최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.
최근 기후변화에 의한 이상기후에 따라 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 집중호우로 인해 내수, 외수 침수 등 수재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 하지만 홍수범람 상황 및 피해양상을 효과적으로 모니터링하고 분석하는 기술은 부족하다. 현재 여러 분야에서 UAV를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러므로 홍수 모니터링에 UAV를 활용함으로써 홍수 모니터링의 적시성 및 정확성의 향상을 기대할 수 있다. 최근까지도 홍수로 인한 침수에 관한 많은 연구가 이루어지고 있으나 홍수로 인한 배수에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 촬영을 통해 취득한 포인트 클라우드 자료를 기반으로 한 경사도 기법을 활용하여 DSM을 하천 측량에 활용 가능한 DEM으로 변환하여 지형자료를 구축하였다. 2차원 수치모형인 FLUMEN을 사용하여 홍수로 인한 침수와 배수를 고려한 모의를 수행 중이며 모의 결과를 UAV 홍수 모니터링 영상과 비교, 검증할 것이다. 또한, 침수와 배수의 소요시간 등을 분석하고 검토할 것이다.
건설 CAD 자료와 GIS 자료를 연계하기 위해서는 임의의 좌표체계로 표현되거나 경우에 따라 좌표정보를 가지고 있지 않은 CAD 자료에 지도좌표를 부여하는 과정이 필요하다. 일반적으로 이러한 과정들은 수작업에 의하여 결정된 공액 꼭지점을 이용하지만 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 VASM 알고리즘을 이용하여 건설 CAD 자료와 수치지도에서 건물 객체의 형상 정합을 수행함으로써 공액 꼭지점을 반자동 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 이렇게 추출된 공액 꼭지점을 이용하여 상사변환에 기반한 지도좌표 부여 함수를 유도할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 지도좌표가 부여된 서울대학교 공과대학 건물들의 건설 CAD 도면을 수치지도에 중첩해보았고, 그 결과를 바탕으로 제안된 기법을 평가해 보았다.
지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 국가지리정보유통망을 통해 유통되고 있는 수치지도(Digital map)는 대부분 항공 측량사진(Air survey Photographs)이나 위성영상(Satellite images)을 통해 취득된 토지 피복의 형상을 기반으로 제작된 지도들이다. 정사사진으로부터 취득된 지형정보를 기호화, 단순화한 수치지도는 실제 사물의 형태와 많은 차이가 있어 지형과 시설물의 변이를 사실대로 반영하지 못한다. 특히 최근 들어 지하시설물이나 건축기술의 발달로 층별 구조가 다양해진 건축물의 형태 등은 정사사진으로는 식별이 불가능하고 건물의 경우 지붕의 형태로 묘사되는 등 표현에 한계가 있다. 도심지역을 대상으로 제작된 1/1,000수치지형도나 일부 지자체나 공공기관 등에서 제작된 $1/500{\sim}1/2,500$ 수치지형도는 상세한 지형정보를 포함하고 있는 높은 정밀도의 수치지도이지만, 도시지역의 변이가 빠르게 일어나고 있기 때문에 자료 신뢰성과 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 현지조사나 측량에 의존하고 있는 정사사진으로부터 취득이 불가능한 지형자료의 취득이나 수년단위인 갱신주기의 한계를 극복하고 실시간으로 수치지도를 수정갱신 할 수 있는 대안으로 일반측량성과도의 활용방안을 제시하고자 한다. 일반측량업에서 생산되는 일반측량성과도는 임시 도근점에 의해 측량을 실시하고 지적경계점과 현황기지점을 도해법에 의해 지적도와 중첩시켜 제작한 측량도로서, 일반측량 성과도에 절대좌표체계를 부여하고 수치지도와 매칭 기법을 제시함으로서 경제적이고 신속한 실시간 수치지도 수정갱신체계를 확립할 수 있고, 자료의 공유함으로써 중복측량을 방지할 수 있다.보 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..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의
WRF 모형은 실제 자연에서 나타나는 대기 현상의 원인을 물리적 동적 방정식들의 항으로 표현한 수치예보모형으로 전세계의 상업적 비상업적인 수치예보모형 안에서 성능이 뛰어나다고 평가되어지고 있다. WRF 모형은 오픈소스 기반의 비상업적 모형으로 사용 및 수정이 자유로운 특징이 있으며, 위성 및 레이더와 같은 고도화된 다양한 기상관측자료를 입력자료로 활용할 수 있는 장점이 있다. WRF-HYDRO 모형은 WRF 모형이 갖는 공간적인 저해상도 문제를 해결할 수 있는 고해상도의 격자를 구축할 수 있으며 유출량과 수문 변량을 추정할 수 있는 추적 모형을 추가하여 수문학적 예측 능력을 향상하고자 개발되었다. 기존 모형과의 차별성으로는 기상인자로 인하여 도출된 지표면의 수문인자들이 시간의 변동에 따라서 다음 시간의 기상인자에 영향을 미치는 피드백 구조로 구성되어 기상과 지표면이 양방향으로 연결되는 특징이 있다. 기존 모형에 비하여 향상된 구조적인 특징은 수문학적 순환과정을 자연스럽게 재현함으로서 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 만경강 유역의 실제 유출 사상에 대하여 WRF-HYDRO 모형을 적용하고, 홍수통제소 관할 만경강 유역내 수문 관측소 자료와의 비교를 통해 WRF-HYDRO 모형의 적용성을 검토하였다. 수문 관측소를 통한 검토 결과를 기반으로 WRF-HYDRO 모형에서 제시된 수문-기상 정보를 통하여 만경강 유역의 홍수 사상의 발생 과정에 대한 추적 및 미계측 변량의 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
물관리기본법의 시행 및 제1차 국가물관리기본계획의 이행에 따라 물관리 자료의 정보화 요구가 증가하고 있다. 과거 농업용수관리는 기초자료의 오류, 계측데이터의 부족 등이 한계점으로 지적되었으며, 과학화·표준화된 농업용수 물수급 분석 체계 구축 및 물정보의 정확성이 요구된다. 최근 통합물관리 국가정책 대응을 위한 물수급 분석 기반 마련을 목적으로 한국농어촌공사에서는 농업용수 용 배수 계통 정밀조사, 공간자료 재구축 등을 통한 농업용수 디지털 정보체계 구축 사업이 진행되고 있다. 연속수치지형도 및 토지피복, 스마트팜맵 등의 디지털 공간자료를 수집하고 현장조사와 영농조사를 바탕으로 최신화된 용배수계통도, 수혜면적 자료를 구축하였다. 본 연구에서는 디지털화한 용배수계통도를 이용하여 수리해석 모델 기초자료를 구축하고, 들녘단위 (주·보조수원, 저수지 및 양수장 등) 용수계통도 구현함으로써 수원공별 용수공급 네트워크를 분석하고자 한다. 농업용수 공급체계 반영이 가능한 EPA-SWMM (United States Environmental Protection Agency Storm Water Management Model)을 활용하여 다양한 물공급 시나리오를 적용하여 최적의 물관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 경기도 안성시 고삼저수지를 대상으로 연속수치지형도, 농경지전자지도, 고해상도 DEM 등을 활용한 디지털 조사와 수로 표고, 길이 및 너비 등 현장조사를 수행하였으며, 현장 물관리 방안을 적용하여 물분배 모의가 가능한 EPA-SWMM 기반 수원공-용수로-수혜구역을 연결하는 용수공급 네트워크를 구축하였다. 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 계측 자료를 활용하여 관개기간의 강수량, 소비수량, 증발산량, 공급량 등을 적용하여 농업용수 공급량, 배분량을 추정하였다. 본 연구의 결과는 물관리 담당자에게 상세한 현행 용수공급량 및 용수공급체계 정보 제공과 향후 국가물관리기본계획, 농어촌용수이용합리화계획의 물수급 분석 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
홍수량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 수행하기 위해서는 지형데이터 및 수문인자를 통하여 입력데이터를 구축하는데 많은 시간이 소요된다. 특히 강우-유출모형의 입력데이터의 구축에 내해서는 자료의 축적이 불가피하기 때문에 각각의 내상유역에 대한 홍수량은 주관성을 띄고 있어서 비교 검토가 어려운 실정이다. 따라서 본 인구에서는 지리정보체계(Geographic Information System, GIS)를 이용하여 각각의 대상유역의 홍수량을 객관화시킴으로써 모의 결과에 따른 값을 비교 검토하고 자료를 축적하여 하천유역관리를 수행하는데 도움을 주고자 하는 것을 연구목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 Clark, Nakayasu, SCS, Nash 모형에 내하여 수치지도를 이용한 입력데이터를 자동으로 생성하여 반복적인 모의를 수행함과 동시에 입력데이터를 수치지도에 저장함으로써 자료를 축적할 수 있으며 향후 각각의 하천유역을 관리하는데 통합한 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
지진 피해조사 사례와 지질도 지층의 특성 및 건물구조의 특성으로 지진 피해 취약도 분석방법을 제시하였다. 지진피해 예방을 위하여 최근 경주지역 지진발생으로 조사된 피해사례를 검토하여 정책마련에 도움 되기를 바라는 경우가 있다. 그러나 대부분의 조사사례는 피해규모를 정량적으로 분류하기 어렵다는 점에서 지진에 최적화된 기초자료 조사가 필요하다. 따라서 지진피해 예방을 위하여 기존 조사 자료와 함께 공간정보를 이용한 취약도 분석이 유망한 지진방재 방법론 중 하나가 될 수 있다. 다양한 공간자료를 기반으로 지진피해 취약도를 분석하는 방법론은 보다 수치적이고 객관적이어서 지진피해 예방을 위한 도시설계와 안전정책으로 반영할 수 있다. 앞으로 수치적인 분석을 실시한다면 지진에 대한 전국적 취약정도를 구분하고 우선적 안전관리 대상지를 선정하여 국가 및 지자체 예산적용에 효율적 관리방안이 도출될 수 있을 것이다.
기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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