본 연구는 지하수위의 시간적인 변화가 지표수 유출, 증발산, 토양 수분 등 다른 수문성분에 미치는 개별적 영향을 평가한 것이다. 이를 위하여 기 개발된 완전연동형 지표수-지하수 통합모형인 SWAT-MODFLOW 모형에서 토양층의 수분과 얕은 대수층의 지하수의 결합과정을 새롭게 개선하여 토양수분과 지하수간의 보다 현실적인 상호작용이 가능하도록 가변 토양층 구조 기법(The variable soil layer construction technique, VSLT)을 개발, SWAT-MODFLOW에 탑재시켰다. 이 기법에서는 모의된 지하수위가 토양 영역내로 상승하면, 토양층 아래의 지하수위를 얕은 대수층의 일부로 간주함으로써 해당하는 토양층들이 초기에 정의된 토양 영역에서 배제되어 MODFLOW모형의 지배를 받게 된다. 무심천 유역에 대한 시험 적용을 통해 본 연구에서 VSLT를 고려하여 개선한 SWAT-MODFLOW 모형은 토양층내 지하수위의 변동 영향을 보다 현실적으로 고려할 수 있을 뿐 아니라 지하수위 변동에 따른 지표면 유출, 토양수분, 증발산 등 수문성분의 공간분포에 미치는 영향의 정량적 평가에도 활용이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구는 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW를 통합한 새로운 시도에 관한 것이다. SWAT모형은 준분포형 특성상 지하수 성분중에서 투수계수나 저류계수등의 분포형 매개변수를 고려할 수 없으며 지하수 함양량, 수두와 양수량 분포 등을 고려하는데에도 어려움이 있다. 이와같은 문제점을 극복하기 위해 SWAT의 수문반응단위인 HRU와 MODFLOW의 기본단위인 셀간의 특성치들을 주고받을 수 있는 완전연동형 기법을 제시하였다. 이러한 결합은 하천망과 대수층간의 상호작용을 경계흐름으로 고려함으로써 완성되었다. SWAT-MODFLOW 결합모형을 우리나라 경안천 수위관측소 유역에 시험적으로 적용한 결과, 포화대와 하천지류간의 상호작용이 경안천 유역의 유출량 산정에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께 결합모형은 지하수두 및 함양량의 시공간적 변동성을 재현하는 등 광범위한 적용가능성을 보여주었다.
우리나라에서 유역면적이 가장 큰 한강수계를 대상으로 충주댐 상류지역까지 시료채취 지점을 확대하여 지천과 본류 유역별 유입 기여도를 평가하고 일별 수문자료를 입수하여 시기별 잔류농약의 유출량의 계량화를 시도하였다. 채수장소는 남한강수계 19, 북한강수계 3, 경안천 1 및 팔당댐 아래로 모두 24지점이었는데, 남한강수계 채수지점은 본류의 충주댐 상류 3개소, 하류 3개소와 지천으로는 동강과 서강, 달천, 섬강 등 13개소였다. 시료채취는 2012년과 2014년에 4회씩 실시하였고 대상농약은 하천 농약잔류량 조사 시에 국내에서 검출된 바 있는 성분들을 포함하여 174 성분이었다. 밭농사용 농약으로는 diazinon, cadusafos, alachlor, metolachlor 및 dithiopyr 등이 검출되었고, 사용이 금지된 endosulfan sulfate도 검출되었다. Endosulfan sulfate의 검출은 주로 남한강 상류지역의 고랭지 경사지의 유출 때문이었고, diazinon의 경우는 고랭지 채소재배지 토양살충과 하류지역의 다양한 농업활동에 의한 것이라고 판단되었는데, 강우에 의하여 유출 농도와 양이 영향을 받는다고 사료되었다. 벼 재배용 농약은달천, 섬강을 포함하여 주로 하류지역에서 검출되었다. 검출된 농약은 살균제인 iprobenfos와 isoprothiolane, hexaconazole, 살충제 carbofuran, 제초제 oxadiazon이었는데 벼농사용 농약의 수계유출은 강우에 의한 것뿐 아니라 배수와 누수 등에 의해 재배기간 중에는 지속적으로 일어나는 것으로 판단되었다.
모니터링 자료의 부족으로 인하여 다양한 토지이용에서 발생하는 비점오염물질의 관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 환경부에서는 현행 토지계의 원단위를 세부적으로 분류하여 재산정하기 위하여 지목별로 장기 모니터링이 수행되고 있다. 특히, 산림 지역의 경우 도시 및 축산지역에 비하여 강우유출수의 농도는 낮더라도 유량적인 측면에 보았을 때 전체 수계에 대한 부하량 기여도는 매우 높다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 장기모니터링의 일환으로 산림지역에 대한 비점오염물질 유출 특성을 파악하기 위하여 모니터링 및 분석을 실시하였으며, 이러한 결과는 향후 비점오염원 평가기반을 마련하고자 한다. 본 연구는 활엽수지역을 대상으로 2010년 4월부터 10월까지 총 16회에 걸쳐 모니터링이 수행되었으며, 시료의 성분 변화를 막기 위해 냉장기능이 있는 자동채수기를 이용하여 시료를 채취하였다. 수질분석항목은 BOD, COD, DOC, SS, T-N, $NO_3$-N, $NH_3$-N, T-P, $PO_4$-P로 총 9가지 항목을 분석하였다. 강우사상에 대한 모니터링 결과, 총강우량은 7.0~76.5mm, 강우지속시간은 1~30hr, 평균 강우강도는 0.88~18.50mm/hr의 범위를 보이고 있으며, EMC(Event Mean Concentration, 유량가중평균농도)결과 BOD는 0.4~2.4mg/L, T-N은 1.156~14.777mg/L, T-P는 0.009~0.562mg/L인 것으로 나타났으며, SS는 1.8~71.9mg/L 로 비교적 높은 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 농도 변화 및 유출경향의 패턴을 볼 때, 유량이 증가함에 따라 농도도 점점 증가하여 첨두유량이 발생된 후 감소하는 경향을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 우리나라의 경우, 시험유역을 대개 산지 소유역에 설치하는 경우가 많아서 일반적으로 지연시간이 짧은 경우가 많기 때문에 이 지역 역시 강우가 내린 후 계류유출량의 증가에 영향을 주는 강우의 유출속도는 비교적 빠른 것으로 나타났다. 그리고 단기 수문곡선상에서 강우량이 많을 시 유출이 빠르게 일어나 첨두 유량에 도달하는 시간이 짧고, 강우량이 적을 시에는 첨두 유량의 출현시간이 늦어지는 것을 볼 수 있었다.
물순환에 영향을 미치는 원인과 결과를 분석하는 기존의 연구들은 대부분 강우-유출모형을 사용하고 있어 모형의 구축 및 매개변수의 보정과 검증에 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상자료만을 이용하여 유량의 변동성분을 정량화할 수 있는 수문학적 민감도 분석기법을 화천댐 상류유역에 적용하고 화천댐 유입량에 대한 1967~2017년 동안의 변동량을 자연적 요인과 인위적 요인으로 분리하여 제시하였다. 다양한 변동점 탐색기법을 사용한 결과 1999년이 통계적으로 유의한 변동점으로 탐색되었으며, 이를 활용하여 수문학적 민감도 분석을 5가지의 Budyko 함수들을 이용하여 산정한 결과 평균적으로 18.99억 $m^3/y$의 유입량 감소가 임남댐 건설로 인하여 발생된 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과는 기존 연구자들의 화천댐 유입량 감소량에 비해 다소 크게 산정된 결과이며, 이는 2000년대 이후 증가된 강우량 및 화천댐 유입량의 감소가 주된 영향을 미친 결과로 추정된다. 향후 월별, 계절별 단위의 분석이 추가로 연구될 필요가 있으며, 미래의 기후변화 상황을 고려한 예측을 통한 실효성 있는 계획이 수립될 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.
수문학적 모형들은 지구 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후의 변화나 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메카니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapotranspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Motorn CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittlehouse-Black, Granger, the Linarce 등, 5 종류의 모형에 대하여 각각의 모형이 일 하천유출량에 미치는 영향을 분석해 보았다. 또한, 각 증발산 방법과 SLURP 모형의 매개변수와의 민감도 분석을 실시하였다.
수문 모형들은 물 순환에 있어서의 지표 성분을 모의하고 기후 변동이 수자원에 미치는 영향을 평가하는데 메커니즘을 제공한다. 이러한 모형들에 있어서 증발산량(Evapoanspiration, ET)은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 SLURP 모형에서 증발산량 산정을 위하여 제시하고 있는 FAO Penman-Monteith, Morton CRAE(Complementary Relationship Area Evapotranspiration), Spittlehouse-Black, Granger, the Linacre 등, 5 가지의 방법론이 일 하천유출량에 미치는 영향을 분석하고, 각 증발산 방법과 SLURP 모형의 매개변수와의 민감도 분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 논문에서는 SLURP 모형을 이용하여 용담댐 유역의 일 유출량을 모의할 경우 여러 증발산 모형 중 Morton CRAE 모형 이 가장 적합함을 확인하였다.
유역에서 상류 유역 또는 수변을 따라 자연 자원을 이용하여 조성되어야 할 완충지대는 비점오염의 영향을 줄이기 위한 중요한 최적 관리공법이다. 교란된 토지 피복과 수변 완충지대를 관리 및 복원할 때 같은 지형조건이라도 식생 종류, 발달정도, 토양조건에 따라 오염물 제거효과가 다를 수 있으며, 최소 완충지대 길이도 제거 오염물질 대상별로 적합하게 설계되고 해석되어야 한다. 본 연구의 목적은 용담댐 유역에서 SWAT 모델을 이용하여 식생 완충지대의 비점오염원 저감 모의 재현성을 평가하는 것이였다. 소유역의 관측값과 모델 예측값에 대한 모델의 검 보정이 선행되었으며 그 중에서 가장 높은 모델 효율을 가지는 소유역에서 three zone concept의 90m 수변완충지대를 지방하천을 경계로 하여 토지 피복도를 변화시켜 SWAT 모델에 적용하였다. 이 때 교목으로는 포플러 (Populus, 30m)을 적용하였고, 포플러의 높이 및 Leaf area index를 조정하여 관목 지대(30m)에 입력하였다. 잔디 지대(30m)는 자연초지를 선택하였다. 또한 지형변수(average slope)와 Manning's coefficient을 수변완충지대의 조건에 고려하여 변화를 주었고 이에 따른 유출량 및 유사량, T-N, T-P의 변화율을 조사하였다. 또한 5, 10, 30m의 식생 여과대를 밭 지역에만 적용하여 오염물의 저감 효율을 평가하였다. SWAT 모델은 각 소유역에서 발생된 전반적인 유출량과 수질변수의 추세를 잘 예측하였으며 정자천 소유역이 선택되었다. 모의된 완충지대에서는 연평균 940 m3/ha의 유출량이 감소되는 것으로 유사농도는 28.7 %의 저감효과를 보였다. 그러나 T-N, T-P의 농도는 오히려 증가되었는데 본 연구에서 고려된 보다 수변완충지대를 조성할 때 지하수 수위, 식생 성장변화 등과 같은 보다 정확한 설계 인자 산출 및 모델 DB 개발이 유역모델에 포함되어야 할 것으로 판단되었다.한 해결책을 얻어내는 상호보완적인 결과를 추구한다. 그가 디자인하는 작품은 전형적인 이미지를 내포하지 않는다. 즉 그의 작품은 기존의 가치와 이념적인 것은 배제하고, 창의적인 개념을 도출하였다.형모서리는 건물 특화 성격이 강하므로 불가피할 경우 소형 액센트 광고 위치를 미리 벽면으로 할애하는 것이 경관 및 입면계획에 유리한 것으로 분석되었다. 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는 효과를 발휘하는 것이 아닌가 해석된다. 이와 같은 연구결과를 통해 생다시마를 주원료로 개발된 생다시마차와 생다시마 음료가 만성 기능성 변비 증세를 개선하는 효능이 잠재적으로 있음을 확인하였다. 그러나 생약제재의 변비약 수준으로 변비 개선 효능을 증대하기 위해서는 재료 배합비의 개선이나 대장 운동기능을 향상시키는 유효성분의 보강 등이 필요하다는 점도 알 수 있었다.더불어 산화물질 해독에 관
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[게시일 2004년 10월 1일]
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