K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
농업용댐에서 다목적댐으로 재개발된 댐인 성덕댐의 이수기, 홍수기 확보수위 등 장래 실제운영이 예상되는 수위를 고려한 경관수위 개념을 도입하여 댐주변의 시설물을 친환경적으로 배치하고자 한다. 댐을 계획할 때는 저수지 모의운영에 의하여 적정 용수공급량과 홍수조절량을 고려한 계획홍수위와 상시만수위를 산정하게 된다. 홍수기말 상시만수위 운영 조건에서 과거의 유입량이 향후에도 그대로 재현된다고 가정하여 보장확률을 고려한 경관수위를 결정하였다. 성덕댐의 경우 37년에 1회 물부족이 발생한다고 가정하여 경관수위를 산정하였다.
우리나라 친환경 에너지 생산의 주요 축을 담당하고 있는 양수발전댐의 홍수 시 정교한 수계운영을 위한 방안으로 강우-유량-댐 수위 매트릭스(이하, PDH Matrix)를 개발하고 양수발전소상-하부댐 연계 운영에 따른 홍수 영향을 분석하였다. 연구 대상지역은 강원도 양양군 서면에 위치하고 있는 국내 최대 양수발전소인 양양양수 발전소로 총 저수용량 92만 m3의 콘크리트 중력식댐으로 유역면적은 약 125 km2이다. 양양양수 발전댐의 수계운영을 위한 PDH Matrix는 지속기간별 강수량 규모에 따른 홍수량 및 댐 최고수위 추정치를 판단할 수 있는 조견표로 강우규모 30 - 360 mm (30분 간격, 12개 강우규모) 및 지속기간 1-24시간 (1시간 간격, 24개 지속기간)인 총 288개의 강우조건별 홍수수문곡선을 개발하였다. 개발된 홍수수문곡선을 입력자료로 기존 댐 운영 방식인 AutoROM을 적용하여 저수지 홍수추적을 HEC-ResSim 모형으로 수행하고 최종적으로 개별 강우사상에 대한 강수량-유량-댐 수위 테이블을 작성하였다. 홍수기 댐 운영에 따른 최고수위는 초기 댐 수위조건에 따라 변동되므로 초기 댐 수위 조건(EL. 115 - 117 m, 1 m 간격)별 PDH Matrix를 각 각 개발하였다. 또한, 양수발전소의 특성상 상부댐으로 양수 또는 발전 방류에 따라 홍수 시 댐의 치수안전성에 미치는 영향이 크므로 상, 하부댐 운영에 따른 홍수영향 분석을 수행하였다. 구체적으로 하부댐에서 상부댐으로 양수 시 시간에 따른 하부댐 저수지의 수위변화 양상을 추정하였으며 극한적 홍수상황을 고려하기 위하여 상부 저수지가 만수인 상황에서 불가피하게 하부댐으로 방류가 필요한 상황에 대비한 홍수기 운영방안을 제안하였다. 본 연구는 하부댐-상부댐을 연계하여 운영하는 양수발전댐의 홍수기 수계 운영 방안을 수립한 첫 연구로 향후 연구에서 개발한 강우-유량-댐 수위 매트릭스(PDH Matrix) 작성 기법을 타 양수발전소 수계 운영 시 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
남강댐은 평지에 위치하여 댐 높이가 낮고 댐운영 수위의 편차가 작기 때문에 계획홍수위 아래 완경사 비탈면이 갈수기인 3월부터 5월 사이에 장기간 노출되어 5월 전후에 발아하는 식생 특히, 버들류가 이입, 성장하여 대규모 군락을 이루고 있다. 현재 형성된 대규모의 버들류 군락은 댐수질을 악화시킬 뿐만 아니라 자기솎음질(self-thinning)에 의해 고사한 버들류의 유목으로 인하여 댐운영에 많은 애로를 초래하고 있다. 본 연구에서는 버들류 군락 형성과 댐운영수위와의 상관관계를 도출하여 버들류를 적절하게 제어할 수 있는 댐운영 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 따라서, 버들류의 이입시점을 명확히 파악하기 위하여 현재의 남강댐 건설 직후인 1979년, 2003년 2010년의 항공사진과 수심측량에 의한 지형도를 이용하여 버들류 군락의 확장 경향을 분석하였다. 또한, 버들류의 이입시점을 명확히 파악하기 위하여 방형구를 설치하여 버들류의 밀도 및 흉고직경을 조사하고, 성장추에 의한 수령을 조사, 분석하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 남강댐 연안대에 분포하는 버들류는 총 17종이며, 출현빈도가 높은 종은 선버들(Salix nipponica), 버드나무(Salix nipponica), 왕버들(Salix gracilistyla), 등으로서 선버들(Salix nipponica)이 우점종인 것으로 조사되었다. 남강댐 연안대에 분포하는 버들류의 수령을 조사한 결과 수령은 약 9년~10년, 흉고직경 10~15cm, 수고 7~8m인 것으로 조사되었다. 댐운영수위와 버들류의 수령을 분석한 결과 2002년 5월 댐수위 38.5~41.0m 일 때 연안대의 수면부근에서 1단계로 이입, 정착한 것으로 보이며, 2004년 및 2005년 5월경에 댐수위 36m일 때 2단계로 이입, 정착하여 현재 대규모 군락을 형성한 것으로 추정된다. 남강댐 버들류 군락의 형성은 버들류의 발아기에 댐수위 부근의 습지에서 발아환경이 최적인 온도와 저토환경에서 일시에 이입, 성장한 것으로 보인다. 따라서, 남강댐과 같이 평야부에 위치한 댐에서 댐운영 및 댐수질에 영향을 미치는 버들류를 제어하기 위해서는 버들류의 발아기에 댐운영 수위를 최대한 높여 현재의 버들류 군락에 의하여 발아, 성장이 불가능하도록 하거나 아니면 댐운영 수위를 낮추어 발아해도 홍수기 동안 장기간의 침수에 의하여 고사되도록 하는 댐운영 방안을 마련해야 할 것이다.
딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.
강수, 수위 및 유량자료 등의 수문자료는 안정된 물 관리 계획, 홍수조절 및 공급계획, 전력공급 등을 위한 댐의 역할을 원활하게 하기위한 운영의사결정을 위한 매우 중요한 기초자료가 된다. 댐 운영을 위한 다양한 기능을 가진 모델을 가지고 있다고 하더라도 매년 변하고 있는 댐 유역의 수문현상에 대한 관측자료를 이용하여 지속적으로 모델을 보정하여 정확성을 확인하고 향상시키는 노력을 기울여야 하므로 수문자료는 댐 운영에 있어서 필수적인 요소일 수밖에 없다. 본 연구에서는 한국수력원자력(주)의 9개 댐 유역에서 기존 활용 가능한 관측소 현황 및 현장조사를 통해 운영상 목적에 맞는 최적의 수위관측망을 설계하여 제시하였다. 설계 방법으로는 댐 유입량 파악과 개략적인 도달시간 파악을 위해 주요 유입지천인 국가하천과 지류 중 지방하천이라도 유역면적이 $150\;km^2$ 이상인 경우에는 유입량 파악을 위한 수위관측소를 두도록 설계하였다. 관측소 밀도는 각 댐 유역의 수문학적 유역 특성인 유역면적, 유입하천의 지형적 특성, 하천크기 등을 고려하여 결정하였다. 설계된 수위관측소들은 현장의 수위관측 및 유량관측에 대한 적정성을 검토하여 댐 저류지 배수영향 등으로 인해 관측이 부적정할 경우 이설을 통해 적정한 위치에서 수문조사가 이루어지도록 제안하였다. 본 연구에서 제안된 한국수력원자력(주) 관할 댐 유역의 수위관측망은 자체 관할 수위관측소 뿐 아니라 자료의 공동 활용이 가능한 국토해양부 등의 관측소까지 포함하고 있다. 따라서 댐 운영 의사결정을 위한 중요한 기초자료로서의 수위 및 유량자료를 경제적이고 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 1999년 7월 31일부터 8월 3일까지 경기도 북부지방의 임진강 전유역에 걸쳐 내린 집중호우로 발생한 연천댐 일부 유실에 따른 사고에 대해 댐파괴를 모의하였다. 댐지점의 홍수량 분석은 HEC-HMS모형을 사용하여 한탄강 유역을 15개의 소유역으로 분할하여 분석하였고 댐유출량 산정은 FLDWAV모형의 DAMBRK모듈을 사용해 모의하였다. 댐파괴 홍수량에 의해 발생되어지는 홍수파 해석은 HEC-RAS모형을 구축하여 모의하였다. HEC-RAS모형의 검증은 1999년 7월 31일부터 8월 2일 까지 한탄강수계 내 전곡수위표에서 관측된 관측수위와 비교하여 검증하였다. 연구분석은 댐이 없는 자연상태(Case1)와 댐이 있는 경우 (Case2) 그리고 댐파괴된 경우(Case3) 세가지로 구분하여 분석하였다. 연구결과 연천댐 지점의 첨두 홍수량은 Case1의 경우 $10,324m^3/sec$, Case2의 경우 $10,117m^3/sec$, Case3의 경우 $11,485m^3/sec$로 모의 되었고 이때의 관측수위는 각각 EL.43.59m, EL.43.38m, EL.44.03m였다. 댐이 있는 경우와 댐파괴된 경우를 비교 하였을때 첨두 홍수량은 $1368m^3/sec$증가하였고 수위상승은 0.65m였다. 댐이 없는 자연상태와 댐파괴된 경우를 비교 하였을땐 첨두 홍수량은 $1161m^3/sec$증가하였고 수위상승은 0.65m였다.
대체용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있는 가운데 제한된 수자원을 보다 효과적으로 사용하기 위한 하나의 방법으로 지하댐(Groundwater Dam) 건설을 이용한 지하수 자원의 개발이 하나의 방법으로 제안되었다. 하지만 해안지역에 설치된 지하댐을 운영할 경우 지하수위 변동에 따른 염수의 침입을 고려하여 운영하여야 한다. 특히 갈수시는 지하수위 하강이 강하게 나타나는 시기로 지하수위는 지하댐 최적운영을 위한 중요한 지표가 된다. 특히 강우량 자료를 활용한 가뭄지수와 지하수위의 관계를 설명 할 수 있다면 예상 강우자료를 활용한 장래의 지하수위를 예측 할 수 있으며 이것은 지하댐 운영에 매우 효과적으로 활용 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존의 강우와 예상 강우 자료를 활용하여 지하수위 예측기법을 개발하였다. 과거 강수량의 일이동 평균값을 바탕으로 한 다항 회귀모델을 수립하여, 계절적 특성을 고려한 구간을 분리하여 적용하였다. 예측된 지하수위의 정확성을 알아보기 위해 관측된 지하수위와 예측된 지하수위를 비교 분석하였다. 분석 결과 단순회귀기법을 지하수위를 예측한 경우 $0.62{\sim}0.63$의 상관계수를 보인반면 다항회귀기법을 적용한 결과 $0.62{\sim}0.84$로 상관계수가 증가하였다. 대체적으로 관측된 지하수위와 예측된 지하수위는 비슷한 경향을 보였다. 따라서 지하댐 운영에 있어 최적의 취수량을 개발하기위해 일강우자료를 활용한 지하수위 예측기법의 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다.
군남댐의 운영은 북한지역에 위치한 저수지와 하천 상황, 특히 황강댐 방류에 절대적으로 의존하는 특성이 있음에도 불구하고, 수위 상황 등 자료수집의 한계로 군남댐 운영에 어려움이 많다. 이러한 상황에서 위성원격탐사 영상자료는 미계측 북한 접경지역의 수문상황을 판단하는 데 유용한 자료가 될 수 있다. 위성을 통한 수위 추정 방법은 위성영상에서 탐지된 수표면을 DEM과 중첩하여 판독하는 방법인 imaging 기법과 레이더고도계로 불리는 altimeter로 위성에서 수표면까지의 거리를 직접 측정하여 산출하는 profiling 기법 등 크게 두 가지 방법이 있다. 본 연구에서는 위성영상으로 산출된 DEM과 ESA의 Sentinel-1 C-밴드 SAR 영상을 중첩하여 황강댐 수위를 추정해 보았다. 정확도 문제가 있겠지만, 황강댐 수위 변화의 경향성은 확인할 수 있었으므로, 향후 개선을 통해 황강댐 수위변동 추세 분석과 상황별 적절한 사전 대응에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
북한의 황강댐은 우리나라와 북한이 공유하고 있는 대표적인 하천인 임진강 상류에 존재하는 댐으로서 팔당댐의 약 1.5배의 규모를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류와 함께 유역 외 지역인 예성강 지역으로 방류량의 일부를 도수시키며 이를 통해 예성강 1, 2호 발전소에서의 발전을 실시하고, 생활, 공업, 농업용수를 예성강 유역에 공급하는 것으로 파악된다. 2009년 9월 6일 임진강 상류 황강댐에서의 대규모 방류로 인해 경기도 연천군 일대에 홍수가 발생하였으며 이로 인한 인명 및 재산피해가 발생한 바 있다. 이에 우리나라에서는 임진강 하류에 군남홍수조절지를 설치하고 상류의 필승교 수위표를 이용하여 홍수경보체제를 운용하고 레이더 강우와 수문모형을 이용한 감시체계를 유지하고 있으나 황강댐 운영현황이 불확실함에 따라 정확한 예보가 어려운 실정이다. 본 연구에서 미계측 지역의 홍수예보를 위해 산정한 상당상수량이란 저수지의 현재 수위로부터 특정 수위까지 도달하는데 요구되는 강우량을 말하며 강우예보 시점에서 저수지의 최대 수위를 신속하게 파악할 수 있는 홍수예경보 수단이다. 미계측 유역인 임진강 상류 황강댐 유역의 상당강우량을 산정하기 위해 인공위성영상에서 획득한 댐 수위의 시계열 자료를 활용하여 간접적으로 보정된 황강댐 상류의 수문모형을 이용하였으며 현재 댐 수위로부터 주요 수위(방류개시수위, 상시만수위, 계획홍수위)에 도달하게 되는 상당강우량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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