• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2011

태풍 루사나 매미에 의한 피해사례를 보면 하천 횡단 구조물 본체가 파괴되는 피해 뿐 만 아니라, 구조물과 제방과의 연결부가 세굴되어 붕괴되는 사례가 많이 발생하였다. 하천설계기준(2009)에는 이러한 보와 제방의 연결부 부분을 연결호안이라 하여 관련 기준을 제시하고 있으나, 설치구간의 길이를 정할 때 하천의 규모나 하도의 특성을 고려하지 못하고 일률적으로 결정하도록 하고 있다. 이에 건설기술연구원에서는 상류 Froude 수와 보 높이를 변수로 하는 연결호안 설치 길이에 대한 실험식(2006)을 제시하였다. 하지만 보 접속부 세굴에 영향을 주는 인자는 상류의 Froude 수와 보의 높이 뿐만 아니라, 상 하류 수위차, 보의 형상, 제방의 재료적 특성 등 많은 요인들이 존재한다. 이 중 본 연구에서는 상 하류 수위차와 보 접속부 세굴 범위의 관계를 파악하고자 한다. 보 접속부 세굴에 대한 수치모의에 앞서 Gill(1972)와 Dongol(1990)이 수행하였던 교대세굴 자료를 바탕으로 Flow-3D의 세굴에의 적합성 및 적용성을 검토하였다(그림 2참고). 검토 결과 수치모의의 입력 변수를 조정함으로써 실험값과 가깝게 나타나는 것을 확인하였다. 이렇게 조정된 변수를 이용하여, 보 접속부 세굴에 대한 수치모의는 상 하류의 수위차에 대해 다양한 검토를 하기 위해 상류의 수위를 1.0m로 고정한 채하류부의 수위를 0.2~0.8m까지 0.1m간격으로 변화시켰으며, 유사의 대표 입경은 0.63mm로 주문진 표준사를 가정하였다. 모의 시간은 평형세굴심이 발생할 때까지 수행하였고, 난류모델로는 LES(Large Eddy Simulation)를 채택하였다. 모의 결과 상 하류 수위차가 증가할수록 보 하류부 세굴 길이($L_d$)가 증가 하였으며, 세굴의 폭($B_d$) 역시 증가하였다. 그림 3은 수치모의 결과로 세굴이 발생된 제방의 모습을 도시한 것이다.

• 물과 미래
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• 제27권1호
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• pp.79-88
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• 1994

부곡온천 지역의 지속적인 지하수위 하강에 대비하여 온천지역의 지하수 흐름을 3차원 모형인 MODFLOW를 이용하여 해석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 변수보정 과정에서 대수층의 투수계수는 0.0134m/d로, 저류계수는 0.020으로 나타났으며, 모형이 추정한 장기간의 지하수위 변동은 관측치와 잘 맞았다. 2) 여러 가지 시나리오에 대하여 1년간의 기간에 대한 시뮬레이션을 한 결과 가장 나쁜 조건인 년간 함양량이 작고 년간 양수량이 큰 경우에는 시뮬레이션 기간의 초기에 비해 말기에 지하수위가 저하되었으나 그 외의 경우에는 말기의 수위가 초기의 수위보다 낮아지지 않았다. 3) 온천지역의 안전채수량은 함양율의 크기와 지하수위의 고저에 크게 영향을 받는 바, 양수량의 결정은 년중 지하수위가 가장 낮은 4월경에 과다한 수위저하가 발생하지 않도록 하여야 한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권2호
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• pp.59-68
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• 2009

현재 세종시 예정 지역의 수변경관 개선과 친수공간 조성을 위하여 금남교 하류 1.16 km 지점에 수위유지시설을 설치하는 것을 고려하고 있다. 본 연구는 수위유지시설의 설치로 인한 하천의 홍수위험을 검토함으로써 홍수로부터 안전한 수위유지시설의 규모를 제시하고자 한다. 이를 위해 대상구간의 200년 빈도 홍수량에 대하여 수치해석을 실시하였으며, 1차원 HEC-RAS와 2차원 FESWMS 모형을 이용하여 수위유지시설의 설치 높이에 따른 홍수위 변화를 비교 분석하였다. 모의 결과 수위유지시설의 설치 높이가 5m까지는 홍수로부터 안전한 것으로 분석되었으며, 횡방향 수치해석이 가능한 2차원 모형에서 보다 정교한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 연구결과는 향후 적절한 수위유지시설의 규모를 결정하는데 있어 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.105-115
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• 2014

본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제16권3호
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• pp.239-248
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• 2002

울산시 정족산 산정상 부근에 위치하고 있는 무제치늪의 수문학적 특성을 구명하고자 유역 환경과 몇 가지 기초 수문조사를 실시하여 늪의 강우유출 특성과 지하수위 변동 특성을 파악하였다. 늪 지역의 평균 유출률은 0.58로 일반 산지유역과 비슷하였다. 단기유출 수문곡선에서 유량상승부가 완만하게 증가하여 첨두유량이 출현할 때까지 많은 시간이 걸리며, 그 이후에도 유량의 감소형태가 일반 산지유역에 비해 천천히 감소하였다. 늪지역의 유출 성분 구성은 기저유출량이 풍부하고, 무강우 기간에도 유출량이 크게 감소하지 않고 지속적으로 유출하였다. 지하수위는 강우 직후에 피크에 도달하고 그 후 강우가 멈추면 다음 강우기간까지 지하수위의 감소가 아주 완만하게 일어나고 있었다. 강우강도가 클수록 지하수위의 감수곡선 기울기가 완만하였으며 지속시간이 길수록 피크부분이 오래 지속되었다. 장기 지하수위의 변화 경향은 강우와 유출 수위의 변화 경향과 거의 일치하였다. 향후의 늪지역의 물환경은 항상 일정한 지하수위를 유지할 것으로 평가되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.338-338
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• 2016

준설은 흙 또는 모래, 자갈을 파내는 작업을 말하는 것으로, 준설의 목적은 수로, 하천, 항만공사에서 수심의 증가 및 수심을 유지하기 위함이다(산업안전대사전, 2004). 이러한 준설은 하천의 흐름 특성 및 제반 여건 변화를 수반하기도 한다. 준설 직후 낮아진 하상으로 인하여 수위가 감소되는 경우가 있으며, 반면에 수위 저하를 동반하지 않는 경우(저수지와 연결된 준설), 준설 부근에 퇴적이 발생하며 이는 하천의 수위 상승으로 연결될 수 있다. 이러한 수위 상승은 홍수 시 제방의 월류 가능성을 높이는 등 하천의 치수 안전성에 문제를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 준설로 인한 하천의 수위 상승에 초점을 맞추었다. 기존 연구에서는 대부분 이러한 현상분석을 위해 수치해석을 이용하였으며, HEC-6, CCHE2D, GSTARS 등의 1, 2차원 수치해석 프로그램을 이용하였다. 그러나 1, 2 차원 수치모형은 수심에 따른 흐름특성을 충분히 반영하지 못하는 한계점을 가진다. 이에 본 연구에서는 3차원 수치해석 모형인 SCHISM을 이용하였다. SCHISM은 하구역의 흐름특성을 분석하기 위해 개발된 프로그램으로, 본 연구와 같이 단면의 급 확대부의 수치해석에 적합한 프로그램이라고 판단된다. 기존연구를 바탕으로 하상변동에 영향을 주는 인자를 산정하여 무차원화 하였으며, 하상 변동량 및 수위상승 영향의 민감도 분석을 수행하였다. 무차원인자는 준설깊이/상류수심(H/hu), 하류하폭/상류하폭($W_d/W_u$), 하류수심/상류수심($h_d/h_u$), 유량(Q)으로 결정하였다. 수치해석에 이용된 지형은 1: 2 경사의 제방을 가진 직선수로이며, 준설 구간을 기준으로 상 하류 각각 1,000 m의 길이를 확보하였다. SCHISM 수치모의를 통하여 민감도 분석을 수행한 결과 모든 수치해석 case에서 퇴적으로 인한 상류수위의 증가를 확인 할 수 있었다. 또한 하류수심/상류수심은 준설부 퇴적 및 상류 수위 상승에 가장 큰 영향을 주는 인자로 나타났다. 본 연구는 하천 준설 계획 시 참고자료로 활용이 가능할 것이며, 준설로 인한 하천수리특성 변화의 선행연구로써 의미가 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.555-555
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• 2016

본 연구는 낙동강 유역의 대표지점별 과거 수문자료의 타당성을 검토하고, 발생된 오류에 대해서는 표준화된 방법으로 수정 보완하여 하천유량 적정관리를 위한 기초 통계자료를 구축하는데 그 목적이 있다. 따라서 수문자료의 정확성 확보와 향후 자료의 활용성을 증대하기 위하여 낙동강홍수통제소의 수문관측소를 중심으로 수위, 수위-유량관계곡선식, 유량자료를 다양한 근거자료 및 수문자료의 특성 등을 고려하여 기초적인 통계자료 구축을 위해 노력하였다. 과거자료를 검토한 결과 2000년대를 기점으로 수위자료의 정확도가 향상되는 것으로 판단하였으며, 사용자에게 신뢰성 있는 자료를 제공하기 위하여 2000년도 이후의 수위자료와 수위-유량관계곡선식을 수집하여 검토?분석하였고, 자료 보완을 통하여 신뢰성 있는 유량자료를 구축할 수 있도록 하였다. 대상지점 12개소에 대하여 취득기간별에 따른 각종 기초통계 특성에 대하여 요약 정리하였다. 자료의 취득률은 대부분 90% 이상의 양호한 결과를 나타내었지만, 몇몇 지점에서는 수위자료의 불안정으로 인하여 60% 이하를 나타내는 지점 또한 존재하였다. 연평균 손실고는 평균강수량에서 유출고를 뺀 값을 나타내고, 이에 대한 유출률을 산정하였다. 또한 취득기간 동안의 평균 풍 평 저 갈수량을 분석하였다. 치수 및 이수 측면을 고려하여 최고유량과 이에 대한 발생일을 조사하였으며, 최저유량의 경우는 7일 평균 최저유량과 이에 대한 발생일을 조사하였다. 최저유량 발생일은 7일 중 중간일을 기준으로 표시하였고 조석이나, 지속적인 배수의 영향을 받는 지점은 홍수위 및 홍수량에 대해서만 산출하였다. 비록 2000년 이전 자료에 대해서는 현실적인 한계로 인하여 검토를 실시하지 못하였으나, 최소 10년간의 자료에 대해서는 신뢰성을 확보하기 위한 노력을 기울였으며, 이러한 경험으로 다시는 재현되는 않는 자연현상에 대한 현장단위에서의 관측 및 측정뿐만 아니라 이를 바탕으로 축적된 자료의 구축, 검증을 통한 DB 구축 등에 더욱 각고의 노력이 필요할 것으로 판단된다.