댐 유입량은 댐 운영의 필수 인자이기 때문에 매우 중요하고, 하천유량에 비해 신뢰도가 높은 것으로 평가되고 있기 때문에 수자원의 운영 뿐 아니라 계획에도 활용되고 있다. 그러나 계산된 유입량은 평갈수기에 진폭이 너무 크게 나타나고 심지어 음 유입량이 발생하는 등 개선이 요구돼 왔다. 본 연구에서는 시간간격을 10분, 30분, 1시간 등으로 하고, 수위와 방류량이 유입량에 직접 영향을 끼치고, 관측수위의 단위가 크고, 그 진폭이 자연현상과 거리가 있어, 수위 이동평균, 수위 보간, 방류량 이동평균 등의 조합에 따라 댐 유입량의 계산을 개선할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 쉽게 분석, 평가할 수 있도록 시스템으로 개발하였으며, 유역면적 $4,134km^2$인 대청댐과 유역면적 $108,335mi^2$인 미국의 Lake Powell의 사례에서 크게 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 정확하게 측정된 댐 유입량 자료가 없기 때문에 개선된 계산 유입량이 참 값이다 주장할 수 없는 것이 본 연구의 한계이며, 연구결과의 신뢰를 높이기 위해 현재 정밀하게 측정된 댐 유입량 사례를 조사 중에 있다. 그림 1은 Lake Powell의 처리전의 댐 유입량 계산 예이고 그림 2는 처리후의 개선된 유입량이다. 그림에서 유입량이 크게 개선돼 계산된 것으로 나타나고 있으나 결과가 참값인지 아직 판단할 수 없다. 대청댐의 경우도 이와 비슷한 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 1983년부터 2004년까지의 대청댐 유입량과 RRFS에 의한 모의 유출량 분석을 실시하여 해당 월의 강우 특성에 대응하는 유출분석을 실시하였다. 본 연구에서는 대청댐의 강수량대비 유출율의 변화를 살펴보았으며 그 결과 대청댐 유입량의 유출률은 약 $20%{\sim}80%$의 큰 편차를 보이고 있었다. 이러한 원인은 연강수량의 편차가 크기 때문이다. 연강수량과 유출율 관계에 대한 상관분석결과 결정계수가 0.7261로서 5% 수준의 유의차가 인정되었다. 강우량 대비 분기별/월별 유출률 변화를 살펴보면 대청댐 유입량의 경우 홍수기인 3/4분기에 강우량이 증가함에 따라 유출률이 증가하여 나타났으나 이외의 시기에서는 커다란 산포도를 보이며 뚜렷한 상관관계를 나타내지는 않았다. 이와 같은 특성은 월별 유출률 변화에서도 확인할 수 있었다. 본 연구의 후속으로는 유역유출의 주요인자인 강우량뿐만 아니라 용수이용량, 회귀량 등과 같은 여러 유출인자에 대해 유출량과의 물리적/통계학적인 분석을 실시함으로써 소유역 및 주요지점별로 유출지표를 개발하고자 한다. 이와 같이 개발된 유출 지표는 RRFS 모의 운영상의 중요 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.
효율적 물관리란 거대한 물순환 과정에서 인간이 편안한 삶을 사는데 필요한 물의 이용효율을 극대화하는 것이다. 과거의 물관리는 이원화된 수량과 수질관리, 수량중심에서는 용수공급과 홍수조절이 주요한 관심사였다. 현재는 과거의 물관리에 친수와 환경을 더한 복잡한 분야로 확대되고 있다. 통합물관리란 물을 최적으로 관리하기 위해 물관리 이해당사자간의 소통과 물 기술의 고도화를 기반으로 기존에 분산된 물관리 구성요소들(시설 정보, 수량 수질 등)을 권역적으로 관리하는 것을 말한다. 본 연구에서는 대청댐 방류에 따른 금강 하류부의 홍수추적을 위해 수행한 댐하류 소유역별 강우량 빈도분석 과정, 용담댐 방류를 고려한 대청댐 홍수도달시간 검토, Poincare Section과 신경망기법을 이용한 수문자료 예측, 추계학적 다변량 해석과 다변량 신경망해석에 의한 대청댐 유입량 산정과정, 보조여수로 건설에 따른 주여수로와 보조여수로간의 연계운영방안, 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 고려한 대청댐 확보수위 산정, 저수지 중장기 운영계획 수립과 댐 운영 기준수위를 결정하기 위해 누가차분방식으로 적용되는 갈수기 유입량 빈도분석에 대한 실무적용 사례를 소개하고자 한다. 강우량 빈도분석 과정은 L-모멘트방법(Hosking과 Wallis, 1993)을 적용하였고, 홍수도달시간 검토는 평균유속, 하류 수위상승 기점 영향검토, 수리학적 모형(FLDWAV, Progressive lag method 등)을 활용하였다. 카오스 이론을 도입하여 대청댐 수문자료의 상관성 검토 및 추계학적 모형을 이용한 모의발생을 유도하여 수문자료 예측을 시행하였다. 추계학적 모형과 신경망모형 연구의 대상은 대청댐으로, 시계열 자료는 댐의 월강우량, 월유입량, 최고기온, 평균기온, 최소기온, 습도, 증발량 등의 자료를 기반으로 하였다. 적용기간은 1981~2009년의 자료를 이용하여 2010년 1월부터 12월까지 12개월 동안의 월유입량을 예측하였다. 수문자료 해석의 기본이 되는 약 30년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 대청댐의 유입량 예측을 위해 적용된 모형으로는 추계학적 모형인 ARMA모형, TF모형, TFN 모형 등이 적용되었고, 또한 신경망 모형의 종류인 다층 퍼셉트론, PCA모형 등을 활용하여 실측치와 가장 가깝게 근사화시키는 방법론을 찾고자 하였다. 또한, 기존여수로와 보조여수로 연계운영을 위해 3차원 수치해석을 통한 댐하류 안정성 검토 및 확보수위 산정을 통해 단계(관심, 주의, 경계, 심각)별로 대처가 가능한 수위를 산정하였다.
본 연구에서는 금강유역의 대청다목적댐을 대상으로 대청댐의 제한수위를 변화시켜 가며 대청댐의 홍수조절과 용수공급능력을 판단하였다. 이를 위하여 홍수기 저수지 모의운영 방법 중 Rigid ROM 기법을 수정$\cdot$보완하여 개발한 모의기법을 이용하여 빈도별 홍수유입량에 대해 홍수기 저수지 운영을 실시하였다. 모의운영에 의해 얻은 방류량을 대청댐으로부터 공주지점까지 홍수추적함으로써 공주지점의 최대홍수량을 산정하였다. 산출된 공주지점 최대홍수량을 토대로 대청댐 제한수위의 변화와 빈도별 유입 홍수량의 함수로써 공주지점의 최대홍수량 관계식을 유도하고, 이 관계식을 이용하여 합리적인 대청댐 재할당 수위 및 대청댐 홍수조절 능력을 산정하였다. 또한 대청댐의 상시만수위를 변화시키면서 신뢰도 $95\%$를 만족시키는 용수공급량을 산정하였다. 본 연구의 결과, 홍수조절 측면에서 대청댐의 상시만수위를 78m로 재할당시에 24시간 지속기간을 갖는 300년 빈도 홍수에도 홍수조절이 가능하므로 대청댐의 용량 재할당량은 78m가 적합한 것으로 판단된다. 78m로 재할당 했을 시 이수측면에서 신뢰도 $95\%$를 만족시키는 용수공급량은 기존의 상시만수위 76.5m로 운영했을 시와 비교하여 약 $3\% 증가하는 효과를 얻을 수 있었다.
수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 신경망 모형을 이용한 유입량 예측을 수행해 보는데 있다. 신경망 모형인 MLP, PCA, RBF모형 등을 이용하여 대청댐의 수문자료인 강우량, 유입량, 기온, 습도 등의 자료를 이용하여 최적의 모형을 탐색해 보고자 시도하였으며, 이중 New classification모형과 New Function Approximation Network모형이 타 모형보다 좋은 결과를 보여 주고 있음을 알 수 있었다.
대청댐은 1980년에 준공하여 금년도 현재 40년이 경과한 댐이다. 40년간의 수문자료를 확보하고 있으나, 준공이후 94년까지는 홍수기 시간자료가 축적이 안 되어 분석이 불가한 상황이며, '95년부터 2020년까지는 홍수기 시간자료를 최대한 활용하여 홍수수문분석을 시행하였다. 홍수의 기초자료인 강우량을 발생원인(태풍, 장마, 집중호우, 전선형강우)별로 구분하였으며, 강우의 시간분포(증가, 감소, 증가감소, 균일, 감소증가, 증가계단, 감소계단, Huff1, Huff2, Huff3, Huff4)의 11가지로 모든 호우사상에 대하여 구분을 하였으며, 적용모형인 저류함수법의 주요 매개변수(K, P, Tl, F1, Rsa)는 최적화 기법(Golden Search)을 이용하여 산정하였다. 또한, 유입량과 방류량 관계에 의한 홍수조절율, 주요호우 사상의 이전 상황인 무강우일수, 선행 강우를 분석하여 유출율에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.
홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.
수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.
효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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