수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.
하천유역에서 강우-유출을 해석할 때에는 적용이 용이하고 비교적 정확한 결과를 얻는 것으로 알려진 단위도와 순간단위도를 널리 사용하여 왔다. 순간단위도의 유도를 위해서는 신뢰성 있는 강우-유출자료의 획득이 선행되어야한다. 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해서는 시험유역의 운영에 의한 실측 강우와 그 에 따른 유출자료의 확보가 중요하다. 횡성댐 상류 섬강시험유역에서 얻어진 실측 자료를 사용하여 가변기울기법을 이용하여 직접유출을 분석하였고, 기존의 강우-유출자료를 분석하여 누가강우에 따른 유출계수를 분석하였다. 지리정보시스템을 이용하여 유역의 지형학적 매개변수를 얻어 유도된 지형학적 순간단위유량도에 의한 강우-유출의 특성을 분석하였다.
영광5,6호기 유출관계통은 영광3,4호기의 유출관계통과는 달리 세개의 유출수 압력강하 오리피스 및 유출관 오리피스 개폐밸브론 이용하여 유출유량 및 압력을 제어한다. 새로이 설계 변경된 유출관계통의 성능 및 운전을 평가하기 위해서 Modular Modeling System(MME) 코드를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 배압제어기 제어변수의 계수선정이 계통의 과도현상에 매우 큰 영향을 미치고 있기 때문에 배압제어기 제어변수 선정이 계통의 과도현상 완화에 매우 중요한 인자임을 알 수 있었다. 그리고 배압제어기의 계수만 적절하게 선정되어 있다면, 유출관오리피스 개폐밸브의 Stroke 속도변화에 따른 계통의 과도현상에 미치는 영향은 거의 없음을 알 수 있었다. 또한 유출관오리피스 개폐밸브 특성이 선형인 경우가 Equal Percentage 특성을 갖는 경우 보다 과도현상 방지측면에서 우수하며, 배압제어기 제어변수의 계수만 적절하게 잘 선정된다면 유출관오리피스 개폐밸브의 운전에는 관계없이 계통의 과도상태를 적절하게 제어할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 CFD 해석법을 이용하여 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량 변화를 예측하고, 이론 추정식에서 이를 고려할 수 있는 방출계수 도출 결과를 소개한다. Froude수와 Reynolds수 상사를 만족하는 조건에서 다상유동 해석법을 사용하여 모형선 크기의 기름 유출 문제를 다루었다. 수치해석 결과는 알려진 실험 결과와 비교하여 검증하였다. 수학적 형상들로 정의한 손상부 형상의 변화와 함께 손상부 가로세로비와 기름탱크 두께의 변화가 기름 유출 유동에 미치는 영향을 조사하였다. 보다 현실적인 상황을 고려하기 위해 손상부의 찧어진 철판의 영향에 대한 해석도 포함하였다. 수치해석 결과를 통해 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량의 변화를 확인하였으며, 다양한 손상부 형상이 가지는 점성 영향을 방출계수로 정량화하여 추출하였다. 본 논문에서 제시하는 방출계수에 대한 검증을 위하여 알려진 기름 유출량 주정식에게 적용하였으며, CFD 해석과 좋은 일치를 얻었다.
본 연구의 목적은 하천유량에 결정적 영향을 미치는 토양수분 상태의 시간적 변화를 고려할 수 있는 강우-유출 모형을 평창강 유역에 적용하여 홍수예측 모형으로서의 가능성을 검증하는데 있다. 사용된 모형은 Sacramento 토양수분 모형과 비선형 다중저수지 형태의 유역홍수 추적 모형으로 구성된 물리적 개념에 근거를 둔 연속을 모형이다. 모형의 매개변수 추정 및 모형 검증을 위해서 각각 7년, 3년간의 일 강수량 및 증발산 자료를 이용하였다. 모형의 적용 결과, 저유량일 때에는 계산유량이 관측유량보다 다소 적게 계산되었지만, 홍수시를 포함하여 전반적으로 만족할 만한 유출계산(상관계수 0.87)을 할 수 있었다. 또한, 홍수와 가뭄과 같은 극한사상이 발생하였을 때의 강수와 토양습윤 상태가 유출에 미치는 영향을 해석하였다.
시가지의 확장과 개발 등으로 인한 도시에서의 강우-유출현상은 자연하천유역에 비하여 더욱 복잡한 양상을 가지며, 실제 유역의 변화로 인하여 모형의 적용이 매우 어려운 편이다. 본 연구에서는 SW 모형과 전문가 시스템을 적용하여 도시화 유역에서의 유출 특성을 파악하였다. 연구 유역으로는 대전광역시에서 노은지역을 선정하였으며, 실제 유역 및 시설자료, 강우, 유출자료와 다양한 강우강도식을 사용하였다. 매개변수의 추정 과정을 위하여 전문가시스템을 사용하였으며, 본 결과들을 통하여 설계 강우의 시간 분포 및 도시화에 따른 도시 유역의 반응 경향을 해석할 수 있었다.
강우로 인해 발생하는 하천의 홍수량 결정은 수공구조물의 최적설계 및 효율적 관리를 위해 매우 중요하다. 우리나라에서는 주로 강우-유출 해석을 동해 홍수량을 결정하고 있다. 강우-유출 해석을 위해서는 단위도가 필요하고, 단위도를 유도하기 위해서는 장기간의 과거 강우기록 및 유량의 실측자료가 필요하다. 하지만, 그간 우리나라에서는 과거 수문자료의 부족 및 수위관측소의 부재 등의 이유로 미계측 유역에서 사용하는 방법인 Snyder 합성단위도법, SCS 무차원 합성단위도법, Clark 단위도 방법을 주로 사용하였다. 그러나 이와 같은 방법들은 외국에서 유도된 공식이기 때문에 국내 적용에 어려움이 많으며, 유역 특성에 따라서도 차이를 보이고 있다. 최근 양질의 강우-유출사상 측정 자료가 많아져서 단위도를 직접 유도할 수 있는 여건이 구축되었다. 이에 본 연구에서는 국내 유출특성을 적용할 수 있도록 42개 지점의 강우-유출 실측자료를 이용하여 각 유역별 단위도를 작성하고 무차원단위도의 유도를 통해 평균값을 도출하였다. 평균 무차원단위도의 유도 결과를 국내 유역의 실측치와 비교를 통해 적용성을 확인하였으며, 국내 유역의 강우-유출관계를 반영하는 성과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 유도된 무차원단위도는 추후 우리나라 각종 유역에 대한 검증을 통해 대표적인 무차원단위도로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 현 국내 홍수 예경보시스템에 사용되고 있는 저류함수모형의 매개변수 변화에 따른 유량해석의 불확실성을 평가하는데 있다. 적용 대상지점으로는 개진을 출구로 하는 낙동강 회천유역($747.5km^2$)이며 비교적 양호한 수문자료를 가지고 있는 단일 호우사상을 선정하였다. 불확실성 평가에 사용된 매개변수는 관측수문곡선을 비교적 정확하게 모의하는 경험적인 값을 기준으로 Monte Carlo 기법을 이용하여 각각의 매개변수(K, P, $T_{1},\;f_{l},\;R_{sa}$)에 대한 정규분포를 가지는 100개의 난수를 발생시켜 저류함수 모형으로 모의되는 유량 앙상블을 평가하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 유량해석을 실시한 결과, 각각의 매개변수가 유출해석에 미치는 영향을 파악할 수 있었으며, 그 중 저류상수 K와 포화누가우량 Rsa가 불확실성이 제일 큰 매개변수로 나타났고, 이들의 혼합 앙상블 유출결과도 매우 큰 불확실성을 내포하는 것으로 나타났다.
The objectives of this study are to develop a deterministic, distributed, and event - oriented hydrologic watershed model and to test the applicabilities of the model to small watersheds. The resulting model SRAFEM, Storm Runoff Analysis by Finite Element Method, is capable of simulating storm runoff from small watersheds using two - dimensional overland flow and one - dimensional channel flow components by. kinematic approximations and finite element method. Two small watersheds were selected and the applicability of the model was tested. The test results showed that the mean simulation errors for runoff volume and peak flow were 13.9% and 19.1 % for Yeonwha watershed. They were 42.8% and 8.0% for Banweol watershed, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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