여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)
최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.
본 연구에서는 청라지구 경제자유구역 개발사업의 일환으로 지구내 하천 및 공원에 최적의 주운시설을 도입하기 위한 방안을 모색하였다. 유역의 일반현황 및 국내외 사례조사를 통해 현재까지 진행된 주운관련 사례를 분석하여 적용가능성을 검토하였으며 이수, 치수, 환경 측면에서 주운시설 도입을 위한 종합적인 검토를 수행하였다. 물수지분석, 담수량 및 손실량 파악, 물갈이율 조사 등을 통해 필요수량을 파악하였으며, 산정된 필요수량 확보를 위해 하수처리장 고도처리수, 상수원수, 상수도, 유역관리 등의 다각도의 수량확보 방안을 검토하여 적용가능방안을 제시하였다. 또한 하천수질현황, 국내외 수질기준, 생태계 친수환경에 미치는 영향을 고려하여 목표수질을 설정하였으며, 유역, 하천, 호수공원 및 내부수로 등에 적용가능한 수질보전방안을 제시하였다. 인근하천, 중앙호수 공원, 내부수로를 동시에 고려하여 유역통합관리 차원의 치수안전성 확보 방안을 제시하였으며 주운시설 도입에 따른 추가적인 치수안전성 확보방안을 검토하였다. 특히 간척지라는 지역적 특수성을 고려하여 항구적인 치수 및 이수 대책의 필요성을 제시하였으며, 지속 가능한 개발을 위해 최첨단 유지관리 시스템의 도입 및 안전시설 확보를 통해 재해로 부터 안전한 주운계획을 제시하였다. 향후 청라지구-서해-굴포천 방수로-한강을 잇는 해상과 연계된 주운 개발을 통한 광역운하망 구축 방안을 제고하였다. 향후 주운시설의 도입에 따라 도시의 어매니티 증진과 친수도시 구현, 물순환 확보와 치수에 안전한 방재도시 수립이 가능할 것으로 판단되며 이를 통해 지속가능한 신도시 개발의 초석이 될 수 있을 것으로 사료된다.
이상고온 현상으로 전력수요가 예측치를 초과하여 대규모 정전사태가 발생하고 있다. 과밀화된 도시의 경우, 예상치 못한 에너지 수급 차질은 막대한 경제적 피해를 초래하고 도시기능을 마비시키는 중요한 위협요소이다. 기존 비상전력 수요량을 추정하는 방법은 도시의 공간적 차원에서 현실적 수요량을 추정할 수 없어 비상시 예비전력 관리가 용이하지 않다. 본 논문은 도시의 공간정보와 건축물 용도별 평상시 에너지소비 원단위, 비상시 전력수요 원단위를 활용하여 비상전력수요의 공간적 분포를 규명하고, 이를 활용하여 비상전력 수요량을 예측하는 방법론을 제시한다.
강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.
최근 들어 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 가뭄 및 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 물로 인한 각종 재해는 농촌 지역에서도 피해를 발생시키지만, 특히 인구가 밀집되어 있는 도시 지역에서 큰 피해를 발생시킨다. 도시하천 유역에서의 유출과정은 도달시간이 짧고 홍수량은 급격히 증가하는 특성을 보이므로 호우가 발생하면 대처할 시간이 충분하지 않아 피해가 크게 발생할 가능성이 높다. 도시하천 유역에서 호우로 인한 피해를 경감시키기 위한 하나의 대안으로 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템을 개발하였다. 도시하천의 홍수예 경보를 위한 의사결정시스템은 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 이용한 모형관리시스템, 실시간 자료를 구축할 수 있는 데이터베이스 관리시스템, 그리고 사용자가 이용하기 편리한 인간과 컴퓨터 사이의 대화관리시스템로 구성되어 있다. 개발된 시스템을 탄천 유역에 적용한 결과 호우로 인한 하천의 유량을 실시간으로 예측하여 사전에 경보를 발생하고 피해를 경감시킬 수 있었다.
무선 센서 네트워크 시스템은 종래의 계측기술이 가지는 한계인 집중계측방법이 가지는 단점을 보완하여 시설물 전체의 거동을 확인할 수 있다는 장점으로 구조물의 안전진단 및 계측, 물 관리 시스템 그리고 댐 구조물에 대한 관리시스템에 까지 폭넓게 제안되고 있다. 그러나 계측과 동시에 시설물의 상태평가가 가능한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기존의 기술적 단점을 개선하기 위하여 시설물의 거동을 파악함과 동시에 안전 등에 대한 상태평가가 가능하도록 무선 센서 네트워크 시스템을 제안하였다. 저수지 댐 시설에 대한 지반공학적 위험인자를 사전에 평가하고, 시설물의 파괴를 유발하는 인자에 대한 한계값을 설정함으로써 위험인자를 측정함과 동시에 인자별로 한계상태를 즉시 평가할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 저수지댐에 대한 표준단면을 이용하여 침투 및 비탈면 활동에 대한 수치해석을 수행하였고, 응력-간극수압 연동 유한차분 수치해석을 수행하여 저수지 댐 구조물에 대한 한계변위를 설정함으로써 즉시 상태평가가 가능하고 측정값을 이용해 회귀분석 함으로써 한계값에 도달하는 시간을 예측할 수 있음으로써 재난, 재해를 사전에 인지할 수 있는 시스템을 제안하였다.
농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R2와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R2와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.
물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량은 용수 공급과 가뭄재해에 대한 이수, 홍수 대비 및 관리는 물론, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치게 된다. 특히, 유출량의 규모(quantity)와 시간(timing)은 용수공급, 수질과 하천 시스템의 생태학적 교류에 중요한 요소로(Poff 등, 1997) 하천 유황의 5가지 요소(규모, 빈도, 지속시간, 시간과 변화율)는 수중 생태계에 직 간접적인 영향을 미친다(Karr, 1991; Poff 등, 1997). 최근 기후변화 현실화로 강우 발생 시기와 패턴이 변화하면서 유역에 따라 유황이 변화하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 기후변화가 향후 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위하여 한강 유역을 대상유역으로 선정하고 기상청(Korea Meterological Administration, KMA)에서 제공하는 A2 기반의 고해상도 RCM 모형($27km{\times}27km$)으로부터 일(daily)단위의 기후변화시나리오를 작성하였다. 그리고 준분포형 모형인 SLURP 모형으로부터 유출 변화를 모의한 후 수문변화지표(indicator of Hydrologic Alteration, IHA)를 이용하여 기후변화에 따른 하천 유황과 수생태계에 미치는 영향을 정량화하였다.
수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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