최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.
도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 개발된 시스템의 일차적인 목적은 지반조사에 사용될 3차원 탄성파 자료처리시스템으로써, 저렴한 환경의 시스템을 구축하기 위해 Linux 환경의 PC를 기반으로 개발되었다. 기본적인 자료처리 모듈들은 2차윈 탄성파 자료처리에 널리 사용되고 있는 SU(Seismic Unix)를 기반으로 하였으며, 3차원 지반조사에 적합하도록 추가적인 자료처리 모듈들이 개발되었다. 이러한 자료처리 모듈들을 이용하여 구축된 시스템은, 처리과정 중에 사용자가 쉽게 QC (Quality Control)를 할 수 있도록 GUI (Graphic User Interface)환경으로 설계되었으며, 이를 구현하기 위해 최근 Linux용 어플리케이션 개발에 보편적으로 쓰이는 GTK (Gimp Tool Kit)가 사용되었다.
최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.
원격탐사 자료를 이용하여 조간대 표층퇴적상의 분류가 가능하다면 현장조사와 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 공간해상도 30 m 급의 Landsat 위성 자료를 이용하여 0.0625 mm 입자 기준에 의한 조간대의 표층 퇴적상 분류를 한 연구가 몇 차례보고 된 바 있지만, 스펙트럴 값만으로 퇴적상을 분류하기 위해서는 몇 가지 문제점이 따른다. 첫째는 점이적으로 변하는 조간대에서 입도와 위성자료 공간해상도와의 스케일 차이로 인한 mixed pixel(mixel)을 어떻게 분류할 것인가 이고 두 번째는 입도 요인 이외의 조간대 환경요인을 어떻게 고려해야 되느냐 하는 것이다. mixel에 대한 대안으로 4 m 공간해상도의 IKONOS 영상을 이용하였으며, 입도 이외의 다른 환경 요인은 조간대 지형과 조류로 (tidal channel)를 파악하여 퇴적상의 특성과 비교하였다. IKONOS를 이용한 조간대 퇴적상 분류 결과는 현장 조사 자료와 잘 일치하였으며 지형적으로 높고 조류로가 발달한 부분에 이질 퇴적상이 위치하는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 IKONOS와 같은 공간해상도를 갖는 KOMPSAT II 위성이 2004년 진수되어 서해조간대 지역에 대해 다시기의 많은 영상을 확보할 수 있다면 조간대의 지형변화와 생태계 변화 등의 조간대 모니터링 연구에 활용되어 연안의 종합적이고 효율적인 관리에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
대수층시험에서 관측공 없이 단공으로 양수시험을 시행하는 경우 일반적으로 저류계수가 실제보다 크게 산정된다. 이를 보정하려면 유효우물반경을 계산하여 이를 가상의 관측정 거리로 입력하는 방법으로 시간-수위강하량 자료를 해석하여야 한다. 유효우물반경의 계산은 단계양수시험에 의하거나 또는 스킨계수 공식을 적용하여 실행할 수 있다. 그러나 이 두 가지 방법 모두 조사대상 대수층의 저류계수를 추정하여 대입하는 시행착오 방식으로서 현장 적용성은 다소 부족하다. 본고에서는 국내에서 시행된 다수의 양수시험 자료를 바탕으로, 단공시험 저류계수를 독립변수로 하는 유효우물반경 산정공식을 유도하였다. 본 연구에는 양수정과 관측정에서 동시에 수위강하를 측정한 136개소의 양수시험자료가 이용되었다. 먼저, 양수정 자료만으로 산출된 저류계수가 관측정 자료로 구해진 저류계수와 같은 값을 가질 수 있는 관측거리 즉, 유효우물반경을 구하였으며, 이 유효우물반경과 양수정에서 구한 저류계수의 상관관계를 바탕으로 단공시험에서 유효우물반경 산정에 사용할 수 있는 회귀공식을 얻을 수 있었다.
해색원격탐사에서 해수 type을 광학적 성질에 따라 Case-I water와 Case-II water로 구분한다. Case-I water는 기본적으로 조류 세포 및 그 쇄설물 그리고 미량의 용존 유기물을 포함하며, 맑은 해수인 대양이 이에 속한다. Case-II water는 부유 무기입자, 육상 기원입자 및 높은 용존 유기물 농도, 인간이 만든 유입물을 포함한 탁한 해수이며, 연안 해역의 해수가 이에 속한다(Gordon, 1983). Case-II water에 속하는 연안 해역의 부유사 농도는 해양 연안 환경 변화를 모니터링 할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다. 부유사가 연안 환경, 연안 양식장, 어장 환경에 어떤 영향을 주는지 파악할 수 있다. 채수를 통하여 부유사 농도를 추정하는 것은 시간적 경제적 제약이 따른다. 하지만 위성자료와 실측 자료간의 상관관계가 잘 나타나는 계수를 유도하면, 실측없이 위성영상만 있으면 연속적인 부유사 농도 분포를 볼 수 있을 것으로 기대된다. 이런 목적으로 Landsat ETM+ 자료를 이용하여 광양만의 표층 부유사 농도를 추정하였다. 위성 통과시간에 맞춰 2009년 9월 22일과 11월 25일 2차례에 걸쳐 부유사 농도와 반사도를 광양만 16개 정점에서 측정하였다. 부유사 농도는 표층의 해수를 채수하여 GF/F 필터를 이용해 측정되었고, 반사도는 Spectroradiometer를 사용하여 350nm부터 1050nm까지 1nm 간격으로 측정되었다. Landsat ETM+ 자료와 실측 반사도는 원격반사도 $R_{rs}$로 변환되었고, 두 가지 $R_{rs}$를 실측 부유사 농도와 비교하여 부유사 농도 산출 계수를 유도하였다. 경험적으로 구한 계수를 사용하여 위성영상을 부유사 농도로 계산하였으며, 이는 같은 날의 실측 부유사 농도와 비슷한 공간분포를 나타내었다.
우리나라의 하천은 도시의 급격한 산업화와 공업화로 인해 이수, 치수 목적을 중심으로 관리되어왔다. 그러나 최근 기후변화의 가속화와 댐과 같은 인공 구조물로 인해 하천의 수질 및 흐름이 위협받으면서 하천 환경개선에 대한 문제가 사회적으로 대두되고 있다. 하천의 생태기능은 하천에서 살아가는 각종 생물의 서식 조건을 유지함으로써 하천이 환경적으로 건강한 상태를 유지하도록 하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 하천 환경개선을 위해서는 하천 생태기능 유지를 위한 최적 유량을 확보해야 한다. 일반적으로 하천의 생태기능을 보존하는데 필요한 최적 유량에 대한 평가에는 USGS(United States Geological Survey)에서 개발한 어류에 대한 유량과 서식지 가용성사이의 관계를 바탕으로 하는 물리적 서식처 모형 (Pysical HABitat SIMulation, PHABSIM)이 널리 사용되고 있다. PHABSIM은 가중가용면적(Weighted Useable Area, WUA)과 유량의 관계곡선을 산출하여 생태유량을 산정할 수 있게 한다. 본 연구에서는 최근 10년 동안 어류 건강성 평가에서 낮은 등급을 받은 탄천 대왕교 지점을 대상으로 PHABSIM을 이용한 어류의 계절별 최적 생태유량을 산정했다. 연구에 사용된 유량자료는 2012부터 2021년까지의 데이터가 사용되었다. 탄천의 대표 어종으로는 각 하천에서 우점종으로 선정된 Zacco platypus가 사용되었다. 각 연도별 그리고 계절별 하천 유량의 변화에 따른 환경생태유량 분석을 통해 제시된 각 하천의 최적 환경유지유량에 대한 결과는 한강권역 환경생태유량 산정 및 하천 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.
1985년-2004년 동안의 재해연보 자료를 전산화하여 필요한 자료를 프로그램을 이용하여 추출하고 분석할 수 있도록 자연재해 Database를 Table 2와 같이 구축하였다. 이 DB는 매년 발생하는 피해에 대하여 updata 해야 하는 자료이므로 피해액을 당해연도 기준으로 사용하였으며, 기존의 재해연보를 입력하는 과정에서 총 피해액 합계의 오류와 지난 20년간의 행정구역의 변화를 재정리한데 의의가 있다. 또한 기상연보와 재해연보를 비교하는 과정에서 재해 발생빈도가 원인별로 일치하지 않은 점을 발견하여 기상연보에는 있으나 재해연보에는 없는 사건을 DB에 추가하였다. DB를 구축하는데 있어 가장 어려운 부분은 용어와 분류에 대한 기준을 정하는 과정과 사용하는 자료마다 수치가 달랐다는 점이다. 자연재해 피해 자료를 기재하는 일정한 기준을 마련하여 앞으로 만들어질 피해자료가 좀 더 체계적으로 분류되어야 한다. 또한 김해시에서 1,000억원이 넘는 피해를 입힌 호우와 태풍 사례에 대하여 우심지역으로 분석된 한림면과 상동면, 생림면은 김해시 내에서도 특히 사전재해저감계획을 수립하여 매년 같은 피해를 입지 않도록 노력해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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