본 연구에서는 공간적 변수인 조도계수를 기지의 수위값을 이용하여 최적값을 결정하는 방법에 대해서 검토하고자 한다. 최적화 기법에 의한 조도계수는 기지의 수위값과 수치모의에 의한 결과 값의 전체 오차를 최소화하는 값으로 결정된다. 본 연구에서는 3가지 최적화 기법을 이용하였으며 가상 수로에 대해서 적용하였다. 수위계산은 표준축차법에 의해 수행하였으며 사용된 최적화 기법은 quasi-Newton 방법이다. 1차원 모형은 Matlab을 이용하여 표준축자법으로 구성하였으며 BFGS 기법, L-BFGS 기법, Steepest Gradient Descent 기법 등도 Matlab으로 구성하였다. 표준축차법은 조도계수가 입력되면 기지의 수위값과의 2-norm을 계산하도록 구성하였다. 계산 결과에 의하면 세가 기법 모두 20 23회 정도의 반복계산을 수행하고 값이 수렴되었는데, L-BFGS의 경우에는 정확하게 음수의 조도계수로 수렴하였으며, BFGS기법과 Steepest Gradient 기법의 경우에는 양의 값으로 정확하게 수렴하였다.
홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
공간적 위치 및 유량 값에 따라 각 계산점마다 조도계수의 값이 달리 주어질 수 있도록 하는 가변 조도변수 부정류 계산모형을 수립하였다. 유량과 조도계수의 관계식으로는 계단함수 또는 멱함수를 적용할 수 있도록 하였다. 수립된 모형을 충주댐부터 팔당댐까지의 남한강 구간에 적용하여 최적화에 의한 매개변수의 추정을 수행하였다. 가변 매개변수 모형의 보정 결과, 계단함수 도형 및 멱함수 모형 모두 유량이 커질수록 조도계수가 감소하는 경향이 일관되게 나타났다. 이러한 경향은 여주 지점 상류구간의 경우에 더욱 현저한 것으로 나타났다. 가변 조도계수 모형의 매개변수 추정에 따른 오차가 고정 조도계수 모형의 경우보다 작아짐을 알 수 있었다.
수리학적 하도추적으로부터 하천유량을 간접추정하였다. 짧은 하천구간의 세 지점 연속수위자료와 하천 단면 자료만을 사용하여 조도계수 추정b과 하천유량 계산이 가능하였다. 유량의 간접추정 과정에서, 상류-하류 경계조건을 수위-수위 조건으로 사용하였다. 미국 미시시피 강의 상류 구간 자료가 사용되었고 수리학적 하도추적에는 DWO-PER (operational dynamic wave model)를 이용하였다. DWOPER 모형에서 수정 Newton-Raphson법에 의한 조도계수 추정과정을 개선하기 위하여 SCE-UA 전역최적화 기법을 적용하였으며, SCE-UA 기법의 결과가 적은 오차를 보였다. 특정 홍수에 대하여 유량을 추정한 결과, 몇 개를 제외한 대부분의 계산유량이 10% 이내의 오차를 보였다.
국내 주요 3대 하천인 한강, 낙동강, 금강에 대하여 하상재료의 입도분포를 이용하는 방법과 수치모형을 이용하는 방법으로 조도계수를 연구하였고, 기존의 하천정비기본계획에서 제시하고 있는 조도계수와 비교 검토하였다. 일반적으로 하천의 흐름을 해석할 때 수리학적 모형을 주로 이용하고 있으며, 특히 1차원 홍수위 계산을 위해 HEC-2, HEC-RAS, FLDWAV 모형 등을 이용하고 있다. 이들 수치모형을 이용하여 정확한 홍수위를 계산하기 위해서는 정확한 지형자료와 상 하류 경계조건 그리고 해석하고자 하는 하천 구간에 대응하는 최적의 조도계수가 필요하다. 이들 중 지형자료와 상 하류 경계조건은 비교적 손쉽게 정확한 자료의 확보가 가능하나, 조도계수의 경우 실무에서 일반적으로 사용하고 있는 값은 해석하고자 하는 위치와 유량에 관계없이 기존 문헌에 제시된 일정한 값을 적용하거나, 합리성이 결여된 방법으로 추정한 값을 사용하는 등 그 정확성 및 객관성에서 문제점이 있을 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 국내 3대 하천에 대하여 다양한 유량구간과 위치에 대응하는 최적화된 조도계수를 산정하고 비교 검토하였다. 본 연구에서 제안된 결과는 수리학적 모형을 이용하여 홍수추적을 수행하는데 있어 중요한 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 판단된다.
급격한 산업화 및 도시화로 인해 불투수 지역이 증가됨에 따라 유출량 또한 증가되어 도시지역에 침수를 발생시켜 피해를 주고 있다. 본 연구에서는 관 조도계수의 개선이 유출 및 월류에 미치는 효과를 강우-유출 모의를 통하여 분석하였다. 이를 위해 총 관로 연장 대비 조도계수 개선 비율에 따른 효과, 관경별 조도계수 개선 적용 효과, 주요 관거 중심의 조도계수 개선 효과 등 3가지 시나리오로 구분하여 모의하였으며, 도시지역에서의 강우-유출 해석 모의에 많이 사용되는 SWMM모형을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 관로연장이 길고, 관경이 큰 주요 간선을 우선적으로 개선하는 것이 월류저감에 효과적인 것으로 나타났다. 대부분의 간선 관거의 특성상 관의 크기 및 길이가 길기 때문에 유출구로 유출되기까지의 유속을 증가시켜 관의 통수능 확보 및 월류저감에 효과가 있는 것으로 판단된다. 또한, 본 연구 결과는 관거 교체의 우선순위 선정에 참고가 될 것으로 판단된다. 향후 조도계수 개선을 위한 경제성을 고려한 최적화 분석이 이루어진다면 최적의 홍수재해저감에 기여할 것으로 판단된다.
상수도관망의 최적설계는 단목적함수와 고정된 수리학적 변수로 구성된 비용최소화의 문제로 시작되었다. 하지만, 미래의 불확실한 수요량의 변동과 같이 상수도관망 내에 존재하는 여러 불확실성을 고려하여 설계하는 것이 실제 상수도관망의 거동을 보다 적절히 예측하는 것이다. 따라서 상수도관망 내 존재하는 불확실성을 양적으로 고려하는 다양한 방법이 연구되어 상수도관망의 최적설계에 반영되었고, 다목적함수를 사용한 최적화문제도 다루게 되었다. 본 연구에서는 관망의 절점에서의 수요량과 관의 조도계수를 불확실성을 가진 변수로 두고, 비용 최소화와 관망의 강건성 (Robustness)을 최대화 하는 두 가지 목적함수를 가진 다목적함수 최적화 문제를 다루었다. 최적화 과정은 비용최소화와 불확실성을 고려한 최종 최적화의 두 과정으로 나뉜다. 각 절점에서의 수요량과 관의 조도계수는 베타확률밀도함수 (Beta PDF)를 사용, Latin Hypercube 샘플링 방법으로 불확실성을 고려하였고, 다목적함수의 최적화는 유전자 알고리듬 (Multi-objective Genetic Algorithms, MOGA)을 사용하였다. 제안된 방법은 New York Tunnels이라는 실제 상수도관망에 적용하여 적용성을 검증 하였고 그 결과를 분석하였다. 다목적 최적화 문제에서 최적화가 진행될 수 록 초기 값에 모여 있던 점들이 그 점 주위를 시작으로 해 공간에 최적 해를 찾아 오른쪽 아래 부분으로 탐색해 나가는 것을 확인할 수 있었고 최적설계의 해는 해 공간에서 Pareto Front를 구성하며 파레토 최적해를 구하였다.
최근 국내에서 사용되고 있는 격자분포형 강우-유출 모형 $Vflo^{TM}$을 실무에 효율적으로 적용하기 위하여 매개변수값의 결정과 그 민감도를 분석하고, 중랑천 유역의 토지이용 및 지형특성을 고려한 적정 크기의 격자에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상유역으로는 토지이용현황이 상이한 중랑천 상류(자연유역), 우이천(복합유역) 및 청계천(도시유역) 유역을 선택하였다. $2003{\sim}2006$년까지 5개 호우사상의 실측자료로부터 매개변수값의 최적화를 실시하였으며 수치모의된 결과로 부터 조도계수, 투수계수, 초기함수비 등의 매개변수에 의한 계산치의 민감도를 분석하였다. 검토결과 지표면 조도계수가 가장 예민했으며, Green-Ampt식에 적용되는 투수계수의 영향이 큰 것으로 분석되었다. 또한, 수문학적 지형특성 반영을 위한 적정 격자크기는 자연유역(중랑천 상류)과 복합유역(우이천)에서는 100과 200 m에서 관측 유출수문곡선과 대체로 일치하나, 격자크기가 300 m에서는 지형특성을 반영하지 못해 유출수문곡선이 왜곡되는 경향을 나타내어 불투수율 80% 이하인 자연 및 복합유역에서는 DEM 격자크기를 $200{\sim}300\;m$이하로 적용하는 것이 적정하다고 판단된다.
본 연구에서는 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정하기 위하여, 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(minimax regret approach, MRA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 통합접근법을 적용하여 최적해를 구하였다. 통합접근법은 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 하나의 목적함수를 얻고, 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구하는 방법이다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 이를 결합한 결합후회도를 산정하였다. 이를 기준으로 파레토 최적해들의 순위를 결정하였다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 표준화된 RMSE들은 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
본 연구에서는 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST를 이용하여 분포형 수문모형인 GRM(grid based rainfall-runoff model) 모형의 매개변수 및 불확실성 범위를 추정하였다. 특히, 레이더 강우 및 지상 관측 강우를 각각 적용하여, 입력자료 차이가 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 자동 보정 모형은 GUI (graphic user interface)에 대한 접근 없이 모형구동이 가능하도록 개선된 GRM-MP (multiple projects) 버전과 병렬 PEST 버전을 결합하여 매개변수 추정에 소요되는 시간을 단축시켰다. 이를 낙동강 수계 금호강 유역과 감천 유역에 대해 적용하여, 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수에 대해 매개변수 최적화 및 불확실성 추정을 수행하였다. 강우자료 분석 결과, 레이더와 지상 강우의 유역평균 누적시계열은 비슷하거나 지상 강우가 조금 큰 경향을 보였으나, 공간분포에 있어서는 지상 강우에 비해 레이더 강우에서 큰 변동성이 확인되었다. 보정된 수문모의 결과는 레이더 강우 적용 시, 지상 강우에 비해 비슷하거나 더 나은 정확도를 보였다. 추정된 매개변수는 레이더 강우 적용 시, 토양 투수계수의 보정계수가 일관되게 1보다 작은 경향을 보였으며, 이는 강우강도가 강한 격자가 상당수 존재하기 때문으로 판단되었다. 초기 포화도 및 지표면 조도계수의 보정계수는 레이더 및 지상 강우에서 일정한 경향성을 보이지 않았다. 본 연구의 대상 유역 및 호우사상에 대한 PEST의 최적화 모의 결과, 동일 유역 및 호우사상에 대해서도 강우 추정 방법에 따라 서로 다른 최적 매개변수 값을 갖는 것을 알 수 있었으며, 이는 향후 레이더 강우 자료의 수문 모의 활용 시 유의해야할 점으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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