최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.
본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.
오늘날 대중매체와 인터넷의 발달로 인하여 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이는 수자원 분야에서도 마찬가지이다. 우리나라의 다목적 댐의 수문 자료와 수질 정보, 실시간 하천 수위 자료뿐만 아니라 댐의 실시간 수문 영상까지도 안방에서 원할 때마다 볼 수 있다. 더구나 각종 자료를 생생한 사진과 영상, 애니메이션 등으로 실감나게 보여주고 있다. 그렇다면 미국에서는 물과 관련된 어떠한 사이트가 있는지 그리고 어떤 정보를 제공하고 있는지 표 1과 같이 대표적인 몇 가지를 소개하고자 한다.(중략)
이 논문에서는 대용량 3 차원 데이터를 효율적 편집과 실시간 랜더링하는 방법라 자료구조를 제안한다. 3 차원 스캐닝 데이터로부터 만들어지는 대용량 폴리곤 데이터를 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간에 편집하기 위한 효율적인 자료·구조를 제안하고, 이를 이용한 포리곤 연산자의 구현 방법 설명하고 있다. 또한, 여기서 제안한 자료구조가 기존 edge 기반 자료구조와의 성능비교를 통해 대용량 메쉬 데이터 편집시스템에 적합한 자료구조임을 보이겠다.
컴퓨터의 지속적인 발전은 개인용 컴퓨터에서도 멀티미디어 기능이 가능토록 되었으며, 각종 패키지와의 자료교환을 이용하여 여러 분야에서 많이 활용하고 있다. 특히 멀티미디어 툴로 이용되는 TooIBook은 하이퍼미디어 시스템 개발에 많이 이용되고 있으며, 통계 패키지인 Xlisp은 다이니믹 그래픽 통계 소프트웨어로 실시간 자료계산에 많이 이용되고 있다. 본 논문은 통계에 대한 기본 지식이 없으며, 통계패키지의 사용에 익숙하지 않은 비전문가들에게 각종 통계 자료계산에 도움을 주기 위하여 TooIBook의 하이퍼미디어 기능과 Xlisp의 기능을 DDE로 결합하여 실시간에 각종 자료를 계산하므로 모수를 추정할 수 있도록 해주기 때문에 각종 통계 자료를 보다쉽게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
비행시험에서 비행체의 경우 실시간으로 빠르게 이동하므로 비행체 상태를 파악하기 위하여 사용되는 계측/측정장비들의 데이터는 비행시험통제시스템들에 필요한 형태로 처리되고 송신되는 것이 실시간으로 이루어지는 것이 중요하다. 그래서 통제컴퓨터 자료처리시스템에서 발생하는 원격측정자료 처리시간의 감소 및 처리 주기의 향상을 통하여 계측레이더/원격측정장비 연동자료 처리, 비행안전 판단시스템, 비상종료 송신시스템 등에 연동자료 및 안전판단 정보를 현재보다 빠르고 유연하게 제공하기 위해 현 운용중인 원격측정자료처리시스템의 PCM 데이터와 레이더 정보를 동시에 수신/처리할 수 있는 자료처리 소프트웨어를 탑재하여 독립 운용이 가능한 PCM 자료처리시스템 을 개발하였다. 본 논문에서는 기존 시스템을 보완하여 개발된 PCM 자료처리시스템의 전체적인 구조부터 소프트웨어 기능을 세부적으로 분류하여 중점적으로 설명하고 있다. 또한, PCM 자료처리시스템은 시스템 안정화 및 시험운영을 통하여 점차 보완해 나갈 것이다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
동해중북부 연안역의 해황 변화에 따른 연안 양식 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 연안 어장에서 관측한 해양자료를 실시간으로 일반사용자들에게 제공하는 실시간 어장정보 제공시스템을 개발 및 운용할 수 있는 연구를 수행 하였다. 실시간 어장정보 제공시스템은 크게 어장정보 생산 부이시스템, 해양자료 수집서버, 해양자료 저장데이터베이스 서버, 인터넷을 통한 자료제공을 위한 웹 서버로 구성하였다. 또한 인터넷을 통해 최종 이용자들에게 자료를 제공할 뿐만 아니라 원하는 사용자에 대해 휴대전화서비스 빚 문자서비스(SMS)를 제공할 수 있게 하였다. 실시간 어장정보 제공시스템에서 관측한 수온, 유향 유속자료를 이용하여 연안역 저층에서 수 일 이하의 단주기적인 해황변동이 발생함을 정량화 할 수 있었다. 수일 이내 단주기적 해황변동은 어장환경에 영향을 미쳐 어장의 폐사를 유발시키는 원인 중에 하나가 되기도 한다. 따라서 실시간 자료에 의해 이상 해황이 발생하면 수하식 양식시설을 적수온대로 이동 시켜 대량폐사를 막을 수 있으리라 생각된다. 또한 수층별 장기적인 자료의 데이터베이스 구축을 활용하여 수평 및 연직의 양식장 적격지 공간을 과학적으로 도출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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