유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자별 유출특성을 파악하게 된다. Landsat TM 자료를 이용할 경우 분포형 모형을 위한 유역 내에 관련된 인자 및 식생, 토지피복 등의 자세한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SCS의 유출곡선번호(CN)에 의한 방법을 이용하여 유효우량도를 작성하여 신속하게 유출의 감시가 가능하도록 하는 기법에 대하여 검토하였다. 호우시에 있어서 유효우량에 대한 시계열 자료는 본 기법을 통하여 분포형태로서 계산i과 수 있으며, 이 결과는 분포형 유출모형을 이용하여 유역 출구에서의 수문곡선을 산정할 수 있다.
미계측 유역에서의 홍수량을 추정할 수 있는 방법은 다양하게 제시되고 있으나, 이에 대한 평가나 조사는 사실상 전무하여 수자원 설계실무에 이용할 수 있는 절차나 방법은 극히 제한되어있다. 현재 주로 이용하고 있는 홍수량 추정절차는 강우를 근거로 한 확률강우량법, SCS방법, 단위도법이 국내의 표준방법으로 이용되고 있다. 또한 수치지도 및 위성영상분석 등과 같은 GIS 자료의 구축이 가능해짐에 따라서, 국내에서는 토양의 종류와 피복 형태 그리고 선행강우조건까지 종합적으로 고려하여 해석하는 유출곡선번호(SCS Runoff Curve Number; CN) 방법이 많이 사용되고 있다. 유출량 해석 시 이용되는 CN은 토지이용도 및 토양도와 같은 지형학적 인자에 지배받게 된다. 그러나 현재 우리나라에서 제공하는 토지이용도 및 토양도는 그 종류가 다양하고, 분류방식이 상이하여 활용 자료에 따라 CN이 달라지므로 유출율의 차이가 발생하게 된다. 국내에서 제공되는 다양한 자료를 이용하여 최적의 CN값을 산정하기 위한 연구가 선행된 바있다. 허기술(1987) 등은 우리나라의 정밀토양도에 의한 토양군 분류에 관한 연구를 진행하였으며 조홍제(1997, 2001)는 LANDSAT 위성영상을 이용하여 유역의 토지피복상태를 분류하고 식생지수를 고려하여 CN을 추정하였고, 김경탁(1998, 2003, 2004)은 개략토양도와 정밀토양도를 이용하여 유출모의 실행한 결과를 비교하여 신뢰도가 높다고 판단되는 정밀토양도를 사용한 CN 추정기법의 사용을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 국내에서 활용 가능한 토양도 및 토지이용도의 종류에 따라 총 9개 Case로 안동댐 유역의 CN을 산정하였다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형특성 및 수문매개변수를 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GSIS를 활용하여 유역에 대한 지형특성 및 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 그리고, 추출한 매개변수를 HEC-HMS 수문모형의 입력매개변수로 활용함으로서 GSIS와 수문모형과의 연계방향을 제시하였다. 유역별 지형특성 및 수문관련 매개변수추출 과정은, 먼저 DEM자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도과 토양도를 중첩하여 유출곡선번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자 연산을 수행하여 최장수로 길이 및 경사와 같은 지형 매개변수를 추출하였다. 그리고 추출한 지형 매개변수와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 소유역 지체시간과 같은 수문관련 매개변수를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
컴퓨터와 인터넷의 보급과 활용이 일반화 되고 대중화 되면서, 인터넷을 이용한 은행업무 등 비밀을 요하는 다양한 업무를 보게 되었다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료교환에 대한 증가로 인해 많은 사용자와 접속 혹은 사용하는 방법도 빠르게 변화하고 있는 상황이다. 특히 인터넷뱅킹을 이용할 때 인터넷의 구조적인 문제점 때문에 많은 정보들이 유출되고 있고 있다. 기존의 느리고 간단한 암호화 방식으로는 인터넷뱅킹 이용할 때 신용카드 번호 혹은 통장의 계좌번호 및 비밀번호를 노출시킬 수 있다. 이러한 데이터에 대한 보안이 기대에 미치지 못하기 때문에 보다 강력한 암호처리를 필요로 하게 된다. 그러나 전송되는 자료 전체를 암호화 했을 때 소요되는 시간적 공간적 낭비 또한 무시할 수 없는 부분이다. 이에 본 논문에서는 무선기반에서 강력하게 연구되고 있는 타원곡선 알고리즘과 XML의 특징인 DTD의 부분적인 암호를 적용함으로써 보다 빠른 XML의 부분적인 암호를 구현하고자 한다.
논에서의 수문 특성을 현장 조사 및 측정하고, 강우-유출 자료로부터 논의 최대 잠재저류장의 확률적 특성을 분석하여, 선행강우조건에 따른 CN을 추정하였다. 추정된 CN은 AMC II의 경우 78이었으며, AMC-I, III의 경우에는 각각 63, 88이었다. 논의 강우-유출자료에 의한 CN은 년 홍수량 자료의 적용여부가 불확실하므로 이를 보완하고, 물고높이나 초기담수심의 영향을 구체적으로 규명하기 위하여 논의 물수지 모형을 구성하였다. 논의 유출량은 선행 강우뿐 아니라 초기담수심에 따라 변화하므로 최대 잠재저류량을 이용하여 CN을 결정하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 최대 잠재저류량의 경우와 같이 담수심의 확룰분포함수를 이용하여 CN을 추정하였다. 물수지모형을 이용하여 확률담수심, 물고높이 및 기상자료로부터 논의 유출량을 추정하였다. 추정된 유출량으로부터 CN을 계산하고, 확률 담수심에 해당하는 CN-I, CN-II, CN-III을 결정하였으며, 그 값은 각각 70, 79, 89이었다.
최근 급속한 인구증가와 산업화로 자연환경이 위협받고 있으며 특히 수자원 부존량과 오염이 큰문제로 대두되고 있다. 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들을 추출해야 한다. 하지만, 아직까지 수문학 분야에서 이와 관련된 자료들이 수작업이나 간단한 연산에 의해 처리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 GIS와 RS를 활용하여 섬진강 유역에 대한 지형인자 및 수문관련 인자를 추출할 수 있는 알고리즘을 제시함으로서 자료처리 시간의 절감 및 수문 자료에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 유역별 지형특성 및 수문관련 인자 추출 과정은, 먼저 DEM 자료로부터 유역 및 하천을 추출하였고, 토지피복도와 토양도를 중첩하여 유출곡선 번호(CN)을 추출하였다. 또한 유역과 하천에 격자연산을 수행하여 유역길이 및 유역길이경사와 같은 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자를 추출하였다. 그리고 추출한 지형인자와 평균 곡선번호와의 연산과정을 통해 Muskingum K와 수유역 지체시간과 같은 수문관련 인자를 추출할 수 있는 기법을 제시하였다.
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.
The rainfall-runoff potential of Jangseong reservoir watershed was studied based on SCS (Soil Conservation Service, which is now the NRCS, Natural Resources Conservation Service, USDA) runoff curve number (CN) technique. Precipitation and reservoir operation data had been collected. The rainfall-runoff pairs from the watershed for ten years was estimated using reservoir water balance analysis using reservoir operation records. The maximum retention, S, for each storm event from rainfall-runoff pair was estimated for selected storm events. The estimated S values were arranged in descending order, then its probability distribution was determined as log-normal distribution, and associated CNs were found about probability levels of Pr=0.1, 0.5, and 0.9, respectively. A subwatershed that has the similar portions of land use categories to the whole watershed of Jangseong reservoir was selected and hydrologic monitoring was conducted. CNs for subwatershed were determined using observed data. CNs determined from observed rainfall-runoff data and reservoir water balance analysis were compared to the suggested CNs by the method of SCS-NEH4. The $CN_{II}$ measured and estimated from water balance analysis in this study were 78.0 and 78.1, respectively. However, the $CN_{II}$, which was determined based on hydrologic soil group, land use, was 67.2 indicating that actual runoff potential of Jangseong reservoir watershed is higher than that evaluated by SCS-NEH4 method. The results showed that watershed runoff potential for large scale agricultural reservoirs needs to be examined for efficient management of water resources and flood prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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