지속가능한 국가 발전을 위한 물관리 정책은 항상 국정 과제의 중심에 있다. 물관리는 수재해예방, 양질의 안정된 물이용, 충분한 식량생산, 수생태계와 물환경의 보호, 효과적 재정투자 등과 같이 다양한 분야에 계층적이면서도 상호연계성 있는 전문성을 요구한다. 동시에 물관리의 효과와 편익은 경제활동의 기반이 되고 환경보전의 원천이므로 정책의 수요는 정부뿐만 아니라 국민과 더불어 자연으로부터 기인한다. 특히 기후변화의 불확실성 또는 감염병 대발생과 국가적 위기에도 지속가능한 국가 발전을 이행하기 위해서는 시의성 있고 유효한 물관리 정책은 필수이다. 그동안 우리나라 물관리 정책의 세분화 또는 파편화는 물관리 전문성 강화의 효과보다는 비효율성의 결과를 더 크게 생산해 왔었다. 특히 부족한 협력과 조정은 과잉·중복 투자, 비일관적 정책, 비효율적 성과라는 왜곡된 통합물관리 정책 순환이 반복되게 하였다. 최근 정부는 국토교통부의 하천수량(홍수 포함) 및 광역상수도 관리 기능을 환경부로 이관하는 물관리일원화를 추진하여 통합물관리의 발판을 마련하는 계기를 달성하였다. 하지만 비록 정부조직법 개정과 물관리기본법 제정으로 통합물관리 정책의 틀은 마련되었으나, 국토교통부가 하천법 상의 일부 사무를 담당하므로서 하천관리 정책의 복잡성과 다원화는 높아졌다. 따라서 하천의 이용 및 관리에 관한 만족도, 관리주체, 미래상, 물관리일원화 후 정책수요, 기후변화에 관한 인식, 하천관리 참여 의향 등을 조사하는 연구는 시급한 실정이며 향후 하천기본계획, 생태하천복원사업, 소하천정비사업 등과 같은 재정사업의 추진 방향에도 매우 중요한 주제라고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재와 미래 하천의 이용 및 관리, 그리고 정책방향에 대하여 일반 시민(4,500명)과 전문가(168명) 대상의 설문조사를 실시하였으며 인식의 공통점과 차이를 비교분석하였다. 설문조사의 내용은 3가지 부문(하천이용, 하천관리, 하천정책)으로 구분하여 각 부문별로 세부문항으로 구성하였다. 일반 시민과 전문가 간의 인식조사 비교 결과, 공통적으로 시민과 전문가는 하천의 바람직한 미래상으로 '깨끗한 수질의 하천'을 가장 높게 선호하였다. 하천관리 우선순위를 묻는 질문에 대한 시민과 전문가의 응답도 대하천, 도랑이나 개울, 중하천, 소하천 순으로 동일하였지만, 1순위와 2순위의 격차는 시민(26.1%)보다 전문가(1.2%)가 낮았다. 또한 시민과 전문가는 하천관리의 주체로 '물전문기관'을 가장 높게 선호하였지만, 전문가는 '물전문기관' 다음으로 중앙부처(20.2%)를 선호하였지만, 시민은 중앙부처(6.8%)를 가장 선호하지 않는 하천관리 주체로 응답하여 두 집단 간의 큰 인식의 차이를 알 수 있었다. 물관리일원화 후 보다 큰 관심을 가져야할 정책으로는 '건강하고 깨끗한 수질'을 시민(38.9%)과 전문가(47.0%)는 1순위로 선택하였으나, 2순위는 시민은 '생태서식공간'(11.6%)을 전문가는 '안정적 수량확보'(20.2%)를 선택하여 두 집단의 인식 차이가 있음을 알 수 있었다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구에서는 수문학적 가뭄의 위험도 평가를 위해 이변량 지역빈도해석 방법을 적용하여 2022년 가뭄 빈도를 평가하였다. 현재 우리나라의 수문학 분야에서 사용 가능한 자료의 대부분이 자료연수가 부족하여 기존의 지점빈도해석 수행 시 도출되는 결과의 신뢰도에는 한계가 있다. 본 연구에서는 유입량 자료를 대상으로 지역빈도분석을 수행하였으며, 최종적으로는 가뭄사상의 결합재현기간을 도출하여 가뭄위험도 평가를 위한 각 댐 별 빈도분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안되는 Copula 기반 지역빈도해석 모형은 가뭄변량 간의 상관성 및 극치 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인할 수 있었으며, 지역빈도해석모형과 지점빈도해석모형의 적합성 검정 결과의 비교를 통해 지역빈도해석 모형의 장점을 확인할 수 있었다. 결과적으로 2022년에 발생한 낙동강 유역의 수문학적 가뭄사상은 결합재현기간이 8년을 상회하는 것으로 나타났으며 남강댐의 경우 결합재현기간이 20년으로 평가되어 낙동강 유역에서 상대적으로 심한 가뭄이 발생한 것으로 판단된다.
높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.
최근 화학사고 증가와 함께 사고로 인한 재해에 대한 건수가 2012년부터 계속적으로 증가하고 있으며 국내 화학물질 사고 대표 사례인 구미 불산 사고를 보았을 때, 사고현장에 적용 가능한 기술이 미흡하여 피해가 확산되었다는 결과가 발생하였다. 따라서 본 논문에서 수질오염사고 대응체계를 위치기반에 맞춰 화학사고 발생 시 수환경에서 실시간 대응을 위한 위치기반의 지표측정방식의 GPS전자부자를 이용한 대체지표 추적에 대한 측정방법과 그에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 연구대상지는 불산사고가 발생했었던 지역인 구미시를 대상으로 김천시와 구미시 등 2개 시 로 이루어진 감천을 선정하였고 해당 대상지에 수질-수리 측정을 통해 GPS전자부자를 이용한 대체추적물질 추적에 대한 실험을 진행하였다. 이를 통해 GPS전자부자를 이용한 추적자실험에 있어 수질-수리 측정이 동시에 가능하며, 특히 해당 연구결과를 통해 GPS 전자부자를 활용한다면 하천 분야에서의 유출사고에 대한 재난대응체계에 상당히 도움이 될 것으로 사료된다.
천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지형구조가 복잡한 자연하천에서의 오염물질의 혼합과 이송 현상을 해석하기 위해 개발된 1차원 저장대 모형은 1970년대에 처음으로 제시된 이후 하천 내 오염물질의 정체 현상의 정확한 분석을 목적으로 다양한 형태로 개선되어 왔으며, 지난 수년간 지표수 및 지하수 분야에서 오염물질의 거동 및 체류시간을 예측하는 도구로써 활발히 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 1차원 저장대 모형은 복잡한 자연하천의 혼합 기작을 제한된 매개변수를 통해 단순화하기 때문에 아직 해결되지 않은 숙제가 남아 있다. 본 리뷰 논문에서는 현재까지 개발된 저장대 모형의 장·단점을 설명하고, 모형의 구조적, 비구조적 불확실성에 대한 문제를 제기하고, 이를 극복하기 위해 필요한 연구의 방향성을 제시하였다. 본 연구 결과, 지속적인 정체시간분포 모델링에 대한 개선, 동수역학 해석 모형과 저장대 모형과의 결합, 그리고 추적자 실험 자료 수집 과정에서 불확도 개선을 통해 저장대 모형의 정확도를 향상시킬 수 있음을 알 수 있다. 모형의 복잡성을 증가시켜 정확도를 강화하는 방안은 지양하여야 하며, 모형 매개변수를 통한 하천의 정체특성 해석에는 수리·지형학적 근거와 추적자 실험 자료와 매개변수 추정 방식의 신뢰성이 함께 제시되어야 한다. 본 연구의 분석 결과와 제언은 저장대 모형을 통한 정밀한 하천 혼합 해석의 향후 연구에 토대가 될 것으로 기대한다.
식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
수치표고자료(Digital Elevation Model ; DEM)는 영상처리, GIS, 건설, 수자원, 조경, 통신, 군사 및 기타 관련 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 특히 정밀 DEM을 기반으로 하는 대축척 정사영상 제작, 3차원 GIS 데이터 구축 등에 활발히 이용되고 있다. 최근에는 LiDAR(Light and Detection And Ranging) 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 기존의 일반적인 검사점(Check Point)에 의한 비교방법은 건물에 대한 높이값이 아닌 지형에 대한 높이값만을 비교함으로 인하여 LiDAR자료에서 건물 등 구조물 정확도를 평가하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 청주시의 도심지를 연구대상지역으로 선정하여 항공레이저측량(LiDAR측량) 자료를 이용한 DEM 및 수치정사영상을 제작하고 해석도화원도를 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험결과를 분석하면 LiDAR DEM은 건물의 경우에는 평균적으로 x축 방향으로 0.30 m, y축 방향으로 0.62 m 편이가 발생하였으며 도화원도를 이용하여 제작한 DEM과의 비교 .분석한 결과, 편이가 $\pm$10 cm 범위에 36.2%, $\pm$10 cm$\pm$20 cm 범위에 43.53%가 분포되어 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 LiDAR 자료의 정확도는 국립지리원에서 규정하고 있는 1/5,000 도화축척의 최대오차 이내로 다양한 분야에 활용될 수 있다.
본 연구는 우리나라 하천수계의 하천환경 관리를 위해 적용되고 있는 생물학적 평가체계를 법제도적 기준과 실행계획 측면에서 검토 분석하여 문제점을 도출하기 위하여 수행되었다. 하천법과 하천사업의 계획 설계과정의 관련 지침, 수질 및 수 생태계 보전법과 수 생태계 건강성 평가 기준을 중점적으로 비교 검토하였다. 무엇보다 하천환경평가 관련 법제도적 근거가 미흡하고 관련 기준과 지침이 구체적이지 못하여 하천환경 관리의 실효성이 확보되지 못하고 있는 것으로 판단되었다. 또한 국토교통부와 환경부로 이원화된 하천수계 관리체계를 반영하듯 생물 분야의 평가항목과 기준이 수자원 관리와의 통합적 수준에 이르지 못한 채 두 부서의 사업추진 과정에서 단편적으로 고려되고 있었다. 특히 생물 중심의 평가항목과 기준은 물리구조적 서식환경 또는 수질과 연관된 수생생물에 국한되어 있을 뿐만 아니라 대다수 생물에 대한 정밀 조사를 필요로 하는 환경영향평가의 과정으로 고려되는 수준이었다. 결론적으로 하천수계를 대표할 수 있고 비교적 변동성이 적은 식생, 어류, 조류 등 고등생물을 지표화한 신속하면서도 공간 정보화된 정량적 평가기법이 마련되어야 할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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