• 제목/요약/키워드: 선행강우

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유입량 변화에 따른 도심지 내 우수저류조 관망시스템의 안정성 검토 (Hydraulic Stability Examination of Rainwater Reservoir Pipe Network System on Various Inflow Conditions)

  • 유형주;김동현;맹승진;이승오
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제12권4호
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    • pp.1-13
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    • 2019
  • 최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 국지성 집중호우의 피해가 증가함에 따라 초기 우수에 대응할 수 있는 시설물 설치가 필요한 실정이다. 이를 위해, 빗물을 직접 유출하지 않고 저류 시키는 저영향 개발(Low Impact Development)기법을 적용한 시설물 설계 및 수치모형을 이용한 유출저감효과 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 유출저감효과에 대한 검토만 수행된 반면, 시설물에 유입되는 유량에 의한 흐름특성 변화 검토 및 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 기법이 많이 적용되고 있는 회전교차로를 대상으로 하여, 회전교차로 내의 우수저류조의 관망시스템의 안정성 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 우수저류조의 최적의 설계방안 도출을 위하여 우수저류조의 수를 증가하여 용량증가에 따른 유속과 동압의 변화를 검토하고 설계기준과 비교하였다. 우수저류조의 제원 및 유입유량은 선행연구에서 제시된 값을 적용하여 수치모의를 수행한 결과, 유속은 저류조 설치개소 수가 증가할수록 빨라지는 것을 확인하였고, 대부분 설계기준 범위 안에 유속이 형성되는 것을 확인하였다. 다만 추가 저류조가 3개 이상일 경우는 추가저류조관에서 유속이 3.44 m/s가 발생하여 설계유속의 허용범위를 초과하였고, 유속의 증가율도 일정해지는 것으로 나타났다. 난류강도 및 바닥전단력 비교의 경우, 저류조 설치 개소수가 증가함에 따라 바닥전단력이 한계소류력보다 크게 나타나 유입토사의 침전은 발생하지 않을 것으로 예상되나 난류강도의 크기가 작아져 플록(Floc)형성으로 인한 토사 침전이 발생할 수 있음을 고려해야한다. 최종적으로 유속을 이용한 동압 산정 결과를 우수관 설계에 일반적으로 사용되는 압력관의 허용내압과 비교하였을 경우, 동압이 허용내압보다 작게 나타났다. 이를 통하여 본 연구에서 제안한 우수저류조 제원으로 설계할 경우 추가 저류조를 2개까지 설치하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 저류조를 계속하여 설치하게 되면 배수가 원활해져 관내 유속이 빨라지고, 유속증가로 인하여 관의 마모손상 등의 문제가 일어날 수 있기 때문이다. 그러나 본 연구는 저류조의 제원 및 우수의 유입량을 가정하였고, 단순히 저류조를 추가하여 저류조 설계방안을 도출한 한계점이 있어 향후에는 다양한 저류조 형태 및 우수유입 시나리오를 적용하여 검토한다면 보다 효율적인 설계방안 도출이 가능할 것으로 기대된다.

이상기후에 의한 재배시설의 취약성 평가 (Vulnerability Assessment of Cultivation Facility by Abnormal Weather of Climate Change)

  • 윤성탁;이용호;홍선희;김명현;강기경;나영은;오영주
    • 한국농림기상학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.264-272
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    • 2013
  • 기후변화는 기온의 상승과 강수량의 변화뿐만 아니라 이상기후 발생과 강도 증가의 원인이 되고 있다. 최근의 농업 재배시설의 피해는 기후변화에 의한 강우강도의 증가와 폭설 등에 의해 증가하고 있다. 이와 같이 기후변화에 취약한 부분에 대한 평가와 국가차원의 적응정책이 중요한 시점에 와 있다. 본 연구는 232개 시군구를 대상으로 재배시설의 취약성 평가를 실시하였고 취약성 평가의 기간은 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취약성 평가 결과 기후노출과 민감도, 적응능력 모두에 크게 영향을 주었고 취약성 지수가 가장 높은 지역들은 기후노출과 민감도가 높은 지역들이었다. 기후노출은 전라도와 강원도에서 높게 나타났으며 민감도는 대규모 시설재배 단지가 형성된 지역들에서 높게 나타났다. 또한 적응능력은 도 수준에서 차이가 나타났는데 적응능력이 상대적으로 높은 전라남도와 경상북도는 취약성이 상쇄되어 낮은 취약성 지수가 나타났다. SRES A1B 시나리오에 의한 미래 예측결과 우리나라 전반적으로 취약성이 상승했으며 그 상승폭은 2000년대부터 2020년사이에 급격하게 나타났다. 또한 취약성의 향상은 우리나라 전국에 걸쳐 높아졌으며 이는 우리나라의 재배 시설 피해를 주는 기상재해의 위험이 전국적으로 증가할 것을 나타내는 것으로 판단되었다. 본 조사를 통하여 전국 시군구의 이상기후에 대한 재배시설의 취약성을 평가하는 방법으로서 CCGIS를 제시하였으며 그 결과 전국의 기상재해에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력들의 분포를 파악할 수 있었다. 또한 취약성 지수가 높은 주요 시군구를 중심으로 주성분 분석의 결과 지역의 취약한 요소들을 판단할 수 있었다. 이는 각 지역별로 이상기후에 대한 재배시설의 대책 마련에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 조사는 선행연구, 전문가를 활용한 델파이조사 등 합리적인 방법을 통하여 이루어졌으나 신뢰성의 향상을 위해서는 재배시설의 피해와 관련된 더욱 상세하고 연관성 있는 자료가 확보되어야 할 것으로 판단되었다.

환경요인이 춘천호의 식물플랑크톤 천이 및 군집구조에 미치는 영향 (Effects of Environmental Factors on Phytoplankton Succession and Community Structure in Lake Chuncheon, South Korea)

  • 백준수;윤석제;김헌년;심연보;유순주;임종권
    • 생태와환경
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    • 제52권2호
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    • pp.71-80
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    • 2019
  • 춘천호의 2014~2015년 평균 강수량은 800 mm 이하였으나, 2016~2017년에는 1,200 mm 이상으로 나타났다. 수온의 범위는 $17.0{\sim}21.1^{\circ}C$, COD는 연평균 농도가 $2.7{\sim}4.2mg\;L^{-1}$ 였고, 2015년에 가장 높았으며 적은 강수량으로 체류시간이 증가하여 다른 해에 비해 높은 농도가 나타난 것으로 판단된다. TP와 TN의 연평균 농도는 각각 $0.012{\sim}0.019mg\;L^{-1}$$1.272{\sim}1.922mg\;L^{-1}$로 나타났으며 TN은 2014년부터 지속된 갈수현상으로 2015년이 다른 년도에 비해 높았다. 식물플랑크톤의 종 다양성 지수는 2014~2015년에 2.0 이하로 다른 년도에 비해 낮았으며, 강수량과 환경요인과의 상관분석 결과 수온, TP 및 Chl. a가 높게 나타났다. 식물플랑크톤의 세포수는 CC3 (상류) 지점이 CC1 (하류)과 CC2 (중류) 지점보다 상대적으로 많았으며 그 이유는 갈수현상으로 수체의 안정 및 유기물이 농축되어 남조류를 포함한 식물플랑크톤이 성장하기 유리한 조건이 되었을 것으로 판단된다. 수온에 따른 식물플랑크톤의 분류군별 상관관계 결과 규조류는 음의 상관관계, 녹조류와 남조류는 양의 상관관계를 보였다. 춘천호의 식물플랑크톤은 온대호수의 천이 형태를 보이고 있으나 강우에 따라 식물플랑크톤의 종 다양성 및 발생량과 수질환경요인이 다르게 나타났을 것으로 판단된다. 본 연구는 춘천호의 수질 및 식물플랑크톤의 장기변화를 조사한 최초의 결과이며 향후 추가 연구를 위한 선행자료로 제공하고자 한다.

머신러닝 기법을 이용한 재해강도 분류모형 개발 (Development of disaster severity classification model using machine learning technique)

  • 이승민;백선욱;이준학;김경탁;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.261-272
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    • 2023
  • 최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.