• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.267-267
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• 2021

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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.485-493
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• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.