교통주제도는 건설교통부와 한국교통연구원이 ${\ulcorner}$국가교통DB구축사업${\lrcorner}$의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원의 NGIS 수치지도(축척 1:5,000)를 기반으로 하여 현장조사 및 문헌조사를 통해 갱신, 보완하여 교통 분야의 활용에 적합하도록 구축한 GIS 수치지도이다. 교통주제도는 현장조사와 문헌조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 구축되며 이중 교통시설물조사는 문헌자료(준공도로현황 등)를 참고하여 산정된 조사대상에 대하여 GPS 조사시스템을 활용, 도형 및 속성정보를 취득하는 것을 말한다. 조사항목은 도형정보(노드, 링크) 및 속성정보(차선수, 도로번호 등)이며 GPS 조사시스템과 조사원장(도면)을 이용하여 조사한다. 교통시설물조사와 문헌자료조사를 통해 수집된 자료는 단위도엽(1:5,000기준)별로 교통주제도에 반영되며 최종적으로 전국단위의 통합자료로 구축된다 교통주제도는 사용목적과 축척기준에 따라 단순화되며 이를 교통주제도 레벨이라 한다. 교통주제도의 레벨은 총 4단계로 구분되며 현재 레벨2에서 레벨4까지 구축되고 있다. 교통분석용 네트워크는 교통시설투자계획, 수요분석, 타당성 평가와 같은 교통분야의 연구를 수행하기 위해 반드시 필요한 자료이다. 교통분석용 네트워크는 교통주제도보다 더 단순화된 도로망 모델로서 구성요소는 노드(시점, 종점, 죤 센트로이드)와 링크(도로망, 센트로이드 커넥터)이며 도로의 기하구조보다는 논리적 구조(방향성, 노드/링크 연결성 등)에 중점을 둔 데이터이다 교통분석용 네트워크는 교통주제도의 도형과 속성정보를 기반으로 하며 각종 통계자료(도로교통량통계연보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다.
홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.
연도를 기반으로 중요한 자료를 해석하는 분야에 있어서 기억법은 교육 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 수치 기억법과 관련된 연구는 기존의 단순한 이미지 형태의 정보를 보여줌으로써 기억률을 높이는 형태로 진행되고 있다. 모바일 환경에서 기억법 기반 실수 수정 수치 알고리즘 논문에서 제안한 방법을 보완하고자 한다. 사용자가 이용하는 앱에서 수치 정보를 입력했을 때 발생되는 오류를 보완해주는 방법이었다. 본 연구에서는 실수 수정에 있어서 단순히 환기 데이터를 보여주는데 그치지 않고 각도 개념을 부과하여 2차원 정보를 기반으로 기억률을 높이고자 한다. 이를 위해 개발된 앱을 이용해 문제 해결 과정을 제안하고 짧은 거리 유효 알고리즘을 구현 평가한다.
2011년에 일본 도호쿠 지방 태평양 해역에서 규모 9.0의 지진이 발생하여 거대한 쓰나미가 일본 본토 해안을 침수시켰다. 이로 인해, 정확한 피해규모가 파악되기 어려울 정도로 막대한 인명과 재산피해를 입게 되었다. 센다이지역의 경우 쓰나미로 인해 해안에 위치한 약 3.8 평방킬로미터의 방풍림이 모두 전복되었고 일부는 유목이 되어 쓰나미와 함께 내륙으로 흘러들어가 곳곳에 퇴적되어 농지를 훼손하고 가옥에 피해를 주었다. 따라서, 본 연구는 유목의 발생과 흐름에 따른 거동을 수치적으로 분석하여, 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름과 산지와 방풍림 등에서 발생하는 유목의 발생과 거동과정을 예측하고, 흐름과 유목 거동에 따른 피해지역을 선별할 수 있는 방법을 구축하기 위한 초기단계로서, 이를 위해 유목의 발생과정의 역학적 모델링을 수치모듈에 적용하였고 이를 활용하여 수치모의를 수행하였다. 흐름분석을 위해 쓰인 모형은 홍수범람 모형인 Nays2D Flood 이며 천수방정식을 기본으로 한다. 쓰나미의 흐름은 해안가의 방풍림지역을 상류단 경계조건으로 하여 발생 당시 관측된 수심변화를 본 모형의 상류단 경계조건으로 입력하였다. 상류단 경계조건에서 쓰나미의 유속은 수심에 따른 파속으로 계산하였다. 본 연구에서는 또한 유목의 발생과 흐름거동을 기존에 개발된 입자법 기반의 유목동역학모형을 활용하여 수치적으로 모델링 하였다. 유목은 유연성이 없는 원주형 강체로 가정하였고 초기설정으로는, 방풍림지역에 30만개의 유목이 하상의 수직방향으로 배치되어있는 것으로 가정하였다. 여기서, 본 연구에서는 쓰나미가 발생하면 흐름에 따른 항력으로 인해 수직방향으로 배치된 유목이 부러지며, 흐름과 함께 흘러가는 현상을 모델링하였다. 본 연구는 폭우나 쓰나미와 같은 거대흐름으로 인해 발생할 수 있는 유송잡물과 유목의 거동을 예측분석하는 기초연구자료로 활용될 수 있으며, 더 나아가 유목의 발생과정까지 수치적으로 재현하는 모델링을 수행하였기 추후에, 산지와 하천에서 발생할 수 있는 유송잡물의 발생과 연행 과정을 보다 세부적으로 예측할 수 있는 기초방법론으로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Morton(1983)의 보완관계식을 이용하여 증발산량의 시.공간적 분포 양상을 계산할 수 있는 격자기반의 일 증발산량 추정 모형을 개발하였다. 본 모형은 C 언어로 개발되었으며, ASCII 형태의 수치표고자료와 토지피복도가 입력자료로 이용되어 유역에 대한 일 증발산량을 계산하게 된다. 또한, 증발산량에 대한 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GRASS에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 대청댐 상류지역에 위치한 보청천의 일부 지역(76.5$\textrm{km}^2$)에 대해서 적용하였다. 적용결과, 보청천 유역의 이평교 지점에서 1995년도 증발산랑은 766.1mm로 나타났으며, 경사면과 면적에 대한 일사량 보정 후 약22%가 증가 하는 것으로 나타났다.
일반적으로 수자원분야에서 사용되는 기초 자료 중 하나인 유량측정 성과는 설계홍수량 산정, 지점의 수위-유량 관계곡선식 산정 등 유역의 이 치수를 위한 설계나 장 단기 계획을 수립하기 위한 기초자료로서 사용되어지고 있으며, 2차원 및 3차원 수치해석을 위한 입력 자료로 사용되고 있다. 유량측정의 성과는 이렇듯 다양한 방면으로 활용되어지고 있는 반면 현재 국내에서는 측정의 성과에 대한 신뢰성을 나타낼 수 있는 지표가 제시되고 있지 않은 상황이다. ISO(International Organization for Standardization) 및 BIPM, IFCC 등 6개 기구는 공동으로 측정 불확도 산정 지침서(GUM, Guide to the expression of Uncertainty in Measurement, 1993)을 제시하였고, 최근 WMO에서는 GUM 표준안을 하천 유량 측정 불확도 산정방법으로 공인하고 있다(JCGM 100, 2008). 이에 따라 본 연구에서는 최근 유량 측정에 활발하게 사용되고 있는 ADCP의 유량 측정 성과에 대한 불확도를 GUM 표준안 기반으로 평가하고자 한다. ADCP의 측정 방법은 고정측정 방식이고, 유속-면적법으로 계산된 유량에 대한 측정 불확도를 평가하였다. 실험은 실규모에서 유량을 제어할 수 있는 건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었고, 사용된 유속 측정 장비는 SonTek사의 micro-ADV와 ADCP M9을 사용하였으며, ADV로 측정된 결과를 참값으로 가정한 후 실험 및 분석을 수행하였다. GUM 표준안 기반의 불확도 평가를 위해 사용된 관계식 및 불확도 요인들은 선행 연구들을 기반으로 하되, 본 실험을 통해 분석된 수치로 변경하여 최종적인 ADCP 유량 산정 불확도를 평가하였다. 본 연구에서는 고정측정 방식 ADCP의 유량 측정 결과를 GUM 표준안에 적용하여 불확도를 평가하였으며, 추가적인 연구를 진행하여 일반적으로 사용하고 있는 이동측정 방식 ADCP의 유량 측정 결과에 대한 불확도를 평가할 수 있을 것으로 기대되며, 이러한 결과는 설계 홍수량 산정이나 수위-유량 관계 곡선식 산정 등 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근들어 방사형 집수정 방식의 대용량 강변여과수 개발에 따른 배후지의 지하수위 강하에 대한 우려가 존재하고 있다. 본 연구에서는 안성천의 방사형 집수정을 대상으로 Modflow를 활용하여 수평정의 취수량에 따른 배후지의 수위 강하를 예측하였으며, 이 데이터를 기반으로 배후지 수위 강하가 최소가 되는 수평정별 취수량을 결정하는 다층퍼셉트론 기반의 인공신경망 모델을 개발하였다. 하천 방향으로 굴착된 수평정 HW-6의 취수량을 높이는 것이 OW-7 및 OB-11 관측정의 지하수위를 높게 유지하는데 필요한 것으로 평가되었다. 또한, 모델 입력 자료의 수 및 훈련과 검증 자료의 분류는 인공신경망 모델 결과에 영향을 미치므로 유의하여야 한다. 향후 현장의 실제 운영 자료와 수치모델의 비교를 통하여 인공신경망 모델을 보완한다면 배후지의 지하수 관리에 기여할 것으로 본다.
동역학파 기반 순간단위도 (Dynamic wave-based Instantaneous Unit Hydrograph)를 이용하여 유역에서의 강우에 의한 유출을 예측하는 기법을 개발하였으며, 국내 실제 자연 유역에 적용하여 기법의 타당성과 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 '동역학파 기반 순간단위도 방법'은 물리기반 수치모형인 동역학파 강우유출모형과 개념적 순간단위도 방법을 결합하여 사용함으로써 물리적으로 정확하면서도 빠르고 안정적으로 강우-유출을 예측하는 것을 목적으로 한다. 유역의 순간단위도는 유역의 지형, 조도계수와 동역학파 강우유출모형인 tRIBS-OFM을 이용하여 계산된 S-수문곡선을 수치적으로 미분함으로써 유도되며, 유도된 순간단위도는 강우강도에 따라 변화하므로 회선적분을 통한 유출수문곡선 예측 시 강우-유출 관계의 비선형성을 고려할 수 있다. 본 연구에서 유도된 순간단위도의 첨두 값과 첨두 발생시간은 강우강도 값과 각각 양과 음의 상관관계를 가졌으며 강우강도 값과 멱 함수 (power function)의 관계를 가졌다. 이는 Paik and Kumar (2004) 등 기존 연구들에서 밝힌 순간단위도의 특성과 일치하였으며, 본 연구에서는 더 나아가 멱함수의 지수를 산정한 후 임의의 강우강도 값에 대응하는 순간단위도를 멱함수 관계를 이용하여 보간할 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 유역에 대한 적용은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 수행하였다. 유역을 여러 개의 소유역으로 분할하여 강우의 공간적 분포를 고려하였으며, 각 소유역에서의 유출량을 동역학파 기반 순간단위도를 이용해 계산한 뒤 물리기반의 하도추적모형을 이용하여 전체 유역에서의 유출수문곡선을 예측했다. 예측된 유출수문곡선을 관측 유출 자료와 비교해본 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)가 0.6 이상으로 측정되어 적절히 유출을 예측한 것으로 판단되었다.
지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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