과거에 발생한 극한홍수기록을 역사기록에서 확인하고, 재해석하는 것은 근대적 관측기록에 100년 내외의 극한홍수 자료 기간을 획기적으로 확장할 수 있으며, 장기간의 정성적, 정량적 극한홍수기록으로부터 극한홍수의 발생 경향을 파악할 수 있고, 설계에도 반영하여 극한홍수에 안전한 기준을 작성할 수 있다. 본 연구에서는 극한홍수의 변화특성을 분석하기 위해 청계천 유역에 대한 극한홍수 사례분석을 수행하고자 하였다. 즉, 유역홍수유출모형 및 하천수리모형을 활용하여 청계천에서 발생한 과거 극한홍수를 평가하고 역사기록을 활용하여 공간적으로 해석하고자 하였다. 이를 위하여 과거 청계천 유역의 토지이용 현황을 역사문헌자료를 이용하여 구축하였다. 과거 청계천의 토지이용은 산림, 주거지역, 하천, 도로, 공원 및 녹지 등 총 5개로 분류하였다. 과거 청계천의 극한홍수량 산정은 HEC-HMS를 이용하였으며 사용된 강우자료는 과거 측우기 우량 중 최대강우량인 1885년 7월 16일의 392 mm와 200 mm를 넘는 최저강우량인 1828년 7월 4일의 202 mm를 이용하였다. 또한, HEC-RAS를 이용하여 최하류인 오간수문에서 최상류인 송기교까지의 본류구간에 대하여 과거 청계천 유역의 홍수량에 따른 홍수위를 계산하였다. 모형의 입력자료로는 하도구간 및 하천단면, 조도계수, 경사, 상 하류단 경계조건 등이 필요하다. 본 연구에서는 청계천 개수계획평면종단도(1936년, 경성부), 준천사실(1760년), 동국여지비고(1870년), 조선지형도집성(1921), 청계천 유물 발굴조사보고서(2006)의 상세 하도 구간 자료 및 종단도 자료를 이용하여 모의 분석하였다.
우리나라에서도 최근 들어 과거 눈이 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 설해가 발생하였다. 이에 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재하는 등 중도절단 자료(censored data)와 비슷한 특성을 가진다. 실제로 부산 지점은 적설관측시 시작된 이후 연최대치계열 자료의 값이 없는 경우가 전체 시계열의 36% 이상이었다. 그럼에도 불구하고 적설자료의 빈도해석은 기존 강우자료의 빈도해석 절차에 준해 시행되는 경우가 대부분이었다. 연최대치계열 자료가 존재하지 않는 경우, 기존의 빈도해석 방법을 적용하기 위해 자료가 존재하지 않는 기간에 대해 0으로 가정하여 빈도해석을 수행하거나 해당기간을 제외하고 빈도해석을 수행할 수 있다. 그러나 두 가지 경우 모두 구해진 확률분포의 적합도가 매우 낮은 경우가 존재했다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라 적설자료의 특성을 고려하기 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률밀도함수를 선정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 고빈도에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였으며, 최대 15%의 차이를 보였다. 눈의 단위중량에 따라 지역별로 하중은 달라질 수 있으며 그 영향의 크기가 달라질 수 있으나, 본 연구의 결과는 건축물의 설계기준에도 영향을 미칠 수 있고, 재해저감을 위한 대책 수립에도 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.
제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m3/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m3/일 및 0 m3/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.
유역 스케일의 실제 증발산량을 산정하는 대표적인 방법으로 관측 강우량과 유출량의 관계로부터 증발산량을 간접적으로 추정하는 물수지(water balance)법, 증발력과 토양수분량의 변화량 (soil moisture accounting)을 고려한 유역 수문모델링을 이용하는 방법, 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식(complementary relationship)을 이용하는 방법 등이 있다. 물수지법은 관측치를 기반으로 한다는 점에서 신뢰도가 높다고 할 수 있으나, 기본적으로 유역 저류량의 변화를 무시하기 때문에 연 단위와 같이 긴 시간 스케일에 적용 가능하고 작은 시간 스케일에는 적용성이 떨어진다. 유역 수문모델링을 이용하는 방법은 기상, 토양 및 식물 조건을 모두 고려하는 방법으로 유역의 불균질성을 반영할 수 있고 일 단위 등의 비교적 작은 시간 스케일에 대해서도 증발산량을 산정할 수 있는 장점이 있으나, 수많은 입력자료가 필요하며 간접적인 추정 방식이기 때문에 모형의 정확한 검증과 상당한 숙련도가 뒷받침되어야 한다. 잠재 증발산량과 실제 증발산량간 보완관계식을 이용하는 방법은 토양이나 식물 등의 지표면 조건에 대한 정보를 필요로 하지 않으며 단지 기상자료만을 이용하는 방법으로 적용하기 쉽다는 장점이 있으나 잠재 및 실제 증발산량간의 보완피드벡 매카니즘이 존재한다는 가정이 수반되어 있어 적용시 이를 입증해야 하는 어려움이 있다. 이 처럼 각기 장단점을 가진 여러 방법으로 증발산량을 산정하고 있지만, 각 방법 간의 연결고리를 맺는 연구는 심도 있게 수행되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상기 언급한 증발산량 산정 방법 중 보완관계식을 이용하는 방법과 유역수문모형에 의한 방법 간의 연관성을 평가하고자 하였으며, 이를 위해 충주댐 상류유역에 대해서 SWAT-K에 의한 증발산량 모의치가 보완관계식을 따르는 지에 대해 고찰하였다. 모의기간동안 계산된 잠재 및 실제 증발산량을 습윤지수(humidity index)에 따라 함께 도시해본 결과, 연 단위의 경우에는 건조할수록 잠재 증발산량은 점차 커지고 실제 증발산량은 작아지는 것으로 나타나 보완관계가 성립하였고, 월 단위 경우에는 강우에 비해서 비교적 증발산량이 큰 5, 6월에 가장 명확한 관계가 보여 늦은 봄과 초여름에 보완적 관계가 뚜렷하게 발생하는 반면에 동절기에는 보완관계가 성립하지 않는 것으로 나타나는 등 분석 단위기간별로 보완관계의 성립여부를 판별할 수 있었다.
임계지속시간의 산정은 유효우량 산정과 단위 유량도 및 강우분포를 이용한 유출모형 그리고 도달 시간등을 고려하여 산정하도록 되어 있으나 기저유출에 대한 자료가 절대적으로 부족하여 SCS 유효우량 선정법과 빈도 분석을 통한 확률강우량과 단위도법을 이용한 방법을 사용하고 있다. 최근의 수문실무에 있어서 설계홍수량의 산정에 있어서 임계지속시간의 개념이 사용되고 있으나 명확한 기준이 없어 무작위적으로 사용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 치수목적의 설계홍수량 산정에 있어서 여러 가지 수문학적인 인자에 따른 임계지속시간의 변화를 파악하여 적용성을 알아보고 이에 맞는 회귀식을 산출하여 수문인자에 따른 편차를 정량화하여 실무의 수문설계에 적용이 용이하도록 하는데 목적이 있다. 본 연구에서 유역특성인자와 CN값 산정에는 GIS프로그램인 ArcView를 이용하여 산출하였으며 유출계산은 WMS Model에서 제공하는 HEC-1 Module을 이용하여 본 연구를 시행하였다. 또한 확률강우량의 재현기간, 강우의 시간적 분포특성, 유역의 토양 및 토지이용 특성과 도달시간의 변화에 따른 임계지속시간의 변동 추이를 살펴보고 이를 정량적으로 분석하여 각 인자간의 상관관계를 알아보았다. 그 결과를 살펴보면 형상계수, 유역평균고도, CN값은 첨두 유출량 및 임계지속시간 산정에 있어 그다지 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 유역면적, 유역경사, 하천연장에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 상관계수의 산정결과 재현기간과 강우분포에 대해서는 첨두 홍수량이, 도달시간과 선행토양함수조건에 대해서는 임계지속시간이 좀 더 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기존 CSOs (Combined Sewer Overflows) 모니터링에 비해 비용효과적이며 유지관리가 용이한 모니터링 시스템 구축의 적용성 검토를 위해 10.2 ha 규모의 배수면적이 포함된 우수토실에서 2회의 강우이벤트에 대해 전기전도도 데이터 및 토연모델을 이용하여 CSOs 유량 및 수질을 예측하였다. 강우이벤트별 전기전도도 희석률에 의한 유량예측결과 실측값과의 결정계수($R^2$)는 모두 0.86 이상으로 나타났으며, 다양한 강우이벤트에 적용이 가능한 예측식 산정을 위해 선행건기일수 및 강우지속기간 2가지를 추가 매개변수로 고려하여 회귀식을 보정한 후 적용한 결과 전기전도도 희석률만을 고려한 결과에 비해 $R^2$는 0.50에서 0.80, 오차범위 40% 이내에 포함된 상대오차 누적빈도는 54.1%에서 68.5%로 예측값의 정확도가 개선되었다. CSOs 수질은 별도의 입력자료 없이 매개변수의 보정만으로 예측값 산정이 가능한 토연모델을 적용한 결과 강우 이벤트별 실측값과의 $R^2$는 BOD 0.64~0.97, SS 0.70~0.95의 범위를 나타내었다.
소수계 물관리 진단시스템, CREEK-1을 이용하여 합류식 하수관거 월류수 발생시 청계천에서 나타나는 수질변화에 관한 모델 연구를 수행하였다. CREEK-1은 지리정보시스템, 데이터베이스, 경관생태모델(FRAGSTATS), 유역모델(SWMM), 수질모델(WASP5), 그리고 컴퓨터 그래픽으로 구성되어있다. 본 연구에서는 강우시 청계천의 수질변화를 시뮬레이션하기 위해 유역모델과 수질모델이 주로 사용되었다. 유역모델에서 청계천 전체 유역이 18개의 소유역으로, 수질모델에서 대상 하천 구간은 11개의 구획으로 나누어져 모델이 구성되었다. 유역모델은 강우시 현장에서 관측된 BOD, 총질소, 총인 그리고 유량 자료로 타당성이 검토되었으며, 그 결과 모든 항목에서 모델 예측같은 관측값과 비교적 적절한 일치를 보였다. 연구 결과는 하천의 수질이 강우량과 강우 시작 후 경과 시간에 따라 변화가 일어나고 있음을 보여주었다. 강우 초기에는 유역의 초기 세척수와 CSO에서 차지하는 하수 비율이 높기 때문에 수질이 크게 악화되었으나 유출 수량이 증가함에 따라 희석효과에 의해 수질이 개선되는 것으로 나타났다.
기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
지구 온난화에 따른 기후 변화, 강수량, 강우 강도, 빈도 그리고 강우 유형의 변화는 지하수 함양과 지하수위 변동에 큰 영향을 미친다. 전 세계적인 총 저수량 변화를 파악하는데, GRACE의 월 중력값 이용되어지고 있다. 그러나 지하수위의 공간적인 분포를 표현하기가 쉽지 않으므로, GRACE자료와 지하수위 자료를 정량적으로 연관시키기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 세 가지 국지적인 보간법(크리깅, 역 거리 가중값 및 자연 인접)을 이용하여 2002년부터 2016년 까지 국내 지하수 함양 변화량의 공간적인 분포를 추정하였다. 그리고 추정된 월평균 지하수 함양 변화량과 GRACE의 월별 지하수 저장량 변화값을 비교하였다. GRACE자료와 실측 지하수자료의 함양량 변동값은 미약하지만 시간이 경과할수록 감소추세를 보이고 있으며, 연구기간 동안에 지하수 함양 변화량의 평균값은 -0.01 cm/month, 중앙값은 -0.02 cm/month로 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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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)
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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.