해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.
하천은 인간뿐만 아니라 다양한 생물이 서식하는 장소로 하천생태계 보전은 수많은 생물들에게 있어 중요한 요소이다. 1970년대의 국내 하천은 대부분 자연하천의 모습을 경제 성장과 더불어 도시화, 공업화 등으로 용수 수요가 급속히 증가함에 따라 기능 위주의 하천관리가 이루어졌으며, 이로 인해 하천유황의 장기적인 변화가 나타났다. 변화가 발생한 하천은 본래의 모습인 자연 하천으로 완벽하게 복원될 수 없다는 한계점이 있으나, 자연과 인간이 서로 유익하게 도움을 주는 양방향 관계로 발전한다면 하천의 기능도 유지하고 하천수생생물 보존에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 즉, 하천이 갖고 있는 하천공학적 기능을 최대한 유지하면서도 다양한 수생생물의 서식처의 기능도 되살아나게 해야하는 복합적인 목적을 갖고 있다. 하천 수생생물의 서식처 복원을 위해서는 하천생태계에 필요한 환경유량의 정량적인 평가와 확보방안 및 공급방안의 검토가 필요하다. 본 연구에서는 HEC-EFM(Ecosystem Function Model)을 활용하여 하천 수생생물의 서식조건을 고려한 환경유량을 산정하였다. 연구 대상유역은 2013년 김천부항댐이 준공된 감천유역을 연구대상유역으로 선정하였으며, 댐 건설에 따른 환경유량의 변화와 기후변화를 고려한 가까운 미래의 수문환경 변화 및 이에 따른 환경유량과 하천생태계 서식처 변화를 살펴보고자 하였다.
수치표고모형(digital elevation model)으로부터 추출한 하천망이 실제를 제대로 대변하기 위해서는 정확한 하천시점을 지정하는 것이 필요하다. 그러나, 아직까지 범용적으로 활용할 수 있는 하천시점 결정 방법은 개발되지 못한 실정이다. 하천시점의 결정 방법에 관한 연구가 미비한 근본적인 이유는 실측을 통한 하천시점 자료가 매우 부족하기 때문이다. 또한 하천시점의 위치를 조사하였더라도 하천시점은 시간에 따라 변화할 수 있기 때문에 일회성 하천답사로 하천시점의 위치를 단정할 수 없다. 이 연구는 실측을 통해 하천시점 결정요인에 대하여 이해를 구하는 것을 목표로 한다. 무갑천을 대상으로 하여 네 차례(2월, 4월, 5월, 8월) 현장답사를 수행하여 하천시점 위치를 파악하였다. 하천시점의 개수와 위치가 변화하는 것을 관찰하였고, 2월부터 5월까지 하천시점은 상류로 팽창하는 양상을 보이다 8월에 하류방향으로 수축하는 형태를 나타냈다. 이러한 거동의 원인으로는 2월부터 5월까지유역 내 식생 발달이 비교적 적고 강수량이 증가하여 하천시점이 팽창된 것으로 파악되었며, 8월에는 강수량이 이전의 조사기간 보다 증가하였으나 식생이 활발히 발달하여 하천시점이 수축된 것으로 파악되었다.
천부대수층-심부대수층-하천-양수정 시스템에 대해 개발된 Ward & Lough 해석해와 국내 시험유역을 대상으로 개발된 양수량 대비 하천수 감소량 산정공식 (한강홍수통제소, 2018)을 광주천인근에 실제로 위치한 지하수 관정에 적용하여 지하수 취수로 인해 하천의 수량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 대상관정은 하천에서 약 67 m 떨어진 공업용수 공급을 위한 지하수개발 이용시설로서 착정심도 100 m, 착정구경 150 mm, 취수계획량 $200m^3$/일, 수중펌프 5 Hp 등의 시설제원을 가진다. 해석해 및 경험공식 적용을 위한 기본 입력자료로 투수량계수, 저류계수 등의 수리상수값은 해당 관정의 지하수개발 이용 영향조사서에서 발췌하였고, 측정되지 않은 일부 입력값은 문헌조사를 통해 적절한 값을 가정하여 사용하였다. 하천의 수량에 미치는 지하수 양수 영향을 예측한 결과 지하수 허가기간 5년동안 취수계획량의 약 80 %를 넘는 하천수 감소율이 발생하는 것으로 분석되었다. 연구 대상관정과 같이 하천에 매우 근접한 지역에서 지하수를 이용할 경우 하천수 취수에 준하는 영향을 보일 수 있기 때문에 수자원의 효율적인 이용을 위해서는 하천수와 하천 인근 지하수의 통합적 관리가 필요할 것이다.
하천은 최근 주민에게 휴식과 레저의 기회를 제공하고 지역활기 창출의 자원으로 가치가 부상함에 따라 하천공간의 관리와 운영이 한층 더 중요해 졌다. 즉 하천공간의 개발과 보전은 지역의 문화관광과 복지 등의 지역 정책과 함께 하천이용의 수요를 고려하여 신중하게 운영해야 한다. 이에 본 연구에서는 하천공간의 체계적인 관리를 위해 통신 빅데이터를 활용하여 이용객 수를 추정하고 검증 한 뒤, 이용도 지표를 산정하였으며, 하천공간의 상세 유형화 방안을 마련하고 유형별 특성분석 등을 실시하고자 하였다. 현장표본조사를 통한 검증결과 통신 빅데이터는 하천공간에서의 이용객 수 추정에 활용 가능성을 보였으며, 이용도 지표 산정결과를 통해 친구지구를 이용객들이 어떻게 활용하는지 판단할 수 있었다. 또한 상세 유형화 방안을 마련하고 적용한 결과 이용객들이 하천공간을 근린의 성격과 거점의 성격으로 이용하고 있는지 판단할 수 있었다. 본 연구의 결과를 종합할 때, 친수지구 조성 및 관리를 위한 자료 활용방안을 제시할 수 있었으며, 국가하천 점용허가 시 통신 빅데이터 활용방안을 마련할 수 있었다. 통신 빅데이터는 친수지구 이용도 조사에 크게 유용한 방법을 제공하며, 하천계획, 유지·보수 등 관련 실무활용 및 정책수립에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
'고흥 우주센터' 기공/ 한국, 물리올림피아드 첫 우승/ 세계 유수 R&D 연구센터 유치작업 착수/ 여학생 비율 높이는 이공계 대학에 장려금/ 2010년 유망 과학기술분야 직업 30종 선정/ 국내 인터넷 연구 2천 8백만 명/ 병원 · 백화점 등 레지오넬라균 주의보/ 세계 최초 위치인식기능 청소로봇 개발/ 붉은귀 거북, 하천 · 고궁서 생태계 어지럽힌다
위성을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리에서의 원격탐사기술의 활용의 폭이 넓어지고 있다. 특히, 위성에서 관측할 수 있는 다양한 정보들을 이용하여 수자원 및 하천관리에 사용하려하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 수문량을 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 원격탐사의 대표적인 장비인 위성은 광범위한 정보를 쉽게 취득할 수 있지만 위성마다 탑재된 센서에 따라 획득할 수 있는 자료가 서로 다르고, 산출물의 시공간 해상도에 따라 자료의 질이 결정된다. 본 연구에서는 원격탐사영상을 이용한 하천유량추정기법을 수립하기 위해 통제된 실험하천 규모에서 드론을 이용하였다. 실험은 대한민국 안동에 위치한 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었으며, DJI Phantom 3 standard 드론을 활용하여 영상을 획득하였다. 하천유량추정의 방법론은 운동량 방정식과 Manning 유속공식을 활용한 하폭기반 유량추정 기법을 수립하였다. 1차 실험은 하천유량을 증가시키고 감소시키는 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영함으로써 하폭의 변화와 동시에 유량의 변화를 추정할 수 있는지 확인하였다. 2차 실험에서는 배수효과가 존재하는 조건에서 드론영상을 이용한 하천유량을 산정하고 보정계수를 산정하였다. 본 연구에서 수립된 하천유량추정기법은 위성영상을 이용한 하천유량 추정에 활용할 수 있으리라 기대한다.
최근 발생하고 있는 기후변화로 인하여 하천 및 저수지의 수질문제가 커지고 있다. 특히 여름철 부영양화로 인해 발생하는 녹조현상은 사회적인 문제로 과학적인 수질사고에 대한 예측과 관리가 필요한 실정이다. 수질예보는 정기적으로 하천 및 저수지의 수질을 예측하여 사용자에게 제공하는 분석기법으로 수질현황을 파악하고 수질을 관리하고 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있다. 수질예보에 사용되는 모형은 유역모형, 하천모형, 저수지모형이 있으며, 이중 하천 및 저수지에 주로 적용되고 있는 3차원 수리수질모형의 경우 격자의 개수가 많아 모의시간이 길어지게 되고 이로 인해 일일 수질 예보가 어렵게 된다. 3차원 수리수질모형의 모의속도를 개선하는 방법에는 하드웨어의 성능을 높이는 방법과 병렬화를 이용한 소프트웨어적인 방법이 있다. 이중 하드웨어의 성능을 높이는 방법은 컴퓨터의 사양을 높이는 방법으로 높은 비용이 소요된다. 하지만 병렬화 방법은 컴퓨팅 기술의 발전으로 멀티코어가 대중화가 된 최근에 코드의 적용만으로 모의속도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 모형은 서호주대학에서 개발한 3차원 수리 수질모형인 ELCOM-CAEDYM 모형으로 적용된 병렬화 기법은 OpenMP(Open Multi-Processing)방법이다. 기존 직렬 컴퓨팅 방식으로 구성되어 한번에 한 개의 명령어 밖에 처리할 수 없었던 작업방법을 동시에 여러 개의 처리요소를 이용하여 명령을 실행할 수 있게 하는 방식이다. 하지만 CPU의 개수는 제한되어 있으며, Amdahl's law에 따르면 OpenMP방식의 병렬화시 속도개선효과는 95% 병렬화 프로그램에서 최대 CPU 개수의 제한이 없다면 20배 까지 속도향상이 가능하다고 하였다. 본 연구에서는 3차원 수리 수질예측 모형인 ELCOM-CAEDYM에 적용된 병렬화 기법을 적용하는데 있어 최적 CPU사용 개수를 파악 하고자 하였으며, 이를 통해 수질예보시스템을 운영하는데 가장 효율적인 방법을 찾아 적용하고자 하고자 한다.
복잡한 수문 수리지질학적 조건을 고려할 수 있는 SWAT-MODFLOW 지표수-지하수 통합모형과 대수층-하천-양수정 시스템을 단순화한 Hunt (1999) 해석해를 죽산천 인근 지역에 각각 적용하여 지하수 양수로 인한 하천수 감소량을 모의하고 그 결과를 비교하였다. 하천으로부터 약 1 km 이내에 위치한 천부 지하수 관정들 중에서 취수계획량이 $100m^3$/일을 초과하는 18개의 관정을 선별하고 지하수 양수량 대비 하천수 감소량(하천수 감소비)을 산정한 결과 대부분의 관정에서 해석해와 모델링 결과의 차이가 0.2 미만으로 매우 작은 것으로 나타났다. 따라서 해석해가 하천-대수층 시스템을 단순화한 조건에 대해 유도되었음에도 불구하고 정밀한 모델링에 준하는 결과를 나타낼 수 있는 것으로 분석되었다. 그러나, 양수기간이 장기화되거나 하천과 관정간의 이격거리가 증가함에 따라 해석해와 모의결과의 차이가 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 해석해가 대수층 저류량의 감소와 하천수량의 감소가 장기적으로 균형을 이루는 동적 평형 상태를 구현할 수 없고 하천수위의 급격한 변화에 따른 하천수와 지하수간의 상호 교환량의 불규칙한 패턴 또한 모사할 수 없는 한계가 있지만 양수기간 5년 이내의 하천수 감소량의 평균적인 거동은 수치모의 결과와 유사한 것으로 평가되었다.
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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