최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.
한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 다양한 하천 관련 실규모 실험을 수행하기 위해 3개의 수로를 보유하고 있다. 본 연구의 주목적인 실증 실험 계측 결과를 기반으로 3D 게임엔진을 이용하여 물 흐름을 재현하기 위해 A1 수로를 대상구간으로 설정하였다. 실증 실험의 경우 2개의 수문 개도율 조건에서 ADV와 ADCP를 활용하여 계측된 유량 및 유속 결과들을 비교하였으며, 추가적으로 영상 데이터로 부터 표면유속(LS-PIV)을 산정하였다. 3D 게임 엔진은 렌더링 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스코드들과 개발자들이 이용하기 쉬운 방식으로 변환된 툴(tool)로 제공하여 현실 세계를 가상 세계에 시각화하여 구현하는데 큰 장점을 가지고 있다. 또한 기존의 흐름 재현이 가능한 수리/수문 모델링의 경우 특정한 목적으로만 이용가능하고 연산에 소용되는 시간 때문에 실시간 흐름재현이 어렵지만, 3D 게임엔진을 이용하는 경우 다양한 목적과 여러 분야와의 고려가 동시에 가능하며 연산의 단순화를 통해 실시간 흐름 재현이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 Niagara Fluids와 Fluid flux 툴들을 활용하여 하천실증실험 시설 일부 구간에 대해 물 흐름을 재현하였다. 먼저 하천실험실증시설을 드론과 RTK-GPS를 이용하여 촬영된 결과를 정합하여 3D 게임엔진 기반 흐름 재현을 위한 지형 기초 자료를 구축하였다. 지형 계측 결과를 기반으로 A1 수로 전체 구간을 대상구간으로 설정한 이후 수문 조절을 통해 흐름 조건을 제어할 수 있도록 제작하였으며, 실제 흐름에 대한 계측 결과를 기반으로 재현된 흐름을 대상으로 material 값의 조정(방향 X, Y값을 RGB값으로 변환한 뒤 벡터 길이 값으로 환산)을 통해 0~100 사이 값을 이용하여 유속을 표현하였다. 최근 가상공간 (i.e. 디지털트윈) 관련 시장 성장이 매우 빠르고 다양한 사업에서 해당 기술의 수요가 증가하고 있으며, 본 연구를 통해 물 흐름의 디지털 트윈화를 위한 수단으로서 3D 게임 엔진의 활용 가능성을 확인하였다. 다만 실제 하천의 적용과 하천관리를 위한 실용화를 위해서는 추가적인 연구와 분석이 이루어져야 할 것이다.
유역의 홍수량 산정하기 위해서 데이터기반 모형, 개념적 모형, 프로세스 기반 모형과 같은 다양한 개념의 수문학적 모형이 개발되고 적용성이 검토되고 있다. 물리기반 강우-유출관계 모형의 경우, 이론적으로 강우유출응답의 연속 모의에 적합하다고 알려져 있으나 모형 구성에 필요한 수문자료 확보의 한계성 때문에 실절적인 적용에 어려움이 있다. 또한 수문 자료가 충분하지 않거나, 없는 미계측 유역에서 홍수량을 산정하기 위해서는 기존의 수문 관측 시스템의 데이터를 이용하기 어렵기 때문에 레이더 및 위성 등을 이용한 다양한 기상수문데이터 도입이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측된 자료와 함께 모델기반 수문기상 시스템인 GLDAS(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)의 자료를 이용하여 개념적 강우-유출관계 모형인 PMD(Probaility Distributed Model, PMD)을 통해 홍수량을 모의하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 개념적 강우유출관계 모형을 구성하고, 공간적 토양저류(soil moisture storage)분포를 산정하기 위해 토양의 함수상태를 산출하였다. 이같은 접근법은 수문 자료의 제한, 모형 검정의 문제와 같은 어려움을 해결하기 위한 대안으로 제시할 수 있으며, 분석 결과로부터 모델기반 수문기상 자료와 개념적 강우-유출관계 모형의 활용가능성을 검증할 계획이다.
조력발전용 수문의 성능을 평가하기 위한 평면 수리모형실험을 수행하여 수문의 유량계수 및 수문별 공간적 유속 분포 특성을 규명하였다. 수리모형실험은 평면 개수로에 현장 규모 수문의 1/70 축척 모형 10개를 제작 및 설치하고, 수문 구조물 전 후면에는 Apron 구간을 설치하여 수행되었다. 특히, 유량계수 평가에 영향을 미칠 수 있는 수문 구조물 전 후면에서의 수위 계측위치 및 계측방법을 합리적으로 결정하려고 시도하였다. 실험 유량 및 조위 조건을 변화시키면서 실험을 수행한 결과 본 실험에서의 수문 유량계수는 1.3~1.4로 평가되었다. 한편, 수문 10개 각각의 평균유속을 비교한 결과, 평균유속이 10개 평균값에 비해서 중앙부 수문에서는 2~3% 빠르고, 측면부 수문에서는 4~5% 느린 결과를 얻었다.
지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 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 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.
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.
지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 확률수문량 산정의 신뢰도가 낮은 경향이 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료확보가 선행되어야 한다. 지역빈도해석은 지점 자료가 부족한 경우 또는 미계측 지점에서 확률수문량을 결정하기 위하여 제안된 방법으로서, 자료수가 부족한 경우 지역빈도해석을 사용하면 효율적이고 안정적으로 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 알려져 있다. 그간 국내 수문자료를 적용한 지역빈도해석에 대해 많은 검토가 이루어져 왔으나, 해외 수문자료에 대해서는 구하기 어려운 점 등의 이유로 상대적으로 검토가 부족했던 바, 본 검토에서는 해외 수문자료를 이용하여 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하여 결과를 비교하였다. 지역빈도해석의 기법으로는 지수홍수법 및 지역형상추적법을 적용하였으며, 적용한 지점의 L-변동계수, L-왜곡도계수의 차이에 따라 다른 결과가 나타났다. 일반적으로는 지역형상추적법이 지점빈도해석과 지수홍수법의 절충형으로, 확률수문량 산정결과도 지역형상추적법의 결과가 지점빈도해석과 지수홍수법의 사이에 위치할 것으로 예상하였으나, 어떤 경우에서는 그렇지 않은 결과를 도출하기도 하였다. 따라서, 지역빈도해석은 가급적 두 가지 이상의 방법을 적용한 뒤, 설계자가 자료의 특성에 따라 판단하여 적용해야 할 것으로 판단된다. 향후 국내에 비해 자료가 상대적으로 부족한 해외 수자원사업의 경우, 적은 자료수에서도 안정적인 결과를 산출하는 지역빈도해석의 적용이 필수적으로 판단되며, 해외 자료를 이용한 관련 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
최근 우리나라는 물 부족 국가로서 물의 효율적 관리 필요성 증대, 기후변화에 따른 가뭄 홍수 피해 증가 등으로 신뢰성 있는 수문자료구축이 필요성이 요구되고 있다. 그 중 유량측정 분야는 모든 수자원 계획과 관리의 근간이 되는 분야로 그 중요성 또한 간과 할 수 없는 부분이다. 현재 우리나라에서는 한국건설기술연구원 산하 유량조사사업단에 의해 유량측정 주요지점에 자동유량측정 시설을 설치하고 이를 운영함으로써 각 지점의 특성에 따라 적절한 방식을 채택하여 이동시간차방식 초음파 유속계(UVM, Ultrasonic Velocity Meter)와 도플러방식 초음파유속계(ADVM, Acoustic Doppler Velocity Meter)를 설치하면서 향후 수문계측 분야 선진화를 위한 기초자료를 제공하고 있다. 하지만 실시간 무인화 계측시스템에 의해 제공되는 자료가 양질의 자료임을 보장할 수 없는 현실이기 때문에 측정된 기초자료의 필터링을 통한 자료의 질적 개선이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 전산분야의 필터링 방법으로 널리 알려져 있는 LPF(Lowpass Filter)와 KF(Kalman Filter)를 이용하여 자동유량측정 자료의 필터링 방법으로 활용하고, 그 적용성을 검토하였다. 본 연구를 통해 기존 유량자료의 문제점을 개선하고 효율적인 유량조사를 위한 기초자료 확보 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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