• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.469-469
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• 2017

기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.283-283
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• 2020

국가의 논의 타작물 재배 권장 정책과 농한기 수익을 위해서 동절기에도 농사가 가능한 시설농업이 발달했으며, 1990년 초부터 재배면적이 증가하여 2000년에는 10만 ha를 넘어섰고, 2018년에는 80만ha의 규모를 보이고 있다(농사로, 2019). 시설농업단지의 동절기 난방을 위한 에너지원으로 화석연료와 전기열원을 사용하고 있고, 특히 강변의 경우 지하수를 난방 열원으로 사용가능해 수막재배를 이용한 대규모 시설단지가 발달함에 따라 지하수의 이용량이 증가하고, 2015년 농업용 지하수 이용량은 연간 20억 톤에 이른다(GIMS, 2019). 난방이 필요한 동절기에 수막용수를 위한 지하수 이용량이 급증하여 계절적인 수위변화를 보이며, 특히 강변의 대규모 시설농업단지의 지하수의 부족현상이 빈번히 발생하는 실정이다(송성호, 2017). 본 연구지역은 낙동강 하구댐 설치 전만조 시 해수의 유입으로 암반지하수의 심도가 증가할수록 EC가 증가하는 특성을 보이는 곳으로, 지하수의 이용량이 급증하는 동절기에 특히 급격히 증가하여 지하수의 안정적인 수질관리를 위해 염분변화의 관리가 필요한 지역이다. 지하수의 계절적인 변화를 위해 시설농업단지내에 지하수 관측정이 설치되어 관측되고 있으며 본 연구에서는 관측정의 2013년 1월~2019년 1월까지 지하수의 EC변화를 관측하였다. 지하수의 수위(GL.m), 온도, EC를 1시간 주기로 관측하여 계적적인 변화를 분석하였고, EC의 증가가 큰 곳은 심도별로 센서(다중심도)를 설치하여 염도의 변화를 관측하였다. 지하수성분의 지질학적 기원분석을 위한 양음이온 분석을 연 1회 실시하였다. 또한 관측정의 심도별 변화를 알기 위해 동일지역에 충적, 암반 관측정을 따로 설치하고 관측하여 지표수와 지하수의 심도별 영향의 차이를 분석하였다. 동일지역의 관측결과 평균 5m이하의 수위변화를 보이나, 5m 이상의 수위변동을 보이는 관측망은 15년 14개소 17년 19개소로 증가추세를 보이며, 이는 주로 밀집된 시설하우스 단지의 수막재배를 위한 겨울철 지하수 사용량 증가가 원인인 것으로 판단된다. 본 연구지역은 강변지역에 밀집된 시설하우스단지의 동절기 수막재배를 위한 지하수 과다 사용으로 수위급감 및 수량부족현상이 반복되고 있어, 예방과 대책강구를 위해 지표수의 함양과 지하수사용량의 상관관계 분석과 자료축적 및 추가연구를 위한 장기관측이 요구된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1135-1144
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• 2023

Many agricultural reservoirs in South Korea, constructed before 1970, have become aging facilities. The majority of small-scale reservoirs lack measurement systems to ascertain basic specifications and water levels, classifying them as unmeasured reservoirs. Furthermore, continuous sedimentation within the reservoirs and industrial development-induced water quality deterioration lead to reduced water supply capacity and changes in reservoir morphology. This study utilized Light Detection And Ranging (LiDAR) sensors, which provide elevation information and allow for the characterization of surface features, to construct high-resolution Digital Surface Model (DSM) and Digital Elevation Model (DEM) data of reservoir facilities. Additionally, bathymetric measurements based on multibeam echosounders were conducted to propose an updated approach for determining reservoir capacity. Drone-based LiDAR was employed to generate DSM and DEM data with a spatial resolution of 50 cm, enabling the display of elevations of hydraulic structures, such as embankments, spillways, and intake channels. Furthermore, using drone-based hyperspectral imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were calculated to detect water bodies and verify differences from existing reservoir boundaries. The constructed high-resolution DEM data were integrated with bathymetric measurements to create underwater contour maps, which were used to generate a Triangulated Irregular Network (TIN). The TIN was utilized to calculate the inundation area and volume of the reservoir, yielding results highly consistent with basic specifications. Considering areas that were not surveyed due to underwater vegetation, it is anticipated that this data will be valuable for future updates of reservoir capacity information.