최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
최근 도시 및 산업의 발달로 인해 투수면적 보다 불투수면적이 증가하고 있으며, 기후변화로 인하여 게릴라성 집중호우로는 도심지의 홍수피해가 많이 발생하고 있다. 이러한 홍수피해를 방어하기 위해 빗물펌프장 및 빗물저류조와 같은 구조적 대책을 수립하고 있다. 하지만 구조적 대책은 확장 및 증설하는데 많은 돈과 시간이 필요하다. 그러므로 가장 바람직한 피해 저감 대책은 구조적 대책 뿐만 아니라 비구조적 대책을 동시에 수립하는 것이다. 본 연구에서는 빗물펌프장의 최적 운영수위 산정을 위해 최적화 기법인 GA(Genetic Algorithm)을 적용하여 도시유역의 유출해석모형으로 가장 많이 쓰이는 SWMM(Storm Water Management Model)의 빗물펌프장 유역에 발생하는 각 시간별 펌프의 운영을 최적화였다. 목적함수는 펌프의 토출량 합을 최소화하였으며, 제약조건으로는 펌프의 효율을 극대화하기 위한 각 펌프가동 시간과 중단 시간의 수위를 고려하였다. 또한 대상유역의 실제 홍수가 발생한 기간의 실제 강우자료를 입력하여 분석하였다. 그 결과 펌프의 운영수위 결정에 있어 효과적인 결과를 나타낼 수 있었으며, 이를 활용하면, 펌프의 효율을 증가시키며 도시유역의 내수침수 저감 및 펌프의 운영적 관점에 있어 효과적인 운영을 하는데 도움이 되리라 판단한다.
수자원시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천 시설물들을 효율적으로 연계운영 할 필요가 있다. 그러나 이를 위한 시뮬레이션 모형은 최선의 대안을 보장하지 못하고, 최적화 모형은 복잡한 수계 현황을 유연하게 고려하는데 어려움이 있다. 따라서 시뮬레이션과 최적화 기법의 한계점을 서로 보완해서 활용하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화 기법의 원론적 비교를 통해 각 기법의 장 단점을 분석하고, 두 방법의 한계점을 극복할 수 있는 시뮬레이션 기반의 최적화 모형, CoWMOM의 활용을 제안한다. 아울러 댐-보 연계운영 모형의 활용방안으로 i) 과거의 특정 기간에 대한 분석 도구로써의 활용법과, ii) 미래 수문 정보가 불확실한 상황에서 댐-보 연계운영을 하는 현실에 적합한 모형 활용 절차를 제시한다.
최근 태풍, 집중호우로 인한 홍수피해가 빈번히 발생함하고 있다. 특히 상류에 저수지가 있을 경우 홍수조절을 통해 하류지역의 홍수피해를 저감하기도 하지만 급작스런 방류량의 증가 등으로 인해 하류지역의 피해가 증가되는 경우도 있다. 따라서 하류지역 홍수피해 저감을 위해 저수지의 홍수관리기능에 대한 관심도가 높아지고 있다. 대규모 다목적댐의 경우 다양한 저수지운영룰을 통해 수문을 운영하고 있어 홍수조절기능을 충분히 수행하고 있지만, 농업용저수지는 홍수관리에 있어 수문조작 전문성의 부족과 운영룰의 미정립 등으로 인해 취약성을 가지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 수문이 설치된 1백만m3이상의 저수지 중 성주저수지를 연구대상저수지로 선정하였다. 비상수문을 통한 사전방류방안과, 저수지운영을 연구하여 농업용저수지의 홍수조절용량 확보를 위한 사전방류방안에 대해 연구하였다. 저수지운영은 Auto ROM을 적용하였고 홍수조절용량 확보를 위하여 홍수기 수위관리기법 중 사전방류기법을 채택하였다. 사전방류기법은 모의기법에 의한 사전방류와 최적화기법에 의한 최적사전방류량을 결정하는 방법으로 연구하였다. 홍수기의 제한수위는 유효저수량의 70%인 EL.179.7m, 65%인 EL.178.8m, 60%인 EL.177.8m로 설정하여 분석하였다. 모의기법에 의한 사전방류방법은 초기수위는 만수위에서부터 1.0m씩 감소하였고, 비상수문은 0.5m씩 개방하여 4.0m까지 개방 하였다. 사전방류의 시간은 24hrs, 48hrs를 적용하였다. 최적화기법에 의한 사전방류방법은 초기수위는 모의기법과 동일하고 목표수위를 제한수위(70%, 65%, 60%)가 되는 최적방류량을 산정하고 최적방류량을 방류할 수 있는 수문의 개방높이를 분석하였다. 2012년, 2020년의 호우사상에 대해 사전방류가 없는 경우와 모의기법, 최적화기법에 의한 사전방류결과를 적용한 경우를 비교하여 검토하였다. 그 결과 제한수위 70%를 유지할 경우 2012년은 모의기법이 5.6%, 최적화기법이 5.4%의 방류량 감소효과가 있으며 2020년은 모의기법이 9.0%, 최적화기법이 8.8%의 방류량 감소효과가 있는 것으로 검토되었다.
현재 Android 운영체제에서는 효율성이 검증된 Unity 최적화 방법이 존재한다. 그러나 Tizen 운영체제는 기존의 Unity 최적화 방법이 Tizen 운영 체제에 적용될 수 있는지, 얼마나 효과적인지 알려진 바가 많지 않다. 이 연구에서는 기존에 검증된 Android 운영체제의 Unity 최적화 기법들을 Tizen 운영체제에 적용했을 때의 성능에 대해 분석한다. 이를 위해 기존의 Unity 최적화 방법을 Tizen 운영 체제에 적용할 수 있는지를 조사하고 해당 기법들의 효율성을 Unity Profiler를 통해 평가한다. 이를 통해 향후 기존의 Android 운영체제에 대한 Unity 최적화 방안들에 대한 심층적 평가를 추가적으로 진행하고자 한다.
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
본 연구에서는 단일목적 저수지와 다목적 댐의 최적운영을 위하여 전역최적해를 탐색하는 SCE-UA법을 사용하는 비선형계획법을 적용한 최적화 모형을 구성하고 과거 운영자료를 사용하여 모형의 적용성을 검토하고 분석하였다. 또한, 다목적댐의 운영수위 상승으로 인하여 발생하는 추가용수를 댐하류로 추가적으로 공급함에 따른 댐운영상의 문제점과 해결책을 제시했다. 관개용 단일 목적 저수지의 유입량은 하천망 모형인 SSARR 모형을 이용하여 추정하였다. 관개용 단일 목적저수지의 용수배분을 최적화한 결과, 실측치와 최적방류량간의 상대오차가 $-2.6\~10.5\%$ 범위를 나타냈으며, 비교적 실측방류량과 유사한 형태로 용수를 공급하는 길과를 나타냈다. 다목적 저수지의 최적운영을 위해 발전량, 저수량 및 필요수량의 관계를 목적함수로하는 최적화 모형을 구성하여 섬진강댐의 최적운영에 적용하였다. 섬진강댐의 댐하류 방류량 증가에 따른 운영상의 문제점을 해결하기 위하여 댐하류 유지용수량을 0.17, 0.50, 0.70, 1.0, 1.5, $3.0m^3/sec$ 방류하는 경우로 구분하여 최적운영한 길과, 댐하류 유지용수량이 $1.0m^3/sec$ 이하인 경우에 발전량이 실적평균발전량에 근접한 결과를 나타냈으며, 용수공급량도 계획공급량인 377.4 백만 $m^3$ 보다 $28.9\~100.7$ 백만 $m^3$ 만큼 많은 양을 공급하는 결과를 나타냈다.
상수도시스템의 지속가능한 운영을 위해서는 에너지를 효율적으로 활용하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 상수도시스템에서 고압구간의 압력조절을 통해 에너지 측면의 최적 운영기법을 제안하였다. 제안된 최적 운영기법은 마이크로 터빈을 이용하여 에너지 회수를 통한 압력저하와 이로 인한 누수량 저감을 동시에 고려하였다. 본 연구에서 사용한 최적화기법으로는 Multi-objective harmony search 알고리즘을 사용하였으며, 상수도 시스템에서 마이크로 터빈을 모의하기 위해서 EPANET의 압력조절 밸브 (Pressure reduction valve)를 활용하여 압력강하에 따른 에너지 회수를 고려하였다. 제안된 최적운영 기법을 검증하기 위해 Benchmark networks (e.g., 5-nodes network, 25-nodes network)을 적용하였으며, 본 연구를 통해 마이크로 터빈의 최적 규모와 설치위치, 개수를 결정할 수 있으며, 이에 따른 에너지 회수와 누수감소 측면에서 상수도시스템의 지속가능한 운영에 효과적으로 이용될 수 있을 거라 기대된다.
수자원의 효율적 이용 및 관리는 심화되고 있는 기후변화에 선제적으로 대응하고 발생가능한 물위기에 대비하기 위한 필수조건이다. 그 중 가장 핵심이 되는 요소는 댐에 저수된 물을 효과적으로 이용하는 것, 즉 댐 건설목적에 따라 시간 및 공간별로 적절하게 할당시키는 것이라고 할 수 있다(Kim, 1998). 그러나 단일 댐의 운영과는 달리 수계내 댐군의 연계 운영은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 연계된 댐들간 저수 상황을 고려하여 유역내 시 공간적인 용수 수요의 지속적인 충족을 위하여 유입량 예측의 정확성을 높이도록 하고, 상류 댐에 최대한 저류하도록 하며, 여수로 방류 같은 불필요한 방류를 최소화 하고, 서로 상충되는 목표를 갖고 있지만, 홍수용량 및 발전수위를 최대로 확보하도록 하여야 한다. 이처럼 댐 운영을 위한 실제 상황은 단일 목적에 의한 최적화와는 달리 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들간의 타협, 조정을 필요로 한다. 댐군의 연계운영 문제는 1960년대 초부터 현재까지 활발히 연구가 진행되어 온 분야 중 하나이나 문제의 복잡성과 어려움으로 인해 아직까지도 최선의 방안을 제시하기 어려운 문제이다(ReVelle, 2000). 이를 위한 방법은 시뮬레이션 모형 활용기법과 최적화 모형 활용기법으로 대별할 수 있으며 각 방법의 서로 다른 구조적 특성과 장단점으로 인하여 이원화된 체계로 사용되는 것이 현재의 국내 실정이다. 대부분의 실무에서는 이해도도 쉽고, 비교적 결과를 빨리 도출할 수 있는 시뮬레이션 기반의 모형을 활용하며 대표적으로 HEC-5, K-ModSim, HEC-ResSim 등이 활용되어왔다. 반면, 학계에서는 DP, MIP, SLP, SDP 등 최적화기법을 댐운영에 활용 할 것을 제안하고 있지만, 활용에 대한 거부감이 남아있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화기법의 원론적 비교를 통해 각 방법의 장단점과 한계점을 분석하고, 왜 이원화된 사용체계로 되었는지에 대한 고찰과 이에 대한 해결책으로 시뮬레이션모형의 장점과 최적화기법의 장점을 결합한 모형을 제안한다. 국내에는 Kim and Park(1998)이 시뮬레이션 기반의 최적화 모형 CoMOM(Coordinated Multi-Reservoir Operating Model)을 개발하였으며, 이후 21C프론티어 연구사업(2001-2011)에서 모형의 보완수정 검증을 통해 실무 활용도를 높여 왔다. 본 연구를 통하여 거부감의 원천을 추적해 보고, 타당한 이유가 있는지 대한 것을 심층 분석해보고, CoMOM모형과 시뮬레이션 모형, 다른 최적화 기법들과의 원론적 비교를 통해 각 방법들의 효율적인 활용방안과 최적화모형의 구체적인 활용방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용해서 상수도관망의 펌프 스케쥴링을 최적화하는 방안을 도출하기 위한 연구이다. 상수도관망의 시스템을 모의하기 위한 방법으로는 EPANET을 이용해서 각각의 결정변수에 관한 펌프운영비용을 산정하였으며, 이렇게 계산된 편익함수의 값을 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 이용해서, 펌프스케쥴링에 관한 여러 가지 대안을 제시하였다. 상수도관망의 운영을 위해서는 안정적인 용수공급이 가능하면서도 최소한의 에너지비용을 필요로 하는 펌프운영방식을 필요로 하게 되는데, 이때 용수수요량의 변화 등 운영여건이 바뀌게 되더라도, 수리적 안정성이 확보되는 범위내에서의 최적 운영방안이 필요하게 된다. 이와 같은 펌프운영방안의 최적화는 상당히 많은 수의 결정변수를 요구하게 되고, 결정변수의 탐색범위 또한 상당히 넓은 경우가 대부분이기 때문에, 국부최적해에 수렴하는 현상이 나타나지 않고, 넓은 범위의 결정변수 영역을 빠르게 탐색할 수 있으며, 여러 가지 대안을 효율적으로 제시할 수 있는 다목적 유전자알고리즘을 사용하였다. 본 연구를 통하여 개발된 상수도 관망 펌프 스케쥴링 기법을 이용하면, 운영여건의 변화에 따른 펌프운영비용의 최소화 여부를 검토할 수 있으며, 이를 바탕으로 각 단계별 수도시설을 종합적으로 고려한 경제적 운영방안의 검토가 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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