최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 토목, 지하수탐사, 환경분야 등에서 각종 지구물리탐사자료의 수요 증가와 이들 자료의 품질관리 및 전산화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서, 지구물리 탐사자료의 효율적 관리 및 공유를 위하여 Client/Server(C/S)환경 및 웹(Web)환경 물리탐사자료 관리시스템을 개발하였다. C/S환경의 관리시스템은 MS SQL-Server을 이용하여 관계형 데이터베이스 시스템으로 설계하였고 각종 물리탐사 자료의 규격화, Window용 C/S 인터페이스 프로그램 개발, 검색자료 전송 프로그램 개발 등으로 특징된다. 웹환경에서의 일반 사용자용 데이터베이스 시스템은 물리탐사 이미지자료 표현을 위한 플러그인 모듈개발과, 한국자원연구소 웹사이트 개설 및 홈페이지 작성 등으로 이루어진다.
최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.
조건부가치측정법(CVM)의 지불의사 유도방법인 이중 양분선택형 질문법은 단일 양분선택형 질문 CV자료의 통계적 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 제안되었다. 이 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 출발점 편의의 심리학적 근거인 정박효과 (anchoring effect)의 발생 가능성을 의심받고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이중 양분선택형 질문 CV자료에서 정박효과를 검토할 수 있는 일반적 지불의사금액모형을 제시하고, 그 모형으로부터 정박효과를 검토할 수 있는 방법을 제안한다. 모형은, Cameron and Quiggin(1994)이 제안한 이변량 모형에 두 번째 내재 지불의사금액의 설명변수로서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과를 포함시킨 형태이다. 이 모형에서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과의 계수 부호가 음(-)이고 통계적으로 유의하다면 정박효과가 발생하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 만약 이러한 계수 검토에서 정박효과 발생을 확인할 수 없는 경우, 두 번의 응답에서 두 지불의사금액 추정치들의 평균이 다르다고 볼 수 없다면 정박효과를 우려할 필요가 없다. 이 검토 모형 및 방법을 본 연구에서 한강 수질 개선에 대한 CV자료에 적용해 본 결과 정박효과를 우려할 필요가 없음을 확인할 수 있다.
한국농어촌공사에서는 과학적이고 체계적인 농업기반시설 및 용수관리로 재해를 예방하고 물관리의 효율성 증대를 위한 유지관리 종합정보시스템인 농업기반시설관리시스템을 구축하여 운영중에 있다. 한국농어촌공사는 2012년부터 저수지별 일공급량을 측정하여 기록 관리하고 있어, 저수지의 수위차와 공급량을 사용하여 저수지의 일유입량을 산정 할 수 있는 체계를 구축하였고 저수지 종합건전성 평가를 위해 이 자료를 사용하였다. 수량부문은 수문학적으로 하천환경 및 수생태계에 민감한 영향을 끼치는 인자들로 지표를 구성하였다. 선정된 지표는 High Flow, Low Flow, Seasonality, Zero Flow, Variability로 구성하였다. 수질부문은 자연적 요인과 사회·경제적 요인 기준에 의한 분류를 통해 저수지의 건전성 상태를 파악할 수 있는 지표를 선정하였다. 자연적 요인은 환경부의 수질환경기준에 제시된 항목 중 저수지 건전성을 대표할 수 있는 수온, DO, COD, SS, TN, TP 및 TOC를 선정하였다. 농업용 저수지 수량·수질을 고려한 수환경 평가체계 적용을 위해 적누, 이담, 송고 저수지를 선정하였다. 3개 저수지를 대상으로 수량, 수질 부문으로 나누어 부문별 건전성 및 종합건전성 평가를 수행하였다. 선정된 지표의 분석단위를 통일시키기 위하여 표준화를 수행하였으며 자료의 왜곡정도가 큰 경우에는 로그변환을 취하여 표준화를 수행하였다. 가중치 적용은 주관적인 견해가 들어갈 수 있는 전문가의 설문에 의한 방법보다는 수학적 방법을 이용한 주성분과 엔트로피 가중치 방법을 적용하였다. 최종적으로 산정된 지수에 따라 하천별 현황을 주제별, 시기별로 검토하였으며 객관적이고 이해가 쉽게 5개 등급으로 등급분류를 해 저수지별 건전성 정도를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.
21세기에 접어들어 점점 환경분야에 사람들의 관심이 날로 증가되고 있다. 사람들의 환경에 대한 관심의 증가로 소각장, 발전소, 화장터 등의 사업장을 새로 만들려고 하면 주변 지역주민들과 시민단체들의 강력한 반대에 부딪치는 것이 현실이다. 이와 같은 현실에 본 프로그램은 실시간으로 대출원 주변의 오염농도를 분석하고, 그들과를 사업장 조업에 반영시킴으로서 배출원의 조업조건과 방지시설 운영조건을 최적화하여 환경 친화적으로 사업장물 운영할 수 있도록 한다. 그러므로 대기오염 관련 민원 해소에 크게 기여할 수 있다. 또한 국내에는 아직 이와 칼은 프로그램이 없기 때문에 외국기술의 수입대체 효과 및 해외 시장에 수출효과를 가져올 수 있다. 본 논문의 시스템은 기존에 사람이 직접 자료를 입력하여 수행하는 프로그램과 달리 측정기로 대기를 측정, 실시간으로 자료를 전송하러 작동되는 것에 중점을 두고 C++언어로 시스템을 구축하였다.
기존의 금고업무는 텍스트 방식의 환경하에서 자료관리 성격의 소프트웨어들로 이루어진 패키지로 구성되어 있었다. 주로 자료는 한 장소에서만 집중적으로 관리되었다. 다양한 업무를 효과적으로 처리할 수 있고, 체계적인 섭외 활동을 지원할 수 있는 효과적인 담보물건관리가 중요한 과제가 되었다. 따라서 클라이언트/서버 환경에서 GIS를 이용하여 효과적인 고객관리와 담보물건관리를 하여 경쟁력을 확보할 수 있는 시스템을 개발하였다.
수분 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)은 식생이 흡수한 수분 중 증발산에 이용한 비율로, 육상생태계의 수문학적 순환 및 탄소 순환의 기능을 측정할 수 있는 중요한 지표이다. 또한 이는 특정 지역의 기후 조건이나 토지 피복과 같은 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 본 연구에서는 한반도에서 2010년부터 2014년까지의 기후 요인(강수, 기온)과 토지 피복에 따른 WUE의 변화를 살펴본다. MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 기반 총일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP), 증발산량(Evapotranspiration, ET), 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI)와 Willmot의 기상자료 등 대상지역에 대한 격자 자료를 사용한다. 구체적으로 숲, 초원, 농지와 같이 다양한 토지 피복 조건에 대한 월간 및 연간 WUE(=GPP/ET)를 산정하고, 이의 LAI나 기후 조건(강수, 기온)과의 관계를 분석하고자 상관성 및 요인 분석을 진행한다. 기후 조건 및 토지 피복 조건을 고려한 15년간 한반도에서의 WUE의 변화에 대한 분석은 앞으로의 수자원 관리 및 산림 정책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
지난25년간 유전자변형 생물체(LMO)는 가장 성공적인 농업 기술의 하나로 자리잡았다. 그러나 동시에 LMO가 격렬한 찬반 논란의 중심에 있었고 이로 인한 엄격한 규제의 대상이 되어 왔다. 카르타헤나 바이오안전성의정서와 LMO 위해성 심사 및 승인 등은 이러한 엄격한 규제를 대표하는 국제 혹은 국가 수준의 정책사례라고 할 수 있다. 특히 유럽연합은 역내의 반-LMO 정서를 반영하여 스페인 등 일부 국가를 제외하고는 거의 모라토리움 수준의 LMO 규제를 실시하고 있다. 유럽식품안전청(EFSA)는 유럽연합의 이러한 정책 결정에 따라 역내의 LMO 재배 및 사용에 대해 엄격한 심사업무를 담당하고 있는 기관이다. 최근EFSA는 그 동안의 심사 경험을 바탕으로 LMO의 심사 경험과 LMO환경 방출에 대한 모니터링 결과를 공유하기 위한 자료를 발간했다. 이들 자료는 EU에 비견될 수 있을 정도로 LMO에 대해 부정적인 정책적 입장을 취하고 있는 우리에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 발표에서는 최근의 LMO 정책 환경 변화를 돌아보고, EFSA 보고서의 시사점을 살펴봄으로써 우리의 LMO 규제 정책이 합리적으로 개선될 수 있는 방향을 제시하고자 했다.
수문 모형 매개변수는 모형 모의에 필수적이며, 지형, 기후조건, 기후변화와 인간 활동으로 인해 시간에 따라 달라질 수 있다. 결과적으로 고정된 매개변수의 사용은 부정확한 하천유량 모의로 이어질 수 있다. 본 연구의 목표는 하천유량 관측자료를 이용하여 시간에 따라 변하는 매개변수를 추정하는 방법을 살펴보고, 하천유량 자료가 모형에 동화될 때 모의 효율성이 어떻게 변하는지 분석하는 것이다. 자료 동화 방법은 변화하는 다양한 환경에 적응하여 수문 모형의 매개변수를 자동으로 추정하기 위하여 사용될 수 있다. 입자 필터를 이용하여 하천유량 관측치를 2개 매개변수 월 물 수지 모형에 동화했다. 자료 동화 방법으로 시간변화 매개변수를 사용한 모의 결과는 SCEM 방법으로 고정 매개변수를 사용한 모의 결과와 비교되었다. 먼저 다양한 시나리오에 기반한 합성 실험을 수행하여 입자 필터 방법이 시간에 따라 변화하는 매개변수를 적절하게 추적할 수 있는지를 살펴보았다. 이후 실제 유역에 적용하여 시간에 따라 변화하는 매개변수와 고정된 매개변수를 사용하였을 때의 하천유량 예측성능과 비교하였다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. (1) 전체적인 월 하천유량 시계열의 예측성능은 입자 필터 방법과 SCEM 방법이 서로 비슷하였다. (2) 우기를 제외한 시기의 월 유출고 예측성능은 자료 동화 방법을 이용한 주기적으로 변화하는 매개변수에 의한 모의가 더 우수하였다. (3) 동화에 사용되는 하천유량 관측자료의 불확실성은 입자 필터의 하천유량 예측성능에 중요한 역할을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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