• Water for future
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• v.49 no.2
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• pp.66-73
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• 2016

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2000.05a
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• pp.646-651
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• 2000

• Water for future
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• v.54 no.2
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• pp.24-31
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• 2021

• Water for future
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• v.55 no.3
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• pp.48-53
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• 2022

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.501-505
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• 2009

본 연구는 선진국의 국가 수자원 정책지표를 파악하여 우리나라의 환경에 맞는 정책지표의 개발을 목적으로 하고 있다. 본 연구의 수행을 위하여, 선진국의 수자원관리 및 정책지표를 파악하였으며, 국가수자원정보 시스템 등 수자원 정보시스템을 적극적으로 활용하였다. 특히, 기후변화의 영향으로 인한 하천환경의 급격한 변화가 예상됨에 따라 현재의 하천환경을 정확히 파악하고, 그것을 토대로 적절한 하천환경에 관한 정책이 수행 될 수 있도록 하는 것에 역점을 두고 있다. 그러한 목적을 달성하기 위하여 물놀이 가능 하천 비율, 하천생태 건강성, 하천자연 보전도, 그리고 상수원수질 안전성이라는 4가지 핵심지표를 개발하였다. 각각의 지표를 활용함으로써 하천환경 전반에 관한 사항을 정확하게 진단할 수 있고, 따라서 이에 근거하여 적절한 하천환경에 관한 정책목표를 수립할 수 있게 될 것이다. 또한 본 연구에서는 각 지표를 통하여 현재의 상태평가를 행하고 있으며, 이를 통하여 기간별 정책목표를 설정하고 있다. 본 연구를 통하여 하천환경 분야에 관한 우리나라 수자원 정책의 장기방향을 설정하여, 불확실한 기후변화에 대응할 수 있는 기반을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.161-161
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• 2015

최근 정보화 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보들이 집적되고 있으며, 다양한 분야에서 집적된 자료의 활용성에 대한 관심이 보이고 있다. 특히, 수자원분야에서는 ADCP와 같은 최신 계측기법으로 확보되고 있는 방대한 양의 하천의 유속 및 하상 등의 자료를 수집, 저장, 처리, 검색하고자 하는 요구가 증가하고 있다. ADCP를 이용하여 유속을 계측할 경우, 재래식 계측 방법인 봉부자를 이용한 방법, 프로펠러유속계를 이용하는 방법에 비해 빠르고 정밀한 자료를 수집할 수 있는 장점이 있지만 계측자료의 양이 방대해짐에 따라 자료의 저장, 관리와 처리가 힘든 단점이 있어 ADCP를 이용한 자료의 저장 및 관리 처리를 자동화하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있다.이러한 상황에 맞춰 수자원 발전을 위한 미국 대학 협력단체인 CUAHSI(Consortium of University for the Advancement of Hydrologic Science)에서는 수자원정보화시스템(Hydrologic Information System; HIS)의 구축하기 위해 표준화된 수자원 관측자료 데이터베이스 구조인 ODM(Observation Data Model)을 개발한 바 있다. 최근에는 하천 단면과 같은 하천 측정자료를 송수신할 경우 사용할 수 있는 표준 자료 프로토콜인 RiverML을 개발하여 Beta 버전을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천 자료 및 모형의 공유를 목적으로 HydroShare의 일환인 수자원 관측자료 중 하천자료의 전송용 언어인 RiverML과 하천의 시공간적 수리동역학적 자료 구조인 Arc River를 기반으로 ADCP의 계측자료를 RiverML로 변환하는 기술과 변환된 결과를 토대로 2차원 및 3차원으로 표출하는 GIS기반 소프트웨어를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.227-227
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• 2017

"농업 농촌 및 식품산업기본법" 제47조의 2 신설로 기후변화가 농업 농촌에 미치는 영향, 취약성을 5년마다 조사 평가 공표하고 실태조사를 실시하기 위한 법적 근거가 2014년 5월 마련되었다. 지구 온난화 등 기후변화가 농업 농촌에 미치는 영향을 심층적으로 조사 및 분석하여 기후변화에 선제적으로 대응해야 한다. 국가 수자원 총 이용량의 48%가 농업용수로 이용되고 있다. 논면적(964천ha) 수리안전답은 575천ha에 불과하고, 19.4%(187천ha)는 별도 용수공급시설이 없어 자연강우에 의존하고 있으며, 용수공급시설을 갖춘 관개전은 140천ha로 전국 밭면적의 18.5% 수준('15.7월 행정조사)에 그쳐 논에 비해 열악한 수준이다. 기후변화에 대응하여 농업용수의 안정적 공급을 위해 기후변화에 따른 농업용수의 영향분석 및 취약성 평가를 위한 지표 개발이 시급한 실정이다. IPCC에 따르면 기후변화의 영향과 심각성은 수자원, 생태계, 산림, 보건, 농업 및 사회기반시설 등 다양한 분야에서 관측 혹은 전망되고 있는데 특히 가장 취약한 부분은 강수패턴의 변화로 인한 영향이다. 강수패턴의 변화 의미는 강수 공간, 기간 및 강도의 변화를 의미하는 것으로 강수에 민감한 농업분야가 기후에 가장 먼저 영향을 받는다. 본 연구에서는 기후변화 관점에서 강수의 패턴 변화(공간, 강도, 기간)를 분석하여 농업용수에 미치는 영향을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.409-409
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• 2023

하천 수위는 합리적인 수자원의 이용 및 관리를 위해 반드시 필요한 수문 자료이다. 우리나라에서는 수위 측정을 위해 유역 내에 관측소를 설치하여 장비 또는 인력을 통해 수위를 측정하고 있다. 하지만, 많은 관측소를 운영하고 관리하기에는 예산과 인력이 소모되는 한계가 있다. 위성 영상을 통한 시계열 분석은 전지구적 모니터링과 관측 분야에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대되고 있으며, 특히 위성 영상자료를 활용한 수자원 분야 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성 영상을 활용하여 수면적을 감지하고 수위와 유량을 판별하는 많은 연구가 진행되었지만, 하천 하상의 경사와 단면 형태에 따라 수면적이 변하여 정량적인 수위 추정에는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR 영상과 InSAR 기법을 통해 낙동강 유역의 홍수 전후의 하천 수위 변화를 분석하였다. Sentinel-1 IW 모드의 Single Look Complex(SLC) 영상 12장과 ESA 영상 처리 툴인 SNAP을 활용하여 VV(Vertical-Vertical) 데이터의 간섭을 통해 센티미터(cm) 단위지표 변화에 따른 수위 변위를 분석하였다. 위성 영상을 통해 추출한 수위 변위와 계측 수위 및 단면 자료의 정합성을 비교한 결과, 제방과 수체 경계면 식생과 하상 세굴로 인한 오차로 정량적이 수위의 정합성에는 한계가 존재하였지만, 수위의 정량적인 변동성을 확인할 수 있었으며, 수위 변화의 반응속도를 판별할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.229-229
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• 2012

물관리는 밀레니엄개발목표(Millennium Development Goals)의 달성과정에서 가장 강조되는 주제 중의 하나이다. 물관리의 최종목표는 물관리 그 자체가 아니라 자연적으로는 유한한 수자원의 지속가능성을 유지하고 사회적으로는 계층간의 형평성을 실현하는 것이다. 그러나 개발도상국들은 한정된 국가재정으로 기반시설의 투자가 부족하고 기후변화에 따른 자연재해의 빈발로 인하여 인간다운 삶의 질을 보장받기 어려운 상황에 직면하여 있다. 이러한 인식 아래, 미국, EU, 일본 등의 선진국은 물론 이웃 중국도 개발도상국을 대상으로 물 관련 사업의 공적개발원조(ODA) 프로그램을 활발하게 추진하고 있다. 최근 우리나라의 대 개도국 협력사업은 한국국제협력단(KOICA)이 수행하는 ODA 사업을 중심으로 큰 폭으로 늘어나고 있다. 우리나라의 물 분야 지원사업도 식수개발, 댐건설, 관개시설 개발, 수질오염처리, 재해방지 예 경보 시스템 및 홍수조절사업 등으로 다방면에 걸쳐 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 우리나라의 물 분야 ODA 사업은 정책 및 제도에 대한 컨설팅이나 교육훈련 등 소프트웨어 기반의 원조개발협력은 상대적으로 미진하고 물리적 인프라 위주의 지원사업이 대부분을 차지하고 있다. 최근에는 전문가 파견 및 연수생 초청 등의 인적협력의 사례가 증가하고 있으나 아직까지는 사업내용의 대부분이 건물, 시설물 및 기자재 등의 구조적인 지원 형태로 이루어지고 있다. 이러한 형태는 일찍이 대개도국 물 분야 사업을 추진한 미국이나 일본 등의 선진국들이 원조협력사업의 일관성과 지속성을 평가하기 위하여 제도적이고 정책적인 지원을 확대하는 것과는 거리가 있다. 1992년 KOICA가 네팔 모디강 수력발전소 실시설계 지원으로 시작된 우리나라의 물 분야 사업도 이제 20년에 이르고 있다. 물 분야 지원사업도 새로운 방향전환이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 우리나라의 물 분야 ODA 지원사업의 현황과 문제점을 파악하고 향후 나아가야 할 정책방향을 제시한다. 이를 위하여 먼저 아시아의 스리랑카와 아프리카의 에티오피아의 2개 국가를 사례지역으로 선정하고 물관리의 현황과 문제점을 파악한다. 그리고 사례지역에 대한 우리나라의 물 분야 ODA 지원사업의 현황과 당면과제를 분석한다. 마지막으로 선진국과 우리나라의 물분야 지원사업의 추진방향을 비교분석하여 우리나라 물 분야 ODA 지원사업이 지향할 방향성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.116-116
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• 2022

현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.