본 연구는 제한된 인력과 비용을 활용하여 습지 지대에서의 일관되고 적절한 수위자료를 획득하기 위한 방안 수립을 목표로 하였다. 이를 위해 기존의 수위관측소 설치 기준에 입각한 상 하류간의 유기적인 상관관계를 파악하여 관측소간의 최적의 수위관측망의 선정 기술을 개발함으로서 유역을 대표할 수 있는 일관된 수위자료 획득에 중점을 두었다. 우선 기존에 습지 유역을 포함한 충주댐 유역을 대상으로 하천을 중심으로 설치되어 있는 수위관측소 현황을 파악한 후, 유출 특성을 나타내는 대표단위도를 산정한 후 확률밀도함수로 변환하였으며, 대상 유역내에서 엔트로피 이론에 의한 정보 전달량을 산정하였다. 마지막으로 각 관측소 간의 공간적인 상관관계를 분석하고, 정보 전달량과 각 관측소의 상관관계를 고려해 수위관측망을 최적화하였다. 즉, 정보 전달량으로 수위관측소의 개수에 따른 조합을 고려하되, 수위관측소간의 상관분석을 적용하여 수위관측소 설치위치와 개수에 대하여 최적화된 수위관측망을 제시할 수 있었다.
유량 환산에 이용되는 수위-유량 관계곡선식은 하천의 흐름을 정상 등류상태로 가정하고 유속계를 하천에 투입하여 년간 정해진 횟수의 유량측정을 실시하여 이로부터 갱신하여 작성하고 있다. 평수기에는 이렇게 기기를 이용하여 유량측정이 가능하지만 홍수기나 갈수기에는 접촉식 유속계를 이용한 하천유량 측정이 불가능한 실정이다. 홍수기에는 기기 손상과 관측자의 안전이 위협받는 실정이고, 갈수기에는 유속이 너무 느려서 (0.1 m/s 이하) 프로펠러 유속계의 경우 유속의 정확한 관측이 힘들다. 또한 전지구적 빈번한 이상기후의 현실정에서 가장 중요한 기초 수문자료인 홍수량의 정확한 측정 자료는 많지 않다. 홍수유량을 측정하기 위해서 현재에도 기존의 봉부자를 이용하거나 유비쿼터스 센서를 장착한 봉부자를 이용하는 유량측정 기법이 향해지고 계속적으로 소개되고 있는 실정이지만 봉부자의 특성상 정확한 유량을 계산하기에는 어려움이 많다. 현재 선진국에서는 흐름과 비접촉식 방법을 이용한 하천유량측정 방법이 지난 10 여년간 꾸준이 연구되어 왔다. 그중 대표전인 것이 전자파를 이용한 방법과 영상해석에 의한 방법이다. 전자의 경우 국내에서는 수자원공사에서 10년 이상 연구 개발하여 상품화 시킨바 현업에서 이를 이용하여 홍수유량측정을 실시하고 있다. 후자의 방법은 유체역학 분야에서 흐름해석에 주로 이용되어지던 PIV(particle image velocimetry) 기법을 하천과 같이 대규모의 흐름영역에 적용가능하도록 개발된 기술로 LSPIV (large-casle particle image velocimetry)라 불리우는 기술이다. 본 연구에서는 미국 Iowa 대학에서 개발한 LSPIV를 이용하여 홍수파의 진행시 수위와 유량의 두 변수 사이에 나타나는 Loop rating curve의 이론적인 관계를 하천현장에서 일정시간 간격으로 실측을 통하여 파악하고자 하였다. 현장실험을 위한 대상지점으로 미국 Iowa주 Coralville 시내 Clear Creek의 USGS (US Geologival Survey) 수위관측소 지점을 선택하여 본 연구에서 실시한 유량측정 결과의 비교가 가능토록 하였다. LSPIV는 그 특성상 야간에는 적용하는데 어려움이 있어 아침시간부터 해가 지기 직전까지의 자연채광 조건의 영상취득이 가능한 시간대에서 표면유속을 측정하였고 이에 수심평균유속환산계수를 적용하여 유량을 계산하였다. 강우의 발생으로 인한 홍수파의 진행시 총 43회의 유량을 측정하였는바 이를 이용하여 이 지점의 수위-유량 관계식과 비교한 결과 거의 일치하는 결과를 나타냈다. 특히 홍수파의 진행시 고수위 영역에서의 측정한 결과는 수위의 상승기에는 최고로 7.5% 까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 컸으며, 수위의 하강기에는 반대로 최고 5.4% 정도까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 작게 나타났다. 또한 최대유량의 발생시기는 최고수위 발생직전의 수위라는 것이 파악되었다. 이러한 경향은 수위-유량 관계곡선의 이론과 잘 일치하는 것이다.
본 연구에서는 주어진 수위관측망이 유역의 유출특성을 효과적으로 잡아낼 수 있느냐 하는 것에 초점을 맞추어 수위관측망을 평가하였다. 어떤 특수한 목적의 수위관측이나, 댐과 같은 구조물의 영향은 고려하지 알았으며, 단지 현존하는 수위관측소가 자연유량을 관측한다는 전제 하에 주어진 관측망의 최적화를 시도하였다. 본 연구는 남한강유역 내 총 31개의 수위관측소를 대상으로 수행하였으며, 수위관측망의 최적화에는 엔트로피의 개념을 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 응답특성을 나타내는 대표단위도는 확률밀도함수로 변환하여 엔트로피의 개념에 효과적으로 적용할 수 있다. (2) 각 수위관측지점 대표단위도의 정확한 유도가 수위관측망의 평가 과정에서 가장 중요한 역할을 하였으며, 본 연구에서는 관측된 강우-유출 기록을 이용하여 유도한 단위도와의 비교를 통해 지형특성자료를 이용한 합성단위도의 이를 확인하였다. (3) 본 연구의 대상인 남한강 유역에는 대략 28개 이상의 수위관측소가 필요한 것으로 판단되며, 이 수는 단위도의 형상 및 유량의 크기를 모두 고려한 결과이다. 단위도의 형상만을 고려하는 경우에는 이보다 적은 23개의 수위관측소가 필요한 것으로 나타났다.
본 논문은 수위 측정 영역의 오염 상태에 적응적인 영상 기반 수위 계측 기법을 제안한다. 수위를 측정하기 위해 사용되는 목자판이 진흙, 부유물, 조명의 강한 반사에 의해 얼룩진 경우, 목자판 내부의 수평 성분 패턴이 유지되는 영역의 최종 위치와 목자판과 수면의 색상 차를 이용하여 얻어진 대략적인 수위 위치인 참조 수위와의 거리 차를 측정하여 목자판의 오염 여부를 판단하는 기법을 사용한다. 목자판이 오염되지 않은 경우에는 수평 성분이 유지되는 최종 위치의 근방 하단 영역에서 수평 성분의 분포를 분석하여 히스토그램이 가지는 최대값의 30%이상의 값을 가지는 위치를 수위로 검출하고, 목자판이 오염된 경우는 참조 수위 근방의 색상 변화의 국지적인 정점과 골을 검출한 후 그 변화가 가장 큰 위치를 수위로 검출한다. 검출된 영상 수위는 영상에 보이는 목자판의 눈금을 기준으로 생성한 맵핑 테이블을 이용하여 실제 수위로 변환된다. 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기 위하여 실제 교량에 측정 시스템을 구축하고 같은 위치에 기존에 설치된 초음파 기반 측정 시스템과 그 측정치를 비교하였다.
본 연구는 미호천 유역의 월 단위 지하수위 관리 취약 시기 평가와 LSTM을 이용한 미래 지하수위 관리 취약 시기 평가 기법을 제안하였다. 미호천 유역 내의 지하수위 및 강수량 관측소 관측자료를 수집하고, LSTM을 구성한 후 강수량과 지하수위에 대한 2020~2022년 예측 값을 산정하고, 미래 지하수위 관리 취약시기 평가를 수행하였다. 지하수위 관리 취약시기 평가를 위하여 지하수위와 강수량 간의 상관관계를 고려한 가중치와 기후변화로 인한 관측자료의 변동을 고려하기 위한 가중치를 산정한 후, 이를 조합하여 최종 가중치를 산정하였다. 평가 결과 미호천 유역은 2월, 3월, 6월에 지하수위 관리 취약성이 높게 나타났고, 특히 천안수신 관측소 인근은 미래에 지하수위 관리 취약성 지수가 악화 될 것으로 분석되어 추가 관리 방안 도입이 필요할 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지하수위 관리 취약 시기 평가 및 LSTM을 활용한 미래 예측 기법을 제시함으로써 발생할 수 있는 유역 내 지하수자원 문제에 선제적인 대응방안 도출에 기여할 것으로 기대된다.
하천의 수위변화 특성에 대한 이해는 여러 수방활동 및 하천환경의 관리를 위하여 필수적이다. 본 연구는 각종 수방활동에서 종사하는 현장 엔지니어가 특정 지점의 홍수시 수위상승 특성을 간편하게 확인하고 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 한강수계의 홍수취약지구에 홍수정보를 제공하고 있는 45개 관측소의 2010년부터 2022년까지의 10분 단위 수위자료를 이용하여 홍수 사상에서 발생하는 시간적인 상승량을 단위시간을 통하여 정량화하고 분위화한 수위상승거동곡선(WRBC) 개념을 제시하였으며, 그 적용성을 검토하였다. 분석결과, 홍수시의 수위상승 거동은 평균적으로 초반 6.2시간 이내에 전체 수위상승량의 80% 이상이 상승하며 그 이후에는 점진적으로 상승하는 것으로 분석되었으며, 수위상승 이후에 일정한 평형상태에 도달하는 시간은 상류유역의 면적과 유출 특성에 따라 다른 것으로 나타났다. 이러한 WRBC는 홍수유출로 인하여 발생하는 수위상승의 평균적인 경향에 대해 통계적이고 직관적인 검토에 장점이 있으며, 하천변에 위치한 친수공간, 수리시설 등의 수방활동에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m3/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m3/일 및 0 m3/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.
본 연구는 매년마다 반복되는 하천의 수해예방 및 차후 대책수립을 위해 재해관리자가 원거리에서 다수의 하천 수위를 실시간 파악하도록 압력센서를 이용한 수위 계측기와 계측결과를 CDMA망을 통해 전송하는 데이터로거 시스템 개발에 관한 것이다. 본 연구에서 개발한 압력센서를 이용한 무선원격 수위계측기는 전원환경이 열악한 오지에 장착하여 수년간의 동작을 보장할 수 있는 계측시스템으로서, 태양광을 이용한 자가발전에 의한 전원 충전과, 차세대 무선 통신시스템을 장착하여 독립적으로 실시간 자료를 수집할 수 있는 특징들을 가진다.
본 연구는 매년 발생하는 홍수와 폭우에 따른 수자원 관리 및 대규모 자연재해(수해)방지를 위한 실시간 원격수위계측시스템 개발에 관한 것이다. 본 연구에서 개발한 고정밀 수위계측센서는 지리적, 환경적 여건을 고려하여 온도보상 및 드리프트 보상이 가능하며 무선통신 시스템을 이용하여 측정된 값을 관리서버에 DB화 할 수 있도록 하였다. 또한 GIS와 연계하여 실시간으로 하천 유역의 유량 및 수위를 모니터링 할 수 있도록 하였다.
활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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