• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.368-370
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• 2022

WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.627-635
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• 2019

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.

• 환경영향평가
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• 제28권3호
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• pp.245-262
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• 2019

본 연구의 목적은 낙동강에 위치한 칠곡보와 강정고령보 구간을 대상으로 3차원 EFDC 모델을 구축하고, 보 구간의 운영 수위 저하 및 유속 증가와 같은 수리학적 특성 변화가 수질과 조류 생체량에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 보정결과, EFDC 모델은 10분 단위의 고빈도로 측정된 상층과 하층 수온의 시간적 변화를 적절하게 모의하였고, 유기물, 질소, 인계열 수질항목과 남조류의 시계열 변화를 적절히 재현하였다. 하지만, 규조류와 녹조류 세포 밀도에 대해서는 모의값이 실측값을 과대 산정하였다. 규조류와 녹조류 예측의 오차 요인은 조류의 신진대사와 관련된 매개변수의 불확실성과 동물플랑크톤에 의한 포식기능이 모의에 포함되지 않은 것에 기인한 것으로 유추된다. 강정고령보의 보 운영 수위를 관리수위(EL. 19.44 m)에서 하한수위(EL. 14.9 m)까지 약 4.54 m 낮추어 운영하는 시나리오 모의결과, Chl-a와 조류 세포수 밀도가 급격히 감소했다. 특히, 녹조를 발생시키는 남조류 세포 수는 기존 관리수위에 비해 하한수위 시나리오에서 표층 기준 56.1% 급감하였다. 연구결과는 임계유속 유지가 남조류 제어에 효과적이라는 선행연구들과 일치하며, 강정고령보에서 수위 저하와 체류시간 감소와 같은 수리학적 조절은 조류의 과잉 성장을 제한 할 수 있는 대안임을 시사한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제4권4호
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• pp.12-20
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• 2001

본 연구에서는 부력제트 혼합에 영향을 주는 인자들의 시계열자료를 이용하여 통계적 특성을 구하는 방법을 국내의 대표적인 하수방류시스템에 적용하여 기존 연구견과와 비교함으로써 이러한 연구방법의 필요성을 검토하였다. 마산만 수중확산관에 대한 63일간의 자료를 이용하여 선형플륨 방정식을 1500회 이상 적용하여 초기희석률, 근역구간 크기, 플륨상승고에 대한 빈도분포를 구한 결과, 초기희석률은 30~71의 범위를 보이며, 평균값은 34로 나타났으며, 이는 염분부족도를 이용한 현장희석률 관측견과와 유사하게 나타났다. 관역구간 길이는 5.4~36.2 m의 범위와 평균값 9.5 m, 플륨상승고는 8.1~10.2 m의 변위와 평균값 8.9 m의 결과를 나타내었다. 그러나 해당기간 중의 전체의 30~44 % 기간만이 각각의 근역특성들이 평균값 이상을 나타내므로, 해양방류시스템을 설계 및 해석함에 있어서 통계적 빈도해석에 의한 방류하수의 희석률과 혼합구간의 범위에 대한 파악이 매우 중요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2015

급격히 변화하고 있는 산업화와 도시화로 지구 온난화 현상으로 기상이변의 발생빈도가 높아졌고 기후가 불안정하여 예전보다 많은 집중호우가 발생하면서, 홍수로 인한 제내지 침수가 발생되기도 한다. 기후변화로 인한 수재해에 대응하기 위하여 하천 호소 수리 예측 모형의 개선이 필요한 실정이다. 하지만, 자연하천 유역의 강우-유출 상관관계와 지표면 유출현상 및 하도 수리 특성을 자연현상의 복잡성, 강우발생의 시간적 공간적인 발생과정의 임의성, 정확한 해석방법 및 확률 분석에 따르는 불확실성 들을 토대로 단순한 이론과 제한적인 경험공식 등에 의해서 해석, 재현 및 평가를 한다는 것은 매우 어려운 문제이다. 최근 IT 기술의 발전과 더불어, 많은 연구자, 엔지니어들이 기존 수리 수문학적 지식과 IT기술을 융합하여 복잡 다단한 수자원 환경 문제를 해결하고자 한다. 이와 같은 최근 연구 동향에 의거하여, 본 연구에서는 HEC-RAS, TELEMAC-2D 1, 2차원 수리 모형을 연계하여 하천 흐름 분석 및 홍수 범람 해석에 적용하였다. 본 연구에서는 HEC-RAS, TELEMAC 모형을 적용하여 2012년 태풍 '산바(SANBA)'로 인해 홍수 피해를 입은 고령군에 위치한 낙동강 본류 회천 유역(상류 회천교 ~ 하류 도진교)의 하도 내 흐름 분석과 하천 인근 제내지 홍수범람을 예측하였다. 범람해석에 필요한 지형자료를 기초로 하여 각 지형의 조건에 맞게 수치자료를 이용하여 작성하였고, 수자원 정보를 이용하여 유랑, 수위 등 시계열자료를 지류 및 상 하류의 경계조건으로 설정하고, 조도계수 등 하천 기본정보들을 입력하였다. HEC-RAS 모형은 회천교부터 도진교까지 전구간에 대한 종단면과 횡단면별 홍수침수범위 및 홍수위 크기 등 거시적인 1차원 수리해석에 적용하였고, TELEMAC 모형은 HEC-RAS 시뮬레이션 결과를 바탕으로 HEC-RAS에서 나타내기 힘든 2차원 흐름특성, 침수현상 등 일부 범람 구간에 대해 수리해석에 적용하였다. HEC-RAS 시스템은 수공구조물들의 영향과 하천의 영향을 종 횡단면으로 다양한 홍수침수 범위를 1차원으로 나타 낼 수 있으며, TELEMAC 시스템 수리 모의를 통해 얻어진 결과는 유속, 유량, 수심, 하상고 높이 등 2차원으로 나타낼 수 있다. TELEMAC 시스템을 활용한 2차원 분석은 실측자료와 비교적 유사하고 시각, 공간적으로 이해하기 쉽게 표현되므로, 모형 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 향후 유역 해석을 위한 수치데이터, 수위, 유량자료를 확보하여 HEC-RAS, TELEMAC 1, 2차원 연계 모형을 적용 한다면, 하천 준설, 하천 구조물 설치, 홍수피해 등 전반적인 하천관리 계획에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.