변화할 것으로 예측되고 있는 기후환경에서 현재 수공구조물의 적응능력을 평가하고 지속가능한 시스템을 만들고자 하는 것은 최근의 수자원 관리의 핵심이다. 본 연구에서는 한강수계 5개의 댐을 대상으로 다양한 유입량에 따른 방류량 및 저류량의 변화를 퍼지 추론 시스템을 이용하여 분석하였다. 유입량의 변화에 대한 최대 저류량 및 최소 저류량의 변화를 저수지의 적응능력이라 정의하여 분석한 결과, 저류용량이 상대적으로 작은 광동댐은 유입량의 급격한 증가를 감당하기 어려우며, 소양강댐은 강우량 변화에 대한 적응능력이 가장 뛰어난 것으로 판단되었다. 그러나 퍼지 추론 시스템은 소속함수를 임의로 지정하고, 과거 자료를 이용하여 검증하기가 용이하지 않으므로, 보다 정확하고 효율적인 모의를 위해 소양강댐을 대상으로 적응 신경망-퍼지추론 시스템을 구축하여 적응능력을 평가하였다. 과거 자료의 빈도분석 결과와 기후변화 시나리오를 바탕으로 구축된 9개의 강우 시나리오에 대해 소양강댐의 방류량 및 저류량을 모의한 결과, 유입 시나리오에 따라 매우 상이한 저수지 운영결과를 나타냄을 알 수 있으며, 적응 신경망-퍼지 추론 시스템이 변화하는 강우량과 패턴에도 불구하고 안정적으로 저수지를 운영함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.
가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.
IPCC 5차 보고서에서 기술되어 있는 것처럼 기후시스템의 온난화는 명백하며, 1950년 이후 관측된 많은 변화들은 지난 수천 년간 전례가 없는 것이었다. 지구 온난화로 대표되는 기후변화는 이제 일부 국가에 국한되는 문제가 아니라 전 지구적인 문제가 되었다. RCP 시나리오에 따라 차이는 있으나 대한민국의 경우 연평균 강수 총량은 증가할 것이라 예상되는 반면 총 예상 강우 일수는 감소하여 집중호우의 발생빈도가 증가될 것이라 예상되고 있다. 이에 따라 수자원의 효율적 이용에 대한 필요성 또한 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수자원의 효율적 이용을 위해 한강수계 9개 댐(화천, 춘천, 소양강, 의암, 청평, 충주, 괴산, 횡성, 팔당)을 대상으로 HEC-ResPRM과 선형계획법을 이용하여 발전량을 최적화 하였다. HEC-ResPRM은 미공병단 수문공학센터에서 개발한 저수지운영 최적화 모형으로 홍수 조절, 관개, 발전, 레크리에이션 등 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있는 최적의 저수지 운영방안 도출이 가능하다. 본 연구에서는 HEC-ResPRM 모형과 선형계획법을 이용한 운형모형의 결과자료를 비교하였으며 이를 통해 HEC-ResPRM 모형의 특징과 활용 가능성을 확인하였다.
하천유지유량은 하천의 정상적인 기능을 유지하기 위하여 필요한 유량으로 특정지점에 필수적으로 공급해야 할 유량이다. 그러나 우리나라는 수량의 계절적 편기가 심하기 때문에 갈수기인 1월부터 4월까지 강수량이 극히 부족하여 물 부족 현상을 겪고 있다. 이 기간 중에 자연유출량으로 하천유지유량을 공급하지 못하는 경우가 발생하게 되며, 이때 댐의 저수유량을 이용하여 하천유지유량을 공급하게 된다. 본 연구에서는 갈수기에 하천유지유량을 유지하면서 공급하는 경우에 발생되는 수질 악화현상을 방지하기 위해 상류의 대규모 저류지로부터 하천유지유량과 추가 공급이 가능한 유량에 대하여 한강유역을 대상으로 분석하였다. 한강유역을 총 33개의 소유역으로 구분하였으며, SWAT-K를 이용하여 각 소유역에서 발생되는 자연유출량을 모의하였으며, 용수수요량은 과거 용수사용량 자료를 이용하여 장래수요량을 추정하였다. 팔당댐지점에 유량을 공급하는 대규모 저류지는 남한강의 충주댐과 북한강의 소양강댐이 있는 것으로 고려하였으며 각각의 댐에서 물을 공급하는 경우와 동시에 공급하는 경우에 대하여 하천용수 공급가능량을 분석하였다.
본 연구에서는 LSTM 모형을 이용하여 갈수예보를 위한 월 단위 전망모형개발의 대상지점으로 이수 및 치수의 측면에서 아주 중요한 한강대교 지점을 선정하였으며 유량예보를 위하여 한강수계 19개 기상관측소의 월평균강수량, 월평균기온 및 3개 댐(소양,횡성,충주)의 월방류량을 사용하여 한강대교의 월 유량을 예측하였다. 1996년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습, 2017년 자료는 모형의 검증에 활용하였으며 가장 최근 건설된 횡성댐 방류량의 경우 1996년~2000년의 자료가 없으므로 2001년~2005년의 자료를 반복하여 학습에 활용하였다. 모형의 예측결과는 신경망 학습 시 한강대교 월유량자료를 포함한 결과와 미포함 결과를 도출하였으며, 모의결과의 재현성 분석을 위하여 월별 예측값과 실측값의 비율을 산정하였으며 1월부터 12월까지 12개 값을 평균하여 평균예측률을 산정하고 이를 홍수기(6월~10월) 및 비홍수기(1월~5월, 11월~12월)를 구분하였다. 딥러닝 학습 시 월유량을 포함한 경우의 예측결과가 학습 시 월유량을 포함하지 않았을 경우보다 상대적으로 좋은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 다만, 신경망을 실제 갈수예보에 활용하기 위해서는 예측 기상정보인 월강우량, 월평균기온, 댐방류량만을 활용하여야 하는데 학습 시월유량 미포함 결과는 예측률이 매우 낮았으며, 신경망의 학습횟수가 늘어날 경우 학습자료 과적합(over-fitting)되어 정확도가 보다 저하되는 것으로 나타났다. 그래서 기존의 현재시간 t까지의 입력자료로 학습 후 익월(t+1)의 월유량을 예측하는 (t $\rightarrow$ t+1) 방법에서 현재시점 (t-n ~ t)까지의 입력자료를 이용하여 당월(t)의 월유량을 산정하는 (t$\rightarrow$t) 방법으로 재학습 후 모형검증을 수행한 결과 전술한 익월(t+1) 유량을 예측한 결과보다 재현성이 훨씬 향상된 것으로 분석되며평균예측률이 0.99로 홍수기 및 비홍수기에서도 뛰어난 정확성을 보이고 있다.
최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.
저수지의 시스템 조작은 수자원 계획 또는 관리 측면에서 저수지 설계 뿐 아니라 운영 기준을 마련하기 위해서 필수적이다. 한편 수자원 체계가 확장되고 복잡해짐에 따라 시스템 조작기법 또한 진보적인 방법이 요구된다. 이에 따라 다양한 기법이 도입되어 시스템 조작에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 국내에서 최대 규모인 한강수계 저수지 계통의 시스템 조작에 최적제어이론인 선형추적 모형을 적용하여 이용 가능성을 평가한다. 이때 한강 수계 저수지 계통은 수력발전 사용수량을 통하여 하류에 용수를 공급함으로써 수도권의 용수공급을 담당하고 있다. 이에 이수측면의 수자원 이용을 극대화하기 위해서 수력발전 최대화에 조작 목적을 두고 용수공급은 제약조건으로 하여 우선적으로 공급하도록 선형추적 모형을 설계하고 최적 제어율의 유도 및 적용을 통하여 저수지 조작을 수행한다. 이때 조작은 화천댐, 소양강댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐, 충주댐, 팔당댐 등 주요 7개 댐을 포함하고 월단위로 21년간을 수행한다. 그리고 조작결과는 수력발전과 용수공급 및 보장수량 측면에서 분석되고 조작 연산 효율성이 검토된다.
본 연구는 수자원, 물환경 및 수생태계의 변이를 파악하는데 기초자료를 제공하고자 수평격자 27 km의 고해상도 기후변화 시나리오를 이용하여 15개 다목적댐 유역을 대상으로 기후변화를 분석하였다. 기온은 15개 다목적댐유역 모두 2100년까지 지속적으로 상승하는 경향을 보인 반면, 강수량은 2040년대에 급격히 증가하면서 2050년대 이후부터는 지역별로 서로 다른 증감 경향을 보였다. 강원지역에 위치한 소양강댐과 횡성댐 유역에서는 2050년대 이후 강수량 증가가 서서히 감소한 후 2090년대에 다시 급격히 증가하는 경향을 보인 반면, 경북지역에서 전남 해안지역에 이르는 중부지역에 위치한 7개 댐 유역에서는 2050년 이후 10년 주기의 증감 변화가 나타났으며, 남부지역에 위치한 6개 댐 유역에서는 2050년 이후 2060년대에 강수량 증가가 급격히 감소한 후 2090년대까지 서서히 증가하는 경향을 보였다. 20세기 후반(1971~2000년)에 비하여 21세기 후반(2071~2100년)에 강수일수는 약 3% 정도 증가하고 강수강도는 6~12% 정도 강해지는 것을 볼 수 있었다. 강수강도별 강수빈도는 남부지역을 제외한 모든 댐 유역에서 강수강도가 증가할수록 강수빈도는 증가하며, 남부지역에서는 10~30 mm $d^{-1}$ 범위의 강수강도에서 강수빈도가 감소하나 그 이상의 강수강도에서는 강수빈도가 다시 증가하는 특성을 보였다. 호우로 규정된 50 m $d^{-1}$ 이상의 강수강도에서 15개 댐유역 모두 강수빈도가 약 20~100% 이상 증가하였다.
본 연구에서는 한강수계의 팔당댐 상류를 대상으로, 상류 댐들의 운영 및 하천수 사용이 하류구간의 유출에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. SWAT-K 유역모형을 적용하여, 2001~2009년에 대해 상류댐 운영 및 하천 취수량 적용 유무에 따른 조건별 모의결과를 분석한 결과, 소양강댐과 충주댐 등 다목적댐 운영에 따른 방류량이 갈수기와 홍수기의 하류구간 유출에 가장 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로 인해 갈수량이 팔당댐 지점에서 $100.57m^3/s$, 북한강 종점 $33.01m^3/s$, 양평수위표 지점 $49.66m^3/s$만큼 증가하는 것으로 나타났다. 반면, 하천수 사용에 따른 영향은 북한강 지역은 거의 나타나지 않았으며, 남한강 지역도 양평수위표 지점에서 $0.98m^3/s$의 갈수량 감소가 나타나 팔당댐 유입량에는 큰 영향이 없었다. 따라서, 장기간의 유출 및 유황분석에서는 횡성댐과 같이 규모가 작은 댐 운영이나 하천수 취수 영향은 제외시켜도 무방할 것으로 생각된다. 그러나 물이용이 집중되는 특정기간의 정교한 수문해석이나 취수량이 많은 하천구간을 대상으로 하는 유출 분석에서는, 취수량은 물론 유역내 물이동량에 대한 정보가 필수적으로 고려되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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