기후변화 등에 따른 가뭄위험을 평가하기 위한 다양한 방법이 연구되어 왔으며, 기상학적인 가뭄이나 생물학적인 가뭄 등으로 정의되는 가뭄지수들이 개발되어졌다. 그러나 궁극적으로 가뭄의 판정은 수원으로부터 더 이상의 용수를 공급할 수 없는 상황에 처해졌을 때 비로소 결정되는 것이므로, 수원공의 가뭄위험에 대한 평가가 우선적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 생공용수 공급을 책임지고 있다고 해도 과언이 아닌 다목적댐인 소양강댐과 충주댐의 가뭄위험을 평가하기 위하여 월강우량 자료로부터 특정시기의 저수율을 예측할 수 있는 방법을 개발하도록 하였다. 월강우량 변화에 따른 저수율의 변화양상을 예측하기 위하여 저수지 유입량과 방류량에 따른 물수지 분석이 정교하게 이루어져야 하지만, 실질적으로 상류에 또 다른 댐이 존재하는 상황에서 유입량을 정확하게 예측하는 것도 어렵지만 수시로 상황에 따라 이루어지는 방류량을 적절히 예측하는 것은 거의 불가능하므로, 물수지 분석에 의한 저수율 예측은 어느 정도의 불확실성을 가질수밖에 없을 것으로 판단되어 댐 관리관행에 따라 나타나는 월강우량과 저수율 사이의 회귀분석을 통하여 일정한 법칙을 만들 수 있는지 시도하였다. 다목적 댐인 소양강댐과 충주댐의 1984-2013년의 일별 저수율 자료로부터 저수율 관리관행을 파악할 수 있었는데, 다목적 댐인 관계로 호우시의 홍수피해 예방을 위하여 6월말에는 25-35% 정도의 저수율을 유지하도록 관리가 이루어지고 있었으며 호우가 발생된 이후에는 일정량을 수시로 방류하여 다음 호우를 준비하고 있는 것으로 나타났다. 또한 각 댐의 최저 저수율은 3월말 - 4월에 발생하는 것으로 나타났으며, 4월과 5월에 일정 정도의 강우량만 존재한다면 가뭄피해는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 저수율 관리 관행을 적용하여 예측되는 강우량 패턴에 따른 저수율 변화를 예측하기 위하여 월강우량 자료와 4월 1일 기준의 저수율 자료 사이의 회귀분석을 실시하여 전년의 7월부터 당해 3월까지의 월강우량으로부터 4월 1일의 저수율을 예측할 수 있는 의미 있는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 기후변화 등에 따른 미래에 예측되는 월강우량 자료로부터 각 댐의 4월 1일 기준 저수율 자료를 예측할 수 있으며, 4월 및 5월의 월강우량과 함께 분석함으로써 가뭄위험을 평가할 수 있는 한 방법으로 적절한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
본 연구에서는 갈수시 하천에 순간적으로 유입되는 오염물질에 대해 댐방류량 변화에 따른 플러싱 효과를 분석하였다. 한강하류부(잠실수중보${\sim}$신곡수중보)에 RMA-2 및 RMA-4 모형을 적용하였으며, 유로특성을 반영할 수 있도록 종확산계수는 $50m^2/s$을 사용하였다. 댐방류량은 1시간동안 $500m^3/s,\;1000m^3/s,\;1500m^3/s,\;2000m^3/s$로 변화시켰으며, 갈수시 유량은 $200m^3/s$로 고정하였다. 정체되어 있는 경우와 순간적으로 유입되는 경우, 성산대교 부근에서 농도가 1ppm 이하로 떨어지는 시간을 각 유량별로 분석하였다. 댐방류량이 증가할수록 희석시간이 단축되는 것을 알 수 있었고, 댐방류량과 희석시간이 선형관계가 있는 것으로 나타났다. 순간적으로 유입된 오염물질이 정체된 오염물질의 경우보다 댐방류량에 민감하게 영향을 받으며, 댐방류량에 의한 플러싱을 시도할 경우에는 본류의 오염물질이 지류로 역류하는 범위를 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 단일목적 저수지와 다목적 댐의 최적운영을 위하여 전역최적해를 탐색하는 SCE-UA법을 사용하는 비선형계획법을 적용한 최적화 모형을 구성하고 과거 운영자료를 사용하여 모형의 적용성을 검토하고 분석하였다. 또한, 다목적댐의 운영수위 상승으로 인하여 발생하는 추가용수를 댐하류로 추가적으로 공급함에 따른 댐운영상의 문제점과 해결책을 제시했다. 관개용 단일 목적 저수지의 유입량은 하천망 모형인 SSARR 모형을 이용하여 추정하였다. 관개용 단일 목적저수지의 용수배분을 최적화한 결과, 실측치와 최적방류량간의 상대오차가 $-2.6\~10.5\%$ 범위를 나타냈으며, 비교적 실측방류량과 유사한 형태로 용수를 공급하는 길과를 나타냈다. 다목적 저수지의 최적운영을 위해 발전량, 저수량 및 필요수량의 관계를 목적함수로하는 최적화 모형을 구성하여 섬진강댐의 최적운영에 적용하였다. 섬진강댐의 댐하류 방류량 증가에 따른 운영상의 문제점을 해결하기 위하여 댐하류 유지용수량을 0.17, 0.50, 0.70, 1.0, 1.5, $3.0m^3/sec$ 방류하는 경우로 구분하여 최적운영한 길과, 댐하류 유지용수량이 $1.0m^3/sec$ 이하인 경우에 발전량이 실적평균발전량에 근접한 결과를 나타냈으며, 용수공급량도 계획공급량인 377.4 백만 $m^3$ 보다 $28.9\~100.7$ 백만 $m^3$ 만큼 많은 양을 공급하는 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 충주댐 유입량을 모의하였으며 이때 발생되는 불확실성을 분석하였다. GCM별 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4 A2 시나리오에 의한 4개의 GCM 강수량 결과를 추계학적 모형인 TFN 모형에 적용하였다. TFN 모형의 불확실성을 고려하기 위하여 정규분포를 따르는 100개의 잡음항을 생성하여 앙상블 유입량 시나리오를 생성하였고, 결과적으로 400개의 미래유입량 시나리오를 제시하였다. 분석결과 과거 30년과 비교하여 미래에는 다른 변화율을 보였으며, 모든 시나리오에서 전 기간에 걸쳐 연 유입량 증가 양상을 보였고 여름철의 유입량 증가, 봄철의 유입량 감소가 전망되었다.
평화의댐은 발전 기능이나 수문 조작 등 인위적인 기능이 전혀 없기 때문에 단순히 홍수조절용댐으로 분류된다. 평화의댐의 여수로는 일반적인 댐과는 달리 임남댐에 대응하기 위한 단계별 건설계획을 고려하여 댐 우안부에 배수터널 형식으로 건설되었다. 현재 평화의댐은 4련의 배수터널(직경 10 m)을 통해서 상류의 유입량을 하류로 방류하고 있다. 방류 능력을 초과하는 홍수가 발생하는 경우에는 일시적인 저류를 통한 제한적인 홍수조절을 수행하고 있지만, 그 효과는 크지 않다. 향후 남북한 관계 개선으로 임남댐의 안정성을 확보할 수 있다면, 평화의댐을 보통의 다목적댐과 같이 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 평화의댐을 일반 다목적댐처럼 활용할 수 있는 상황을 가정하고, 일련의 운영방식을 적용하여 운영 방식 변경 전후의 댐의 홍수저류효과를 살펴보았다. 이를 위해 댐의 설계빈도인 200년 빈도의 강우에 대해 모의하고, 여러 가지 시나리오별 저류량-방류량 관계를 구축하였다. 최종적으로 비선형 저수지 모형에 적용하여 댐 저류효과를 정량화하고, 현재 및 잠재 홍수저류효과에 대해 비교하고 토의하였다.
효과적인 저수지 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 상류 유역으로부터 오염원의 유출특성에 대한 정확한 이해가 필요하다. 강우시 대부분 유입하는 비점오염원은 실측에 많은 비용과 시간이 소요되어 부하량 산정에 어려움이 있어 전체 부하량에서 차지하는 기여도를 파악하는데 어려움이 있었다. 본 연구의 목적은 Digital Filter 기법을 이용하여 댐 유입량 수문곡선으로부터 유출성분을 분리하고, 강우시 유출하는 비점오염부하량을 산정하는 방법을 개발하는데 있다. 연구대상지역은 대청호를 선택하였다. 유출성분별 오염부하량을 정량화하기 위해 댐 유입량을 각각 지표유출, 중간유출 및 기저유출 성분으로 분리하고, 강우시 지표유출과 중간유출을 합하여 비점오염원 부하량(직접유출)으로 산정하였다. 유출성분별 일별 부하량은 실측된 유량 및 수질자료로부터 유도된 유량-부하량의 상관관계식을 적용하였다. 연구결과 대청호 유입량의 유출성분비는 각각 지표유출 49.2%, 중간유출 25.5% 및 기저유출 25.4%로 산정되었다. 2001년 옥천지점에서 유출성분분리 결과, 총 유출량 중 기저유출, 지표유출, 중간유출의 비가 각각 35.1%, 39.5%, 25.5%로 산정되었고, 청성지점은 각각 39.7%, 36.1%, 24.2%로 나타났다. $2001{\sim}2005$년까지 유출 성분별 비점오염원 부하량을 산정한 결과, 대청호에 비점오염원 부하량 기여율의 범위(평균값)는 각각 BOD $65.2{\sim}88.0%$(평균 83.5%), COD $68.1{\sim}$ 89.3%(평균 86.8%), T-N $60.4{\sim}88.6%$(평균 84.2%), 그리고 T-P $77.7{\sim}96.6%$(평균 94.3%)로 산정되었다. 이러한 결과는 대청호로 유입하는 유기물과 영양염류 연간 부하량의 80% 이상이 강우-유출과 함께 유입하는 것을 의미하며, 저수지 수질관리를 위해서는 유역차원의 비점오염원 관리가 시급함을 시사한다.
높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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