• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.304-304
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• 2020

항만구조물의 방파제 또는 방파호안의 마루높이는 배후지역의 활용도에 따라 내습파의 월파로 인한 전달파 또는 월파량에 의해 결정되기 때문에 월파량산정은 항만구조물을 설계함에 있어서 주요한 설계인자이다. 그동안 국내에서는 항만구조물 설계시 주로 외국의 기준이나 기법을 활용하고 있는 실정이다. 국내 항만설계기준에서는 Goda도표를 이용하여 직립제 및 방파호안에 대한 월파량 산정방법을 제시하고 있으나, 도표축이 log로 되어 있어 내삽 또는 외삽시 사용자에 따라 월파량 차이가 발생할 수 있다. 국내의 해역특성 및 최근 설계동향을 반영한 월파량 산정식의 개발이 필요하고, 동일조건에 대한 동일한 월파량 산정결과가 도출될 수 있어야 한다. 최근의 대표 연구성과인 EurOtop(2007)과 같이 지수함수의 형태로 월파량 산정식을 제시하고자 한다. 경사식구조물의 평균월파량 산정식 도출을 위해 적용한 구조물 위치에서의 수심(d_t)은 0.40m, 0.55m, 0.70m 이다. 적용수심을 서로 다르게 한 것은 기존의 대부분의 연구에서 적용하지 않았던 구조물 위치에서의 쇄파조건을 고려하기 위한 것이다. 실험파는 Bretschneider-Mitsuyasu 주파수 스펙트럼을 사용한 불규칙파를 적용하였다. 본 연구에서는 주 피복재로 TTP를 대상으로 하였고, 주기 및 파고를 다양한 조건에서 수리실험을 수행하였다. 본 연구의 실험결과는 월파량 계측을 통해 분석된 평균 월파량을 적절한 산정식으로 나타내기 위해 EurOtop(2007)의 기존 월파량 산정식 형태에 대입하여 비교하여 분석하였다. 따라서, 본 논문은 월파량 산정식 제시를 통해 보다 합리적인 항만구조물의 마루높이 산정이 가능하게 하고, 또한 월파량 산정과 관련된 실험자료 구축을 통해 신뢰성해석 자료 및 수치모형의 검증 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.65-65
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• 2020

기후변화에 관한 IPCC 제5차 평가보고서에 따르면 최근 나타난 기후 관련 극한 현상인 폭염, 홍수, 가뭄 등의 영향에 대해 생태계가 현재의 기후 변동성에 상당히 취약하게 반응하며, 기후변화를 위험에 초점을 맞추어 평가함으로써 대응책을 마련해야 한다고 강조하였다. 기후변화에 따라 강수량 패턴과 수문학적 시스템이 변하면서 수자원의 미치는 영향과 취약성, 적응에 대한 연구의 필요성이 요구되고 있으며, 농업용수를 비롯한 수자원 관리 기술 및 적응역량을 강화하는 것이 필요하다. 수리답 면적에 대한 농업용수 공급의 61%를 차지하는 농업용 저수지의 경우 과거 10년 한발빈도로 설계되어 최근의 연속적인 가뭄 사상으로 인한 낮은 저수율을 나타내어 가용 수자원의 부족이 발생하였다. 이에 따라 저수지 설계 당시와 상이한 환경 및 기후의 변화로 농업용수 공급체계의 상황변화에 따른 용수공급능력 및 이수안전도의 재평가가 요구된다. 일부 가뭄대책지구에 대하여 기후변화에 따른 현장여건 변화 (논면적, 영농패턴, 작부시기 등)를 반영한 이수안전도를 재평가함으로써 농업용 저수지의 용수공급에 대한 정량적 분석이 수행되었다. 저수지별로 기후변화 및 현장여건 변화에 따른 영향이 다르므로 전국 농업용 저수지를 대상으로 확대, 적용하기 위해서는 저수지 특성을 분석하여 비슷한 패턴을 갖는 저수지로 유형화하기 위한 작업이 필요하다. 본 연구에서는 농어촌공사 관할 3,394개의 농업용 저수지를 대상으로 지역에 따라 인자별 군집분석을 실시하여 국내 농업용 저수지의 이수안전도 변화에 따른 물 공급 잠재능을 재평가하고자 한다. 본 연구의 결과는 기후와 영농방식, 지역별 특성 등 상호간의 관계를 고려한 농업용수관리와 유사한 특성을 갖는 지역계획의 추진단위를 결정하거나 지역간의 비교우위를 고려한 한해 대책 등과 같은 농촌지역개발계획 등에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.411-411
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• 2021

최근 들어 이상기후에 따른 집중호우의 영향과 하천 유역 내에서의 토지이용의 증가로 하천의 하류부에서의 홍수피해는 점점 증가하고 있다. 이에 대비하기 위해 하천 시설물 설치를 계획하거나 이수, 치수 계획을 세우기 위해서는 하상이 어떻게 변화할 것인지 파악하는 것이 중요하다. 연구 대상 지역 세종특별자치시 금남면 영대리 유천천은 최근 10년간 홍수로 인한 피해액이 연평균 약 2.4억 원으로 나타났으며 매년 피해가 지속되고 있다. 유천천은 인위적 하도의 변경과 토지이용 상황의 변화 및 하천 골재채취, 댐 및 저수지 건설, 자연적인 홍수 등으로 하상이 변동되고 있으며, 그로 인해 생긴 유로의 변화로 발생할 수 있는 피해 예측이나 하천 시설물 설치를 위해서는 변동 결과의 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대상 유역의 하상변동을 분석하기 위하여 HEC-RAS Sediment Transport Analysis(STA) 모형을 적용하였다. 적용한 데이터를 바탕으로 장래 하상변동 결과를 예측하였고 GIS 기법을 이용하여 유역의 특성 및 유출 특성에 관한 인자들을 도출하였다. 장래 1년, 5년, 10년 단위로 하상변동의 예측이 가능한 HEC-RAS STA 모형 분석 결과, 하상경사가 급한 각 하천상류 구간과 횡단시설물의 상류층에서는 하상저하가 발생하고, 하상경사가 완만한 하류 구간 부근에서는 일부 하상 상승이 발생하는 것으로 나타났다. 수위상승에 대비하여 지속적인 관찰과 상승구간에 대한 주기적인 하천 정비를 통하여 홍수기에 수위상승을 억제할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 하도 안정성과 이수와 치수안정성 확보, 하천의 효율적인 이용과 보전, 유지관리 시 기본해석으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2021

온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.380-380
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• 2021

수위관측소에서는 일반적으로 실시간 수위관측을 통해 연속된 수위자료가 계측이 되고 있는 반면, 하천의 유량은 실시간 측정이 어렵기 때문에 목적에 따라 시기 또는 수위별로 측정을 실시하고 있다. 이를 통해 확보한 유량자료를 이용하여 수위-유량관계곡선(Stage-Discharge relationship)을 개발하고, 이 곡선을 이용하여 연속적인 유량자료를 제시하고 있다. 자연하천의 경우 하도의 인공적 및 자연적 변화에 따라 수위-유량관계가 변화하게 된다. 특히 합류부에 위치한 관측소는 일반적인 단일 하천에서의 수위-유량관계와 다르게 배수(Backwater)가 발생한다. 이는 등류수위의 경사보다 완경사가 발생하고 단순 수위-유량 일대일 관계를 나타내는데 어려움이 있다. 따라서 수위-유량관계곡선을 이용한 유량환산에 있어 배수 발생기간은 왜곡된 유량자료를 생산하거나 유량환산 불가기간이 발생하는 문제점이 있다. 미호천의 지류인 한천에 위치한 진천군(인산리) 관측소는 하류 약 500m에서 미호천 본류와 합류하고 있다. 또한 합류점을 기준으로 본류인 미호천 상류 약 3km에 진천군(가산교) 관측소, 하류 약 2km에 진천군(오갑교) 관측소가 위치하고 있다. 따라서 호우사상의 크기에 따라 본류 배수영향으로 진천군(인산리) 관측소 중고수위에서 수위-유량관계곡선으로 산정된 유량의 크기가 과대 산정되어 진천군(가산교)와 합산한 유량이 진천군(오갑교) 관측소 유량과 상하류 역전이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 합류부 보조수위계 설치를 통해 배수영향을 검토 할 계획이었으나 2020년 큰 호우사상으로 보조수위계가 유실되어 본류에 위치한 진천군(가산교)와 진천군(오갑교) 관측소의 연속적인 수위, 유량, 유속 등 수리학적 인자를 이용하여 에너지 방정식으로부터 합류부 수위를 산정하고 지류인 한천의 배수영향 검토를 통해 진천군(인산리) 관측소의 배수 발생기간을 검토하였다. 따라서 수위-유량관계곡선을 이용한 유량환산에 있어서 배수에 의한 왜곡된 유량 자료를 제외하였으나 배수에 의한 유량환산 불가기간은 추후 해결해야 할 과제로 남는다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.451-460
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• 2023

본 연구에서는 박리위험도와 퇴적위험도로 분류하여 적수와 탁수발생 위험도를 분석하였다. 먼저, 적수 및 탁수를 발생시키는 위험 인자들을 도출 하였고 계절별 수도사용량을 고려하여 수리해석을 진행하였다. 적용 지역은 청주시로 13개 동에 걸쳐서 위험도 분석을 진행하였고 퇴적위험도가 높은 지역과 박리위험도가 높은 지역을 선정할 수 있었다. 박리와 퇴적위험도가 모두 높다는 것은 수질문제를 일으킬 가능성이 매우 높은 지역으로 판단할 수 있다. 퇴적위험도와 박리위험도가 가장 높은 지역은 내덕1동과 율량동 구시가지로 경과년수는 30년 이상으로 청주시에서 가장 오래된 지역 이다. 퇴직위험도와 박리위험도 분석을 통해 상수관망의 유지관리 기능을 강화하여 시민들에게 안전한 물 공급을 통해 수돗물에 대한 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.571-578
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• 2010

국내 3대 하천인 한강, 낙동강, 금강에 대한 조도계수 산정 결과를 바탕으로 FLDWAV 모형과 HEC-RAS 모형을 이용하여 본 연구에서 산정한 조도계수와 기존 하천정비기본계획의 조도계수 그리고 하상토 입경을 이용해 산정한 조도계수를 비교분석하고 적용성을 검토하였다. 두 모형에 적용한 바 본 연구에서 제시하고 있는 조도계수를 이용한 계산 홍수위가 관측치와 매우 잘 일치하였다. 또한 기존 선행연구의 FLDWAV 모형에 의한 조도계수와 다양한 수리특성인자와의 상관관계를 검토한 결과 상관성은 거의 없었다. 끝으로 팔당댐 하류 한강 본류에 대하여 본 연구에서 산정한 조도계수를 이용하여 HEC-2 모형으로 기존 하천정비기본계획의 계획홍수위를 검토하였으며, 기존 제방의 일부가 안전성면에서 미흡한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.239-245
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• 2009

제방은 형태 및 구성이 중력댐과 유사한 수리구조물이나, 외력조건에서 중력댐과 다른 특성을 가진다. 제방은 제외지의 수위와 흐름의 영향을 복합적으로 받는 구조물로서 하천의 흐름조건을 무시한 기존 연구와 같이 침투 안전성 해석을 시행하는 것은 바람직하지 않다. 본 연구에서는 하천제방 주변의 흐름인 사다리꼴 개수로 흐름구조와 제외지 흐름이 제방침투에 미치는 영향을 분석하기 위한 실험을 수행하였다. 사다리꼴 개수로 흐름구조는 유속분포 및 바닥면 전단응력에 있어 직사각형 개수로 흐름과 상이하였다. 또한 유속이 0.5 m/s인 경우에 침투 수두는 흐름이 없는 경우와 비교하여 10%정도 크게 나타났다. 이러한 현상은 동수두, 이차류, 난류 변동성분에 의한 인자, 그리고 다양한 물리적 영향에 기인한다. 따라서 침투해석의 외력조건은 수위뿐만 아니라, 흐름에 의한 영향을 고려할 필요가 있다.