본 연구에서는 기상청에서 제공하는 인공위성 관측자료와 레이더 자료를 합성하여 예측된 선행시간 2시간의 강수량 예측자료를 이용하여 도시유역의 침수 발생 여부를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상유역은 부산광역시에 위치하고 있는 유역면적 $54km^2$의 온천천유역으로, $10m{\times}10m$의 해상도로 지표면의 침수예측을 수행한다. 침수예측에 이용되는 모델은 지표면과 하수관망 사이의 상호작용을 효과적으로 고려할 수 있도록 지표면 2차원, 하수관망 1차원 모델을 연계하였으며, 침수예측에 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 OpenMP기반의 병렬해석 기법을 적용하였다. 또한 초기조건에 의한 오차를 줄이기 위하여 하천수위 관측소에 관측된 수위자료를 예측모델의 초기조건으로 입력할 수 있도록 시스템을 구성하였으며 유역 하류단에서 경계조건으로 활용되는 예측수위자료는 시계열자료의 예측에 뛰어난 성능을 보여주는 것으로 알려진 LongShort-term Memory(LSTM) 기법을 적용하여 이용하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 도시침수 예측 시스템은 집중호우 발생시 침수 발생 위치를 사전에 빠르게 예측하여 도시유역의 인적 물적 자원의 피해를 저감하는데 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 비선형 단위도인 지형형태-기후학적 단위도(GCUH)와 하도추적을 포함한 GIS기반 지형수문유역모의 모형 ($G^{2}WMS$)을 개발하고 실강우사상과 계측 산악유역에 적용함으로써 미계측 산악유역의 적용가능성을 검토하는 것이다. 대상유역을 소유역은 설마천, 중유역은 안동댐 유역으로 선정하여 실측단위도 비교, 실측홍수사상 비교를 단일유역과 분할유역으로 구분하여 검정 및 분석에 이용하였다. 결과적으로, 중유역 안동댐은 비선형 GCUH기법과 하도추적이 적용된 분할유역이 선형 전통적기법만 적용된 단일유역보다 산악유역 강우-유출 특성을 잘 반영함을 확인하였다.
국내에서는 물관리 기술과 물관리 여건 고도화 등의 다양한 노력을 통하여 통합물관리(IWRM: Integrated Water Resources Management)에 기틀을 만들어 왔다. 그러나 우리나라는 수량, 수질, 수재해 분야로 구분하여 다수의 부처가 물관리 업무를 수행하고 있어 물관리 사업간 연계성 부족 및 사업의 중복으로 인한 예산 낭비와 물관리 어려움이 나타나고 있다. 기후변화로 나타나는 집중호우의 발생 빈도의 증가로 도시지역과 지류하천의 홍수, 녹조의 발생으로 피해가 증가 및 하천생태계의 변화 등으로 다양한 물관리 현안이 발생하고 있는 실정이다. 인간이 살아가는데 있어 물은 없어서는 안되는 중요한 자원이다. 지역별로 도시개발과 인구의 집중, 대규모 특정작물 재배 등으로 한정된 수자원을 개발하고 이용하는데 있어 물분쟁이 지속적으로 발생하고 있어 합리적인 해결방법이 필요하다. 이에 물관리의 기본이념 및 원칙을 마련하고 국가차원의 통합적인 물관리와 유역중심의 물관리를 위한 국가·유역물관리위원회 설치, 물관리에 필요한 기본적인 사항을 규정하여 지속 가능한 물순환 체계를 확립하여 국민의 삶의 질 향상에 이바지하고자 등을 물관리기본법을 입법하였다. 물관리기본법에서는 국가차원의 물관리기본계획과 유역차원의 유역물관리종합계획을 10년마다 수립하고 5년마다 타당성을 검토하도록 명시되어 있다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 수립 중에 있는 유역계획의 목표와 전략에 대하여 발표하고자 한다.
본 연구는 설마천 시험유역의 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 수집하여 정확한 물순환 과정을 규명하는데 있다. 2007년에도 지속적인 수문조사로 자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료를 이용하여 산지 소유역의 강우-유출 특성 분석을 수행하였다. 시험유역에서 생성된 자료는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량 측정성과, 부유사량, 수질 자료, 1개 기상관측소의 기상자료 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 조사자료와 가공자료는 10분, 1시간, 1일 자료로 구성하여 데이터베이스화하여 일반 사용자가 손쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 실시간 전송장비와 설마천 시험유역 홈페이지로 구성된 자료제공시스템을 통해 실시간으로 자료를 제공하고 있으며, 확정된 자료는 신청을 통해 일반에게 제공하고 있다. 조사된 강우-유출 자료를 이용하여 강우 시.공간 분포 특성, 유출률 분석 등 기본적인 강우 및 유출 특성을 분석하였다. 또한, 유량측정성과의 불확실도를 분석하여 측정한 유량자료의 정확도를 검토하였으며, 유량자료의 정확도를 개선하기 위하여 유량정보시스템을 구축하였다. 설마천 시험유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 시험유역의 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용될 수 있도록 안정적인 자료확보와 수문조사 기술개발을 위한 기반 구축이 지속적으로 필요하다.
본 연구에서는 유역내 홍수량 실측지점의 연최대 홍수량 자료 계열을 빈도 분석하여 지표 홍수량 빈도 곡선을 작성하고, 연 평균 홍수량과 유역 특성 인자간의 상관관계식을 유도하여 미계측 지점의 연평균 홍수량에 상응하는 확률 홍수량을 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 대상유역은 홍수자료가 풍부하고 신뢰성 있는 한강유역으로 선정하였으며, 유역의 홍수량은 댐 건설로 인하여 댐 건설 이전의 홍수량에 비하여 줄어들기 때문에 실측 유량자료의 빈도해석을 통한 홍수량 산정시에는 댐과 같은 수공구조물 건설의 영향으로 유역의 조건이 변경됨에 따라 유량자료의 불연속이 발생하는 것을 고려하였다. 한강유역의 홍수빈도 분석시 최적 확률분포형은 Gumbel 분포형으로 채택되었으며, 비 확률홍수빈도곡선을 작성한 결과 유역면적가 단위홍수량 상관성은 0.83정도로 모두 상관성을 보였으며, 지점별 주요지형인자와 연평균홍수량은 높은 상관성을 보이고, 연평균홍수량과 주요지형인자간의 회귀분석을 동하여 산정된 홍수량과 기존 하천정비 기본계획에 수록되어 있는 계획홍수량을 비교검토 하였다.
우리나라의 농촌유역은 일반적으로 상류의 농업용저수지와 하류의 배수장을 통해 홍수조절이 이루어지며, 각 농업수리구조물의 운영이 유역의 홍수 및 침수 발생에 큰 영향을 끼친다. 농촌유역의 홍수 대응 능력을 향상시키기 위해서는 농업수리구조물의 통합적 운영이 필요하나 현실에서 이를 시험 운영하기 위해서는 시간적·경제적으로 한계가 있다. 따라서 농촌유역 내 농업수리구조물을 연계한 통합 해석 시스템을 활용하여 다양한 구조물 운영 시나리오에 따른 홍수 위험을 예측하고 효율적인 대응 방안을 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 농업수리구조물을 연계한 홍수·침수 모의 시스템을 구축하기 위하여, 농촌유역에서 홍수·침수 모의를 위한 요소별 모듈을 구성하고, 각 모듈의 연계 기술을 개발하였다. 홍수·침수 해석 모듈은 농업용저수지 상류 유역에서부터 하류 하천 및 농경지까지 통합적으로 분석할 수 있도록 강우 분석 모듈, 강우-유출 모듈, 저수지 운영 모듈, 하천 수위 모듈, 농경지 배수 모듈의 5가지로 구성하였으며, 데이터베이스 모듈을 통해 기초자료를 저장하고 모듈 간의 입출력 과정을 처리하였다. 강우 분석, 강우-유출, 농경지 배수 모듈은 python 코드를 기반으로 자체적으로 구축하였으며, 기존의 모형 (FARD, HEC-HMS, GATE2018)들과 비교한 결과 거의 동일한 모의 결과를 나타냈다. 저수지 운영 모듈과 하천 수위 모듈은 각각 미 공병단의 HEC-5, HEC-RAS 모형을 CLI (Command Line Interface) 방식으로 외부 구동하도록 구성하였다. 전체 모듈 간의 연계에는 python 라이브러리인 Dask를 적용하여 대량의 데이터에 대한 병렬 처리 구조를 갖춤으로써 다양한 기상자료와 운영 시나리오에 따른 반복 작업을 효율적으로 수행하도록 구성하였다. 본 연구에서 개발한 홍수·침수 모의 요소별 모듈과 연계 기술을 기반으로, 농업수리구조물의 연계 운영을 통합적으로 모의함으로써 홍수 대비를 위한 효율적인 구조물 운영안을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
기존 새만금유역의 물수지분석은 유역전체를 단일유역으로 단순화하여 가지야마식으로 산출한 유출량을 기초로 행해졌으나, 새만금유역은 용수공급체계가 복잡 다양하고 향후 임의의 지점에서 물수지요소가 변경될 때 탄력적으로 적용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 새만금유역에 적합한 물수지분석모형 적용을 위하여 수개의 물수지 단위소유역으로 구분하고 각각의 소유역별 수자원의 개발과 이용에 대해 물수지를 상세분석할 수 있는 GIS 기반의 유역물수지모형을 개발하였다. 유역의 물수지 상세 분석을 위하여 UML 다이어그램을 이용한 물수지모형의 추상 및 개념 설계, 용수공급체계 반영을 위한 하천망 구성, GIS 기반의 전처리 및 후처리 모듈 개발, 모형 보정 및 검증 등을 포함하는 연구를 수행하였다. 이러한 물수지분석모형은 수자원의 유출과정 해석을 통해 유역내 효율적인 수자원관리 방안을 수립할 수 있도록 지원이 가능하며, 사용자로 하여금 유역의 체계적인 수자원관리에 있어 수작업을 최소화하고 다원화된 모델 분석체계를 지원함으로써 보다 편리하고, 합리적인 수자원관리방안 수립에 지원이 가능할 것으로 사료된다.
L-THIA ACN-WQ 2016 모형 개선 연구에서는 침투량 산정, 다중 기상지점 등 유역 규모 확대를 목적으로 엔진 개선과 모형의 최적 매개변수 선정을 위해 최적화 알고리즘을 활용한 자동보정 모듈을 개발하였다. 개선된 침투량 초기손실 산정 계수를 적용한 침투량 산정 방법을 Green-Ampt 모형의 침투량 산정 결과와 비교한 결과 편차는 매우 작았으며, Green-Ampt 모형을 통해 산정된 침투량 범위 내에 분포되어 개선된 침투량 산정 방법의 결과가 유효한 값을 의미하는 것으로 나타났다. 이렇게 도출된 초기손실 산정 계수를 관계식으로 개발하여 L-THIA ACN-WQ 2018 모형 내에서 CN에 따른 초기손실량이 산정되도록 하였고, 이를 기반으로 침투량 및 기저유출량이 산정된다. 유역 규모 확대를 위해 다중 기상지점이 적용되도록 엔진 코드를 개선하였으며, 평창A와 고부A 유역을 대상으로 단일 기상지점과 다중 기상지점 적용에 따른 유출 해석을 유량지속곡선을 통해 비교 한 결과 다중 기상지점 적용에 따라서 평창A와 고부A 유역 모두 유황구간이 크게 달라지는 것으로 나타났다. 특히 고부A 유역은 우황 변동 특성이 크게 나타났는데, 지역적 강우 특성이 뚜렷한 유역에서는 유출해석에 매우 중요한 영향인자로 작용되는 것으로 알 수 있었다. 마지막으로 L-THIA ACN-WQ 2018모형을 이용함에 있어 유역 특성에 알맞은 최적 매개변수 산정을 위해 유량 및 TN, TP 자동보정 툴을 개발하였다. 자동보정툴은 2개의 보정방안으로 개발하였다. 첫 번째는 유역 전체에 대해 하나의 최적매개변수를 도출하는 것이며, 두번째는 유역 내 다중 보정 지점을 통해 소유역별 최적매개변수를 도출하는 것이다. 이를 통해 사용자는 모형의 활용 목적 및 가용 가능한 보정 자료 등을 고려하여 모형의 최적 매개변수를 도출할 수 있다. 이렇게 개선된 L-THIA ACN-WQ 2018 모형을 총량단위유역 한강 평창A와 금강 고부A에 적용한 결과 유량은 NSE 0.76, 0.85로 매우 높게 나타났으며, TN, TP의 NSE는 0.64 ~ 0.86 로 매우 높은 적용성 결과가 도출되었다. Ryu(2016)의 연구 결과와 비교해보면 평창A는 NSE와 $R^2$ 수치로는 큰 차이를 보이지 않았지만, 유량 모의에서 일별 예측값 변화 폭에 큰 변화가 있는 것으로 나타났다. 기존 L-THIA ACN-WQ 2016모형 결과에서는 일별 유량의 변동성이 매우 크지만, L-THIA ACN-WQ 2018 모형에서는 일별 유량 변동폭이 크게 감소하여, 유량 모의에 큰 개선 효과가 있는 것으로 나타났다
GIS 활용을 위한 수치지도의 보급이 확대되고 위성영상분석 등 정밀한 자료의 구축이 가능해짐에 따라 하천유역의 수문해석에 대한 GIS 이용은 필수적이 되었다. SCS-CN법은 소유역 농경지를 대상으로 개발된 방법으로서 큰 유역이나 산지지역에 대한 적용에 문제점이 많은 것으로 알려져 왔다. 우리나라 자연하천유역의 산지비율이 70% 이상이고 대부분 미계측 유역임을 감안할 때, 합리적인 기준이나 보완 없이 기존의 SCS-CN법을 적용하는 것은 무리가 있다. 본 연구에서는 유역내에서 강우의 손실이나 유출에 큰 영향을 미치는 유역경사를 고려한 SCS-CN 산정방법을 개발하는데 주안점을 두었고, 기존의 면적가중평균 방법과 GIS를 이용한 분포형 SCS-CN 산정방법 그리고 유역경사를 고려한 분포형 SCS-CN 산정방법으로 비교, 검토하였다. 건설기술연구원에서 운영중인 시험유역 설마천에 대한 적용결과, SCS-CN법에 의한 유효강우량 산정시 유역경사가 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 따라서 GIS 기반의 유역경사를 고려한 분포형 SCS-CN 산정방법이 산지하천유역의 유효강우량 산정방법으로 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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