인공배수 되고 있는 농업유역을 위한 확장된 TOPMODEL은 강우유출 모의를 위해 개발되어졌다. 불포화흐름의 해석을 위해 기존 모형의 저류함수법과 본 연구에서 새로이 제시하는 전달함수법을 비교하였다. 매개변수의 민감도 결정과 저류함수법과 전달함수법간의 거동의 비교를 위하여 영역화 민감도 분석기법이 쓰였다. Monte-Carlo 방법을 활용한 변수 추정시, 전달함수를 활용한 모의가 보다 많은 성공적인 모의결과의 변수조합이 관찰되었다. 강우유출 양상의 계절적 변동을 고려하기 위해 일곱 개의 강우사상이 만감도 분석에 활용되었다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
이상기후로 인한 강우패턴의 변화는 상류 유역에서의 토양 유실, 비점오염물질의 발생을 가속화시켜 하류 수계의 수질 및 수생태 건강성에 악영향을 미치고 있다. 낙동강 수계에 위치한 내성천 유역에서는 토양 침투율이 높은 토양군으로 구성되어 있어, 강우 시 유출량 및 유사유출량의 비율이 높아 비점오염 저감을 위한 대책 수립의 중요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 특히, 내성천 유역 내 상류에 위치한 토일천 및 낙화암천 소유역에서는 다양한 영농활동과 대규모 및 소규모 축사의 영향으로 강우 시 다양한 비점오염물질이 많이 발생하고 있다. 하류 하천에서의 수질을 효율적으로 개선하기 위해서는 비점오염 발생량이 높은 상류 소유역을 대상으로 적절한 최적관리기법 선정과 이에 대한 정량적인 평가 방법이 필요하다. 최근 식생여과대, 침사지 등과 같은 다양한 최적관리기법 중 인공습지에 대한 점오염원 및 비점오염물질 처리 효과가 국내·외 여러 모니터링 연구를 통해 증명되었다. 그러나 아직까지 유역 내 다양한 토양 및 토지이용상태와 그리고 오염원 유출 특성을 고려하여 인공습지의 조성에 따른 유역단위에서의 수질 개선 효과를 정량적으로 분석한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 장기 강우-유출 유역단위 모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 내 인공습지 모의가 가능하도록 모형 소스코드를 수정하였으며, 내성천 상류 소유역(토일천, 낙화암천)에 위치한 인공습지 조성 전후에 따른 유역 말단에서의 유사 및 비점오염물질의 저감 효율을 비교 분석하였다. 향후 본 연구의 결과는 내성천 유역을 대상으로 인공습지를 통한 유사 및 비점오염 저감 대책 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구에서는 도시유역 우수관거 시스템의 근본적인 목적인 내수침수 방재 효과를 최대화하기 위하여 첨두유출량 최소화를 목적으로 하여 개발된 우수관망 최적설계 모형(이정호, 2010)[1]을 이용하여 실제 도시유역에 대하여 다양한 인공적인 강우 사상들을 적용하여 실제 강우 발생 시 첨두유출량 저감의 효과가 발생할 수 있을 것인가에 대하여 분석하였다. 분석에 적용된 강우사상은 첫째, 설계빈도에 해당하는 강우사상에 대하여 강우의 첨두치가 일정한 시간 간격을 두고 연속되어 발생하는 강우사상들에 대하여 모의하였다. 둘째, 일정한 강도의 강우가 연속적으로 발생하는 연속강우사상에 대하여 모의하였다. 분석 결과 강우의 첨두치가 연속되는 경우 또는 일정한 강도의 연속강우에 대해서도 최적 우수관망에서 첨두유출량이 저감되는 것으로 분석되었으며, 이것은 최적화된 우수관망이 시스템 내의 지체 현상에 따른 첨두유출량 감소가 아닌 관망 전체에서의 유입량의 적정 분배에 따른 것임을 나타낸다.
인공배수유역의 강우유출모의를 위한 물리적 수문모형이 DEM으로 표현된 지형정보에 근거한 TOPMODEL로부터 개발되었다. 인공배수유역에서일어날 수 있는 아홉 가지 유출 발생 시나리오가 제안되었고, 또 이것을 모형의 개발을 위해 사용했다. 모형은 배수관을 통한 유출, 지하수 유출, 지표수 유출 등으로 유출과정을 나누어서 수문거동을 추적할 수 있도록 구성되어 있다. 제안된 모형은 유역의 물리적 특성을 잘 기술하고 있고 수문학적 거동에 보다 향상된 추출능력을 제공해줄 수 있을 것이라고 사료된다.
유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
저영향개발(LID, Low Impact Development)은 물순환체계 개선을 위해 녹색 공간의 확보, 자연형 공간 조성, 자연상태의 수문순환 기능의 유지 기법 등을 활용한 개발 대상지에서의 강우유출 및 비점오염원의 영향을 최소화할 수 있는 새로운 방법이다. LID는 강우 유출수의 지하침투, 강우 종료시 증발산량의 확보, 강우 유출수의 재이용 등을 통한 강우 유출량을 최소화하는 것에 그 목적이 있다. LID 방법은 우수저류 공원, 생태저류지, 지붕층 저류공원, 보도 저류공간, 인공습지, 완충녹지대, 수목 보존지대, 지붕층 배수관, 강우 저장조, 투수성 포장, 토양 개량, 불투수층 최소화, 비점오염원 저감 등으로 효율성, 경제성, 유연성, 합리성, 토지 가치증대 등의 장점이 있다. 영산강 수계의 BOD 배출부하량이 점오염원(21,019kg/일)과 비점오염원(50,047kg/일)의 비율이 3:7 로 비점오염원 배출부하량이 훨씬 큰 상태이다. 특히, 광주광역시, 농업용 토지, 축산계 등의 비점오염원이 영산강 수질에 크게 영향을 미치고 있다. 따라서 본 연구에서는 비점오염원의 영향이 큰 영산강 수계를 대상으로 앞으로 이루어지는 개발계획을 분석하여 LID 기법을 적용하였을 때 영산강 수질에 미치는 영향을 모델링을 통해 예측하고자 한다. 수질개선에 어느 정도의 효과가 있는지 검증하기 위해 국내 실정에 맞고 QUAL2E 모델을 근간으로 WASP5 모형의 장점들을 접목시켜 Bottle BOD의 반응기작 및 조류의 생산에 의한 유기물 증가, 탈질화 반응 등 정체수역에서 일어날 수 있는 반응기작을 모의할 수 있도록 보완한 QUALKO2 모형을 이용하여 그 효과를 모의하고자 한다. 본 연구를 통해 LID 기법이 도시화에 영향을 얼마나 덜 주는지, 수계의 비점오염원 효과를 통해 물순환 체계의 개선이 어느 정도로 어루어지는지에 대한 효과를 검증을 할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기존 유출분석의 입력자료 생성 시 발생되는 사용상의 불편함과 다양한 수질 수문 모형에 적용을 위한 유역특성자료 도출 기반의 미비로 인하여 보다 편리하고 체계적인 유역특성자료 분석 시스템을 개발하고자 하였다. 기존 PRMS를 이용하여 유출분석 시 입력자료 생성을 위해 사용되는 USGS WEASEL 벤치마킹을 통하여 시스템 개발항목을 도출하고, 체계적이고 효율적인 시스템 개발 및 유지관리를 위하여 UML을 이용한 객체지향 시스템 설계를 수행하였다. 또한, 편리한 사용자 인터페이스 제공 및 다양한 수질 수문 모형에 적용하기 위한 GIS 컴포넌트 기반인 ArcGIS ArcObject를 이용한 시스템 개발을 수행하였다. 또한, 시범 연구지역인 용담댐 유역을 대상으로 DEM, 토양도, 토지피복도, 임상도 등을 구축하여 유역특성자료 분석 시스템에 적용하여 PRMS의 입력 매개변수를 추출하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 의하여 추출된 매개 변수의 검토를 위하여 용담댐 유역과 구량천 유역을 대상으로 PRMS를 이용한 장기유출모의를 수행하였다. 강우자료 및 기상자료는 기상청의 장수기상관측소의 시계열 자료를 사용하였으며 모의 결과를 검증할 수 있는 하천유출량 자료는 용담댐 지점과 동향수위관측소 자료를 사용하였다. 장기유출모의 목적에 맞는 PRMS 모형을 구성하고 유역특성자료 분석시스템을 이용하여 추출된 매개변수로서 1966년부터 2001년까지 용담댐 유역에 대하여 모의하여 매개변수를 최적화하였고 최적화된 매개변수를 이용하여 각각의 유역에 대하여 검토하였다. 그 결과 용담댐 유역에 대해서는 0.49에서 0.83까지의 모형효율을 나타내었으며 구량천 유역에 대해서는 0.57에서 0.75까지의 모형효율을 나타내어 모의결과가 실측치에 대하여 높은 적합도를 나타내었다.997년 이후로 지속적으로 감소되고 있다.게 될 것이다. 본 연구에서는 현재 진행중인 승기천 오염하천 정화사업이 종료되는 시점을 기준으로 남동유수지에 대해 승기천과 연계한 유수지의 환경개선 방법을 제안하였다. 준설을 통해 유수지의 근본적인 오염원을 제거하고 남동유수지 유입부에 인공습지와 수처리설비를 설치하여 유수지의 수질을 개선하고 개선된 수질이 3급수로 유지하도록 하였으며, 설치된 인공습지에는 철새도래지를 조성하여 유수지 유입수인 철새가 날아드는 하천인 승기천의 테마와 연계하도록 하였다. 인공습지 주변으로 식생호안을 설치하고 유수지 주변에는 산책로를 설치하여 지역주민들의 친환경 수변공간으로 활용하도록 하였다. 1유수지와 연결된 2유수지는 BTL사업을 통해 주변공단으로부터의 오폐수를 원천적으로 차단하도록 하였으며 2유수지를 매립하여 지하는 강우시 유출수 저류가 가능한 화물차주차장으로 활용하고 지상은 녹지공간으로 조성하여 공단근로자 및 지역주민을 위한 휴식공간으로 활용될 수 있도록 제안하였다. 본 연구는 남동유수지 환경 개선 사업 실행을 위한 정책 연구로 연구결과를 인천시가 적극 수용하기로 결정함에 따라 인천시의 환경 현안 문제인 남동유수지의 수질개선을 통해 시민의 휴식 및 여가선용 공간으로 활용하기 위한 사업의 기초자료로 활용되며 이미 설계검토가 시작되었다. 본 연구결과는 유수지 및 저수지의 환경개선 사업의 선두적인 성공사례로 국내 타 지역의 유사한 사업에 있어 벤치마킹을 할 수 있는 훌륭한 사례가 될 것이다.요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째, 경기도 광주에서
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[게시일 2004년 10월 1일]
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