기존 유선망에 의한 화재 감지와 경보시설의 문제점을 해결하고자 새로운 대안으로 제시되고 있는 USN기반의 화재감시시스템의 실시간 온도데이터를 GIS의 공간 모델링 기법을 활용하여 건물 내부온도의 시공간 특성을 분석 하였다. 즉 시간적으로 일별, 월별로 공간적으로는 장소별로 온도데이터의 분포 특성을 분석하여, 건물 내부에 USN기반의 온도센서 설치 시 단순히 면적이나 높이에 의존할 것이 아니라 공간구조에 따라 다르게 설치하여야 한다는 것을 제시하였다. 이러한 결과는 앞으로 USN기반 화재 감시용 온도 센서 설치에 대한 객관적 기준과 현실성 확보에 기여 할 수 있을 것이다.
우리나라의 산사태는 여름철 집중호우 시에 주로 발생하며, 강우는 산사태 발생에 결정적 영향을 미치는 요소이다. 본 연구에서는 산악지역에서 국지적으로 발생하는 산사태의 예측을 위한 레이더 강우자료의 활용성을 평가하였다. 2006년 7월에 발생한 인제지역 산사태를 대상으로 레이더 자료를 이용하여 유역내 강우 공간분포의 시간적 변화를 분석하였으며, 산사태 발생지와 산사태 발생 기간에서의 강우특성을 평가하였다. 연구결과 레이더 강우장을 이용하는 것은 기존의 지점강우를 이용하는 방법에 비해 국부적으로 발생할 수 있는 산사태를 정밀하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 HEC-RAS의 하상변동모형을 이용하여 고농도의 유사가 중소규모의 저수지에 유입하여 삼각주를 형성하는 과정을 유사의 입도분포를 고려하여 해석하였으며, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 먼저, 삼각주의 시공간적인 분포와 년간 저수지에 퇴적되는 입도별 퇴사량을 합리적으로 예측할 수 있었다. 또한 저수지의 특정위치에서 특정시기에 어떤 입도의 유사가 주로 퇴적되는지를 합리적으로 예측할 수 있었다. 이러한 유사의 입도분포를 고려한 모의와 분석은 수자원관련 시설물의 계획 및 유지관리에 필요한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내에서 독자적으로 개발한 완전 연동형 SWAT-MODFLOW결합모형을 평가하였다. 결합모형은 함양량의 시공간적 변동성을 반영할 수 있어 기존 지하수 모델링에 있어서 함양량을 현실적으로 고려하지 못했던 부분이 크게 개선될 것으로 판단된다. 또한 SWAT의 지하수 모형성분은 집중형이므로 분포형 매개변수의 입력이 어렵고 지하수위의 변화 등을 고려하지 못하나 결합모형은 지하수부분에 MODFLOW모형을 탑재시킴으로써 완벽한 시간단계별 지하수위 분포를 재생해 낼 수 있었다. 마지막으로 하천네트워크-대수층간의 상호작용에 있어서 SWAT은 일방향만을 고려하나 결합모형은 양방향 상호작용을 모두 고려할 수 있어 실제적인 하천-대수층간의 경계유량을 고려할 수 있어 유역내 기저 유출량 및 총 유출량의 신뢰성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
유역에서 토사유실로 인한 고농도 탁수의 발생은 현장조사와 수치모형 해석으로 평가될 수 있다. 하지만 현장조사로는 토사유실을 정량화하기에는 제한적이므로 수치모형의 적용이 요구된다. 토사유사예측을 위한 모형 적용 시, 시공간 분석을 위해서 물리적 기반 분포형 혹은 준 분포형 모형이 선호된다. 본 연구에서는 임하 안동 유역의 유출 및 토사유실 분석을 위하여 SWAT 모형 및 HSPF 모형을 적용하였다. 두 모델의 유량 검 보정은 유역 내에 수위 관측 자료(1999년${\sim}$2006년)를 이용하였으며 유사농도는 2006년 하절기 현장 조사를 통해 보정되었다. SWAT 모형의 일별 유출량 변화에 대한 Nash-Sutcliffe 효율계수는 $0.43{\sim}0.76$의 범위로 전반적으로 측정 유량을 잘 모의 하는 것으로 나타났다. HSPF 모형은 SWAT 모형과 마찬가지로 높은 효율의 일별 유출량 예측성을 보였다. 그러나 두 모델은 첨두 유량을 과소산정 하였다. 두 모형의 그래픽 분석결과 측정 유사 농도를 잘 모의하였고, 특히 HSPF 모형은 강우사상에 따른 시간별 실측값의 경향을 잘 예측하였다. 두 모형의 예측성 비교 시, 유출량은 SWAT 모형이 HSPF 모형이 비해 더 잘 모의하였으며 유사 농도는 HSPF 모형이 더 높은 정확성을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 각 소유역별로 탁수를 유발하는 토사 유실량 평가, 유역의 토사유실 저감대책 효과분석 및 저수지 모형과의 연계를 통한 유입된 탁수의 효율적인 관리대책 수립에 이용될 것으로 사료된다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
부영양화된 호수나 유속이 느린 하천에서 발생하는 녹조의 과도한 발생은 하천 생태계 훼손, 동식물의 건강, 담수의 오염 등 환경 사회 경제적으로 큰 피해를 준다. 현재 수질 측정망은 정해진 지점에서 Chlorophyll-a(Chl-a), Phycocyanin(PC)을 대표농도로 산정하고 조류경보에 활용하고 있으나, 일주일에 한번씩 샘플링을 통해 Chl-a 및 PC를 측정하여 시공간적인 신뢰성의 문제가 제기될 수 있다. 본 연구에서는 기존 점단위 조류 모니터링의 한계점을 개선하기 위해 초분광영상 자료를 머신러닝 기법에 적용하여 Chl-a 및 PC 산정 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 Chl-a와 PC의 최대 흡수, 반사 파장대, 주요 물 흡수 파장대 자료를 조합하여 9개의 파장비를 구축하였으며, 기존 연구에서 활용한 머신러닝 기법인 Partial Least Square, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Artificial Neural Network를 검토하여 최적 모델을 선정하였다. 학습된 머신러닝의 성능을 R2, NSE, RMSE 목적함수를 이용해 평가하였으며, 그 결과 ANN이 각각 PC 0.801, 0.755, 11.774 mg/m3, Chl-a 0.733, 0.622, 8.736 mg/m3로 가장 우수한 성능을 보였다. 최적화 된 ANN 모델을 백제보 상류 2016-2017년 항공 초분광영상에 적용하여 시공간에 따른 조류 분포변화를 평가하고자 한다.
본 연구는 방조제 조성 이후 물 교환이 제한적인 시화호의 기수역에서 염분도, 수온, DO, 탁도의 시공간적 분포특성을 분석하여 기수역의 수질오염 원인을 해석하고 개선방안을 수립하기 위한 기초자료를 활용하고자 하였다. 시화호 기수역에서 염분도는 $0.1{\sim}29.9\;psu$ 그리고 수온은 $4.7{\sim}28.1^{\circ}C$의 범위로 변동이 매우 컸으며, 담수유 입량과 해수의 유입/유출 여부 및 유통량에 의해 영향을 받은 것으로 나타났다. 그리고 기수역 내 염분약층의 형성과정에는 담수유입이 주된 요인인 반면, 염분약층이 형성되는 구간은 배수갑문을 통한 해수의 유입 및 유출여부와 유통량에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 기수역에서 수온과 염분도의 시공간적 분포는 DO농도와 탁도 분포에 영향을 미치는 것으로 나타났다. DO는 수온이 상승하는 4월에 기수역 중류부의 표층에서 최대 $26.5\;mg\;L^{-1}$(포화도 315%)의 농도를 보였는데, 이는 이 시기 대량 증식한 식물플랑크톤의 광합성에 의한 것으로 사료된다. 반면, 염분약층이 강하게 형성된 지점의 심층에서는 저산소층이 형성되었고, 여름으로 갈수록 확대되어 수온이 가장 높았던 7월에 가장 넓게 형성되는 것으로 나타났다. 한편 탁도는 $1.5{\sim}86.3\;NTU$의 범위로 하류에 비해 중류와 상류부에서 높은 값을 보였고, 염분약층이 형성된 구간에서 높은 경향을 보였다. 본 연구로부터 담수와 해수가 공존하는 시화호 상류 기수역에서 염분도 차이에 의해 형성되는 염분약층은 수체의 공간적인 혼합을 제한시키는 결과를 가져오고, 결국 심층의 산소고갈, 퇴적물의 증가, 식물플랑크톤의 대량증식에 의한 수체의 유기물 증가 등의 수질문제를 유발시킬 수 있는 원인으로 판단된다.
본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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