수력발전에 의한 전력공급력은 기상과 운영방법에 ㄸ라 시시각각 변동한다. 이 전력공급의 적정평가는 경제적발전뿐만 아니라 공급력의 확보상 중요하다. 수력공급력의 평가상 출수에 대한 예지가 필요하며 이것 때문에 하천유량을 결정하는 강수를 추측하여야 한다. 그러나 현재 이것에 대한 적당한 방법은 없다. 단지 과거의 제통계부터 추측하는 것 이외에 방법이 없다. 제통계부터 고찰되는 것은 저수지의 대표성 duration 출수율유량의 대수정규성유량의 주기성집수역의 습윤경향등 여러가지이나 여기서는 계산기의 사용이 불가능한 현입장에서 비교적 간단한 월유하량을 중심으로 우리나라 5개 수력발전지점에 대하여 검토하고자 하는 것이다.
유역 토지이용의 변화와 골재 채취, 댐과 저수지의 건설등과 같은 인위적인 요인들은 하천의 평형 상태를 파괴하고 유사이송 문제 및 하상변화등과 같은 문제점을 야기 시킨다. 본연구의 대상하천인 낙동강 하류에는 낙동강 하구둑 건설로 인해 상류로부터 유입되는 유사가 하구둑 상류에 퇴적되는 문제가 발생하고 있으며 매년 상류 수로의 홍수 통수력을 확보하기 위해 준설 작업이 수행되고 있다. 한편 다른 대상하천인 탄천은 최근 들어 분당 신도시를 중심으로 주변의 수지, 구성, 죽전지구 등 상류유역에 대규모 택지지구가 건설됨에 따라 유역의 지형학적, 수문학적 변화가 많이 발생하고 있으며 이러한 변화는 평형상태인 자연하천에서의 하상변동 및 지형학적 변화에 많은 영향을 끼칠 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이러한 대표적인 두 대상하천에 대해 HEC-6 모형을 이용하여 하상변동과 지형학적 변화를 예측하고 분석하였다.
인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.
본 연구는 국내 하천의 고유성을 반영할 수 있는 물리적 환경평가 체계를 개발하는 것이다. 하천유형 분류, 평가구간 선정, 평가 항목 및 지표에 대하여 종합적으로 요약하였다. 하천의 물리적 구조는 하천 유수력에 의한 반응의 결과이므로 하도경사, 하상재료의 입경 및 하도지형의 특성에 따라 하천을 3가지 유형으로 분류하였다. 평가구간은 각 하천 유형의 대표적인 특징인 step 또는 여울출현 간격, 사행도에 따라 저수로 폭의 10배와 25배 기준으로 선정하였다. 평가지표는 하도 안정성, 흐름 상태, 횡단면 형상, 하안 안정성, 하도개수 및 하천횡단구조물과 같은 공통지표와 유효 서식지, 하상 매몰도, 흐름의 다양성 및 step과 여울 출현빈도와 같은 하천 유형별 특성지표로 구성되어 있다. 적용성 검토를 위하여 개발된 평가체계를 9개의 하천에 적용하고 그 결과를 제시하였다.
유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
5대 주요 수계의 소수력자원에 대하여 연구를 수행하였고, 하천의 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었으며, 이를 이용하면 강우사상으로 야기되는 유입량의 변화에 대한 분석이 가능하다. 또한 소수력발전소의 성능을 예측할 수 있는 모델도 개발되었다. 안동댐에서 측정된 월유입량 자료를 분석하였으며,. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 예측한 결과는 안동댐에서 오랜기간 동안 측정된 결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 이는 개발된 모델들이 소수력발전입지의 이용가능한 잠재량과 기술적 잠재량을 예측하는데 효과적인 것으로 밝혀졌다. 본 모델들을 이용하여 수계별로 소수력발전입지에 대한 수문학적 성능을 분석하였다. 분석결과 소수력발전 입지의 수문학적 성능특성은 수계별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 북한강과 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지의 비설계유량과 비출력량은 다른 수계들 보다 차이가 큰 것으로 나타났다. 그림 1은 수계별 비설계유량에 따른 비출력량의 변화를 나타낸다.
신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.
점성질의 바이오폴리머를 토양과 혼합하면 흙 입자 사이에 유기막이 형성되고 이로 인해 흙의 결합력이 상승하여 흐르는 물속에서도 결합을 유지시킬 수 있게 된다. 이러한 바이오폴리머의 성질을 이용한다면 물과 접촉이 많은 제방의 강도를 보다 높일 수 있을 것이다. 국내 제방 중에는 지역에 따라 모래 성분이 많은 제방이 존재하며, 이러한 제방들은 홍수 시 파손이나 붕괴의 위험을 항상 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 국내 현황을 참고하여 제체로 사용하기에 적합하지 않은 조립질의 모래에서도 바이오폴리머를 활용할 수 있는지를 확인하고자 하였다. 이를 위하여 모래와 바이오폴리머를 혼합, 도포한 시험체를 만들고 이를 실규모 실험수로에 설치하여 소하천 규모의 흐르는 물에 노출시킨 후 시험체가 어느 정도까지 침식에 저항할 수 있는지를 분석하였다. 시험체는 식생이 활착되지 않은 상태와 식생이 활착된 상태의 두 가지 조건으로 제작하였다. 두 조건 모두 바이오폴리머로 인해 모래의 결합력이 높아지는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 특히 식생이 활착된 경우에는 흐르는 물에서의 침식 저항 능력이 식생이 없는 경우보다 월등히 상승하는 것을 확인할 수 있었다.
하천환경의 개선을 위하여 필수적인 요소인 하천 내 수목의 분포현황을 조사하고, 이들 수목의 외력에 저항하는 내력에 대한 현장실험을 통해 연구하였다. 하천 내 수목의 분포 현황은 전국의 11개 하천 수계의 직할하천 구간을 중심으로 조사되었다. 수목분포 조사결과 국내의 하천에 전국적으로 자생하는 수목은 버드나무과에 속하는 갯버들, 버드나무, 왕버들 등의 수목임을 확인하였다. 현장시험은 홍수시 하천 내의 수목이 물의 흐름에 의해 인발되어 하류에 있는 하천구조물에 피해를 줄 가능성을 평가하기 위해서 실시되었는데 시험 지역과 대상 수목은 하상재료와 실제 하천에서 분포하는 정도 등을 고려하여 3개 지역에서 8개 수종 78주를 선정하였다. 시험은 백호우로 수목에 인장력을 가하여 수목이 전도될 때와 인발될 때의 하중을 측정하는 방법을 수행되었다. 시험결과의 분석으로부터 수목의 인발에 대한 저항력은 주로 수목의 흉고직경과 선형적인 상관관계가 있음을 확인하였다.
하천의 만곡부는 원심력으로 만곡 내측의 수면이 낮아지고 만곡 외측의 수면이 높아지는 수면 경사가 발생되며, 2차류 등의 발달로 흐름이 매우 복잡해진다. 특히 산지가 89%를 차지하는 강원도는 하천과 도로가 근접 발달되어 있어서 하천 만곡부의 편수위에 의한 수면상승과 세굴은 하천제방을 파괴시키고 도로 피해로 이어진다. 산지하천 만곡부 곳곳에 많이 노출되어 있는 암초는 홍수시 유수의 원활한 소통을 막고, 편수위 상승을 더욱 가중시키고 있다. 만곡부의 편수위에 대해서는 이론적으로나 실험적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나 암초와 같은 장애물이 많고 경사가 급한 산지하천을 대상으로 편수위를 연구는 사례는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 양양남대천 중상류의 법수치리 면옥치천 합류 전 만곡부에서 홍수시 편수위를 측정하고, 내린천의 인제군 미산리와 홍천군 광원리 각 만곡부에 수위측정장치를 설치해 편수위를 조사하였다. 양양남대천 법수치 만곡부는 그림 1과 같이 하도 내에 있는 암반의 영향으로 편수위가 2.145m를 나타내었고, 내린천은 광원지점에서 최대 1.15m, 미산지점에서는 1.18m로 관측되었다. 특히 내리천 미산지점의 만곡접근부에서는 하도 내에 있는 암초장애물의 영향으로 편수위가 2.17m로 기록되었다. 산지하천 만곡부 수충부에 존재하는 암초 장애물은 편수위를 더욱 가중시킬 수도 있고 계방천 송전교와 같이 저감시키는 역할을 할수 있다는 것이 본 조사연구에서 확인되었다. 하도 내 암초 장애물은 산지하천 만곡부에서 매우 흔하게 발견되는 특성이므로 자연장애물이 편수위에 미치는 영향에 대하여 향후 지속적으로 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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