지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 공간적으로 분포된 강우자료를 바탕으로 한 강우유출관계를 고찰하고, 기존의 공간 평균된 강우유출모형과 비교하여 유역을 공간 평균함으로써 내재되는 불확실성을 분석하여 이를 정량화시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 과거 관측된 호우사상을 단순 크리깅 기법을 이용하여 공간적으로 분포된 강우자료를 구축하였다. 공간 분포된 강우와 공간평균강우의 유출을 비교하기 위하여 공간 분포된 강우를 수정 Clark 방법에 의해서 유출계산을 수행한 결과와 지점 강우자료를 추출하여 티센 평균한 공간평균강우를 Clark방법에 의해서 유출 계산한 결과를 서로 비교하였다. 또한 강우의 관측오차와 이로부터 발생되는 유출오차를 정의한 후, 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 모의하여 강우의 관측오차가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 공간 분포된 강우자료가 이용될 경우 기존에 추정된 Clark방법 유출 매개변수의 사용이 가능할 것으로 판단된다. 2) 수정 Clark 방법의 경우는 강우는 공간적인 변동성을 고려한 유출 계산이 가능하기 때문에 이에 대한 불확실성이 일부 제거된 상태에서 매개변수 추정이 가능하게 되며, 따라서 전통적인 Clark방법의 경우보다 인정적인 매개변수를 추정할수 있을 것으로 판단된다. 3) 강우오차 및 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 감소하고 있으며, 오차의 범위 또한 밀도가 증가할수록 평균오차 주위로 수렴하는 것으로 보여진다. 4) 강우오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 WGR 강우모형으로부터 모의된 공간적으로 분포된 강우자료를 수정Clark방법으로 유출 해석하여 면적평균강우의 추정에 따른 오차와 유출오차사이의 관계론 고찰해 보았다. 이러한 관계는 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 아울러 호우의 방향을 여러 가지 경우로 가정하여 살펴보았으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 면적평균강우의 추정오차 및 이에 따른 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 줄어들고 있으며, 어떤 밀도 이상이 되면 그 감소 폭이 크게 둔화되는 것으로 나타났다. (2) 면적평균강우의 추정오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다. 그러나 면적평균 강우-유출의 관계에서는 그 오차의 비가 1.0이하로 유역면적평균강우 추정시의 오차가 유출에 감소되어 전달되는데 비해 첨두유출량에는 그대로 또는 경우에 따라 증폭되어 전달됨을 파악할 수 있었다. (3) 호우의 방향성에 따른 강우오차는 크게 영향 받지 않는 것으로 판단된다. 그러나, 유출오차는 호우의 방향이 유역의 배수방향에 일치하는 경우에 더 크게 나타나고 있으며, 특히 수문곡선의 형상적인 측면에서보다는 첨두유출량에 더 많은 영향력을 미치고 있는 것으로 보여진다.
최근 급격한 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체 수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가함에 따라 기저유량 확보 및 수질개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용 관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 국내 지하수 사용에 따른 하천유량의 변동에 관한 연구는 활발히 진행되었으나, 실질적으로 적용가능한 지하수 저감 방안 및 지하 수질개선방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 바이오차를 이용하여 시험포를 설계 및 시공하였으며, 실내 인공강우 실험을 통해 지하 침투수 확보 능력 및 수질개선 효과를 평가하였다. 대조구는 폭 1 m × 길이 1 m × 깊이 0.60 m로 시공하였으며, 바이오차 시험포는 폭 1 m × 길이 1 m, 시험포 상단과 하단 각 0.10 m씩 대조구와 동일한 흙으로 채웠으며, 그 사이 0.40 m만큼은 바이오차를 채워서 시공하였다. 시험의 정밀도를 높이기 위해 동일한 조건으로 대조구와 바이오차 시험포 각 2개씩, 총 4개의 시험포를 시공하여 실내 인공강우 실험을 진행하였으며, 시험포에서 발생한 직접유출수와 기저유출수를 이용하여 바이오차의 지하 침투량 확보 및 수질개선효과를 분석하였다. 시험포 완공 후 총 2번의 실내인공강우 실험 결과 대조구에서 발생한 직접유출량은 총 0.214 m3, 바이오차 시험포에서는 총 0.194 m3로 대조구 대비 총 직접유출량 저감효과는 9.4%로 나타났다. 기저유출의 경우 바이오차 시험포(0.036 m3)에서 대조구(0.003 m3) 대비 약13배 많은 양의 기저유출수가 발생한 것으로 나타났다. 각 시험포에서 발생한 유출수의 오염부하를 산정해 대조구 시험포 대비 바이오차 시험포에서 발생한 직접유출수의 오염부하 저감효과를 분석한 결과 BOD5 항목과 CODMn 항목, 그리고 TOC 항목의 경우 26.3%과 22.0%, 그리고 27.6%로 저감 된 것으로 나타났으나, SS 항목과 T-N 항목, 그리고 T-P 항목의 경우 저감효과가 없는 것으로 나타났다. 이와 같이 바이오차는 지하 침투수 확보 능력은 효과적인 것으로 나타났으나, 직접유출수의 수질개선 효과는 미비한 것으로 나타났다. 그러나 바이오차의 지하 침투량 및 수질개선 효과는 바이오차 생산 시 사용된 열분해 방식, 사용된 바이오차의 양 등에 따라 편차가 클것으로 판단되며, 바이오차의 생산 방법, 토양 흡착 기간, 바이오차의 양 등 다양한 조건에서의 모니터링을 통해 정량화 되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구의 대상지역인 영주댐은 낙동강 중 하류지역의 수질 개선을 위한 하천유지용수 공급 및 최근 이상기후에 의한 홍수피해경감, 경상북도 북부지역의 안정적인 용수공급을 목적으로 건설된 다목적댐으로 상기의 목적달성 및 효과의 증대를 위해 댐유입량을 정확하게 산정 또는 예측할 필요가 있다. 이를 위해서 유출모형을 이용한 유출예측이 필요하지만 어떤 유출모형이라 할지라도 실제의 시스템을 오차 없이 모의할 수는 없으며, 하나의 사상에 대해 좋은 결과를 보이는 모형도 다른 사상에 대해 큰 오차를 유발할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위해 대상 연구지역의 다양한 특성을 반영 할 수 있는 인자의 수집과 이를 통한 모형의 보정 및 적용의 과정이 필요하게 된다. 본 연구는 영주댐 유역의 장 단기 유역유출해석 시스템 구축을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 개념적 강우-유출 모형인 저류함수모형 및 탱크모형을 자료동화기법인 칼만 필터(Kalman Filter) 기법과 결합하여 실시간 보정을 통해 영주댐 유역 유출해석을 수행하였다.
대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
최근 들어 관측된 강우-유출 사상으로부터 유출곡선지수(Runoff curve number, CN)를 계산하는 연구가 수행되어왔으며, 이것은 기존 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition; AMC) 을 이용한 유출곡선지수 적용에 대한 여러 문제점(AMC 기준의 타당성, 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$ S=0.20의 적정성))이 부각되면서 선행유출조건을 이용한 유출곡선지수가 제안되었다. 본 연구에서는 선행유출조건(Antecedent Runoff Condition, ARC) 방법을 적용하여 IHP유역인 방림과 상안미 유역의 강우-유출자료로부터 CN을 직접 산정하였다. 먼저 방림과 상안미 유역에서 각각 12개, 10개의 관측된 강우-유출 사상을 통해 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$/S)가 기존 가정의 0.20보다 작은 것을 확인하고 수정된 $I_a$/S비를 고려하여 대상 유역에서의 적정 CN을 산정하였다. 실제 강우-유출 사상에서 산정한 각 사상별 CN의 대표값을 찾기 위해 ARC-II의 평균유출조건으로 가정하여 각 사상별 단순평균과 4개의 지속기간(4시간, 3시간, 2시간, 1시간)별로 구분하여 평균한 CN을 구분하였다. 이를 통해 계산된 유효우량과 관측 유효우량과 비교를 실시하였으며 각 사상을 단순 평균한 ARC-II 조건으로 가정하여 계산된 CN의 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 기존의 선행토양함수조건(Antecedent soil moisture condition, AMC)의 CN으로 산정된 유효우량과 ARC조건으로 산정된 유효우량을 비교한 결과 방림유역에서 는 오차가 ARC 방법의 경우 37.76%, AMC 방법의 경우 51.27%로 평가되었고 상안미 유역에서는 오차가 ARC의 경우 31.97%, AMC 방법의 경우43.08%로 두 유역에서 모두 ARC 방법으로 산정된 CN이 더 적은 오차값을 주었다. 따라서 방림과 상안미 유역에서의 ARC로 산정된 CN값은 유효우량 산정의 정확성을 향상시킬 수 있으리라 판단된다.
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
본 연구에서는 계산된 유량과 실측 유량을 비교하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 추정하고자 하였다. 오산천과 진위천 상류유역에 대하여 Arcview와 WMS로 지형자료에 대한 전 처리를 한후, HEC-HMS 프로그램을 이용하여 유출량을 산정하였다. 2001년부터 2005년까지 4개의 사상에 대하여 강우량, 기흥저수지와 이동저수지의 실제 방류량을 이용하여 유출량을 산정하였으며, Clark 모형의 매개변수를 Russel 공식, Sabol 공식 및 HEC-HMS 프로그램에 내장된 Nelder-Mead 최적화 방법을 이용하여 매개변수를 각각 산정하여 회화 지점의 실측 유출량과 비교.평가하였다. 빈도가 큰 유출사상의 경우에는 Sabol 식을 적용한 결과가 Russel 식을 적용한 모의결과보다 첨두유량의 재현성이 우수하게 나타났으며, 유출량이 작은 경우에는 Russel 식을 적용한 모의결과가 우수하였다. 첨두가 중제곱평균제곱근오차, 잔차자승의 합, 절대잔차의 합 등 3가지의 서로다른 목적함수를 적용하여 매개변수를 자동 보정하였을 때, 목적함수에 따른 첨두유량의 오차는 거의 동일하였으며, 첨두시간에 대한 오차는 첨두가중제곱평균제곱근오차를 적용했을 때 가장 작은 것으로 분석되었다. 그리고 Clark 유역 추적모형의 자동보정을 통하여 추정한 매개변수인 도달시간과 저류상수는 강우사상에 따라서 변동하는 특성을 나타내기 때문에 최적의 도달시간 및 저류상수는 홍수사상별로 추정되어야 하며 이 결과는 홍수량 산정을 위한 매개변수 추정과정의 비유일성 및 복잡성을 암시하고 있다.
본 연구에서는 댐 하류지역의 물관리를 위한 기초자료를 제공하기 위해 금강수계의 댐 하류지역인 논산지점을 대상으로 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의해 추정된 유출량과 RRFS에 의해 추정된 유출량을 실제 분석하고자하는 시점에서 도보측정에 의해 측정된 유출량과 비교하였다. 이러한 유출분석을 위해 유출분석의 기초자료인 논산유역의 면적강우량을 산정하고자 8개의 강우관측지점을 선정하고 티센계수를 구하였다. 각 방법별 유출량의 비교를 위해 도보측정에 의한 유출량은 2005년부터 2006년까지 각각 39회와 40회에 걸쳐 추정되었고 기 개발된 수위-유량곡선식에 의한 유출량은 국가수자원관리 종합시스템에서 제공하는 수위-유량곡선식을 사용하여 추정되었으며 RRFS에 의한 유출량은 매개변수의 민감도분석과 보정에 의해 추정되었다. 이들 방법에 의한 유출량 중에서 도보측정에 의한 유출량을 참값으로 가정하고 수위-유량곡선식에 의한 유출량과 RRFS에 의한 유출량, 각각에 대한 상대평균제곱근오차와 상대절대오차를 구하였다. 이러한 오차분석 결과에서 2005년과 2006년 모두 RRFS에 의한 유출량이 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의한 유출량보다 도보 측정에 의한 유출량에 더 근접하는 좋은 결과를 나타내었다. 따라서 향후 댐 하류 주요지점을 대상으로 유출분석을 실시할 경우 본 연구와 같은 분석 절차를 거쳐야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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