우리나라의 수자원 총이용량 가운데 농업용수가 차지하는 비율은 1965년 88%에 비해 현저히 줄어들고 있지만 2003년 47%에 해당하고 있다. 또한 그 수요도 점점 복잡하고 다양하게 변하고 있으며 이에 대한 공급원으로써 국내에 약 18,000여개의 농업용 저수지가 건설되어 있는 실정이다. 농업용 저수지의 주목적은 갈수시 안정적인 관개용수 공급과 하류의 생활용수를 공급함에 있다. 하지만 대부분의 농업용 저수지가 소규모로 건설되어 있어 지속적인 가뭄을 극복하기에 충분한 저수용량을 가지고 있지 않으며 설계 가뭄빈도도 대략 10년이다. 따라서 수자원 평가 및 계획 수립 시 공급원으로서 농업용 저수지의 역할에 대해 많은 논란이 있어 왔다. 농업용 저수지의 설계 가뭄빈도는 10년이고 이에 반해 수자원장기종합계획에서는 과거 최대가뭄 년을 대상으로 분석하고 있기 때문에 수요량, 하천유량 및 댐 등을 통해 물 수지 분석을 산정한 후 그 결과에 중권역별로 분포되어 있는 농업용 저수지 유효저수용량을 고려하여 지역별 과부족량을 산정하고 있다. 본 연구에서는 기존의 수자원장기종합계획 물 수급 전망 방법과는 달리 중권역에 속해 있는 모든 농업용 저수지를 포함하여 물 수지 분석을 수행함으로써 농업용 저수지의 용수 공급능력을 평가하였다. 기존의 농업용 저수지 반영 방법은 농업용수의 공급시기인 관개기 초기에 저수지 만수위를 유지하는 실무운영 상황을 반영하여 농업용 저수지의 유효저수용량을 해당 저수지의 공급가능량으로 설정하여 지역공급원으로써 고려 하였다. 이에 반해 본 연구에서는 각 중권역에 존재하는 모든 농업용 저수지의 용량 및 유역면적 등을 총합한 대표저수지를 선정하고 유역별 농업용 수요처로만 물을 공급하는 방식으로 물 수지 분석에 운영함으로써 모든 농업용 저수지의 영향을 고려하였다. 농업용 저수지를 제외한 나머지 제반 사항은 기존의 수자원장기종합계획과 동일한 자료를 이용하여 분석하였으며 분석 결과를 통해 연도별 농업용 저수지의 공급능력을 평가하였다. 분석결과 가뭄빈도가 클수록 공급능력은 현저히 낮아지는 것을 분석을 통해 확인할 수 있었으며 유역별 존재하는 농업용 저수지의 가뭄빈도별 공급가능량 평가를 통해 보다 현실적인 저수지 운영에 관한 정보를 제공할 수 있으리라 판단된다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
본 연구는 정량적 위험 평가의 기반 조성을 위해서 다양한 위험 평가 기법 중에서 이상 트리 분석(Fault Tree Analysis) 방법을 이용하여 빈도 분석 프로그램을 개발하였다. 빈도 분석 프로그램을 구축하기 위하여 계산 과정에서는 gate-by-gate 방법과 부울 대수 (Boolean algebra) 방법을 이용하였고, minimal cut set 방법을 이용하여 사고 발생 경로를 정량적으로 표현하였다 결론적으로 본 연구에서 개발한 빈도 분석 프로그램을 이용하여 사고 발생 빈도를 낮출 수 있다면 공정 전체의 안전성을 높이는데 큰 도움이 될 것이며, 기존에 사용되고 있는 외국의 S/W를 대체할 수 있을 것이라고 사료된다.
벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
지구온난화에 의한 전지구적 해수면 상승과 더불어 하구언/방조제와 같은 해안구조물 건설이후 군산 및 목포해역에서의 고극조위는 지속적인 증가추세를 보이고 있다. 본 연구에서는 선형회귀분석방법을 이용하여 장기적 변화에 의한 고극조위 상승량과 건설에 의한 고극조위 상승량을 정량적으로 분리한 후, 이들 해역에서 발생하고 있는 고극조위 상승원인을 분석하였다. 목포해역을 대상으로 $M_2$ 분조에 대한 수치실험 결과 하구언과 방조제 건설로 인한 조석확폭현상은 주로 목포구의 TCE 기능의 소멸로 인해 발생한 것으로 확인되었다. 조석확폭은 조간대효과에 따라 극조일수록 더욱 크게 나타나 목포해역의 해일 위험성이 매우 높아진 상태가 되었다. 또한 하구언 및 방조제 건설에 따라 조석환경에 변화가 야기되어 건설시기 전후로 조위자료의 동질성이 결여된 곳에 효율적으로 적용할 수 있는 빈도분석 방법을 적용하여 빈도별 고극조위를 산정하였다.
본 연구에서는 수문변화 지표법을 적용하여 11개 주요 다목적댐의 월 유량 크기, 연 최소 대유량 크기와 지속기간, 고 저맥파 빈도와 주기, 수문곡선 변화 비율과 빈도를 분석하였다. 월 유량변화 분석 결과, 갈수기에 해당하는 10월부터 다음 해의 6월까지는 유입량이 $6.38\;m^3/sec{\sim}39.84\;m^3/sec$이었으나, 방류량은 $20.36\;m^3/sec{\sim}49.43\;m^3/sec$로 $1.84%{\sim}200.98%$까지 증가하였다. 우기철인 7월부터 9월까지는 유입량이 $79.06\;m^3/sec{\sim}137.12\;m^3/sec$이었으나, 방류량은 $65.32\;m^3/sec{\sim}80.16\;m^3/sec$로 $18.19%{\sim}40.39%$가 감소하였다. 년 최소 최대 유량변화 분석 결과는 1일 최소유량이 $82.86%{\sim}2,950%$까지 증가하였으며, 년 최소 및 최대 유량변화는 1일 최소유량은 $82.86%{\sim}2,950%$까지 증가하였으나, 1일 최대유량은 $34.78%{\sim}83.96%$까지 감소하였다. 고 저맥파의 빈도와 주기의 분석 결과, 저맥파의 발생 횟수는 댐 조절후 $29.67%{\sim}99.07%$가 감소하였으며, 고맥파의 발생횟수도 $4.6%{\sim}92.35%$가 감소하였다. 수문곡선 변화 비율과 빈도의 분석 결과 상승률은 $15.84%{\sim}79.31%$가 감소하였으며, 하강율은 $1.97%{\sim}107.10%$가 감소하였다. 유량변화정도 분석 결과는 1일 최소유량은 $0.60{\sim}2.67$ 증가하였으며, 1일 최대유량은 $0.50{\sim}1.00$으로 감소하였다.
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지(30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험 지역으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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