최근 정보화 기반의 공사관리기법은 기존의 수치적 정보관리에서 VR기반의 시각적 정보관리로 변화되고 있다. 본 연구에서는 토목공사의 기획단계, 설계단계, 시공단계에서 VR시스템을 기반으로 사용할 수 있는 기능에 대해 구현절차를 IDEF0모형으로 제시한다. 연구에서 IDEF0모형은 실제 가상건설시스템의 기능으로 토목공사의 각 단계에 적용시켜 실무활용성을 검증하는데 활용하고 있다. 제시된 기능모형에 근거하여 연구에서는 각 단계별로 VR기반 시뮬레이션 기능들을 개발하였다. 개발된 가상건설시스템은 3D객체기반으로 설계정보의 시각적인 효과를 증진시킴으로서 효율적인 설계안의 검토를 가능하게 할 수 있다.
한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.
본 연구에서는 EVM체계의 정보화 활용성 확보를 위해, 각 성과 정보들에 대한 그래픽 정보의 제공과 공정 및 공사비 정보의 효율적 통합을 위하여 필요로 하는 EVM 속성코드의 연계모형구성을 제안하고 있다. EVM 속성코드는 EVM관련 각종 정보들을 유형화하여 EVM정보관리의 활용성을 높일 수 있도록 제안하는 것이며, EVM정보를 구성하는 일반적 데이터들을 속성코드로 구성하였다. 본 속성코드 연계모형을 통해 EVM시스템 구축 시, EVM 관련 상세정보들의 추출, 정렬 및 그룹화가 가능하며 이로써 공사관리자로 하여금 보다 효율적인 실적정보관리가 가능할 것으로 기대된다.
태풍 및 집중호우로 인해 댐과 저수지 등의 붕괴위험이 증가되고 있으며, 실제로 붕괴가 일어나 크고 작은 피해사례가 증가하고 있다. 담수의 목적을 가진 댐과 저수지가 붕괴될 경우 다른 자연재해에 비해 인명 및 재산에 대한 피해가 막대하다. 따라서 국가 및 각 지자체에서 관리하고 있는 댐과 저수지는 안전성 평가 및 비상대처계획 등을 수립하여 만약의 상황에 대해 대비를 하고 있다. 특히 비상대처계획의 경우 댐 붕괴시 상황을 예상하여 홍수파의 전파와 대피로 등을 설정하는 것으로 댐 붕괴상황시 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 지금까지의 비상대처계획 수립시 하류부 홍수파 해석은 1차원 모형을 활용하여 범람지역의 산정 및 홍수파에 대한 정보를 획득하였다. 1차원 모형의 경우 빠른 계산시간과 해석을 위한 절차가 간단한 장점이 있으나 건물 및 제내지의 정확한 지형을 반영하지 못하며, 제내지에서의 홍수파 전파양상 등을 나타내지 못하는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 정확한 지형의 반영과 제내지에서의 상세한 홍수파 해석이 가능한 2차원 모형을 이용하여 비상대처계획 수립시 적용성을 검토해보았다. 실제 붕괴사례인 경주 산대저수지 붕괴를 통해 2차원 모형의 정확성을 검증하였으며, 이를 국내 A저수지에 적용하여 비상대처계획도를 작성하였다. 대상저수지의 경우 댐 직하류부에 주거지역 및 홍수파가 넓게 퍼질 수 있는 지형을 가지고 있어 2차원 모형의 장점을 잘 활용할 수 있다고 판단하여 대상 저수지로 선정하였다. 1차원 모형인 DAMBRK 모형과 2차원 모형인 FLO-2D 모형을 사용하여 1 2차원 모형의 댐 붕괴홍수파 해석 결과를 비교하고, 그 결과를 이용한 비상대처계획도를 작성을 하여 비교하였다. 그 결과 기존에 활용되던 비상대처계획도의 단점을 보완하여 정확한 침수범위 및 홍수파 전파양상을 나타낼 수 있는 새로운 비상대처계획도 작성할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 정확한 지형의 반영이 필요하거나 댐 및 저수지 하류부에 도심지가 위치한 경우 제내지에서의 상세한 홍수파 정보를 제공할 수 있는 비상대처계획도 작성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.
국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.
Agricultural Policy/Environmental eXtender Model(APEX)는 전 농장 또는 소규모 유역 관리에 활용하고자 개발된 모형이다. APEX는 사용자들을 고려하고 다양한 형태로 개발하였다. 사용자들이 사용하기 쉽도록 윈도우 인터페이스 형태의 WinAPEX 모듈을 개발하기도 하였으며, ArcGIS 프로그램과 연계하여 다양한 지리정보시스템을 사용할 수 있는 ArcAPEX 모듈을 개발하기도 하였다. 그러나 WinAPEX 모듈은 유역에 대한 정보를 시각적으로 확인할 수 없다는 단점을 가지고 있으며, ArcGIS 프로그램은 유료의 라이센스라는 단점을 보유하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 APEX 모형을 GNU General Public License 기반의 Open Source Geographic Information System(GIS)인 Quantum GIS(QGIS)와 연계하여 QAPEX 모듈을 개발하고자 하였다. QAPEX 모듈은 오픈소스 기반의 QGIS 프로그램과 APEX 모형을 이용하여 무료로 사용할 수 있으며, 사용자의 편의를 위해 유역에 대한 정보를 시각적으로 확인할 수 있다. 뿐만아니라 QGIS는 사용자간의 정보 및 자료 공유에 용이한 장점을 보유하고 있어 QAPEX를 이용하는 사용자들 간의 정보 공유로 인해 원활하고 지속적인 개선이 이루어 질 것으로 기대된다.
가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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