• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.66-66
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• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2017

상수관망을 통한 용수 공급에서는 송수펌프, 배수지 등의 수리 시설물이 중요한 역할을 수행한다. 우리나라의 송 배수 방식은 송수펌프를 통해 고지대의 배수지에 물을 확보하고, 이를 자연유하 방식으로 공급하는 것이 일반적이며, 따라서 송 배수시스템의 운영이란 송수펌프의 가동과 그에 따른 배수지의 수위 현황을 관리하는 것을 의미한다. 이 때, 펌프의 가동을 위한 전력소모에 많은 비용이 발생되므로 효율적인 펌프 운영을 위한 최적화 연구의 필요성이 제기되었다. 기존 연구를 통해 송 배수시스템의 운영을 모의하고, 펌프 가동비용을 최소화 하는 실시간 최적 펌프운영 모형이 개발되었으나, 미리 결정된 펌프와 배수지를 바탕으로 송 배수시스템을 모의하기 때문에 계획 및 설계 단계에서 이를 활용할 수 없는 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여, 실시간 펌프운영뿐만 아니라 송수펌프와 배수지의 효율적인 용량을 제시할 수 있는 최적화 모형을 개발하였다. 특히, 개발 모형은 펌프와 배수지의 설계/운영 시, 국내 설계기준, 시설물 비용, 시간별 전력단가 등을 제약조건으로 고려하여 현실적인 결과를 도출할 수 있도록 개발되었다. 본 연구는 실제 운영 중인 S시의 광역상수도 시스템을 바탕으로 개발 모형을 적용하였으며, 또한 송 배수시스템의 계획 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.145-155
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• 1998

대도시 가로망의 대부분은 신호교차로와 신호교차로가 연결되는 가로(link)로 구성되어 있어 가로의 통행시간은 가로의 주변여건, 차량간의 상호작용 및 교통신호등과 같은 요소에 영향을 받게된다. 따라서 본 연구의 목적은 대도시 가로망에서 신호 연동체계로 운영되는 가로의 통행시간을 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 있다. 본 연구는 대구광역시 가로망을 대상으로 연동가로의 교통흐름을 가장 잘 나타내는 Greenberg모형을 이용하여 연동가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 연동가로의 통행시간 모형은 임계통행시간$(t_m$)과 교통량 대가로최대교통량비$(q/q_m)$의 함수로 이루어졌다. $t_m$모형은 안정류상태의 통행시간 및 불안정류상태의 통행시간의 비를 이용하여 개발하였고 가로 용량모형은 상류부와 하류부의 신호조건에 따른 변수와 가로길이를 변수로 하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 대구광역시를 대상으로 조사한 12개의 연동가로의 자료를 적용하여 연동으로 운영되는 가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 통행시간 모형은 도로용량에 제시한 모형에 비하여 간단하게 가로의 통행시간을 추정할 수 있으며 교통계획에 적용되는 통행시간모형 비하여 가로의 신호 및 운영조건을 포함한 세부적인 통행시간 모형이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.284-288
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• 2005

본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.779-793
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• 1998

본 연구에서는 용수공급을 위한 이수관점에서 수력발전의 경제적 운영과 더불어 용수수요에 효과적으로 대처할 수 있는 댐군의 경제적 연계운영 최적화 모형을 제안한다. 제안된 모형은 댐군의 연계운영을 통한 발전방류의 최대화, 용수 수요량에 대한 물부족량(shortfall)의 최소화, 불필요한 여수로 방류량의 최소화, 홍수기를 대비한 저수지의 여유공간 확보, 그리고 발전효율을 높일 수 있는 저수위의 확보 등을 고려하였다. 제안된 최적화 모형은 구조적으로는 최적화 모형이지만, 실질적으로는 댐군의 연계운영의 행태를 표현한 시뮬레이션 모형이라 할 수 있으며, 용수공급계획 수립시 최대 용수공급 가용량 산정에 활용하기 위해서 개발된 모형이다. 최적화모형은 약 3,920개의 혼합정수변수와 약 7만$\times$13만 Node-Arc Incidence Matrix로 표현되는 네트워크 모형을 포함하는 여러 기간에 걸친 혼합정수계획 문제 (multi-period mixed integer programming)로 설계되었으며, 대형문제로부터 야기되는 수많은 자료를 효과적으로 처리하기 위하여 DBMS를 활용하였다. 본 모형의 효과를 검토하기 위하여 한강수계에 위치한 댐들 중에서 2개의 다목적 댐과 3개의 발전용 댐들의 연계운영에 실험하여 보았다. 실험결과, 본 연구에서 수립된 모형의 현실적인 이용을 위한 수정 보완과, 효과적인 댐 유역별 중장기 유입량 예측시스템이 개발되어 실시간으로 운영될 수 있도록 수정, 보완된다면 현재의 운영방법보다 더 좋은 운영방안을 제시하므로써, 환경보존에 따른 이득은 물론 용수공급 능력을 증대시킬 수 있는 대안이 될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1447-1451
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• 2008

저수지 군 연계 운영을 위한 각 댐에서의 방류량을 결정하기 위해서는 대개 각 댐의 초기 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 수요량, 기간별 발전 목표 달성 정도, 그리고 예상되는 미래유입량 등이 추정되어야 한다. 본 연구에서는 댐 군 연계운영을 위한 일별 최적화 모형인 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model, 4.2)의 상위 단계의 더 큰 단위 기간에 활용될 댐 군 연계 운영 기본 가이드라인을 신경망 기법을 활용하여 도출할 수 있을 지를 실험해 보고자 한다. 이 방법은 기본적으로 CoMOM이 제시하는 일별 운영 계획의 결과가 최선의 정책일것이라는 가정에 근거하고 있다. 즉, 주어진 상황에서 일별 CoMOM이 제시하는 결과를 교사 신호로 하여 신경망 학습을 수행하고, 이 결과를 통해 규칙(Rule)을 생성하는 과정으로 요약할 수 있다. 신경망 분석은 CoMOM이 이수기 모형인 점을 고려하여 이수기만을 대상으로 실험하였으며, 단위 분석기간을 10일로 택하여 미래 10일간의 방류량을 결정하는 것을 목표로 하였다. 신경망 모형의 입력요소로는 각 댐의 초기 유효 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 10일간의 수요량, 그리고 향후 한달 동안의 예상 유입량을 적용하였고, 출력요소로는 CoMOM에서 제시한 방류량 결과를 사용하였다. 모형의 유효성을 검증하기 위해 한강수계의 이수기를 대상으로 과거의 유입량 자료가 재현된다고 가정하고, 모의운영을 통하여 적합성을 분석하였다. 이를 위해 매일 단위의 실제 댐 군 연계 운영의 상황을 모의할 수 있는 실시간 시뮬레이션을 적용하였으며, 신경망 모형의 운영 기준에 의해 결정된 향후 10일 동안의 총 방류량이 해당기간 동안 동일한 양으로 나누어 방류된다는 가정 하에 모의 운영하였다. 그리고 도출된 운영 결과는 최종적으로 실적과의 평균저수량, 발전량, 여수로 방류량 비교를 통해 평가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권7호
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• pp.609-623
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• 2010

본 논문에서는 시스템다이내믹스(System Dynamics, SD) 방법론에 입각하여 상수도 시스템의 운영에 내재된 피드백 루프 메커니즘(feedback loop mechanism)을 상수관로의 유지관리와 연관하여 규명하고, 관로 상태의 변화가 전체 시스템에 미치는 영향을포함한 상수도 시스템의 운영지표를예측하여 상수도 시스템의 효율적인운영 및 유지관리를 지원할 수 있는 SD 컴퓨터 모의 모형(simulation model)을 개발하였다. 개발된 모형은 물 공급(water supply) 모형, 관로 유지 관리(pipe maintenance) 모형 및 상수도 재정(water supply business finance) 모형으로 구성된다. 연구대상 지역 상수도 시스템의 운영 자료를 개발된 모형에 적용하여 모형을 검증하고 시스템의 과거 및 미래의 운영 상태를 추정하였으며, 시스템의 운영에 큰 영향을 미치는 정책 지렛대를 발견하였다. 정책 지렛대 발견을 위해 모형의 외부변수의 변화에 대한 연구대상 시스템의 주요 운영지표의 민감도가 분석되었는데 관로의 유지관리에 연관된 외부변수는 누수수량과 관로의 변화에는 큰 영향을 끼치나, 유수율을 비롯한 주요 운영지표에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 관로의 유지관리와 유수율과 같은 주요 운영지표 간의 관계를 보다 정확히 모형화하기 위해서는 관로의 누수 또는 사고로 인해 발생하는 사회적 비용의 발생과 그 전파 메카니즘이 모형화되어야 할 것으로 분석된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1708-1712
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• 2008

본 연구에서는 낙동강 수계 안동댐과 임하댐의 홍수시 연계운영시스템을 구축하여 안동댐과 임하댐의 하류부인 안동시에서의 피해를 최소화하기 위해서 HEC-5모형을 이용한 모의기법을 통해 해석을 실시하였다. 모의운영을 실시하여 얻어진 결과를 FLDWAV모형에 적용하여 댐하류부의 홍수추적을 실시하였다. 홍수시 안동댐과 임하댐의 연계운영을 위해 안동댐과 임하댐에 대해서 각각 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용하여 분석을 실시하였다. 저류지 모의기법을 적용한 모의운영을 위해서 안동댐의 경우 안동댐 치수능력 증대사업 기본 계획보고서에서 제시된 일정률-일정량 방식의 댐 운영률을 이용하였고, 임하댐의 경우는 임하댐 치수능력 보고서에 제시된 일정률-일정량 방식을 적용하였다. 하류부 하천 제방의 여유고를 확보하기 위해 안동댐 운영의 대안으로서는 기존의 일정률을 조정하여 100년 및 200년 빈도하에서 기존 3,800m3/s를 3,490m3/s으로 최대 방류량을 변경한 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용 분석하여 댐의 방류량을 결정하였다. 댐 하류부의 홍수추적을 위해서 안동댐 및 임하댐 하류부로부터 지보수위표 지점까지의 53.9 km 구간에 대해서 FLDWAV 모형을 적용한 부정류 해석을 실시하였다. 댐 하류부에서의 시나리오별 홍수위를 산정하여 기존의 제방고와 비교함으로써 안동시 구간에서의 제방 안전성을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.