수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생하는 무유출량을 고려하는 확률기반 격자형 수문 모형을 용담댐 유역에 구축하였다. 용담댐 유역은 무유출량이 종종 나타나는 간혈하천 (Ephemeral catchment) 유역으로 우리나라의 많은 유역들이 여기에 해당한다. 격자형 수문 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하여 라우팅 모형과 결합하였다. 무유출량을 표현하기 위해서 본 연구에서는 검열된 오류 모형 (censoring error model)을 사용하였다. 구축한 오류 모형과 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형의 비교를 하였으며 이를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두 개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형이 더 적합한 결과를 보여주며 무유출의 빈도 증가에 따라 효율이 증가하는 것을 보여 준다. 그리고 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 표현하여 현실적이지 못한 수문 모델링을 표현한다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과는 간헐하천 유역에 대한 고려가 우리나라에 수문 모델 구축에 있어서 필요하다는 것을 의미한다.
낙동강 홍수예경보 시스템은 낙동강 유역의 홍수피해 방지를 위해 1986년에 구축되어 낙동강홍수통제소에서 운영되어 온 이래로 여러 차례에 거친 시스템의 개선 및 보완을 통해 현재의 시스템을 갖추게 되었다. 그러나 4대강 사업을 통해 시행된 하도 준설 및 보 설치로 인한 하도 조건의 변경과 기존의 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 수위예측의 한계로 인해 낙동강 하도에 대한 수리해석모형 구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 낙동강 홍수통제소에서는 기존의 저류함수모형을 이용한 강우-유출 해석모형과 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 수리해석 모형을 구축하여 연계하는 과업을 수행 중에 있다. 본 연구에서는 하천기본계획의 설계홍수량의 산정시 적용되는 HEC-HMS 모형을 통해 강우-유출해석모형을 구축하고, 낙동강 본류 및 8개 지류에 대해 FLDWAV 모형을 이용해 수리해석 모형을 구축하여 연계하였다. 수자원단위지도의 표준유역과 수위관측소 지점을 기반으로 하여 낙동강 유역을 287개의 소유역으로 분할하였고, 271개의 분할하도 및 10개의 다목적 댐 방류량을 반영하여 강우-유출 모형을 구축하였다. 수치지형도 및 토양도, 토지이용현황도를 통해 유역유출 및 하도유출에 대한 매개변수 산정하였고, 낙동강 본류 및 지류내의 주요 수위관측소를 유량의 검보정 지점으로 설정하였다. 수리학적 모형 구축을 위해 낙동강 본류의 383개의 단면 및 8개 지류의 497개 단면을 반영하였고, 그 이외의 6개 주요 지류는 측방유입으로 처리하였으며 낙동강 본류에 신설된 8개의 다기능보의 운영을 반영하였다. 각각 구축된 강우-유출 모형과 수리학적 모형은 모듈화하여 연계하였으며, 현재 낙동강홍수통제소에서 운영되고 있는 낙동, 왜관, 현풍, 진동, 삼랑진, 구포, 동촌수위관측소를 홍수예보지점으로 선정하여 모형의 검보정을 실시하였다. 구축된 모형은 낙동강홍수통제소의 홍수예보모형의 계산결과와 비교하여 적용성 및 효율성을 입증할 수 있을 것으로 판단되며, 낙동강에서의 실시간 홍수예 경보를 위한 홍수예보모형으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.
기후변화로 인한 홍수재해는 우리나라를 포함한 모든 전세계의 이슈로 우리 앞에 다가와 있다. 수자원 인프라가 잘 구축된 우리나라와 달리 저개발국가로써 관련 인프라가 미흡한 국가의 경우대규모 예산 투입이 필요한 댐, 제방 등의 수자원 인프라 시설보다는 비구조적대책인 홍수예경보시스템 구축을 통해 재해취약지역내 우선적으로 도입하는 유역단위 비구조적인 홍수관리계획이 필요하다(김광기, 2022). 본 연구에서는 2012년 금강권역을 대상으로 구축된 홍수예측모형에 대한 개선을 위해 최신 하도자료와 시설물 현황 자료를 반영하여 수리학적 모형을 신규 구축하였다. 이를 위한 수리학적 홍수추적 모형은 FLDWAV 모형을 사용하였으며, 모형의 대상구간은 금강 상류에 위치한 용담댐에서부터 대청댐 구간까지 189.32 km 구간을 선정하였다. 대상구간은 총 773개의 하도단면으로 구성하여 대상하천에 대한 지형변화를 최대한 반영하고자 하였으며, 홍수사상은 유량이 많은 홍수사상뿐만 아니라 저유량에서도 모형의 정확도를 확보하기 위해 다양한 사상을 선정하여 보정과 검증을 실시하였다. 본 연구에서 구축된 금강의 용담댐에서 대청댐 구간에 대한 수리학적 해석모형은 다양한 홍수사상을 대상으로 모형에 대한 보정과 검증을 실시함으로써 보다 정확도 높은 홍수예경보시스템을 구축하여 하천 재해 발생을 예방하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km2)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
본 논문에서는 중력모형의 예측 정확도 향상을 위하여 복수의 중력모형을 구축하여 적용하는 방법을 개발하였다. 개발한 방법은 결정계수($R^2$)를 이용하여 목표수준을 결정하고, 중력모형을 구축한다. 구축된 중력모형의 결정계수가 목표수준을 만족하면 모형 구축을 종료하고, 장래 통행분포 예측을 행한다. 만약 결정계수가 목표수준을 만족하지 못하면 목표수준에 만족할 때까지 구축된 모형에서 표준화 잔차가 큰 순서로 죤 페어(Zone pair)를 제거한다. 제거된 죤 페어들은 구축된 모형을 기준으로 보면 +영역과 -영역으로 나누어지는데 각 영역에서 중력모형을 구축하고 목표수준에 도달할 수 있도록 한다. 제거해야 할 죤 페어가 존재하지 않으면 모형구축 작업이 중단되고, 장래 통행분포량 예측을 한다. 사례연구에서 개발된 방법을 42개 죤페어에 적용하여 보았는데, 기존방법, 즉 하나의 중력모형으로 구축하면 설명력($R^2$)이 51.3%였으나, 개발된 방법은 3개의 중력모형을 구축하고, 설명력($R^2$)이 90% 이상되었다. 또한, 장래 예측 정확도도 기존 방법보다 월등히 높은 것으로 검정 되었다.
최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m3/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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