• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.520-520
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• 2023

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.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.41 no.5
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• pp.477-484
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• 2021

Due to climate change, parts of Korea are experiencing large and small droughts every 2-3 years and extreme droughts every 7 years. Since most droughts occur mainly in areas where small water supply facilities in the tributaries or upstream are located, more research on technology for securing water in these areas is required. In this study, a drought evaluation using SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), SDI (Streamflow Drought Index), and WBDI (Water Budget-based Drought Index) was performed to investigate hydrological drought in the Mulrocheon watershed of Chuncheon, a vulnerable area in terms of water supply. As a result of calculating hydrological drought indices SPEI and SDI, examining each duration, it was confirmed that the common drought in 2014 did not recover and continued until 2015. In the hydrological drought index evaluation result by WBDI, a very severe drought condition was observed in the spring of 2015 following 2014, and that drought was the most severe at -1.94 in November 2017. As a result of deriving a SDF (Severity-Duration-Frequency) curve through frequency analysis by duration using the drought index calculated on a monthly basis from 2003 to 2019 (17 years), most droughts in the Mulrocheon watershed were found to have a return period of less than 10 years, but droughts that occurred in 2014, 2015, and 2019 were found to cover more than 20 years, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.279-279
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• 2019

본 연구는 안동 하천실증연구센터에서 수행된 RIED 실험의 일환으로 실험수로내 식재된 버드나무 식생패치의 밀도에 따른 표면흐름의 특성을 검토하는 실험이다. 실험의 목적은 식생의 침수수위에 따른 식생주변 및 하도의 흐름특성을 검토하는 것으로 침수 수위조건은 유량공급조건의 변화를 통해 재현하였다. 본 연구에 사용된 LSPIV 기법은 하도내 입자투여를 통해 영상을 이용하여 입자간 이동속도를 분석하여 흐름장을 분석하는 것으로 본 연구에서 사용된 입자는 강랭이를 사용하였으며, 영상촬영은 크레인을 이용하여 캠코더를 이용하여 수로 상부에서 흐름영상을 취득하였다. 실험수로는 저면폭 3m, 만제폭 11m 사면경사 1:2의 구조로 이루어진 사다리꼴 형태의 직선수로로 이루어져 있다. 식생패치는 동일수로내 상부기준 32m 간격으로 설치되어 있으며 패치의 크기는 $4{\times}1.5m$의 크기로 이루어져 있다. 그림 1은 상공에서 촬영된 영상을 나타낸 그림으로 실험수로 및 LSPIV 분석을 위해 투하된 입자를 나타내는 그림이다. PIV 분석프로그램을 이용하여 분석된 식생대 및 하도영역에서의 유속장은 그림 2와 같다. 영상분석은 30초영상(900 frame)을 이용하여 분석하였다. 실험결과 식생패치 설치지점에서는 주흐름이 발생하는 우안측에서 높은 유속이 발생하고 약간의 편향된 흐름이 나타나는 것으로 확인되었다. 식생후면에서는 식생으로 인한 흐름의 차단 및 스크린효과로 인해 유속의 저감되는 것을 확인할 수 있다. 밀도에 따른 패치 후면부에서는 높은 밀도를 갖는 첫 번째 패치에서 유속의 저감효과가 높게 나타났으나 유량조건에 차이가 발생하는 것으로 나타났는데 이는 수위상승으로 인한 식생의 침수면적과 관계가 있는 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.54 no.4
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• pp.374-383
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• 2021

In 2020, the diversity of benthic macroinvertebrate communities was investigated in the Sohan stream, an ecological and landscape conservation area, and the results were compared with the previous research conducted in 2011. In total, 42 species (two phyla, three classes, and seven orders) were found in the Sohan stream. Species richness and abundance sharply decreased at all sampling sites because of Typhoons Haishen and Maysak in 2020, which had a direct impact on the stream. In the functional feeding group, the ratio of collector-gatherers was the highest at all sampling sites. However, during the autumn season, the shredder ratio increased from 13.4% to 42.4% in the uppermost stream site. Compared with the diversity of benthic macroinvertebrates surveyed in 2011, a total of 53 species (two phyla, three classes, and eight orders) were found. The percentage of species richness and abundance of Ephemeroptera, Plecoptera, and Trichoptera was more than 50% both in 2011 and 2020. Only the richness of Ephemeroptera was significantly different between them (2011: 2.9 and 2020: 6.7). In this study, the abrupt changes of species richness and abundance in benthic macroinvertebrate were not observed before and after the designation of an ecological and landscape conservation area. However, it is necessary to monitor benthic macroinvertebrates in order to confirm that biodiversity is continuously maintained long after the designation of the ecological and landscape conservation area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.110-110
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• 2020

최근 낙동강유역에서는 여름철 폭염 및 가뭄의 영향으로 조류대경보가 발령되고 있으며, 급격한 수질환경적 변화가 이루어지고 있다. 본 연구대상유역인 낙동강에서도 가뭄으로 인해 녹조가 발생하여 조류경보가 발령되었다. 남조류의 대발생은 대량 번성 및 사멸에 따라 수체 내 산소 고갈 및 유기물 증가와 같은 문제를 야기하고 있다. 또한 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하다. 그리고 인체에는 무해하다고 밝혀졌지만 수돗물 등에서 흙냄새와 같은 좋지 않은 냄새를 유발하는 냄새물인 지오스민, 2-MIB을 분비하여 정수공급체계의 악영향을 미친다. 본 연구대상 지점인 낙동강은 다기능 보 건설로 인해 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지면서 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 호소성 수역 특성을 나타내고 있음과 동시에 녹조발생과 같은 수질환경적 변화가 이루어지고 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서 시각화 분석을 통해 낙동강 하류 남조류 발생현황을 분석하였으며, 랜덤포레스트를 이용하여 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하였다. 조류경보제 발생 등급은 발령기준으로 관심, 위험, 대발생으로 구분된다. 학습데이터로 관심단계 기준인 남조류세포수 1,000 cell/mL 보다 작게 측정된 데이터들은 관심미만의 데이터로 Normal 등급으로 구분하였다. 구분된 발생등급을 범주형 변수로 설정하여 학습 데이터를 통해 모형을 구축하고 검증 데이터를 이용하여 모형 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통해 조류발생 주요 영향인자를 도출하고 변수별 중요도를 평가를 통해 지점별 녹조 발생특성을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.54-54
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• 2020

본 연구에서는 제방의 세굴이나 붕괴를 방지하기 위해 바이오폴리머(Biopolymer) 기반 신소재를 활용한 흙 제방의 보강공법을 제시하였다. 바이오폴리머 기반 제방의 보강공법은 흙과 바이오폴리머를 소량만 섞어도 흙의 강도 증진시킴과 동시에 빗물에 대한 내침식성과 식생의 생장을 촉진하는 생태성도 뛰어나기 때문에 제방 사면을 보호할 수 있는 친환경적이고 효율적인 공법이다. 이에 안동하천연구센터는 실증실험을 통한 신소재 제방 보강공법의 안정성 검증을 목표로 2 건의 월류붕괴 실험을 수행하였다. 첫 번째는 흙 제방 조건(Case 1)이며, 두 번째는 바이오폴리머 혼합 토양을 사면에 도포한 후 식생이 활착된 조건(Case 2)이다. 제방 붕괴에 따른 수로 내 수위변화를 측정하기 위해 압력식 수위계를 설치하였으며, 영상분석을 위한 다수의 카메라 및 드론을 활용하여 실험의 전 과정을 실시간 촬영하였다. 또한, 제내지 측 사면을 대상으로 월류에 따른 붕괴 지연효과를 정량적으로 제시하기 위해 이미지 픽셀 변화 측정 기법을 통한 시간에 따른 표면 손실률을 산정하였다. 흙 제방과 신소재 처리 제방의 시간에 따른 표면손실률을 비교한 결과, Case 2의 사면손실률이 Case 1에 비해 약 1.5~2.3 배 지연되는 것을 확인하였다. 하지만 단일 조건만으로 실험군과 비교군의 붕괴지연 결과가 제방 성능을 평가함에 있어서 일반화될 수 없으므로 이러한 정량적 평가는 다소 한계가 있다. 향후 이러한 부족한 부분을 해결하기 위한 노력과 다양한 조건의 추가실험을 통한 계측 데이터 및 붕괴지연시간의 평균값을 도출하여 신소재 제방의 안정성을 평가하기 위한 타당한 결과를 도출할 예정이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.8 no.1
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• pp.22-31
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• 2021

Surface image velocimetry (SIV) is a noncontact velocimetry technique based on images. Recently, studies have been conducted on surface velocity measurements using drones to measure a wide range of velocities and discharges. However, when measuring the surface velocity using a drone, reference points must be included in the image for image correction and the calculation of the ground sample distance, which limits the flight altitude and shooting area of the drone. A technique for calculating the surface velocity that does not require reference points must be developed to maximize spatial freedom, which is the advantage of velocity measurements using drone images. In this study, a technique for calculating the surface velocity that uses only the drone position and the specifications of the drone-mounted camera, without reference points, was developed. To verify the developed surface velocity calculation technique, surface velocities were calculated at the Andong River Experiment Center and then measured with a FlowTracker. The surface velocities measured by conventional SIV using reference points and those calculated by the developed SIV method without reference points were compared. The results confirmed an average difference of approximately 4.70% from the velocity obtained by the conventional SIV and approximately 4.60% from the velocity measured by FlowTracker. The proposed technique can accurately measure the surface velocity using a drone regardless of the flight altitude, shooting area, and analysis area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.138-138
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• 2017

가뭄, 집중호우와 같은 자연적인 요인과 불투수면적의 증가, 각종 용수로서의 지하수 이용 증가, 지하구조물 공사 등과 같은 인위적인 요인에 의한 지하수위 하강이 이슈화 되고 있다. 지하수 위의 하강은 지하수 고갈 같은 1차적 피해뿐만 아니라 생태계 교란, 농작물 피해, 지반 침하, 싱크홀 등의 2차 피해를 야기한다. 이에 따라 지하수위 시계열 자료를 이용하여 지하수위 관리 취약성에 대한 분석을 실시하였다. 연구지역으로 낙동강 중류에 위치한 상주, 대구, 밀양 지역으로 선택하였다. 자료 수집으로 국가지하수정보센터(www.gims.go.kr)에서 제공하는 국가지하수관측망 관측정 중 자료길이가 11개년 이상인 상주, 대구, 밀양의 지하수위 관측소의 일단위 지하수위 자료와 지하수이용량 자료를 수집하였다. 관측소 인근의 하천수위 자료는 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)에서 수집하였으며, 관측소 인근의 강수자료는 기상청(www.kma.go.kr)에서 해당 지역 관측소의 일단위 강수 자료를 수집하였다. 연구지역의 지하수 함양 자료는 국가통계포털(www.kosis.kr)에서 수집하였다. 수집한 일 단위 수문 자료를 이용하여 각 관측소의 연평균, 갈수기, 풍수기에 대해서 연구지역의 지하수위 관리 취약성 분석을 실시했고, 자료 분석 시 충적층 지하수위 자료는 인근 수계에 따른 변동이 크기 때문에 암반층 지하수위 자료에 대해서 분석을 실시하였다. 분석한 결과는 표준화 과정을 거쳐 지수로 산정하였고, 산정된 지수를 통해 연구지역 내 지하수위 관리 취약성 분석을 실시하였다. 본 연구를 전국단위 국가지하수관측망으로 적용하게 되면 지하수 개발 및 관리 정책 수립에 있어 큰 도움이 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.286-286
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• 2022

홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)를 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적 설계홍수량(optimal design flood)를 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE(UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 년최대유입량을 사용하여 최적 설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적 설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 판단된다.