• 대한토목학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.263-272
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• 2019

본 연구는 실제 고속도로 인접지역에서 발생한 토석류를 대상으로 고속도로에서의 토석류 거동을 FLO-2D 모형을 적용하여 재현함으로써, 고속도로에서의 토석류 영향 해석에 대한 FLO-2D 모형의 활용성을 검증하고자 하였다. 대상유역으로는 2005년 8월 집중호우로 토석류가 발생하여 24시간 동안 교통이 차단된 대전-진주간 고속도로의 덕유산 휴게소구간으로 선정하였다. 발생 토석류에 대한 현장조사 및 토성 시험분석 자료를 활용하여 GIS를 이용한 지형분석, HEC-HMS를 이용한 수문분석, 그리고 토석량을 산정하였다. 그리고 나서 FLO-2D 모형의 매개변수 민감도 분석을 통한 최적 매개변수 조합을 선정한 후, FLO-2D 모형을 적용한 토석류 거동해석을 수행하였다. 모형의 예측치와 실측자료와의 비교 분석을 통하여 고속도로에서 토석류 거동해석을 위한 FLO-2D 활용 가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.85-97
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• 2022

본 연구에서는 위험도를 나타내는 침수예상도와 취약도를 나타내는 재해취약지수를 동시에 고려한 통합 리스크 지도 작성 방법을 제안하였다. 이 방법은 한 장의 지도에 다양하고 구체적인 정보를 제공함으로서, 대피계획을 동반한 실제 상황에서 활용 가능한 새로운 재해지도를 작성하였다. 재해지도에 인문·사회·경제적인 요소를 고려하기 위해, 연구유역을 노출성, 취약성, 대응성, 복구성 인자로 구분하였다. 그리고 각각의 인자들에 대한 7가지 지표를 GIS 도구를 이용하여 추출하였다. 각 지표별로 추출된 자료를 1~5등급으로 등급화 하였으며, 각 등급화된 자료를 재해취약지수로 선정하여 통합 리스크 분석 및 인자별 리스크 지도 작성에 활용하였다. 침수예상도와 재해취약지수 인자를 중첩한 인자별 리스크 지도는 인구, 자산, 건물 등을 포함한 지역별 상황을 반영하여 대피계획 수립에 활용하였다. 또한, 서로 다른 단위와 성질을 가진 재해취약지수 인자들의 표준화를 통해 하나의 취약도로 환산하고, 위험도를 동시에 고려한 통합 리스크 분석 방안도 제안하였다. 이는 재해지도 작성시 침수 위험도와 사회·인문·경제적인 요인을 동시에 고려한 구체적이고 다양한 정보를 제공할 수 있어 재해에 대한 대비·대응·복구 계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.71-84
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• 2022

본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1167-1181
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• 2021

녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.