수질원 부존량의 평가를 위한 월유출량의 추정방법은 통상 경험식에 의한 방법, 물수지분석에 의한 방법 그리고 회귀분석에 의한 방법등이 있다. 본 연구는 수위계측지점의 유출자료를 사용하여 다중회귀분석으로 회귀모형을 수립함으로서, 장기 수자원 개발계획의 수립에 필요한 월유출량의 추정을 가능토록하였다. 사용한 자료는 총 48개 수위관측소의 월유출량 및 기상,지상 인자 이며 이중 43개 지점은 모형의 개발에, 나머지 5개 지점은 모형의 검증에 이용하였다. 또한 모형을 유역별모형과 전체모형, 평균치모형과 개별자료모형으로 구분하여 모형-1, 모형-2, 모형-3 그리고 모형-4의 4개 모형을 수립하였으며, 검증결과 모형-2가 가장 적절한 모형으로 판단되었다. 선정된 회귀모형과 기존의 가지야마공식의 적용성을 통계적 방법에 의해 비교한 결과 본 다중회귀모형이 연유출량 뿐아니라 월별유출량의 변화성향을 매우 잘 나타내고 있으며, 적용 또한 용이함이 입증되었다.
탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.
최근, 기상이변으로 인해 폭설, 가뭄과 홍수 등의 자연재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이 자연재해 중에서 홍수에 의한 피해가 가장 큰 비중을 차지하고 있고, 홍수의 큰 파괴력으로 인한 인명피해와 재산피해가 심각한 실정이다. 이러한 홍수피해로부터 구조적 비구조적 대책을 마련하기 위해서는 정확한 홍수량을 예측하는 것이 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 감천유역을 대상으로 유역내외의 우량관측소의 시우량자료를 사용하여 빈도해석 하였으며, HEC-HMS를 통한 유출해석방법별 확률홍수량을 산정하였다. 또한, 유출곡선지수를 변화시킴으로써 재현기간별 확률홍수량을 산정하여 민감도를 분석하였다. 유출곡선의 변화에 따른 확률홍수량 산정결과, 동일한 강우량과 지형조건에도 불구하고 선행함수조건(AMC)의 변화로 인해 크게는 홍수량이 최대 약 40%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이는 연구대상유역에 적합한 AMC조건의 선택이 홍수량 분석에 매우 중요한 변수임을 확인할 수 있었다.
오래전부터 물은 천부(天賦)의 자원으로 인식되어 왔으나 근래 들어 수자원의 한정성과 용도의 다양성등으로 무한자원이 아닌 유한자원으로서 확고한 경제적 위치를 점하게 되었다. 이러한 경제재로서의 물을 가장 이상적이고 합리적으로 이용하기 위해서는 용수 수요에 대응하여 적기에 적량의 물을 공급할 수 있는 효율적인 물관리가 필요하다. 효율적인 물관리를 위해 현재까지 우리나라에서는 매 10년 마다 수자원장기종합계획을 세우고, 5년에 한번씩 보완하도록 하고 있으며 이를 장기적인 국가 수자원관리의 지침으로 사용하고 있다. 그동안 국내에서도 컴퓨터 모형의 발달과 자료의 축척으로 어느 정도 정확한 물수급 평가(water balance assessment)는 가능해졌으나 아직 가용한 자료의 부족으로 장기 물수급 전망에 왜곡이 발생되고 있는 게 현실이다. 그 중 대표적 문제점을 살펴보면, 지하수 공급량 자료가 전무한 점, 농업용 중소규모 저수지의 공급가능량을 유효저수량으로 제한한 점, 행정구역 및 유역별 분석 결과 제시가 동시에 자유롭지 못한 점 등이 있다. 이러한 문제점은 근본적으로 모형의 불완전성과 자료의 부족으로부터 기인하며, 이를 해결하기 위하여 좀 더 정확한 물수급 평가방안의 제시가 필요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 앞서 제시된 물수급 평가모형의 문제점을 보완할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 기존의 물수급 평가의 문제점을 파악하였고, 다음으로 파악된 문제점의 개선방안을 금강유역에 적용하여 기존 방법의 결과와 비교를 실시하였다. 개선방안을 시범유역에 적용한 결과 K-WEAP과 K-MODSIM 모두 큰 결과의 차이는 발생하지 않았다. 또한 개선방안 적용 결과와 비교하여 기존 모의방법의 결과가 농업용수 물부족량을 과소평가하는 것으로 나타났다.
The objectives of this paper were to validate the proposed network flow model using field data and to demonstrate the model applicability for various purposes. The model was tested with data from the Banweol watershed, where an intentive streamflow gauging system has been established. Model parameters were not calibrated with field data so that it can be validated as ungaged conditions. Three different schemes were employed to represent the drainage system of the tested watershed : a single, complex, and detailed network. The single network assumed the watershed as a cell, while complex and detailed networks considered several cells. The results from different schemes were individually compared satisfactorily to the observed daily stages at the Banweol reservoir located at the outlet of the watershed. The results from three schemes were in close agreement with each other, Justifying that the model performs very well for different network schemes being used. Daily streamflow from three network schemes was compared for a selected reach within the watershed. The results were very close to each other regardless of network formulation. And the model was applied to simulate daily streamflow before and after the construction of a reservoir at a reach. The differences were discussed, which reflected the influences of the dam construction upon the downstream hydrology. Similar appliocations may be possible to identify the effects of hydraulic structures on streamflow.
최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 배수시스템의 설계시 임계지속기간의 개념을 도입하여 설계홍수량을 산정하고 있다. 그러나, 임계지속기간 산정시 설계강우분포의 선정은 명확한 기준없이 임의로 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소규모의 도시화된 산본유역에 ILLUDAS 모형을 이용하여 다양한 강우분표형태가 임계지속기간에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 모형결과의 분석으로부터 강우분포형태(등분포, 삼각형분포, 사다리꼴분포, Huff 분포, IDF 를 이용한 중앙집중분포)는 임계지속기간 뿐만 아니라 첨두유량에도 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
우리나라는 산악지역이 국토의 대부분을 차지하고 있어 전체유역을 놓고 볼 때 대하천이 차지하는 부분보다는 중소하천이 차지하는 부분이 상대적으로 크고, 교량의 길이가 짧은 소교량이 수적으로 많은 부분을 차지하고 있다. 그중에서도 특히 중소하천의 유량은 시간적으로 매우 빠르게 변화하며 유속 또한 급속히 빨라져 하상의 변형이 순식간에 일어나고 있다. 이와 같은 시간적, 공간적인 호우특성과 지형특성으로 인하여 중소하천에 위치한 교량은 특히 세굴에 매우 취약함을 보여주고 있다. 하천에 건설되는 교량의 수명이나 안정성에 세굴이 미치는 영향은 매우 크며, 특히 우리나라와 같이 홍수 시 단기간에 걸쳐 유량이 급증하는 경우 유속에 의한 교량 기초의 급격한 세굴은 예상치 못한 교량 붕괴 사고를 초래할 수 있다. 현재 국내 소하천에 설치된 교량은 약 3,470개소(지방도 기준)로 다양한 하부구조로 설계되어 있다. 이렇게 하천 내에 세워진 교량과 같은 횡단 구조물들은 그 크기에 상관없이 하천의 형태에 영향을 미치게 된다. 그중에서 교량 세굴은 하천 횡단구조물로 인하여 발생되는 가장 중요한 문제 중의 하나로써 교량 건설 시 교각에 영향을 주는 세굴을 예측하고 방어하기 위하여 다양한 방정식을 통하여 신설교량의 교각세굴을 예측한다. 하지만 대부분의 교량 세굴 공식들은 실험실에서의 실험 결과를 토대로 개발되었기 때문에 이들 공식들이 산정한 국소 세굴량이 얼마나 정확한지는 실제 현장 관측 자료와의 비교를 통해서만 검증할 수 있다. 세굴 공식들의 산정 결과를 현장 실측자료와 비교하는 연구는 그 동안 다양하게 시도되었으나, 통일된 결론에는 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 세굴깊이 산정 시 일반적으로 사용되어지고 있는 세굴공식들 중 소하천 교량 규모에 적용 가능한 공식들을 선별하고, 각 세굴심 추정공식에 속한 변수별 특성분석을 위하여, 5가지의 독립변수를 설정하여 국부세굴의 현장 측정값과 예측공식의 비교결과에 대하여 불일치율을 비교분석하였다. 그 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 과대 추정의 의미로 정확성면에서 우수한 공식들은 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 나타났으며, 이런 점에서 Froehlich 공식, Inglis-Poona II, Blench-Inglis I, Breusers 공식 등의 기하평균이 1에 가장 근접한 결과를 나타내었다. 각 세굴공식 세굴심 산정결과의 불일치율을 각각 5가지의 변수별로 도시하여 분석하였으며, 그 결과로 소하천에 대하여 적용 가능한 공식과 소하천에 적용 시에는 과다추정의 우려가 있는 공식으로 분류되어 면밀한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 중소하천수계에서 수문학적 예측을 위하여 Hybrid Neural Networks의 일종인 반경기초함수(RBF) 신경망모형이 적용되었다. RBF 신경망모형은 4종류의 매개변수로 구성되어 있으며, 지율 및 지도훈련과정으로 이루어져있다. 반경기초함수로서 가우스핵함수(GKF)가 이용되었으며, GKF의 매개변수인 중심과 폭은 K-Means 군집알고리즘에 의해 최적화 된다. 그리고 RBF 신경망모형의 매개변수인 중심, 폭, 연결강도와 편차벡터는 훈련을 통하여 최적 매개변수의 값이 결정되며, 이 매개변수들을 이용하여 모형의 검증과정이 이루어진다. RBF 신경망모형은 한국의 IHP 대표유역중 하나인 위천유역에 적용하였으며, 모형의 훈련과 검증을 위하여 10개의 강우사상을 선택하였다. 또한 RBF 신경망모형과 비교검토하기 위하여 엘만 신경망(ENN)모형을 이용하였으며, ENN 모형은 일단게 할선역전파(OSSBP) 및 탄성역전파(RBP)알고리즘으로 이루어져 있다. 모형의 훈련과 검증과정을 통하여 RBF 신경망모형이 ENN 모형보다 양호한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. RBF 신경망모형은 훈련시키는데 시간이 적게 들고, 이론적 배경이 부족한 수문학자들도 쉽게 사용할 수 있는 신경망모형이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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