로는 수문분석에 주로 사용되는 상관계수와 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 분석결과 세 기법 모두 강우에 따른 수위예측을 우수하게 수행하였다. 이 중, LSTM 네트워크는 과거데이터를 이용한 보정기간이 늘어날수록 더욱 높은 성능을 보여주었다. 우리나라의 집중호우와 같은 긴급 재난이 우려되는 상황 시 수위예측은 빠른 판단을 요구한다. 비교적 간편한 데이터를 이용하여 수위예측이 가능한 AI 기반 기법을 적용할 시 위의 요구사항을 충족할 것이라 사료된다.
한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.
호우가 홍수에 미치는 영향의 분석은 수문현상을 이해하고 수공구조물을 설계하는데 반드시 필요한 절차이다. 호우가 홍수에 미치는 영향을 분석하기 위해서 독립된 소유역부터 비독립된 대유역까지 홍수량을 계산하고 그 상관성을 이해해야 하지만 상류쪽의 소유역의 경우 관측자료의 부재가 빈번하여 이러한 전반적인 분석이 쉽지 않다. 그리고 소유역과 대유역의 홍수특성을 연관지어 분석하기 위해서는 비교가능한 홍수특성을 추출해야 하며 이러한 일관된 잣대를 사용한 홍수분석은 중요하다. 본 연구에서는 소유역의 자료부재를 보완하기 위해 자료공간확장 방법을 제안하고 이를 통하여 안동댐 유역내 총 50개 지점의 홍수 시계열자료를 생성하였다. 자료공간확장 방법으로써, 안동댐유역의 1989년부터 2009년까지의 자료의 질이 좋은 20개의 사상을 추출하였고 안동댐유역 내에 위치한 안동댐, 도산, 소천의 수위관측지점의 관측유량자료에 대해 분포형 모형인 GRM 모형의 매개변수를 시행착오법으로 동시에 보정하여 한 개셋의 최적 매개변수를 추정하였다. 이때 모의결과를 평가하기 위하여 Nash-Sutcliffe (NS) 계수를 사용하였으며 20갯 사상의 세군데 관측수위지점에 대해서 모의결과가 전반적으로 0.5 NS 계수 이상으로써 만족할 만한 결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수는 47개의 추가적인 관심지점의 유출모의에 사용되었으며 이렇게 모의된 유출시계열 자료는 관측시계열 자료로 가정하여 사용하였다. 이렇게 공간확장되어 생성된 시계열 자료는 이동평균방법을 사용하여 홍수강도-지속시간 곡선으로 변환되었고 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료 또한 같은 밥법을 사용하여 강우강도-지속시간 곡선으로 변환되었다. 50개 유역의 비교가능한 일관된 홍수특성을 추출하기 위해 비유량법의 유출계수를 계산하였다. 유출계수를 계산하기 위해 유역별 도달시간을 계산하였으며 이 도달시간에 해당하는 강우강도를 추출하였다. 그리고 유역별 첨두 홍수강도를 유역별 도달시간에 해당하는 강우강도로 나눠줌으로써 유역별 유출계수를 계산하였고 이 유출계수를 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 조사 결과 유역면적이 $100km^2$ 이상으로써 상류에서 하류방향으로 유역이 중첩되면서 증가하는 비독립적인 유역들의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수가 작아지거나 커지는 어떠한 경향을 보였다. 하지만 유역면적이 $100km^2$ 이하로써 독립적인 소유역의 경우 유역면적이 증가함에 따라 유출계수는 무작위로 분포되었다. 이것은 비독립적인 유역의 경우에는 호우가 홍수에 어떠한 일관된 영향을 미치나 각각 독립된 소유역의 경우에는 일관된 영향을 미치지 않음으로써 지역화방법에 의한 독립된 인근 미계측유역의 유출추정은 그 신뢰성이 높지 않다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.