습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
다등급 보안 자료기지 관리체계는 하위 등급의 자료에 대한 쓰기 연산 및 상위 등급의 자료에 대한 읽기 연산을 불허하여, 상위 등급의 자료가 하위 등급의 거래에 노출되는 것을 방지한다. 하지만, 전통적인 다등급 보안 자료기지 관리체계는 서로 상이한 등급간 거래의 공모로 생성될 수 있는 비밀 경로는 차단할 수 없다. 이러한 비밀 경로의 생성을 막기 위한 여러 연구가 다중 버전의 환경 및 제한된 버전의 환경 하에서 수행되어 왔다. 하지만 다중 버전에 기반한 기법은 상위 등급의 거래가 지나치게 오래된 버전의 자료를 읽을 뿐 아니라 버전 관리를 위하여 추가적인 부담이 요구된다는 단점이 있고, 제한된 버전에 기반한 기법은 항상 상위 등급 거래의 지연 및 철회를 강요한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 버전 하에서 직렬화 가능성 그래프 검사 기법을 사용하여, 각 보안 등급간의 형평성을 높일 수 있는 비밀경로 생성 방지 기법을 제안한다.
기후변화의 영향으로 인하여 우리나라를 포함한 세계 곳곳의 기후는 빠르게 변화하고 있으며, 변화는 더욱 뚜렷하고 빈번하게 나타나 막대한 재산 피해로 이어지고 있다. 이에 따라, 기후변화에 적응하기 위하여 선진국을 중심으로 많은 투자와 연구가 진행되고 있다. 기후변화 시나리오를 기반으로 생산된 강우량 자료를 이용하여 수문 현상을 분석하는 것은 미래에 기후변화로 인하여 나타날 수 있는 위험을 최소화시키고 대응방안을 모색하는데 매우 중요한 절차라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CORDEX-EA(Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment in East Asia) 자료를 이용하여 우리나라 기상청 강우 관측 지점을 대상으로 미래 극한 강우량 산정하고, 각 모델별 변화량을 계산하여 비교 분석하였다. RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 실현되지 않는 RCP 8.5 시나리오와 상당히 실현되는 RCP 4.5 시나리오 이용하여 연구를 수행하였다. 시나리오 기반의 미래 극한 강우량의 변화를 비교 분석한 결과는 기후변화로 발생할 수 있는 위험에 능동적으로 대응하고, 적응하기 위한 정책 방향을 정하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.
효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.
ISCST 등의 대기확산모델은 모두 EPA에서 개발된 것으로 모델 운영에 사용되는 모든 데이터가 미국의 실정에 맞게 프로그램 되어 있다. 특히 ISC모델을 운영하기 위하여 필요로 하는 기상자료를 생성하는 MIXHTS와 PCRAMMET등은 미국 기상청이나 기타 기상관련 기관에서 발표하는 자료를 사용하도록 되어있다. 따라서 ISC를 운영하는데 있어 국내 기상자료를 해당하는 형태로 전환해야 하는 번거로움이 있으며 우리나라 기상청에서 발표하는 기상자료의 형태와 MIXHTS PCRAMMET에서 요구하는 기상자료형태를 모두 알고 있어야만 ISC를 운영하기 위한 올바른 기상자료를 만들 수 있었다. (중략)
Noguchi, Masato;Kang, Sang Hyeok;Kim, Joon Hyun;Nishida, Wataru;Fujisaki, Nobuhito
환경영향평가
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제7권2호
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pp.103-112
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1998
일본에서는 자연친화형 하천사업을 많이 시행하고 있다. 바람직한 수환경을 보전하고 복원하기 위해서는 하천내외의 생태계에 대한 수질기준을 정립하여야 한다. 본 논문에서는 생물학적 지표를 사용한 수질 분류 방법을 개발하여 나가사키현의 혼묘하천에 대하여 적용하였다. 이러한 수질 분류를 위하여, 수정된 오염물 지표 분류법을 제안하였다. 비교적 단순한 방법이지만, 가장 많은 종에 대한 3가지 지표만으로 수질을 효과적으로 평가할 수 있었다. 또한, 하천유역의 통합관리를 위하여 다양한 생태계 자료를 포함하는 종합적인 자료관리시스템을 개발하였다. 본 시스템을 사용하여 건전한 수환경을 보전하기 위한 각종 생태계 자료를 쉽게 취득할 수 있다. 본 연구의 결과를 사용하여 수질자료를 개선하고, 시민들의 의식을 고양하며, 하천관리계획을 세울 수 있을 것이다. 일본에서는, 자연친화적 하천복원사업에 있어서 시민들의 의식 및 행동이 가장 중요한 요소이다.
최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.
본 연구는 고해상도 위성영상의 자료를 비점오염원 분석에 적합한 SWAT모형에 적용할 수 있는 정밀토지이용도의 분류항목으로 설정하고 영상에서 추출 할 수 있는 정보를 효율적으로 이용하여 고해상도 위성영상의 활용성을 높이고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 경안천 유역($260.54km^2$)으로 기상자료는 1998년부터 2008년 동안의 경안천유역 6개의 강우관측소 자료와 3개의 기상관측소 자료를 수집하여 구축하였다. 수질자료는 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 자료를 1999~2008년까지 구축하여 사용하였다. 점오염원자료는 경안, 오포, 매산 하수처리장의 1990~2007년까지의 일자료를 사용하였다. 또한 고해상도 위성영상(KOMPSAT-2)을 환경부의 토지피복분류체계와 현장조사를 통하여 토지이용분류 항목을 설정하고 스크린 디지타이징 방법을 통해 제작한 정밀토지이용도를 사용하였다. 정밀토지이용도를 SWAT 모형에 적용하여 분석 시 활용성을 평가하기 위해 30m 중해상도의 환경부 토지이용도와의 모형 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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