하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
수문학적 의미의 일반적인 물순환은 증발, 응결, 강수 등 태양에너지와 중력에 의해 전지구적으로 반복되는 물의 재생산과정을 의미한다. 최근 들어 토목분야에서 언급되기 시작한 물순환시스템은 수문학적인 물수지(water balance)에 저류, 공급, 처리, 재이용 등 인공적인 요소를 감안하여 대상지역의 적절한 수요, 공급을 유지하는 시스템을 의미한다. 생활에서 물이 차지하는 중요성을 감안할 때, 지역의 수문학적 특성과 문화, 경제적 여건을 고려한 효율적인 물순환시스템의 구축은 지역발전의 정도를 가늠할 수 있는 지표라 할 수 있다. 본 연구는 물산업 선진국인 영국과 미국의 지역 물순환시스템 설계사례를 조사하고 초기단계인 국내사례와 비교하여 향후 설계지침 개발의 기초자료로 활용하기 위하여 수행되었다. 선진사례 조사는 2009년 이후 미국과 영국에서 수행된 세 건의 물순환 현황조사(water cycle study)와 미국에서 개발된 설계최적화 프로그램을 분석하였고, 국내사례로는 파주운정지구와 광교신도시 개발 시 수행된 물순환시스템 구축사례를 조사하였다. 해외 선진국 사례조사 결과, 물순환시스템 구축은 공통적으로 물순환망 현황조사, 물순환 계획수립, 지역현황 조사, 적용가능 기술조사, 설계 등 5단계를 거쳐 수행되었다. 이 중 가장 중요한 단계는 지역의 물수지와 가용 물 수요 및 공급 시스템을 조사하는 물순환망 현황조사로, 지역의 needs를 정확히 파악하고 양적, 질적 공급목표를 적절하게 선정하여 가장 효율적인 물순환망 계획을 수립하는 바탕이 되었다. 지역현황은 지역 법규 및 투자계획, 사회변화 예측 등 사회적 요소를 고려하는 단계로, 물순환 설계 선진사의 설계 최적화 프로그램의 경우 이러한 지역현황과 사회적 변화 예측의 반영에서 차별성을 갖고 있었다. 적용가능 기술조사의 경우 친환경, 저에너지 기술이 부각되던 추세에서 최근에는 지속가능성이 주요 고려사항 이었다. 국내사업 사례의 경우 규모가 작아 직접적인 비교가 불가하였으나, 5단계의 복잡한 최적화단계가 아닌 물순환망 분석결과와 이해당사자(stakeholders)의 needs를 바탕으로 치수안정성, 친수환경 보장 등의 목표를 수립하였다. 국내에서도 향 후 유역규모(watershed scale)의 대형 물순환기반 복합개발사업이나 대규모 해외사업 참여 시 필요한 기술력 축적의 차원에서 단계별 check list를 포함한 한차원 높은 물순환 설계지침 마련이 필요한 시점이라 하겠다.
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.
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.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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