• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.318-318
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• 2021

2020년 한강 유역의 홍수기(7월 ~ 9월) 3개월 강수량은 1,110.9mm에 달하며 평년대비 131.7%의 상당히 많은 강수량이 관측되었다. 특히 8월은 평년대비 215.2% 강수량을 보이며 큰 홍수사상이 발생하였다.(출처 한강홍수통제소 월간수자원현황및전망) 본 연구에서는 2020년 홍수기 한강 유역 주요 댐의 유입량과 유출량을 분석하였다. 유출입량 산정은 실측자료와 댐 방류량자료를 이용하였다. 산정 결과 달천 괴산댐의 경우 2020년 7월 ~ 2020년 9월, 3개월 동안 유입량(후영교)은 약 5.15억m³이었으며 이 기간의 유출량(댐 방류량)은 약 5.24억m³으로 조사되었다. 같은 기간의 북한강 유역 화천댐 유입량은 산정이 불가능 하였으며 유출량(댐 방류량)은 약 22.24억m³, 춘천댐 유입량(화천댐 방류량 + 용신교 + 오탄교)은 26.86억m³, 유출량(춘천댐 방류량)은 33.60억m³, 의암댐 유입량(춘천댐 방류량 + 소양강댐 방류량)은 55.39억m³, 유출량(의암댐 방류량)은 64.69m³, 청평댐 유입량(의암댐 방류량 + 한덕교 + 목동교)은 78.29억m³, 유출량(청평댐 방류량)은 75.86억m³으로 나타났다. 같은 기간 댐 저류 변화량은 괴산댐 0.002억m³, 춘천댐 0.07억m³, 의암댐 0.15억m³, 청평댐 0.02억m³으로 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 기본적으로 댐 유출량과 유입량의 차는 저류량(저류변화량)과 같아야 한다. 2020년 홍수기(7월~9월) 주요 댐의 유입량, 유출량, 저류량을 검토한 결과 다소 큰 차이를 보였다. 이는 실측 유량의 오차도 일부 있겠지만 댐 저수지 수위 계측의 불확실성, 여수로 방류량의 정확도, 저수지 증발량, 미계측유역의 유출 미고려 등에서 발생하는 오차도 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.689-694
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.406-406
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• 2022

댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.402-402
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• 2021

다목적댐의 유입량은 댐 저수지 관리 및 운영에 있어 중요한 고려사항으로, 정확한 유입량을 사용하는 것이 필수적이다. 댐 저수지 유입량은 유역의 물수지분석, 홍수조절 의사결정 등 이·치수적 측면에서 활용도가 높으며, 특히 기후변화로 인한 홍수나 가뭄의 발생이 빈번해진 최근의 상황에서 위기경보 운영 등 재난관리 측면에서도 그 중요성이 높아지고 있다. 현재 우리나라에서는 댐 저수지 유입량 산정에 방류량과 저수지 수위를 활용한 물수지방정식에 의한 방법을 공식적으로 활용하고 있다. 그러나 물수지방정식을 이용하여 계산된 유입량은 평수기와 갈수기 오차가 크고 음의 유입량 값이 발생하는 등 지속적인 개선의 필요성이 제기되었다. 이를 보완하기 위해 댐 저수지 직상류부 하천의 수위 측정치로부터 수위-유량곡선을 통해 유량을 산출하고, 그 값을 활용하여 댐 방류량을 추정하는 방법이 제시되었다. 그러나 직상류부 수위 측정이 불가능한 저수지에는 활용이 어렵기 때문에 다양한 지점에 적용할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 댐 저수지 유입량 산정방식의 한계를 보완하기 위해 수위계측이 어려운 지점에서도 유량 계산이 가능한 분포형 강우-유출모형 GRM(Grid based Rainfall-runoff model)을 연구에 활용하였다. 한강권역 내 K-water 운영 다목적댐인 소양강댐, 횡성댐, 충주댐 직상류부 유량과 분포형 강우-유출모형으로 계산된 유량을 비교하여 모의 유량자료의 활용성을 검토하였다. 다음으로 댐 유입지점-상류 관측지점 간 유량의 상관관계를 분석하였으며, 이를 통해 상류 하천에 흐르는 유량으로부터 댐 유입량을 계산할 수 있는 관계곡선식을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 댐 유입량 산정방식은 관측지점의 다양성과 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다는 측면에서 기존 방식 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 분석 절차의 표준화나 결과에 대한 다양한 검증이 이루어진다면, 홍수 및 가뭄의 위기경보 발령에 대한 참고자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.171-171
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• 2018

댐 유입량의 구성을 이해하는 것은 직접유출과 기저유출의 특성에 따라 수자원확보, 물 공급, 관개용수, 수력발전, 생태계 서식지, 친수활동 등 계절별 댐 운영을 효율적으로 수행하는데 기여할 수 있다. 또한, 댐은 대부분 유역 상류에 위치해 있어 댐 유입유량에 있어 다른 수리구조물에 의한 영향이 상대적으로 작기 때문에 앞에서 제시한 인위적 영향을 제외한 기저유출분리를 수행 할 수 있다. 이와 관련하여 본 연구의 목적은 1)댐 유입량에 대한 연별, 월별 기저유출을 분석하고; 2) 유역 상 하류에 위치한 댐의 유입량에 대하여 기저유출 기여도를 비교하는 것이다. 두 개의 연계 댐에 대하여 인위적 영향이 적은 상류에 위치한 댐이 하류에 위치한 댐보다 Baseflow Index가 더 작은 결과를 보여주었다. 상류 수자원시설부터 인위적 방류는 하류의 댐 유입량의 Baseflow Index를 과다산정의 원인이 될 수 있다는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 댐 유입량의 특성을 월별 연별로 분석함으로써 댐의 역할과 기능을 확대하고 효율적 상 하류 댐 연계운영에 기여할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.266-266
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• 2022

효율적인 댐 운영은 정확한 수문자료가 필수이다. 많은 댐 운영자들은 실측자료, 수문모형 등을 이용하여 정확한 유입량과 유출량을 산정하지만 댐 저수용량은 상대적으로 정확하게 계산하지 않는 측면이 있다. 하지만 발전용수, 농업용수, 생활용수 등 실질적으로 이용되는 물은 댐저수지의 물이며 이를 정확하게 산정하는 것은 효율적인 댐 운영에 있어서 대단히 중요하다. 국내 대부분의 댐은 시간에 따른 수위 변화량을 이용하여 저수량을 산정하고 있으며 이는 실질적인 저수용량을 파악하기에 다소 어려움이 따른다. 더군다나 우리나라 댐 저수지는 대부분 저수지 내에 한 개의 수위를 관측하여 저수용량을 산정하고 있으며 이는 수km에서 수십km에 이르는 저수지 크기를 고려하면 큰 오차가 발생할 수도 있다. 본 연구에서는 북한강 유역의 화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐과 달천 괴산댐에서 실측유입량에 따른 댐 저수위 반응을 살펴보고 저수용량을 정확하게 산정하는 방안을 모색하고자 하였다. 각 댐별로 저수위 0.01m 변화에 따른 저수용량 변화를 검토하였으며 갈수기라고 할 수 있는 11월과 홍수기에 해당하는 7월의 실측 유입량에 따른 댐 저수용량 변화를 검토하였다. 이를 기존의 방법인 저수위 변화로 계산된 유입량과 실측자료에 산정된 유입량을 비교하여 그 차이를 확인하였다. 실측자료와 저수위 변화를 이용한 유입량을 비교·검토한 결과 차이를 보였으며 실측유입량이 저수지 수위를 0.01m 변화시키기 위해서는 최소 30분에서 최대 120분 가량 소요되는 것으로 나타났다. 즉 유입되는 물에 비해 저수위 변화는 미미하여 현재의 계측 시스템으로는 저수량을 실시간으로 산정하기에 무리가 있다. 결국 실시간으로 댐 저수량 변화를 모니터링하기 위해서는 저수위 계측 분해능을 현 0.01m에서 0.001m로 향상시키고, 저수지 구간을 설정하여 구간별로 수위를 계측하고 저수량을 산정하는 방안이 필요한 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-37
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• 2016

기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.106-106
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• 2022

댐 유역의 수문자료는 댐의 효율적인 운영, 중장기 댐 운영 계획, 수자원 관리, 댐 저수량 예보 등을 위해 사용되며, 최근 기후변화로 인해 정밀한 댐 운영에 필요한 유량자료의 필요성은 더욱 커지고 있다. 일반적으로 댐의 주요 수문자료에는 유입량의 요소, 저수량 요소, 유출량의 요소로 구분된다. 현재까지 강수량, 저수위, 방류량 자료는 지속적인 계측 및 품질관리 기술의 발전으로 인해 신뢰도가 점차 향상되고 있으나, 반면 증발량과 침투량 자료는 여전히 정확한 계측에 많은 어려움이 있다. 따라서 우리나라의 댐 유입량은 직접측정의 현실적 제약사항으로 인해, 방류량과 저수위 변화에 따른 저류량의 차를 이용하여 간접적으로 측정하고 있어, 증발량 및 지하수 유출량 등과 같은 복잡한 자연현상을 고려하지 못한 채 저수지 수위의 변화에 따른 민감도가 크게 발생하는 문제로 이어지게 된다. 본 연구에서는 소양강댐 유역의 증발을 고려하는 개선된 물수지 방정식을 제안하였다. 그 결과, 기존의 댐 유입량 자료에서 발생하는 문제점은 증발을 고려한 물수지법 적용을 통해 어느 정도 개선이 가능하다. 즉, 기존의 댐 유입량 산정 시 고려하지 않는 다양한 유출 요인에 대한 과도한 누락은 음유입량 발생문제를 야기하며, 실제 복잡한 자연현상을 설명하기 위해서는 추가적인 유출 요소(증발량)를 물수지 방정식에 포함할 필요가 있다. 이처럼 개선된 물수지법을 적용할 경우, 직접적인 가용수자원을 구성하는 직접 유출량과 간접 유출량이 전체 유입량에 기여하는 정도를 파악할 수 있다. 다만, 여기에서의 증발량은 유역 내 실측자료가 아님과 동시에 수면 증발량을 고려하지 못한 한계가 있으며, 향후 연구에서는 보다 정확도 높은 수문자료의 생산 및 확보를 위한 지속적인 노력이 필요하다.