• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.185-185
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• 2016

일반적인 송 배수시스템의 운영은 지대가 높은 곳에 위치한 배수지(tank)에 용수를 저장한 후, 자연유하에 의해 수요절점으로 용수를 공급한다. 이때 배수지에 용수를 송수하기 위한 펌프장 운영에서 많은 전기에너지가 소모된다. 일반적으로 송수펌프의 운영은 다년간의 운영자료를 기반으로 운영자의 판단에 의해 이루어지거나, SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)시스템을 통해 관측되는 배수지 수위를 기준으로 펌프 작동여부를 결정하고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 펌프운영방법을 개선하고 좀 더 효율적인 운영방법을 모색하기 위해 실시간 송수펌프 최적운영 모형을 개발하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였으며, 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하고 급수지역의 24시간 용수사용량을 미리 예측하여 실제 시스템의 운영형태와 근접하게 반영하였다. 또한 최적화 과정에서 상수관망해석 프로그램(EPANET)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 시스템의 운영상황을 모의하였다. 개발된 모형을 국내 P시의 광역상수도 시스템에 실제 적용하였으며, 현장 실시간 운영 데이터를 입수하여 전력사용량, 배수지수위, 이산화탄소 발생량 등을 비교, 분석하였다. 개발 모형을 이용하여 펌프운영을 실시하였을 경우, 기존의 운영방식과 비교하여 경제적/환경적으로 뚜렷한 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.361-361
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• 2016

기상이변으로 인하여 최근 10년 동안 해마다 홍수와 가뭄 피해가 극심하였고 그에 따른 경제적 손실 또한 증가하고 있다. 이에 우리나라에서는 4대강 살리기 사업으로 다기능보 건설 및 준설을 통하여 용수확보 및 홍수조절능력을 향상시키고자 하였다. 하지만 그로인해 하천환경이 많이 변하였으며, 그에 따른 하도의 안정성 확보 및 효율적인 유지관리가 요구되는 상황이다. 체계적인 하천관리를 위해서는 24시간/365일 하천상황 분석과 함께 실시간 수리학적 체류시간 분석 등을 통한 하천 및 하도내 수자원 관리 기초자료 필요성이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 변화된 하천을 정확히 반영하고, 보의 운영조건을 고려한 2차원 수리해석을 실시하여 하천관리를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 다기능보의 지형조건과 운영조건을 반영할 수 있는 EFDC 모형을 이용하여 낙동강에 대해 2차원 수리모형을 구축하였다. 자료기반모형을 이용하여 지류 유입량을 예측하여 적용하였으며, 보 상류 및 하류부 수위를 상 하류단 경계조건으로 구성하였다. 이를 통해 보별 유입량 및 보 상류의 주요지점의 수위, 유량에 대한 다양한 조건을 확정론적 방법과 추계학적 방법으로 분석하여 주요지점에서의 유량 및 수위 수문곡선, 수위/유량 종단양상, 주요지점별 도달 시간 등을 제시하였다. 또한 확정론적 수위 및 유량의 홍수기 및 저 갈수기, 계절 및 분기, 일단위및 시단위 등의 시계열 결과를 도출하였으며, 유량규모별 전파 양상을 분석하여 강우-유량-도달 시간의 조건표를 제시하여 보의 운영에 직접적으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 낙동강에서의 하천관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있으며, 다양한 조건에 대한 보 운영 및 하천 유지관리의 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.736-736
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• 2012

유수의 침식과 퇴적작용은 지형의 변화를 일으키며, 이런 지형변화는 하천 흐름, 지하수 흐름 등의 변화를 가져오며 이는 다시 지형변화의 원인이 된다. 이런 일련의 과정이 되풀이되는 것을 지형발달이라 하며, 이는 수문 현상에도 지대한 영향을 미친다. 지형발달의 주요 인자에는 강우와 지반 융기 등이 있으며 각 주요 인자들은 복합적으로 지형발달에 영향을 준다. 하지만 지형발달 탐구 시 실제 지형을 대상으로 탐구하기에는 한계가 분명히 있다. 그래서 본 연구에서는 컴퓨터를 이용해 수식을 계산하여 수치적으로 지형발달을 모의하는 모형을 이용하여, 지형발달에 영향을 주는 강우와 지반 융기를 중점적으로 탐구하였다. 지형발달모형을 이용하면 더욱 다양한 관점에서 지형발달과정의 역동성을 파악하는 새로운 시도들이 가능하다. 특히 특정 환경 조건에서의 논리적인 지형의 반응을 통한 해석이 가능해져, 환경 변화로 어떠한 지형변화 또는 지표물질 수지 변화가 있을지를 예측할 수 있다(변종민, 2011). 또한, 지형발달 일련의 과정들을 살펴볼 수 있기 때문에 시 공간적 제약에서 벗어날 수 있다. 그러므로 지형발달모형은 강우와 융기 조건에 따른 지형발달을 모의하기에 적합하다. 본 연구는 LEGS을 이용하여 강우와 융기 조건에 따른 지형발달 모의를 진행하였다. LEGS는 지표수의 흐름을 탐색하는 방법으로 GD8을 이용한 물리 기반의 수치적 지형발달모형이다(Paik, 2012). 본 연구에서는 강우의 변동과 융기 조건의 변화가 지형발달에 상당한 영향을 미치는 것을 발견하였다. 특히, 유역의 표고차이 등과 같은 정량적인 지표의 변화에 주목하여 각종 분석을 하고, 물리적 원인을 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.70-70
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.235-235
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• 2016

댐이나 홍수방지시설과 같은 대규모 수공구조물의 설계 및 평가에는 주로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)가 적용되고 있다. 이러한 PMP의 산정은 관측자료의 정상성 가정을 기반으로 하기 때문에 기후변화와 같은 비정상성을 고려할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 대기 프로세스의 비정상성 효과를 반영할 수 있는 물리적 기반의 수치 기상 모형(Numerical Weather Model)을 이용하여 최대강수량(Maximum Precipitation, MP)을 산정하는 접근법을 제시하고자 한다. 사례 연구로 대상 극한 강우사상을 식별하고, 식별된 사상들은 지역 대기 모형 중 하나인 WRF를 이용하여 재현된다. 이때, 한국 내의 약 650개의 AWS 자료와 NCEP에서 제공하는 전세계 기상관측자료 및 해수면 온도 자료를 사용하여 초기조건과 경계조건을 개선하고, 총 강수량과 강우의 공간적인 분포를 재현하기 위한 최적 물리옵션을 찾기 위해 다양한 수치실험이 수행된다. 최종적으로 재현된 극한 강우사상은 모형의 경계조건과 수분 최대화의 통해 최대화되어 물리적으로 가능한 최대 강수량을 산정하게 된다. 본 연구는 제한된 강우사상을 대상으로 최대 강수량을 산정하였기 때문에 추후 다양한 강우사상에 대한 연구와 강우의 최대화에 대한 보완이 필요하지만, 정상성 가정에 의존하지 않는 극한 강우사상 산정에 잠재적인 대안이 될 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.494-494
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• 2023

수치모형을 활용하여 하천 흐름을 해석하기 위해서는 하도의 형태를 나타내는 지형자료가 요구되며, 주흐름 방향에 직각 방향으로의 횡단면도는 다량의 자료가 필요하다. 측량을 통한 횡단면도의 확보는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라 날씨와 같은 외부적 요인에 따라 측량 결과물의 정확도가 달라질 수 있다. 또한 하천의 유속이 매우 빠를 때에는 정확도 높은 횡단 측량자료를 얻기는 불가능하며 접근이 어려운 지역이나 중소규모의 하천 측량자료는 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 따라 위성영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)에 기반하여 하천구역과 하도의 특성을 정의하는 방법이 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 하천지형 측량자료가 존재하는 섬진강댐부터 오수천 합류전까지를 대상으로 가상하도 생성기법을 적용하고, 1차원 하천흐름해석을 수행하여 가상하도 구축방안의 유효성을 검토하고자 하였다. 위성영상 자료를 활용하여 하천구역을 정의하였으며 DEM에서 추출된 표고에 기반하여 제방고와 횡단면도를 구축하였다. 구축된 횡단면도와 실단면 비교시, DEM 표고 및 하천구역 정의 지점의 정확도에 따라 제방고가 달라지는 것으로 나타났으며, 홍수터에 대한 고려가 포함되지 않아 실단면과 다소 차이가 있는 것으로 확인된다. 구축한 지형자료를 1차원 하천흐름해석 모형인 K-River에 적용하였으며, 상류단 경계조건으로는 섬진강댐 방류량을 하류단 경계조건으로는 등류조건을 적용하였다. 구축영역 내 존재하는 지류의 유입량은 측방유입으로 고려하였다. 수치모의 결과로부터 구축된 횡단면의 최심고와 실단면의 최심고가 유사한 지점에서는 수위재현성이 양호한 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.126-126
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• 2023

최근 대한민국에서는 기후변화로 전국 각지에서 돌발성 호우와 태풍의 강도 및 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 주요 국가시설이 위치한 해안 도시의 2차원 3차원 모형을 통해 극한 조건하 침수 분석을 수행하였다. 먼저 해양수산부 "2019년 전국 심해설계파 보고서"를 기반으로 극치분포 중 Weibull 분포를 이용하여 극한 조건, 1,000년부터 1,000,000년 빈도의 재현기간의 파도 높이와 풍속을 계산하였다. 계산 결과를 SWAN(Simulating WAves Nearshore)의 입력값으로 해상에서 100m 간격의 파고 높이를 계산하였다. 이때 100m 간격으로는 방파제 지형을 정확히 해석하지 못하였기에, 상세파고 계산을 위한 Nesting 기법을 이용하여 20m 간격의 파고 결과를 도출하였고, 해안 도시 인근 해상에서 10.916m의 파고를 예측하였다. 또한, 예측된 파고를 이용해 EurOtop(2018) 매뉴얼의 경험식을 기반으로 연구 유역으로 유입되는 월류량 계산에 사용하였다. 결과로 16방위 중 SSE 방향, 1,000,000년 빈도 재현기간 조건에서 0.0306cms/m의 월파량을 예측했다. 예측된 자료를 바탕으로 2차원 침수해석은 FLO-2D 모형, 3차원 침수해석은 FLOW-3D 모형을 이용하였다. 2차원 침수해석 결과 주요 지점에서 0.18~0.33m의 침수가 예상되었고 3차원 침수해석 결과 동일한 지점에서 0.240~0.333m의 침수가 예상되었다. 모의 결과 2차원과 3차원 모형 간 침수 예측 결과가 0.3cm에서 6.1cm의 차이를 나타내어 모형 구축이 합리적으로 이뤄졌다고 판단하였으며 연구 유역에서는 침수가 예상된다는 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 기후변화에 따른 해안에 위치한 주요 도시지역과 국가 주요 시설물에 대한 침수해석을 실시하였고 분석결과를 생명과 재산을 보호하기 위한 대피계획 등 재난예방대책 수립에 활용할 수 있음으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.115-117
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• 2003

차세대 시뮬레이션 기술 구조인 HLA (High Level Architecture) 기반 구조하에서 시뮬레이션이나 모형을 구축시 지금까지는 시뮬레이션 시나리오를 묘사하기 위해 시나리오 파일과 같은 text 형식을 사용하였다. 이에 따라 HLA 시뮬레이션은 확장성, 재사용성, 다목적성, 특히 인터넷과의 부합성이 부족하였다. 본 연구에서는 이러한 제한성을 개선하고자 기존의 시뮬레이션 모형에 UML 을 따르는 마크업 언어(Markup Language)인 XML 을 사용하였다. 그 결과 다양한 조건의 시나리오를 작성하여 결과를 평가할 수 있었으며, 특히 아주 상세한 시나리오까지 쉽게 작성해 볼 수 있으므로 모형을 효율적으로 운용해 볼 수 있었다.