이 논문에서는 freak wave가 포함된 시계열 파랑자료를 분석하였다. freak wave가 포함된 자료와 포함되지 않은 자료에 대하여 여러 가지 파랑 특성을 비교하였다. 파랑 자료는 Yura 해역에서 24시간 연속으로 측정된 자료를 분석하였고, 그 중에서 freak wave가 발생한 30분 동안 파랑과 인접한 30분간의 파랑자료를 집중적으로 분석하였다. 최대파의 파주기가 가장 긴 주기가 아닌 것을 볼 수 있다. 최대파의 파주기는 평균파주기보다 약간 길며, 유의파의 파주기보다는 짧은 것을 볼 수 있었다. 비록 해상 상태는 높지만, 레일리분포로 파고의 확률분포를 잘 표시할 수 있었다. Freak wave의 발생 전후의 파랑자료를 비교해 보면, 파랑스펙트럼의 특성은 큰 차이를 보이지 않으며, 발생한 경우에 비선형성이 증가한 것을 볼 수 있다. 그리고 freak wave 발생 직 후에 오히려 유의파고의 크기가 크게 나타났다. 따라서 유의 파고가 높은 것이 항상 freak wave의 발생확률을 높이지는 않는 것을 볼 수 있다.
지역빈도해석은 대상 지점의 관측자료만을 사용하는 지점빈도해석과 달리 지역구분을 통해 정의된 동질지역 내에 포함된 모든 지점의 자료를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 확률수문량을 산정할 수 있는 방법이다. 지역빈도해석의 절차는 크게 지역구분인자를 이용한 동질지역구분과 홍수지수모형의 적용을 통한 확률강우량 산정으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 지역구분에 사용되는 지역구분인자가 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 미치는 영향을 알아보기 위하여 지역구분인자와 확률강우량 산정결과와의 상관성을 분석하고자 한다. 먼저, 동질지역 구분을 위해 지형적 특성과 수문학적 특성을 나타내는 지역구분인자를 선정하였으며, 군집분석을 통해 동질지역 구분을 수행하였다. 구분된 동질지역에 대해 지역성장곡선을 추정하고 홍수지수모형을 통해 지점별 확률강우량을 산정하였다. 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 지점빈도해석 대비 증감률과 동질지역구분에 사용된 지역구분인자와의 상관성분석을 통해 지역빈도해석의 확률강우량 산정에 영향을 주는 지역구분인자를 확인하였다.
근소만 갯벌에 대해 위성영상 자료를 적용하여 갯벌 표층의 퇴적상과 저서미세조류군집의 변화를 관측하였다. 현장조사 자료 분석을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포를 확인하고, 저서미세조류의 분포 지역이 위성영상에서 어떠한 반사도 특성으로 나타나는지 관측하였다. 근소만의 표층은 $3.5{\Phi}-6.5{\Phi}$ 까지 크기의 입자가 주로 분포하여 공간적인 퇴적상의 분포가 뚜렷하지 않으므로 중저해상도의 영상에서는 퇴적환경 변화의 양상 분석이 적합하지 않았다. 그러나 10월부터 2월까지 갯벌 표층에 나타난 저서미세조류의 번성 현상을 뚜렷하게 관측할 수 있었으며, 중저해상도의 영상을 활용하여 계절별 저서생태계의 분포 변화 관측이 가능함을 알 수 있었다. 고해상도 영상에서는 모래성분이 우세한 지역이 잘 구분되어 나타났으며, 잘피의 분포지역을 뚜렷이 관측할 수 있었다. 따라서 국내 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 자료가 갯벌 표층 퇴적상 및 정밀한 생태환경 주제도 작성에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
하천의 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 이러한 합류부에서는 흐름구조와 물의 물리 화학적인 특성이 지속적으로 변화할 수 있고, 침식과 퇴적으로 인한 하상변동과 같은 하도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 하천의 합류부는 두 지류가 만나 형성되는 지역으로 하천생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 구간이다. 이러한 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 수체혼합의 패턴 분석의 어려움으로 인해 수리 및 수질 수치모형에 의존하여, 실측자료에 기반하여 지류의 유입에 따른 수체혼합을 공간적으로 분석하는 연구는 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들뿐만 아니라 최근 활발하게 연구되고 있는 ADCP의 초음파반사율을 활용하여 상이한 농도의 유사가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 공간적으로 분석하고자 하였다. 초음파반사율은 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 SNR자료를 확산, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 초음파반사율을 활용한 방식을 검증하고 지류와 본류의 유입 전후 입도분포를 확인하기 위해 LISST 측정을 수행하였고, 드론 영상을 활용하여 유입 유사의 2차원 공간적인 분포를 확보하여 초음파반사율을 활용한 방법과 비교하였다. ADCP, LISST, 드론의 계측자료는 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, ADCP로부터 제공되는 유속, 수심자료의 공간적인 분포를 분석하여 합류부의 수리특성을 분석할 수 있었고, 초음파반사율을 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 인자로 활용하여 본류와 지류의 유입량에 따른 다양한 유사 혼합의 3차원 공간적인 패턴을 분석할 수 있었다.
비점오염의 특성에 대해 지속적으로 연구 중이지만 수문특성과 연관성이 크다 보니 그 일관성에 대해 확실한 기법이 개발되지 않았다. 기법 개발과 효과적인 오염원 관리를 위해 SWMM 등의 모형을 활용하고 있지만 투입된 노력과 시간에 비해 그 효율성이 매우 적은 편이다. 이런 부분을 보완하고자 본 논문에서는 기존의 비점오염량 산정방법이 아니라 낙동강유역의 도시화 특성 및 수문/기상자료와 처리장 운영자료를 활용한 차별화된 원단위법을 통해 비점 배출 부하량 산정방법을 제시하려고 한다. 배수구역 내 관거 시스템을 합류식으로 가정하였고 배수구역별 비점 발생형태는 하수처리장의 강우 유입량, 하수처리장의 우회유량(Bypass 유량), 하수처리구역의 CSO 유량 3가지로 구분 지었다. 유입 방류자료와 강우자료를 활용하여 임계강우량을 3mm로 설정하여 3mm이상일 경우에 우회유량이 발생한다고 가정하였고 우회유량 발생시 오염부하량 산정은 건기평균유량에 유량변동부하율을 곱하여 시간최대유량으로 전환한 후 강우 지속기간 동안만 우회유량이 발생하는 것으로 가정하였다. CSO 유량은 처리구역/배수구역 면적비에 따라 3개의 그룹으로 구분한 뒤 검증된 SWMM-온천천 모형의 각 소유역별 불투수면적비와 비교하여 유사한 소유역을 각 그룹의 대표유역으로 선정하였다. 선정된 소유역의 CSO 유량과 수문현상의 비선형적인 관계를 고려할 수 있는 신경망 기법을 적용하여 강우특성에 따른 CSO 오염부하량 산정을 실시하였다. 산정결과를 바탕으로 각 하수처리장별 비점저감 기여율을 산정한 결과 대구북부 처리장에서 21.56%로 가장 높은 효율을 보여줬으며 거창가조 지점에서 0.11%로 가장 낮은 효율을 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 낙동강유역 내 위치한 하수처리장의 효율성에 대해 알 수 있으며 개선되어야 할 처리장들을 알 수 있었다. 또한 획일화된 방법이 아닌 차별화된 원단위법을 통한 오염부하량 산정은 앞으로의 연구방향에 있어서 좋은 사례가 될 것으로 사료된다.
최근 물 사용에 대한 각 부문 간의 경쟁이 심화되고 있으며, 미래 기후변화에 대응하기 위해 체계적이고 효율적인 수자원 활용이 요구되고 있다. 농업용수는 우리나라 수자원의 40% 이상을 차지하고 있지만, 생활용수, 공업용수와 달리 경험에 기반한 관행적 관리가 이루어지고 있어 체계적인 관리가 필요하다. 농업용수의 체계적 관리와 분석을 위해 최신화된 수혜면적 파악 및 수혜구역 내 수로 네트워크 구축은 필수적 요소이다. 현재 활용하고 있는 농업용 저수지 수혜면적 및 수로 자료는 한국농어촌공사의 RIMS 자료를 기반으로 하고 있다. 하지만 기존 자료의 경우 준공 당시 설계기준으로 작성되거나 수년 전 갱신된 자료로 최신현황을 반영하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 직접 측량을 통한 자료 취득 또는 농림축산식품부의 스마트팜맵과 같은 대체, 보완자료가 활용되고 있다. 직접 측량의 경우 최신화된 정확한 자료 취득이 가능하지만, 많은 시간이 소요되며, 스마트팜맵의 경우 취득 주기가 1~2년으로 주기에 따라 최신자료의 활용이 어려울 수 있다. 본 연구에서는 자료 산정 시간 단축 및 최신자료 취득을 위해 고해상도 영상을 활용하고자 하였으며, 여주시 삼합저수지를 대상으로 검증하였다. 영상자료로는 위성영상, 항공영상, 드론영상을 활용하였으며, 위성영상의 경우 구글어스 프로의 2020년 11월 고해상도 영상, 국토리지정보원의 2019~2020년 51cm급 항공 영상, 2020년 10월 촬영한 4cm급 드론영상을 사용하였다. 수혜면적 산정은 기존 RIMS 자료와 스마트팜맵을 통해 확인한 수혜면적에서 영상을 통해 확인한 토지이용 변경지역을 추출하여 재산정하였으며, 수로 네트워크의 경우 RIMS 자료를 기반으로 드론영상을 통해 확인된 수로 추가 및 DEM (Digital Elevation Model) 영상을 활용한 용수 흐름도 작성을 통해 구축하였다. 본 연구에서 재산정한 수혜면적과 수로 네트워크는 정확한 용수 수요량 및 공급량 산정, 관개 효율 분석 등과 같은 농업용수 분석 전반에 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
전 국토의 산지 비율이 높은 우리나라는 산림지의 특성이 수질에도 많은 영향을 미치고 있다. 산림지역의 화재에 있어 산림이 갖는 수질, 토성의 변화와 발생한 연소 퇴적물, 유기물로 인해 수자원에도 악영향을 끼치게 된다. 산불은 단순한 산림지의 자원 유실뿐만 아니라 토양층의 물리적약화와 강수저류 효과를 떨어뜨려, 산불 후 유출의 증가를 보인다. 삼척시의 산불 선행연구에 따르면, 산불 발생 직후, 지역의 직접 유출이 기저 유출보다 높게 나타났다. 이에 따라, 모든 수질인자의 평균 농도는 비발생지역에 비해 발생 지역의 농도가 현저하게 증가하였으며, 이 중 T-N, T-P, SS의 농도가 특히 크게 나타났다. 또한, 계류 수질의 경시적 변화를 분석한 결과, BOD와 COD는 산불 발생 최소 4개월의 기간을 거친 후 점차 안정화하는 모습을 보였다. 다만, 산불로 인해 훼손된 물 환경의 상황을 복구하고자 하는 연구의 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 2022년 4월 산불이 발생한 강원도 양구군 양구읍 송청리 비봉산 일대의 산불 유역을 대상으로 산불에 따른 물 환경의 변화를 밝힘으로써 산불로 훼손된 지역의 효과적인 수질 회복과 물 환경 보전 대책 수립을 위한 자료를 제공하고자 수행하였다. 2023년 4월 양구 비봉산의 산불 복구 작업이 본격적으로 시작되는데 복구 전 현재 수질의 상황을 살펴봤다. 조사 지역은 비봉산 일대의 산불 지역과 비발생 지역, 오봉산 일대까지의 유역 출구 총 7개의 지점을 선정하였다. 기본 수질항목은 현장에서 YSI PROPLUS (Mobile Multi Sensor Meter)를 이용하여 측정하였고 채취한 시료는 무균 채수 병에 담아 실험실로 운반하여 SS (Suspended Solids), TP(Total Phosphorus), TOC (Total Organic Carbon) 항목에 대해 수질오염공정시험기준에 의거하여 분석하였다. SS, TOC, t-p의 경우, 지정학적 특성, 산불에 의한 퇴적물들의 변화와 토양의 형태 및 식생의 변화로 인한 결과의 차이를 보였다. 1년이 지난 지금 산불 직후처럼 높은 수치는 보이지 않았다. 그러나 아직 복구 작업이 제대로 진행되지 않아 그 영향에 대해 무시할 정도로 안정화되지 않았다. 본 연구는 산불 발생 후 강우 및 토사유출에 대한 비 산불 지역과의 차이를 살펴봄으로써 수질 오염원으로 작용할 수 있는 가능성을 기초자료로 제공될 것이다. 또한, 수처리 기술개발을 포함한 예방책을 만들어 내는데, 기초자료로 활용할 수 있길 바란다.
최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 환경 분석 및 예측 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 그러나 국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 제한적이다. 본 논문은 국내의 원해 및 근 해역에서 수집된 해양 환경 자료를 분석하여 해양재해를 예측할 수 있는 시스템 모델을 연구한다. 이를 위해서 본 논문에서는 해양재해 예측 시스템을 위해서 통신시스템 모델, 해양환경 자료 수집 시스템 모델, 예측분석 시스템 모델, 상황전파시스템에 대한 모델을 제시하였다. 또한 예측분석 시스템을 위한 적조 예측 모델과 요약분석 모델을 제시하였다.
유해 남조 대발생(Harmful Algal blooms, HABs)이 담수호에 발생하면 마이크로시스틴과 같은 독성물질과 맛·냄새 물질을 생성하여 상수원이용과 친수활동을 방해한다. 그래서 유해 남조 대발생 전 유해남조 세포수를 예측하여 선제적 대응하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 머신러닝기반 Random Forest(RF)를 활용하여 팔당댐 앞의 유해남조 세포수를 예측하는 모델을 개발하고 성능을 평가하고자 한다. 모델 구축을 위해 2012년 4월부터 2021년 12월까지의 팔당호(삼봉리, 경안천) 및 남북한강(의암댐~이포보)권역의 조류, 수질, 수리/수문, 기상 자료를 수집하여 입력 및 출력 자료로 이용하였다. 수집된 데이터에는 다양한 입력변수들이 있어 남조 세포수 예측 성능 비교를 위한 전체 26개 변수 적용과 통계학적으로 상관관계가 높은 12개 변수 적용을 통해 모델을 구축하였다. 입력, 출력 자료로 이용한 유해남조 세포수는 로그변환된 값으로 사용하였으며 일반적인 조류 시료 채취기간이 7일이므로 7일 후를 예측하기 위한 모델을 구축하였다. 구축한 모델의 성능은 실측데이터와 예측데이터의 R2로 산출하여 평가하였다. 전체 26개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 결과 R2의 학습 0.803, 검증 0.729로 나타났고, 유해남조 세포수와 유의미한 상관관계를 보이는 12개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 R2은 학습 0.784, 검증 0.731로 나타났다. 두 모델의 성능을 살펴본 결과 입력변수 개수의 변화에 따른 성능차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, 남조세포수 예측을 위한 모델로서 활용가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Random Forest 외 다른 기계학습 모델들과 딥러닝 모델을 통해 남조세포수 예측 성능이 높은 모델을 구축해볼 필요성이 있다.
원격탐사 영상과 고도자료를 사용하여 지구환경을 3차원으로 시각화할 수 있는데, 이것은 지구과학분야에서 정보를 3차원 공간에서 탐색하고 분석하는 새로운 패러다임을 제공해준다. 지구환경을 보다 현실감 있게 시각화하고 이를 통해 공간적 특징이나 객체 지형들 간의 관계를 분석할 수 있도록 하려면 3D 공간 표현의 지원이 필요하다. 이를 위해서는 다양한 2D, 3D 공간자료와 관련 벡터 자료가 통합되어야 하고, 또한 지질이나 지표 객체들 간의 상대적 위치와 위상학적 관계가 통합되어 함께 다루어져야 한다. 이러한 이유로 지구과학 및 지구환경 문제의 3차원 시각화에서는 3차원 모델링과 위상 분석, 데이터베이스가 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 지구과학 및 지구환경 분야에서 3차원적 특성을 포함한 동적모형 개발과 시뮬레이션 환경 기반을 제공하도록 원격탐사 자료를 이용하여 시각화하는 방법과 자료추출 및 관리, 3차원 가상공간에서 동적 모형화를 활용하는 방법론에 관하여 연구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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