홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).
가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.
기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 강수량의 지역별, 계절별 불균형은 홍수로 인한 하천 범람피해뿐만 아니라 하천의 건천화로 인한 수생태, 수질, 경관 저해 등의 피해를 야기하고 있다. 이와 같은 기후변화로 인한 수자원의 영향을 평가하기 위해 기상 현상을 재현하고 예측하기 위한 기후모형과 이와 연계하여 지표의 수문 순환과 에너지 순환과정을 모의할 수 있는 지표수문모형의 필요성이 대두되고 있다. 그러나, 하천유출에 대한 모니터링시스템 체계를 구축하기 위해 지표수문모형을 사용하여 하천의 장기유출을 모의하는 시도는 국내에서는 아직 일반화되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 횡방향 유출흐름 모의가 가능하도록 개선된 격자형 지표수문모형인 Common Land Model(CoLM)의 우리나라 하천유역에 대한 장기하천유출 모의 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 4대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강)의 자연유역을 대상으로 주요 댐 상류유역에 대하여 CoLM이 필요로 하는 지표경계조건자료와 기상입력자료를 구축하고 모형의 주요 매개변수에 대한 검보정을 수행하여 각 지점별 최적의 장기하천유출 모의결과를 도출하고자 한다. CoLM의 지표경계조건자료 구축을 위해서는 고해상도의 인공위성자료 및 지점측정자료를 수집하고, 기상입력자료 구축을 위해서는 기상청에서 제공하는 기상자료를 수집하여, 모형의 계산시간 및 지역예보모델에 많이 사용되고 있는 공간해상도를 고려한 모형의 입력자료는 30km 계산 격자망 자료로 구축될 예정이다. CoLM의 모의성능 평가 및 결과분석을 위해 총 30년(1990-2019) 기간에 대한 모의결과 중, 초기 10년은 초기조건 수립을 위한 안정화 기간으로 제외하고, 다음 10년(2000~2009)은 보정기간으로 설정하고 마지막 10년(2010~2019)은 검정기간으로 설정하여 지표수문모형의 장기하천유출모의 적용성이 평가될 예정이다. 본 논문의 결과는 향후 우리나라 주요 유역에 대해 이상기후로 인한 하천 수자원 및 수생태의 영향을 분석하고, 하천의 건천화 대책 수립 등에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.
한국건설기술연구원은 건설기술자의 기술경쟁력 강화를 위해 건설기술정보시스템을 통해 건설기술관련 원문 자료와 정보를 서비스하고 있다. 본 연구는 건설기술정보시스템에서 제공하는 자료와 정보 서비스 품질을 개선하기 위해 정보서비스 품질이 갖는 금전적 가치를 측정하고자 하였다. 이를 위해 DBDC형 CVM을 적용하기 위한 설문모형을 설계하였다. 300명의 건설기술정보시스템의 회원을 대상으로 현재의 정보서비스 품질 평가와 정보서비스 품질을 높이는데 최대로 지불할 의사가 있는 금액을 질의하였다. 조사된 설문결과의 기초통계량을 가지고서 종속변수와 설명변수들 간의 상관관계를 분석하였고, 종속변수에 영향을 주는 설명변수들의 통계적 유의성을 살펴보았다. 로짓 모형을 이용하여 정보서비스 품질에 대해 개별응답자들의 지불할 의사가 있는 금전적 가치를 추정하였다. 선행 연구에서는 주로 정보서비스의 사용가치를 측정한 것에 비해 본 연구는 정보서비스 품질을 중심으로 하여 가치를 측정한 것이 기존 연구와의 차별성이 있다고 사료된다.
최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 수문현상의 변화가 나타나고 있으며, 자연재해에 대한 중요성과 인식이 바뀌고 있다. 이러한 자연재해는 과거의 장마와 같은 강우패턴이 아닌 게릴라성의 국지성 호우로 인해서 막대한 피해로 이어지고 있으며 예측 또한 어려운 실정이다. 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 남한강 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위한 유량자료는 청미천유역내에 있는 청미천(원부교), 청미천(장호원교)의 유량관측소의 자료를 이용하였다. 분석결과는 게릴라성 호우사상에 대하여 GRM의 단기유출 예측은 NSE가 원부교에서 모두 0.8이 넘는 결과를 보였. 추후, GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
최근 댐과 같은 수공구조물의 건설로 대규모 홍수피해는 급격히 줄어들었지만, 돌발홍수(flash flood)로 인한 저지대 침수 등의 도시홍수 발생빈도가 급증하고 있다. 2020년에는 최장의 장마가 관측되었으며, 전국적으로 홍수로 인한 침수피해가 발생하였다. 홍수에 선제적으로 대응하기 위해서 신뢰성 있는 홍수예·경보가 필요하며, 이를 위해서는 신속하고 정확성있는 강우예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 초단기 강우예측을 목적으로 둔 레이더 기반의 강우앙상블 예측모형을 개발하였다. 라그랑지안 지속성(Lagrangian persistence)을 기반으로 개발하였으며, 강우장의 이동 패턴은 이류특성을 활용해 추정하였다. 즉, 강우장의 예측정확도를 향상시키기 위해 공간적 규모별 캐스캐이드(cascade) 방법으로 분리해 이동 경로를 추정하였다. 예측시간에 따른 강우량은 각 캐스캐이드에 자기회귀모형을 적용하였다. 레이더 강우량은 2016-2020년 사이에 발생한 강우사상에 대한 환경부 홍수통제소에서 제공한 레이더 합성장을 이용하였다. 예측강우량에 대한 평가는 RMSE, Pearson's Correlation, FSS 등 통계치를 통해 수행하였다. 본 연구에서 소개된 강우예측 모형은 초단기 홍수예측에 정확도 높은 강우 정보를 제공할 수 있으며, 이에 따라 홍수피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
영국의 "기업과실치사법", 캐나다 및 호주의 기업처벌을 강화하기 위해서 형법을 개정하였음에도 불구하고 산업재해 감소 효과는 미미하다. 건설 현장의 불안전한 상태 방치 및 가설구조물에서 강도 높은 안전사고가 다수 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 안전사고 예방을 위해 안전관리 실명제의 중요도 순위를 전문가 설문으로 도출하였다. 건설현장 전문가를 대상으로 AHP모형을 통해 중요도 분석한 결과 상위계층은 건설기계가 가장 중요하다고 보았으며, 하위계층의 안전시설물 관리에서는 개구부, 건설기계에서는 타워크레인, 관리실명제에서는 "산업안전보건법" 상에 의한 관리, 안전관리조직에서는 CEO의무가 가장 중요하다고 보았다. 안전관리실명제의 기대되는 역할은 중대재해처벌법이 예방에 힘쓰기 보다는 방어에 온힘을 다하느라 예방의 기능이 저하되고 있다. 이러한 역 기능을 바로잡기 위해 안전관리실명제는 중요하다.
가뭄을 전망하는 방법으로는 통계적 방법과 물리적 방법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 과거의 기상 및 수문현상이 미래에도 재현될 수 있다는 전제하에 미래 가뭄상황을 전망하는 방법이다. 그러나 이 방법은 예측된 결과들이 모두 과거의 경향에 국한됨에 따라 최근에 급변하는 수문기상의 특성을 고려하는데 한계가 있다(Trenberth, 1994). 물리적 방법은 주어진 초기 수문기상조건으로부터 역학적 알고리즘이 탑재된 기상 및 수문모형의 연계모의를 통하여 미래 가뭄을 전망하는 방법으로 모형에 따른 불확실성이 발생할 수 있으나 최근 수문순환의 변화를 예측가능하다는 장점이 있어 활용도가 높다. 본 연구에서는 기상예보자료와 지표수문모형을 연계한 물리적 기반의 수문학적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 수문학적 가뭄전망을 위해 MSWSI (Modified Surface Water Supply Index)를 활용하였다. 수문학적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 2015~16년 기간에 중권역별 가뭄전망정보를 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 중권역별 수문학적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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