현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.
상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.
관측한 유역특성 자료와 지하수 유동 매개변수 값을 변화시키면서 MODFLOW 모형으로 시뮬레이션 한 결과를 비교ㆍ분석하였으며, 민감도 분석을 통하여 매개변수들의 상대적인 중요성을 파악하였다. 투수계수, 비산출율, 비저류계수, 대수층 두께 및 양수정 위치 등의 다양한 매개변수들에 대한 지속가능개발량 반응을 분석하였다. 매개변수에 대한 민감도 분석 결과, 하천에서 지하수체로 유입하는 량과 저류량은 비산출율과 대수층 두께에 민감하였으며, 지속가능개발량은 투수계수와 대수층 두께에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 지역특성을 고려한 지하수 개발 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
국내에서는 유역의 설계홍수량을 결정하기 위해 강우-유출 사상에 의해 유도된 대표단위도를 활용하는 방식이 일반적으로 채택되고 있으나, 유역의 실측 호우사상이 부족한 경우 대표단위도의 신뢰성은 종종 논쟁의 여지를 갖게 된다. 이는 제한된 수의 자료를 활용하여 도출된 매개변수의 평균이나 최대/최소값으로 채택되는 대표단위도를 통해 산정되는 설계홍수량이 왜곡될 수 있는 가능성에 기인하는 것이다. 따라서 매개변수 산정 및 검정에 활용되는 사상의 수와 질이 설계홍수량 산정에 미치는 영향을 파악하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 가용한 호우사상의 수가 제한된 유역의 경우 Clark 단위도의 매개변수 도출에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 대상유역은 비교적 다량의 실측 호우사상을 갖는 국내 중규모 댐 유역으로 선정하였으며, 호우사상 모집단의 수가 N개일 때 단위도 유도에 활용되는 사상을 2개부터 N-1개까지 증가시켜 가며 분석대상이 되는 호우사상이 무작위로 선정될 경우를 가정하였다. 불확실성 분석을 수행하기 위하여 Monte Carlo Simulation을 각 호우사상 수별로 100회씩 적용하였으며, 이 때 확률변수는 등분포함수를 따르는 것으로 가정하여 각 호우사상이 선정될 가능성을 동일하게 부여하였다. 이러한 과정을 통해 선정된 호우사상별 매개변수들 중 도달시간과 저류상수의 평균값과 최소값을 대표단위도(평균, 최대)의 매개변수로 각각 채택하여 설계홍수량을 도출하였다. 그 결과 선정된 호우사상의 양과 질에 관계없이 호우사상 수가 증가함에 따라 채택되는 대표단위도의 매개변수가 안정되는 경향을 보였으며, 설계수문곡선의 첨두홍수량 분포는 음으로 왜곡되는 경향을 나타내어 설계홍수량이 과소산정될 가능성이 감소하는 결과를 보였다. 즉, 대상유역의 분석 대상 호우사상 수가 증가하면 대표단위도 매개변수 및 설계홍수량 산정결과가 안정되는 경향을 보이므로 설계홍수량 산정의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이며, 이는 향후 설계홍수량 산정 및 평가를 수행하는 기술자들의 판단도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
확률론적 지진해일 재해도 평가(PTHA)는 최근 지진해일에 대한 연구에서는 관심을 많이 받고 있는 주제로 여러 국가에서 연구가 진행되고 있다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석은 PTHA를 진행하기 위한 선행 과정으로 파향선 추적을 통한 대상지 설정 및 연구 대상 단층을 선정한 후 로직트리를 만들기 위해 각 단층 매개변수의 범위와 단위 폭을 제시한다. 해당 연구는 세 가지 단층 매개변수에 대한 지진해일 초기파와 파고에 대한 민감도 분석을 실행했다. 주향각은 초기파와 지진해일고에 대해서 임의의 변동을 보이지만 변동 폭은 다른 두 매개변수들과 비교하여 가장 크다. 경사각과 슬립각은 단층의 수직 움직임을 변화시키며 이를 통해 초기파의 변동을 예측할 수 있다. 초기파의 변동과 모양을 분석함으로써 수치 계산이 가설과 유사한 결과를 보임을 확인하였다. 경사각과 슬립각에 의한 지진해일고의 변화는 최저 지진해일고가 초기파의 총 에너지와 연관된다는 결론에 이른다. 지진해일 재해도는 해안지역에 도달하는 최종 파고와 관련이 있으므로 각 매개변수의 단위 폭은 지진해일고의 결과를 통해 선정되었다. 민감도 분석은 제시한 주향각, 경사각, 슬립각의 단위 폭을 이용하여 로직트리의 분기 수를 감소시켜 수치 계산 시간을 줄임으로써 PTHA의 효율성을 증대시킨다.
표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
저류함수법은 오랜 기간 국내 주요하천의 홍수예보에 활용되어 오고 있다. 그럼에도 불구하고, 매개변수와 유출특성의 관계를 정확히 규명하지 못하고 있어, 저류함수법에 대한 매개변수 최적화 연구들은 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 논쟁이 있다. 이에 본 연구에서는 SCE-UA방법을 이용하여 저류함수법의 매개변수를 최적화하고, 매개변수의 변화에 따라 유출곡선이 달라지는 양상을 분석하였다. 분석대상 유역으로는 남한강 최상류지역인 정선과 영월 소유역을 선정하였으며, 상 하류에 위치한 두 개의 유역을 단계적으로 최적화 하였다. 또한 매개변수와 오차평면과의 관계를 알아보기 위해 등고선도를 그려 매개변수가 달라짐에 따라 유출곡선 오차의 변화를 분석하였다. 본 연구는 최적화를 통해 매개변수의 특정 값을 제안하기보다는 실무에서 초기값으로 활용할 수 있는 매개변수의 가능한 범위를 제안하는데 그 목적이 있으며, 제안된 범위의 평균값을 사용하여 모의가 적절히 됨을 확인하였다. 또한 오차를 최소화하기 위해 무작위로 매개변수의 집합을 결정하기 보다는 유역의 물리적인 특성을 고려하여 가능한 매개변수를 고정하고, 매개변수의 변화가 오차에 미치는 영향을 등고선도를 이용하여 분석함으로서 매개변수가 모형의 결과에 미치는 영향에 대한 직관력을 제공하고자 하였으며, 그 결과가 실무에서 홍수예보 효율 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
미국 환경청의 SWMM 5(storm water management model 5)는 유역의 홍수유출 모의 및 연속 유출 모의를 할 수 있는 모형으로서 국내뿐만 아니라 세계적으로 많이 사용되고 있는 모형이다. SWMM 5와 같은 유역 유출모형에서 결과의 적절성을 향상시키기 위해서는 모형에 사용되는 매개변수를 올바르게 추정할 필요가 있다. 하지만, 외국의 정교한 유역 유출모형들이 우리나라에서 제대로 적용되고 있지 못하는 이유 중 하나는 적절한 매개변수의 추정이 이루어지지 못하고 있는 점이다. 이러한 문제를 해결하고자 SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템을 개발하였다. SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템은 민감도 분석, 최적화 기법에 의한 모형 자동보정, 매개변수 할당 및 도움 모듈로 이루어져 있다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템에 사용되는 최적화 기법은 전역최적화 기법 중 하나인 SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona) 이다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템의 개발은 국내 수자원 기술자들의 SWMM 5에 대한 이해 및 활용도를 더욱 향상시켜줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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