대학가의 불법복제가 위험수위를 넘어서고 있다. 최근에는 대학도서관 등에 무인 복사기가 설치돼 있어 학생들이 복사카드로 직접 복사하기도 한다. 불법복제는 대학교재에만 그치지 않는다. 중.고학습지부터 베스트셀러까지 고습 마스터기계를 이용해 복제해서 버젓이 판매하는 경우까지 있다.
최근 수재해는 중소하천을 부근에서 주로 발생하고 있는 것이 사실이며 중소하천에서 수재해 발생 여부를 선재적으로 파악하여 비상시 피해를 최소화할 수 있는 적절한 수위관측망의 설치가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서 최적 수위관측망을 구성하기 위한 방법론으로 각 소유역의 단위도를 유도하여 확률밀도함수를 이용한 후 엔트로피 이론을 적용하였다. 또한 재해에 취약한 재해위험지구를 분류하여 수위관측소의 설치가 필요하다고 판단되는 지점을 우선적으로 선택할 수 있도록 방법론을 설정하여 낙동강 유역의 중소유역을 대상으로 적용하였다. 적용 결과 각 중소하천에서의 소수의 수위관측소들이 비선정된 것을 제외하고 대다수가 선정되었다. 이와 같은 방법론은 방재측면을 고려한 수위관측망을 구성하기 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제주도는 지리적 특성으로 인해 식수 및 용수를 지표수로 충당하기 어렵다. 이런 이유로 제주도에는 많은 취수장을 사용 지하수를 각종 용수로 이용하고 있다. 특히 식음수로 이용되는 지하수의 경우 수질과 유량, 탱크의 수위 등의 정보가 높은 수질과 안정적인 공급을 위해 반드시 필요하다 현재 제주도의 각 취수장에는 지하수 모니터링 시스템이 설치되어 다섯 가지 항목의 수질과 유량, 수위데이터를 수집하고 이를 바탕으로 각 취수장을 관리한다. 하지만 자연적 특성으로 인해 낙뢰가 빈번한 제주도에서 유선으로 연결된 시스템은 한 번의 낙뢰로 인해 전체 시스템이 다운될 수 있는 위험을 가지고 있다. 이런 위험을 막고자 무선 통신을 기반으로 하는 새로운 지하수 모니터링 시스템의 구축이 필요하였다. 본 논문에서는 IP-USN을 이용하여 원거리에 있는 수질, 유량 및 수위 측정 센서의 값을 무선으로 수집하고 이를 다시 중앙 모니터링 센터로 전송하는 시스템을 소개하고 시스템과 네트워크 구성 및 실제 구현에 대해 소개한다.
지반공학적으로 제방(또는 댐) 월류에 대한 근거를 제시하기 어렵다. 수문학적인 안정성 평가에서 댐의 초기수위(만수위)를 고정시키고 강우량을 계산하기 때문에 월류 가능성은 매우 희박하다. 그러나 Copula 함수를 사용하여 초기수위가 고정된 댐의 만수위가 아닌 변동성 있는 확률수위를 적용해서 국내 40년간의 빈도를 고려할 때, 월류 가능성을 확인할 수 있었다. 수문학적 댐의 위험성 분석은 다양한 불확실성 인자 중 댐 초기수위에 대한 모의기법 개발이 필요한 복잡한 수문학적 해석을 요구한다. 본 연구에서는 기존 댐 위험도 분석 시 초기수위는 상시만수위 또는 홍수기 제한수위로 가정하지만, 이러한 보수적인 가정에 의한 연구는 기상변동성 및 기후변화의 영향을 고려하지 못하며, 댐의 월류확률 및 이에 따른 붕괴확률을 추정하는데 있어서 지반공학적인 접근이 필요하다. Copula 함수를 이용하여 댐 특성에 맞는 초기수위를 결정하였으며, HEC-5 모형을 활용하여 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하여 댐 월류확률을 산정하였다. 지반공학적인 측면에서 댐 안정성 해석은 상류사면(upstream)의 수위급강하(drawdown)에 대한 안전율과 하류사면(downstream) 월류상태에서의 불안정성을 비교하여 지반공학적 위험도를 비교 분석하였다.
우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.
발전소 기동 및 저출력 운전시 원자력발전소(PWR) 터빈운전원(T/O)들은 증기발생기 수위제어를 위해 배전반(MCR)에 증기발생기 수위제어 관련 경험이 있는 운전원 3명 이상이 좁은 보드앞에서 각자 S/G A, B, C의 주요 파라미터들을 감시하며 수동운전하게 된다. 이렇게 운전원들이 많은 위험부담을 안고 수동운전하는 이유는 증기발생기 수위제어는 증기발생기 내부의 광역수위 측정범위가 약 14.2(m)이고, 주요 제어변수를 측정하는 협역수위는 약 3.2(m)로 매우 적어서 물의 Swell, Shrink 현상과 급수온도의 영향으로 제어하기 매우 어렵기 때문이다. 그러나 DCS(Distributed Control System)내의 한 부분인 공정감시제어를 위한 MMI(Man Machine Interface) Software를 사용하면 한사람이 증기발생기 수위제어 전 계통의 감시 및 제어가 가능하게 된다. 또한 과거나 현재의 변화 추이 및 문제점 분석은 물론, 계통의 결함 발생시 경보가 발생하여 경보발생 화면을 선택할 경우 어느 부분에서 결함이 발생했는지를 보여준다. 만약 이 화면을 운전원이 아닌 현장 Engineer가 보았을 경우는 결함부분의 확인 및 결함카드 보수가 가능하여 운전원들의 작업부담 감소와 이로 인한 다른 계통 점검 시간을 충분히 확보할 수 있다.
최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.
본 연구에서는 과거 홍수 피해가 빈번히 발생 하였던 김해 화포천 유역의 홍수 위험도를 산정하고 이를 통해 천변 저류지의 기능인 홍수조절과 생태적인 기능을 검토하고 제시하고자 한다. 화포천의 경우 과거 홍수에 취약한 지역으로 화포천의 수위가 낙동강 본류의 수위보다 낮아 내수배제의 방식으로 홍수를 대비하여 왔다. 하지만 최근 늘어난 집중호우와 이상기후 등으로 배수 용량 증설과 제방고 상승과 같은 구조적인 방법을 통해 대비를 하고 있으나 많은 문제점을 가지고 있어 잠재적인 피해위험에 노출되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 김해시 화포천 유역을 연구대상 유역으로 하여 내수배제의 유역에서 천변저류지 설치를 고려할 경우 어떠한 문제점이 있으며, 위치에 따라 수문학적으로 어떠한 효과가 다르게 나타나는지 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 과거 홍수 피해가 빈번히 발생 하였던 김해 화포천 유역의 홍수 위험도를 산정하였으며, 이를 방어하기 위한 천변 저류지 설치 시나리오를 설정하고 각 경우에 따른 홍수조절특성을 분석하여 화포천과 같이 내수배제 하천에서 홍수방어를 위해 고려해야 할 조건들을 검토하였다.
기존의 내배수시설에 대한 모의 및 시스템 운영과 관련하여 기존의 연구들은 강우의 설계빈도 및 제한적 호우 시나리오에 국한된 침수의 모의 및 대응에 기반을 하고 있다. 이러한 연구들의 경우 해석에 따른 모의결과에 기반하고 있기 때문에 도시지역에 실시간으로 발생하는 수문현상을 적절하게 반영하지 못하고 있으며, 이에 따른 내배수시설의 효율적 운영 및 침수발생 지점의 예측에 대한 불확실성이 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 도시하천에서의 외수위 변화 예측에 따른 단기간 내 펌프 조기가동의 효과를 검토에 따른 향후 내수침수 위험성을 감소시키고자 한다. 인공신경망을 이용하여 보다 정확한 단기간 내 외수위 변동성에 대한 분석을 실시하였으며, 상하류 관측수위 기반 펌프 조기가동에 대한 운영 알고리즘을 개선하고자 한다. 이를 위해 최근 몇 년간의 하천의 홍수사상들 중 교차상관계수($R^2$) 값이 비교적 높은 다수의 수문 관측 사상들을 수집 및 적용이 필요하다고 판단되었으며 도림천 유역 내에 위치한 펌프장들에 대한 외수위 관측자료들을 수집하여 연구에 적용하였다. 인공신경망 구성을 위해 입력값으로는 상류지점의 관측 수위지점 자료를 지정하여 입력을 실시하였으며, 출력값으로는 하류단 수위지점 자료를 지정하여 수위 예측을 실시하였다. 다만 수위예측의 경우에 있어 수위를 가장 잘 대변할 수 있는 수위관측소를 선정하는 것이 매우 중요하다고 판단되었으며, 해당 연구에서는 주요 빗물펌프장들의 외수위 자료를 대표 적용하였다. 선정된 지점과 하류의 수위예측지점을 연계하여 운영할 경우 효율적인 수위 예측이 가능하기 때문이다. 결과적으로 수위관측소 지점이 빗물펌프장임을 감안하여 상류단 빗물펌프장의 유역특성이 반영된 유출특성 및 토출특성으로 인하여 하류의 수위 변동에 영향을 미치며 이는 펌프장의 방류수문 개폐시기 및 조기가동의 시점을 선정하는데 있어 밀접한 연관이 있다고 판단된다.
2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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