본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
다목적실용위성 3호의 태양전지판은 위성의 -Z축 방향에 고정되어 있는 방식으로 사용되고 있다. 이로 인해 위성이 임무수행을 위한 자세기동을 하게 되면 태양전지판의 태양입사각 변화에 따라 전력생산량이 변하게 되고 이를 예측하여 최대 방전률(DOD : Depth of Discharge)을 넘지 않는 제한조건 내에서 임무 계획을 수행해야 한다. 전력생산량 및 전력소비량을 예측하기 위해서는 전력 모의실험을 수행해야 하며 이를 위해 위성의 자세 및 위치정보, 임무를 고려한 Mission Profile, 태양입사각, 초기 방전률 값을 생성해야 한다. 본 논문은 태양입사각 계산을 위해 위성의 임무(영상 촬영, 지상국 교신)를 반영한 자세 및 위치 정보를 생성하고, 이 결과를 태양입사각 계산 로직에 적용하여 태양입사각을 생성한 결과를 정리하였다. 생성된 결과의 타당성을 검토하기 위해 상용 툴인 STK를 이용하여 비교를 수행하였다. 또한, 전력 모의실험에 사용된 Mission Profile은 위성 운용에 안정성을 높이며 복잡한 임무 시나리오에 적용이 용이하도록 운용 Margin을 고려하여 생성하였다. 본 논문에서 제시한 방안을 실제 수행된 임무 시나리오에 적용하여 전력 모의실험을 수행하였으며, 그 결과를 임무 수행 후 획득된 위성 Telemetry를 이용한 실측값과 비교하여 전력 모의 실험 결과에 대한 타당성을 검증하였다. 실제 초기 운영결과 제한된 전력 허용 범위 내에서 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.
격자 기반의 지면모형을 구동하기에 앞서 사용자의 목적에 따른 모델의 정확도와 모델의 구동 시간의 적절한 균형을 이루는 지면 모델의 격자 크기의 설정은 중요하다. 특히, 격자 크기에 따라 화재 모의 결과 영향이 매우 클 수 있지만, 이에 관한 연구들을 거의 이루어지지 않았다. 화재 모의는 탄소 순환뿐만 아니라 물 순환에도 직접적인 영향을 미치기 때문에 이를 위한 적절한 격자 크기 설정은 중요하다. 본 연구에서는 지면모형인 NCAR Community Land Model version 5(CLM 5)-biogeochemistry (BGC) 모형과 2000년부터 2019년의 The Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) 기상자료 이용하여서 지면 모델 격자 크기(1.9°×2.5°, 0.47°×0.63°, 0.25°×0.25°)에 따른 전 지구 규모의 화재 시뮬레이션 결과들을 분석하였다. 연평균 화재면적은 격자 크기가 제일 큰 1.9°×2.5° 격자의 시뮬레이션에서 연평균 450M ha로 가장 작게 나타났으며 격자의 크기가 작아질수록 화재의 크기는 증가하는 것으로 나타났다. 지면 모델의 격자가 작아짐에 따라 토양 입자의 분포가 세분화되고 이에 따라 투수 계수값이 증가하며 높은 토양수분의 분포들을 줄어들고 낮은 토양수분의 분포는 증가함을 확인하였다. 토양수분이 줄어듦에 따라 화재 연소성 정도를 나타내는 변수의 값이 증가하고 이에 따라 화재 발생빈도 및 화재 확산이 증가하여 지면 모델의 화재면적을 더 증가시키는 요인이 됨을 확인하였다. 이 연구를 바탕으로 하여 화재 모의의 불확실성 요소를 이해하고, 격자 크기에 따라 화재 모의 관련 매개변수의 수정이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 식생밀도와 흐름에 따른 수치모형(Nays2D) 하상변동 모의 결과를 서식처 적합도 분석 모델(PHABSIM:Phsical Habtiat Suitability Model)의 입력자료로 활용하여, 식생밀도에 따른 하상 지형 변화가 어류 서식처 적합도에 미치는 영향을 검토한다. 금강 부용리 인근 2km를 대상으로 2차원 모형인 Nays2D를 적용하여 흐름(댐 방류량, 2년 빈도 유량, 100년 빈도 유량 등)과 식생밀도(식생미반영, 현재 밀도, 밀도 감소, 밀도 증가 등)에 따른 하상변동 모의를 실시하였고, 모의 결과값(단면 표고, 유속, 수위)을 물리적 서식처 평가 모델인 PHABSIM의 입력자료로 활용하였다. 피라미 서식을 위한 적정 유속과 수심의 서식처 적합도 지수를 이용하여 각 시나리오 별가중가용면적(WUA: Weighted Usable Area)을 산정하여 비교 분석하여, 식생밀도에 따른 단면 구조의 변화가 WUA 면적과 피라미 서식처 적합도에 어떻게 영향을 미치는지 검토하였다. 그 결과, 수목 밀도를 미반영한 하상변동 모의 결과를 PHABSIM의 입력 자료로 활용하였을 때 가중가용면적이 가장 높았고, 식생 밀도를 증가시킨 하상변동 모의 결과를 입력 자료로 활용하였을 때 WUA값이 가장 낮게 나타났다. 이는 피라미의 서식처 적합도 측면에서 식생이 적어 특정 유량에 따른 하상변동의 폭이 커지면서 저수로 최저하상과 고수부 하상과의 표고차가 상대적으로 낮은 하상 단면이 피라미의 서식처 측면에서 유리할 가능성이 있음을 시사한다.
기후변화는 하천 수문특성을 변화시켰으며, 이로 인해 홍수와 가뭄과 같은 자연재해로 인한 피해와 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 기후변화에 대비한 유역관리를 위해 유역특성을 고려한 정확한 수문예측이 요구되고 있다. 다양한 유역특성 중에서 수문곡선의 감수부는 유역의 토성, 경사, 대수층 특성 등에 영향을 받는다. 하지만 대부분 유출 모의 모형에서는 이를 고려하지 않고 유역 전체가 동일한 감수특성을 가지고 있다고 가정하여 모의를 한다. 이에 본 연구에서는 미계측 유역에서의 유출 모의가 가능한 Soil and Water Assessement Tool(SWAT) 모형을 활용하여 소유역 별 수문곡선의 감수부 특성이 기저유출 모의 결과에 대한 영향을 분석하였다. alpha factor는 SWAT 모형의 다양한 매개변수 중 한가지로 수문곡선의 감수부 특성을 나타내는 매개변수이다. 이에 본 연구에서는 소유역 중에서 실측 유량자료가 활용 가능한 소유역에 대하여 Web-based RECESS를 통해 alpha factor를 직접 산정하였다. 이렇게 산정한 alpha factor를 SWAT 모형에 적용하여 유출 모의를 한 뒤 모의 결과로부터 기저유출을 분리하였다. SWAT 모형의 기본 입력값(default value)을 적용에 따른 기저유출 분리결과와 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor 적용에 따른 기저유출 분리결과를 비교한 결과 실측 유량자료로부터 산정된 alpha factor를 적용 시 기저유출 모의 결과가 실제 기저유출에 더 가까운 값을 나타내었다. 하지만 alpha factor의 산정 방법 특성 상 실측 유량자료 부재시 이를 산정할 수 없다는 한계점이 있다. 이에 실측 유량자료를 이용한 기존의 alpha factor 산정 방법을 대체할 수 있는 alpha factor 산정 방법을 개발한다면 정확한 기저유출 모의가 가능할 것으로 기대된다.
하천설계에서 제방과 홍수터의 안정성 확보를 위해서는 바닥전단응력을 고려하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 하폭과 수심에 따른 복단면의 바닥전단응력을 모의하여 분포 특성을 분석하였다. 바닥전단응력 분포에 지배적인 영향을 주는 이차류를 모의하기 위하여 OpenFOAM의 large eddy simulation (LES)를 적용하였으며 하폭과 수심을 고려하여 12개의 케이스를 모의하였다. 모의 결과를 이용하여 시간 평균 유속 분포, 이차류 분포, 바닥전단응력 분포 등의 특성에 대하여 분석하였다. 홍수터 바닥전단응력 분포는 전체적으로 홍수터 좌안에서 높은 값이 나타나고 우안 방향으로 감소하는 경향을 확인하였으나 이차류에 의해 상당한 국부적인 변화가 나타남을 확인하였다. 홍수터의 수심이 얕은 경우에는 홍수터의 바닥전단응력이 평균전단응력의 0.8배 이하로 낮은 값이 나타나고 있으나 홍수터의 수심이 깊은 경우에는 평균전단응력의 1.2-1.4배의 높은 값이 나타남을 확인하였다. 홍수터의 폭이 좁은 경우에는 홍수터 우안 측벽의 영향으로 국부적으로 높은 값이 나타나는 것도 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar: SAR) 장비의 성능 분석을 위하여 레이다 표적모의장치를 설계, 제작한 결과를 선보인다. 먼저 표적모의장치의 기능과 성능에 대해 설명하고, SAR 장비와 연동하기 위한 표적 시나리오 생성방법에 대해 설명하였다. 또한 제작된 표적모의장치를 이용하여 SAR 장비의 시간지연 값을 간단하고 정확하게 측정하고 보상하는 방법을 개발하였다. 시간지연이 보상된 SAR 장비와 표적모의장치를 이용하여 SAR 영상에서 점표적을 획득하고, IRF(Impulse Response Function) 분석을 통해 성능을 분석하였다. 그 결과, 방위방향 IRF의 PSLR(Peak to Side Lobe Ratio)은 -13.25 dB, 해상도는 0.49 m로 이론값과 매우 유사한 값을 보였다.
EFDC의 수질모형인 HEM3D는 국내 해양수질모델링에는 적용된 사례가 많지만 담수에 적용된 사례는 거의 없으며, 우리나라 환경부 수질측정항목과 수질 INPUT 자료가 달라서 모델의 적용이 힘들었다. 그러나 HEM3D는 EFDC 수리모델을 연계하는 WASP에 비해 자체 3차원 수리동역학 모델이 있어 셀 개수의 제한이 없고 계산속도 또한 WASP 보다 2~3배 빠른 것으로 알려져 있다. 그러나 현재 우리나라의 수질측정항목은 HEM3D의 수질모의항목과 다소 차이가 있다. 특히 Carbon계열에서 실측수질항목은 BOD, COD인 반면 HEM3D의 모의가능항목은 RPOC, LPOC, DOC, COD로 바로 적용을 하기는 어렵다고 판단하였다. 따라서 환경부 수질자료를 HEM3D에 적용하기위해 문헌자료를 참고한 수질항목간의 분율을 사용하여 필요한 자료를 산출하였고, 환경부 수질자료의 HEM3D적용 결과를 알아보고 현재 자료 사용 시의 문제점과 향후 개선방안을 알아보고자 하였다. HEM3D의 모의 결과 TN, TP 보정에는 큰 문제가 없었으나 $BOD_5$와 세부수질항목의 영향을 많이 받는 조류 등의 항목 보정결과는 성공적이지 못했다. 이것은 분율을 적용해 각 유입지천의 세부항목별 수질 자료를 산출할 때 낙동강 전체 평균을 사용했기 때문에 조류성장에 직접적으로 영향을 받는 세부 항목별 영양염에 대한 실제 값과 산출된 농도 값 사이의 오차가 가장 큰 원인으로 판단된다. 한편 전체 대상지역중 일부구간에 대하여 동일한 수질입력자료를 이용하여 HEM3D와 WASP을 동시 적용하였다. 자료의 변환과정에서의 오차와 입력형태 및 각 모델 변수형태의 차이 등의 한계로 결과값에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 본 연구결과 현재 확보된 수질측정망의 수질자료를 이용하여 HEM3D를 구축하는 것은 Carbon 계열과 조류(부영양화)모의에서 문제가 발생할 것으로 판단되며 추가 자료 확보가 필요할 것으로 보인다. 또한 필요한 입력자료가 충분히 확보가 된다면 추가연구결과에서 볼 수 있듯이 미국공변단과 미국 환경부수질모델 모두 동시적용이 가능하다고 판단되며 목적과 편의에 따라 선택적 모의가 가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 유역의 효율적인 물관리를 위해 이수적인 측면에서 입력되는 농업용수를 수요측면에서 산정된 계획량에서 실 이용량에 근사하게 보정하는 방법을 제시하고 장기유출모형을 활용하여 실용성이 높은 결과를 도출하고자 하였다. 본 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다. 1) 농업용 수리시설물들이 하천유량에 끼치는 영향을 분석하여 농업용수 이용량을 고려한 장기유출을 모의하였다. 그 결과 하천수 의존도가 낮은 지점에서 관측값과 차이가 큰 불량한 모의가 주로 발생하였다. 2) 연강우량과 유출오차와의 상관관계를 분석한 결과 2001년이나 2008년과 같은 가뭄년에 실제 용수이용을 충족시키지 못하여 유출모의시 오차가 커짐을 확인하였다. 3) 장기유출량 모의분석을 통해 논농사가 본격적으로 시작되는 5월부터 유출량이 음의 값으로 모의되고 있음을 확인하였다. 소규모 수리시설물을 고려하여 보정한 용수량을 이용한 결과 상관계수가 보정전 0.580에서 보정후 0.788로 보정전 모의보다 관측값과 상관성이 높아짐을 정량적으로 확인하였다. 4) 주요지점의 불일치율($R_D$) 분석결과 전반적으로 보정을 통한 모의가 적은 불일치 범위에 다수 포함됨을 정량적으로 확인하였다. 특히 대청지점의 불일치율 분석결과 -2에서 -2.5사이의 저유량 오차구간에 전체오차의 3% 차지하는 75개의 불일치율 나타났다. 이는 소규모수리시설물을 고려하지 못하고 용수량이 과다 산정되어 나타나는 오차로 본 연구에서 제시한 방법을 통해 모두 개선되었다. 5) 잔차분석을 통해 대청지점의 보정 전/후로 모의타당성 검정을 실시하였다. 잔차의 정규성 및 독립성을 분석한 결과 보정을 통해 모의의 타당성이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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