2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.
제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m3/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m3/일 및 0 m3/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.
지하수 함양량을 산정하기 위해서 유역물수지 모형 또는 지하수위 변동곡선법등이 활용되어 왔으며, 각각의 장단점에 대한 많은 논의가 있었다. 지역내의 지하수 관리계획을 위해서는 유역물수지 모형이 적합한 반면, 실제(actual) 함양량의 정확성 문제가 있으며, 지하수위 변동곡선법은 실제 지하수의 증감을 통해 실제 함양변화를 잘 표현하는 반면, 그 영향권이 관측공에 의해 제한된다는 단점이 있다. 이와 같은 두 방법의 장점을 살리고 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 유역유출모의와 지하수위 변동을 동시에 고려하여 지하수 함양량을 추정하는 방안을 제시하였다. 수문학적 과정으로 함양을 분석하기 위해 준분포형 수문모형인 SWAT과 완전분포형 지하수 유동해석 모형인 MODFLOW의 결합모형을 이용한 유역단위 유출해석을 수행한다. 실제로 하천변에 위치한 관측공에서의 지하수위는 하천유출시계열과 유사한 양상을 보이며, 상류 경사지에 위치한 관측공의 지하수위는 토양수의 지체와 감수현상을 나타내므로 이같이 시간적으로 상이한 지체 양상을 반영하기 위해 모형내의 비포화대를 통과하는 함양의 거동을 기존의 단일 저수지 모형에서 다단 저수지 모형으로 개선하고 지체함수와 관련된 매개변수를 보정함으로써 모의 함양 시계열과 관측 지하수위 시계열간의 상관성 분석을 수행할 수 있다. 아울러 모의 및 관측 지하수위 분포의 비교를 통해 공간적인 지하수 분포에 대한 검증을 수행함으로써 함양량 산정 절차가 완성된다. 이같은 일련의 절차는 기존의 유역물수지 모형과 지하수위 변동법을 동시에 고려한 새로운 방식의 지하수 함양량 산정기법으로 제시할 수 있을 것이다.성빈맥(1예), 저심박출증(3예), 재수술이 필요했던 출혈(2예), 흉골 지연봉합(2예), 급성 신부전(2예), 폐렴(1예), 대동맥내 풍선펌프로 인한 혈전색전증(1예),수술 후 섬망(2예) 등이 있었다. 생존한 10명의 환자들 중 1명을 제외한 나머지 9명의 환자에서 $38{\pm}40$개월간의 추적관찰이 되었는데, 추적 관찰 기간 중에 3명이 사망하였고 생존한 6명의 환자는 모두 양호한 상태(NYHA 기능등급, $I{\sim}II$)를 보였으며, 그 중 3명에서는 혈역학적으로 큰 의미가 없는 잔여단락이 있었다. 결론: 급성 심근경색증 후 심실중격 결손은 수술위험도가 높은 질환이지만, 수술 전 대동맥내 풍선펌프를 삽입하고 조기에 심실중격 결손부의 infarct exclusion 술식과 함께 관상동맥우회술을 시행함으로써 만족할 만한 수술 및 중기 결과를 얻을 수 있었다.출물 투여로 저하되었으나 NC군보다는 높게 나타났다. 간 중 중성지질 함량은 참나물 에탄올 추출물 투여 용량에 따른 유의차가 없었으나, 총콜레스테롤 함량은 고용량 병합투여한 HC-PBH군만 유의하게 저하되었다. 혈청 및 간 중의 지질 함량 변화는 정상식이를 급여한 NC군과 NC-PB군 간에는 유의차가 없었다. 따라서 고콜레스테롤식이를 급여하면서 참나물 에탄올 추출물을 병합투여 시에만 지질대사 개선 효과가 있는 것으로 여겨지며, 고용량 병합투여 시 효능이 더 큰 것으로 나타났다. 고콜레스테롤식이로 인한 산화적 스트레스가 고콜레스테롤혈증을 유발하였으며, 이는 참나물 에탄올 추출물에 함유된 항산화물질을 포함한 여러 생리활성물질
제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 지하수위 변동 곡선을 이용하여 지하수 함양률을 추정하는 기법을 제안하였으며 무강우 기간 지하수위 감수곡선을 이용한 기존의 방법과 비교하였다. 본 연구는 전국 지하수 함양률을 추정하기 위한 연구의 일환으로서 국가 지하수 관측망의 신뢰성 높은 지하수위 자료를 이용하였고 자료가 충실한 세 지역(충주, 진주, 광주)에 대하여 본 방법론을 적용하였다. 이를 위하여 각 지역의 지하수위에 대한 계절적 변동 분석, 지하 수위와 누적 강수량에 대한 시차분석, 지하수 함양률 비교 연구 분석 등을 실시하였다.
보의 건설 및 하천 단면의 증가는 하천 수위 상승과 호우기 유출량의 증가를 가져왔다. 낙동강 중하류에 설치된 23개의 지하수 관측망 지하수위 자료를 사용하여 보 담수 전후의 지하수위 시계열 변동 유형의 변화를 분석하였다. 월평균 지하수위 자료를 토대로 담수 전후의 지하수위를 비교한 결과 보의 직상류 주변 지역에서 지하수위 변동이 가장 크게 나타났으며, 8월의 경우 하천 수위 조절 효과로 월평균 지하수위가 0.1 m 감소하였으나 10월에는 1.3 m 상승한 것으로 나타났다. 지하수위 시계열 자료와 하천 수위 자료를 사용하여 군집분석을 실시한 결과, 담수 이전에는 7개 지하수 관측망의 자료가 하천 수위와 유사성 거리가 가까운 그룹이었으나, 담수 이후에는 14개로 증가하여 하천 수위와 유사한 그룹의 범위가 넓어졌다. 지하수위 시계열에 대한 주성분분석 결과, 담수 이전에는 하천 변동성을 대표하는 주성분(주성분 1과 주성분 2)의 설명력이 총 82%이었으나, 담수 이후에는 하천 변동성을 설명하는 주성분(주성분 1)의 설명력이 45%로 줄어들어 지하수위 자료를 설명하는데 하천 요인의 기여도가 줄고 인위적인 양수 등과 같은 기타 요인의 기여도가 높아졌다. 이와 같이 변화되는 수문 환경에 대비하여 지속적인 조사 및 관측이 필요하며, 하천 주변에서는 지표수와 연계되는 지하수 관리 정책이 수립될 필요가 있다.
활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 Kim et al. (2013)이 개발한 부정류상태에서의 지하수위 변동 해석모델을 이용하여 단위시간별 함양량을 산정하였다. 지하수위 변동 해석모델은 지하수의 흐름과 관련된 반응계수와 함양에 관련된 비산출율을 매개변수로 이용한다. 해석모델의 적용을 위해 제주도 한천지역의 관측정 중 강우에 대한 반응이 양호한 JW 공항과 JD 용담1지점에 대한 5년(2006-2010)간의 지하수위 관측자료를 이용하였다. 지하수위 해석모델은 국지적인 규모에서의 단위시간별(일별) 함양량 산정이 가능하며 지하수위 자료와 비교한 결과, 함양량과 매개변수가 지하수위를 잘 반영하고 있었다. 함양량 산정결과 JD 용담1 지점은 520.4~904.0mm (32.7~61.8%), JW 공항지점은 447.4~633.4mm (24.0~45.1%)로 나타났다. 개발된 해석모델은 지하수위 자료를 이용하여 매개변수를 추정과 단위시간별 함양량을 산정하는 방안으로 활용되기를 기대된다.
수문순환의 측면에서 지하수는 지속적인 하천의 흐름을 유지하고, 국내 물 이용의 측면에서 가용수량을 만족할 수 있는 취수량을 확보하기가 어려운 중·소규모 하천 유역에서 필요한 농업 및 생활용수 등 각종 용수를 확보할 수 있는 중요한 수원으로써의 역할을 하고 있다. 기존의 수자원 정책은 하천에서의 취수량 확보를 위한 수공 구조물의 설치 및 운영을 통한 용수 확보의 형태로 입안되었으나, 최근 2012~2018 한반도 가뭄 사태로 대표되는 강수 패턴의 변화로 인하여 하천에서의 취수량 부족 사태에 대응하기 위하여 지표수-지하수 연계를 고려한 수원 확보에 대한 정책적·공학적 관심과 요구가 증가하고 있다. 지하수의 효율적 운영과 안정적 관리를 위해서 지하수 이용에 대한 관리도 중요하나, 강수 사상의 발생 시 지하수 함양량을 정량적으로 평가하는 것 또한 매우 중요하다. 지하수 함양량은 강수량이나 하천유량 및 수위 등과 같이 정확한 양을 관측하기 어렵기 때문에 지하수 함양량을 산정하는 방법은 매우 다양하게 제시되어 있다. 본 연구에서는 지하수 함양량 산정 방법 중 비교적 간단한 방식의 지하수위 변동법(Water Table Fluctuation Method, WTF Method)를 이용하여 전국 행정구역 별 지하수 함양량을 분석하였다. 지하수위 변동법의 경우 신뢰도 있는 지하수위 관측 자료의 확보가 매우 중요한 단계이기 때문에 국가지하수관측망 및 농촌지하수 관측망, 해수침투관측망 등 공공기관에서 제공하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하여 적용하였다. 수집된 자료를 바탕으로 지하수 함양량을 산정하고, 최근 국내의 강수패턴의 변화와의 비교 분석을 통해 강수와 지하수 함양 간의 관계를 정량적으로 제시하였다. 본 연구의 연구 결과는 안정적인 지하수 개발 및 관리를 위한 기초적인 정책적 판단 근거로써 제시될 수 있고, 추후 연구에서 지하수위 회복 및 지하수자원 관리 방안 적용에 따른 효과 분석 연구에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
대체용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있는 가운데 제한된 수자원을 보다 효과적으로 사용하기 위한 하나의 방법으로 지하댐(Groundwater Dam) 건설을 이용한 지하수 자원의 개발이 하나의 방법으로 제안되었다. 하지만 해안지역에 설치된 지하댐을 운영할 경우 지하수위 변동에 따른 염수의 침입을 고려하여 운영하여야 한다. 특히 갈수시는 지하수위 하강이 강하게 나타나는 시기로 지하수위는 지하댐 최적운영을 위한 중요한 지표가 된다. 특히 강우량 자료를 활용한 가뭄지수와 지하수위의 관계를 설명 할 수 있다면 예상 강우자료를 활용한 장래의 지하수위를 예측 할 수 있으며 이것은 지하댐 운영에 매우 효과적으로 활용 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존의 강우와 예상 강우 자료를 활용하여 지하수위 예측기법을 개발하였다. 과거 강수량의 일이동 평균값을 바탕으로 한 다항 회귀모델을 수립하여, 계절적 특성을 고려한 구간을 분리하여 적용하였다. 예측된 지하수위의 정확성을 알아보기 위해 관측된 지하수위와 예측된 지하수위를 비교 분석하였다. 분석 결과 단순회귀기법을 지하수위를 예측한 경우 $0.62{\sim}0.63$의 상관계수를 보인반면 다항회귀기법을 적용한 결과 $0.62{\sim}0.84$로 상관계수가 증가하였다. 대체적으로 관측된 지하수위와 예측된 지하수위는 비슷한 경향을 보였다. 따라서 지하댐 운영에 있어 최적의 취수량을 개발하기위해 일강우자료를 활용한 지하수위 예측기법의 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.