상류에서 유입된 토사는 지표수를 오염시키고 때때로 퇴적이 발생시 심각한 문제들을 야기하게 된다. 본 연구에서는 GIS 기반의 경험적 토사유실모형을 통해 모의된 토사유실량과 관측된 유사량 자료를 이용하여 유사전달률 자료를 구축하였다. 모의된 토사유실량과 관측된 유사량과의 관계를 분석한 결과, 강우량에 의한 결정계수는 동향과 천천에 대해 각각 0.427과 0.667인 반면, 강우 강도에 의한 결정계수는 0.873과 0.927로 높게 나타났다. 자료의 검보정을 위해 2002-2005년도(보정)와 2006-2008년도(검증) 자료로 분류한 후 USLE 모형과 관측된 유사량을 이용하여 SDR을 계산하였다. 동향과 천천유역의 강우량에 의한 SDR의 평균은 각각 6.273과 3.353인 반면 강우강도에 의한 SDR의 평균은 4.799와 2.874로 낮게 나타났으며, 표준편차는 강우량의 3.746과 2.090에 비해 강우강도가 0.930과 0.407로 낮게 나타났다. 따라서 토사유실 모델링시 강우량에 의한 방법보다는 강우강도에 의한 SDR 추정값을 사용하는 것이 더 바람직함을 보여준다.
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.
환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 8.48㎢, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량과 지하수 함양량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였으며, 지하수함양량은 유역내에 관측된 지하수위자료를 이용하여 지하수 함양량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 설마천 유역의 총강우량은 1,024.1mm이며, 하천유출량은 608.6mm(총강우량 대비 59.4%), 실제증발산량은 385.1mm(37.6%), 지하수함양량은 30.4mm(3.0%)이다. 여기서, 실제증발산량과 지하수 함양량은 1개 지점에서 산정값이나, 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정된 결과이다. 향후 유역 전체를 대표하는 기법의 개발은 필요한 실정이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 190.64㎢, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토, 상·하류 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 차탄천 유역의 총강우량은 975.9mm이며, 하천유출량은 507.9mm(총강우량 대비 52.0%), 실제증발산량은 366.4mm(37.5%), 지하수함양량은 101.6mm(10.4%)이다. 여기서, 실제증발산량은 유역내 1개 지점의 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 지하수 함양량을 산정을 위한 지하수위 관측정이 부재한 상황이나 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정하였다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
필기는 특정인의 정체성을 나타내는 매우 효과적인 매체이다. 이런 이유로 최근 개인의 필기를 디지털 환경에서 사용하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 또한 필기 인식 분야에서는 높은 성능의 필기 인식 시스템을 개발하기 위해 많은 양의 필기 데이터를 필요로 한다. 이에 본 연구는 주어진 데이터내의 문자 조합을 바탕으로 한글 필기를 생성하는 것을 목적으로 한다. 특히 데이터에서 관측되지 않은 필기까지도 생성하는 것을 주요 문제로 다룬다. 실험 결과 생성된 필기는 실제 필기와 시각적으로 매우 유사함을 보인다.
본 연구에는 최근 그 활용도가 증가하고 있는 레이더 강우의 국내 적용성을 판단해 보고자 하였다. 이에 따라 건교부에서 운영 중인 임진강 강우레이더의 관측 자료를 사용하여 조건부 합성 기법을 통해 보정된 레이더 강우를 사용하였으며, 대상유역은 안성천 유역으로 결정하였다. 2차원분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형에 레이더 강우를 적용한 결과 모형의 매개변수에 대한 보정이 이루어지지 않았음에도 불구하고 관측 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 강우레이더에 의해 관측된 가우량 자료 또한 홍수예보 업무 및 기타 수자원 분야에서 국내에 충분한 적용성을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
동해 울릉분지에서 1998년 8월 수중 폭발성 음원인 SUS를 이용하여 수온구조를 파악하기 위하여 해양음향 토모그래피 실험을 수행하였다. 실험은 관측해역 중앙에 수직선배열 수신기(수심 270-360m, 10개)를 설치하고 수신기를 중심으로 반경 30km와 603m에서 항공기를 이용하여 SUS charge(244m)를 36개 지점에 투하하였다. 역산결과와 비교하기 위해 AXBT를 이용하여 각 지점에 대한 수직 수온관측이 동시에 수행되었다. 도달시간 계산을 위해 폭발수심 및 시간은 실험식을 이용하였으며 이를 이용하여 음선경로별 도달시간을 관측하였다. 수직단면 수층을 여러 충으로 나누어 격자별 음선 전파거리를 계산, 표준해양에 대한 도달시간 차이를 이용한 역산 결과는 관측결과와 비교했을 떼 각각의 결과는 차이가 있었으나 전반적인 경향은 유사하게 나타났다.
식쌍성 Algo1과 44i Boo에 대해 각각 두 개의 비교성을 이용하여 광전관측을 수행하여 광도곡선을 얻었다. 색효과는 목적성과 비교성의 색의 차이에 기인한 효과로서 광도곡선상에 체계적인 오차로 남게 된다. 따라서, 자료보정 과정에서 전체 소과계수인 k만으로 보정하게 디면 색효과에 의한 체계적인 오차는 광도곡선상에 그대로 남게 된다. 즉, 쌍성관측에서는 비교성을 목적성과 거의 같은 위치의 것을 택하여 관측하기 때문에 투과 대기량의 차이와 곱해져 등급에 영향을 주는 1차 소광계수에 의한 효과보다는 색의 차에 기인한 2차 소광계수에 의한 효과가 더 크다는 의미이다. 물론 투과 대기량의 크기가 큰 곳에서는 1차 소광계수에 의한 효과도 커지게 된다. Algo1의 경우, 비교성과 점검성을 이용하여 얻은 광도걱선들은 평탄영역에서 이들의 색의 차이 때문에 다르게 나타났으며, 색항을 보정한 결과 두 광도곡선이 거의 유사하게 나타났다. 44i Boo의 경우는 평탄 영역이 거의 보이지 않고, 색에 의한 효과는 광도곡선의 전 영역에 걸쳐 나타났으며, 비교성이 점검성에 비하여 목적성으로부터 더 멀리 떨어진 관계로 k1,k2항이 모두 중요하게 나타났다. 한편, 1,2차 소광 보정 이후에도 날짜에 따라 다른 그림을 보여 준 것은 기기 효과에 기인한 것으로 보여졌으며, 자료에 가장 큰 오차로 기여하는 것은 시간에 따른 대기 상태의 변화이기 때무에 보다 정확한 자료보정을 하기 위해서는 동-서쪽으로 나누어 소광보정을 하는 것이 바람직 할것으로 보여졌다.
본 연구에서는 2003년 태풍 'MAEMI'에 의해 피해를 가장 많이 입은 경남 마산시를 중심으로 폭풍해일 범람도를 작성하였다. 해양과 하천 하류부가 만나는 마산시에서는 해일, 조석, 하천을 동시에 고려해야 하므로 이에 대한 단계적 적용을 통해 범람 중첩효과를 검토하였다. 본 연구에 사용된 수치모델은 네덜란드 Deltares사에서 개발한 준3차원 해수유동 모델 Delft3D이다. Delft3D는 폭풍해일 이외 지진해일, 부유물 이송, 오염물 확산 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 파랑, 조석력, 바람에 의한 전단력, 온도, 염도에 의한 밀도류, 대기압 변화, 조간대 모의 등 다양한 영향을 고려할 수 있다. 수치모의시 모델의 안정성과 효율성을 높이기 위해 다중격자기법을 사용(최소 25m 격자)하였으며, 수심 자료는 국토지리정보원 수치지도와 국립해양조사원 수치해도의 수평 수직적 통합을 통해 구성하였다. 태풍 'MAEMI'의 Best Track은 기상청에서 제공하는 3시간 간격의 중심기압, 풍속, 중심위치를 Holland's Model에 적용하여 계산하였다. 조석효과를 고려하기 위해 개방경계에서 TPXO 7.2를 사용한 분조값을 입력하였다. 또한 하천의 흐름을 효과적으로 구현하기 위해 하천 단면에서의 동적 수위경계조건(또는 유량경계조건)을 추가적으로 부여하였다. 수치해석결과, 마산 수위 관측소에서 관측된 태풍 'MAEMI'의 해일고와 유사한 결과가 산출되었다. 범람역 해석결과는 해일, 조석, 하천을 동시적으로 고려하였을 경우에 실제 침수흔적도인 마산시재해침수지도와 가장 유사한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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