ADCP는 하천의 3차원 유속과 수심 자료를 매우 효율적이고 빠르게 측정할 수 있으며, 그 자료의 공간 및 시간적 해상도는 기존의 전통적인 유속 측정 방법들과 비교하여 매우 정밀하다는 장점이 있다. 하지만 ADCP는 하상 부근과 센서 근처에서의 미계측 영역이 발생하고 이 미계측 영역의 유속을 얼마나 정확하게 산정하느냐에 따라 ADCP 유량 측정의 정확도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 ADCP 유량 산정 시 범용적으로 활용되고 있는 1/6 멱법칙(power law)을 활용한 미계측 영역의 유량 측정 결과의 정확도를 분석하였다. 이를 위해 실규모 직선수로에서 ADCP를 고정시킨 상태에서 측정한 유속 자료를 1/6 멱법칙과 대수 법칙(log law)을 적용하여 외삽 한 유속분포와 유량 산정 결과를 ADV를 이용하여 정밀하게 측정한 결과와 비교하였다. 비교 결과 전체적으로 대수 법칙으로 외삽한 경우가 높은 정확도를 나타냈으며, 수표면 근처 미계측 영역에서는 1/6 멱법칙은 유량을 작게 산정하는 경향을 나타냈고, 하상 근처의 미계측 영역에서는 유량을 크게 산정하는 경향을 나타냈다. 이 결과는 기존 1/6 멱법칙을 활용한 하상 및 수표면 부근 미계측 영역 유량 추정 방법이 오차를 수반함을 의미한다. 따라서 ADCP 정지법 측정 방식을 사용할 경우, 대수 법칙이 1/6 멱법칙보다 정확한 상하부 미계측 유량 추정 결과를 보여주었으므로 대안으로 고려되어야 할 것이다. 또한 제방 근처 미계측 영역의 유량 측정 정확도를 높이기 위해서는 수심이 0.6 m 이상을 확보한 측선을 기준으로 유량을 산정할 경우 신뢰도 높은 유량 측정 결과를 보였다. 향후, ADCP 정지법 측정 방식에 비해 보다 많이 활용되고 있는 보트탑재 이동식 ADCP의 경우도 이와 같은 검증이 필요하다고 하겠다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.39-45
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2010
환경가치가 높아짐에 따라 하천 수질에 대한 관심의 증대로 수질측정망 연구가 최근 활발히 진행되고 있으나 입지환경의 지리적 특성이나 유입량, 유출량, 유량, 유속과 같은 하천 특성 중심 연구이다. 본 연구에서는 상대적으로 연구가 미미한 관측지점의 수질 유사성을 측정하는 방법으로 수질의 시계열 패턴을 고려할 수 있는 상관계수행렬 방법을 제안하고 기존의 주성분점수를 이용한 방법과 비교하였다. 용담댐에서 2년간 조사된 수질관련 데이터를 이용하여 두 방법에 대한 실증분석을 실시하여 관측지점의 지리적 특성에 의해 분류된 결과와 본 연구에서 제안된 방법에 의해 관측지점 유사성을 측정하여 얻은 군집결과가 더 일치함을 보였다.
횡월류위어를 천변저류지 등의 유입부에 설치하기 위해서는 정확한 월류량을 산정하는 것이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 실제 하천에 적용성이 높을 것으로 판단되는 사다리꼴 수로의 광정횡월류위어에 대한 수리실험을 실시하였고, 유량계수산정을 위하여 상류 Froude수, 위어높이, 위어길이, 본류수로폭, 수로경사 등을 고려하였다. 분석결과 광정횡월류위어에서 $h/y_u$, $L/y_u$, $Fr_u$의 중요도가 큰 것을 확인하였고, 다중회귀분석을 통해 유량계수식을 제시하였다. 또한 기존 연구자들의 실험자료와 본 실험의 연구자료를 비교하였으며, 측정된 월류량과 계산된 월류량을 비교하여 유량계수식의 적용성을 확인하였다.
자연하천에서 식생의 성장은 유속 및 수위 변화에 중요한 영향을 미치며, 따라서 식생으로 인한 흐름저항은 흐름과 유사이송 모델링을 위한 중요 매개 변수가 된다. 즉, 수치 모델을 활용함에 있어 식생의 흐름 저항을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하며, 보다 정확한 추정을 위해 실험 혹은 현장 데이터를 활용한 보정과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 식생 패치를 포함한 인공 수로의 흐름 모의를 위해 실규모 실험 수로에서 측정된 유속 및 수위 데이터를 활용하여 모델보정을 수행하고자 한다. 이를 위해 공간 분포 별로 각기 다른 흐름 저항식의 적용이 가능하며, 식생 저항 공식을 포함하고 있는 Delft3D 모델을 활용하였다. 또한 실규모 수로에서의 유속 및 수위 데이터 수집을 위해 한국건설기술연구원 하천연구센터에서 실험을 수행하였다. 실험 구간의 길이는 약 120 m이고 하폭은 11 m이며, 국내 하천에서 보이는 식생패치의 유사한 형태를 재현하기 위해 하천 내 가장 많이 활착되어있는 버드나무와 유사한 형태의 인공식생을 제작하였다. 인공 식생은 지그재그로 배치되었으며, 식생의 전체 높이는 1.1 m이고, 각 패치 당 23그루의 인공 식생이 총 8개 패치에 식재되었다. 모의 조건은 상류단 유입 유량 2.805 ㎥/s, 하류단수위 98.764 m의 정류 조건을 적용하였다. 또한 식생 패치 구간에서의 흐름 저항 추정을 위해 Delft3D 모델 내에서 선택가능 한 Baptist의 비침수(Non-submerged)식을 적용하였으며, 항력계수 결정을 위해 1과 1.5를 적용하여 측정 수위와 비교하였다. Delft3D의 흐름 모의 결과, 항력계수 1.5를 적용했을 때, 측정 수위와 거의 일치하는 것으로 나타났으며, 항력계수 1.0을 적용했을 경우, 측정 수위에 비해 다소 낮게 모의되는 것으로 나타났다. 또한 항력계수 1.5인 경우 식생 패치 구간에서 평균 0.65 m/s의 유속이 발생하였다.
연안유역으로 유입되는 소하천의 유량 및 오염물질의 농도는 유역의 기상상태(강우량 및 증발량), 토지피복도, 인공구조물의 운영규clr 등에 의하여 변화한다. 특히, 강우에 의한 오염부하량 변화는 평상시의 오염부하량에 비하여 그 변화량이 매우 크기 때문에 평상시의 측정간격으로는 보다 정확한 오염부하량 산정에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 충청남도 보령시를 관통하는 대천천을 대상으로 강우에 의한 오염부하량 변화를 연속적으로 측정하였다. 대천천은 상류지역에 청천저수지가 형성되어 있으며, 보령시내를 관통하는 과정에서 도시 오염물질이 유입되는 양상을 보이고 있으며, 천수만 입구지역으로 유입되는 지방하천이다. 유역오염부하량 계산에 필요한 유량은 보(weir)에서 측정한 수위자료를 이용하여 환산하였으며, 수온, 탁도 및 염도는 OBS-3A 장비를 이용하여 연속측정하였다. 또한, 영양염류의 오염물질 농도는 30분 간격으로 채수하여 분석하였다. 분석결과, 오염물질 항목에 따라 시간에 따른 오염부하량 변화양상이 매우 상이하게 나타났으며, 변화 폭도 매우 크게 나타나서 강우시의 오염부하량을 추정하기 위해서는 1시간 간격 이내의 관측자료를 이용하여 추정하는 방법이 타당한 것으로 파악되었다.
비강우시 육상으러부터 목포항으로 유입하는 오염부하량을 목포항 주변에 위치한 하천 및 방류수의 계절별 유량과 수질을 기초로 하여 산정하였다. 4계절의 유량 자료에 의하여 산출한 목포항 유입하루평균유량은 약 5.5×10/sup 6/㎥/day이고 연평균유량은 약 2×10/sup9/㎥/year로 나타났다. 영산호 방류수의 계절별 유량은 4계절에 걸쳐서 모든 유입원들의 총유량의 90%이상으로 나타났다. 4계절에 걸쳐서 하천과 같은 유입원의 9개 지점에서 측정한 화학적 산소요구량(COD), 총부유고형물(TSS), 총무기질소(TIN) 및 총인(TP)의 농토는 각각 2.87~42.69㎎/ℓ, 3.65~1080.32㎎/ℓ, 0.083~89.744㎎/ℓ and 0.028~6.926㎎/ℓ로 나타났다. 4계절 자료를 평균하여 산정된 목포항 유임 연평균부하량은 각각 약 37 ton-COD/day, 약 64 ton-TSS/day, 약 13 ton-TIN/day 및 약 1.2 ton-Tp/day로 나타났다 하계의 목포항 유입부하량은 각각 약 82 ton-COD/day, 약 159 ton-TSS/day, 약 14 ton-TIN/day 및 2 ton-TP/day로 산정되었다. 목포항으포 유입하는 주된 오염부하원은 영산호의 방류수로 밝혀졌다.
대동천 유역은 2007년부터 UNESCO IHP(International Hydrologic Programme)의 대표시험 유역으로 선정되어 운영되고 있다. 대동천은 대전광역시에 위치하고 있으며 도시/방재 시험유역으로서의 모니터링 계획이 수립되어 강수량, 유출량 및 수질 등과 같은 수문 기초자료를 수집하여 제공하고 있다. 본 연구에서는 2011년도에 측정된 유량 및 수질관측 자료를 활용하여 도시하천 유역에서의 강우-유출수 비점오염물질에 대한 유출특성을 분석하였다. 시험유역 운영결과로서 판암교 지점과 철갑교 지점의 수위-유량관계곡선을 작성 하였으며, 강우량에 따른 비점오염원의 유출특성을 비교하기 위하여 10개의 수질항목에 대한 유량가중평균농도(EMC)를 산정하여, 강우량, 선행강우량 및 토지이용 상태에 따른 관측지점별 비점오염원의 유출특성에 대해 분석 하였다.
표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 하천의 넓은 구역을 카메라로 촬영하기 때문에 영상왜곡이 필연적으로 발생한다. 이러한 왜곡을 보정하기위해 많이 사용되고 있는 2차원 투영좌표변환법을 이용하여 유속을 분석하였다. 하지만 2차원 투영좌표변환법의 경우 표정점이 수표면의 높이와 같은 위치에 존재하지 않으면 유속 분석 결과에 큰 오차를 유발시킨다. 홍수 시 하천의 수위가 급변할 경우 표정점을 수위 변화에 맞추어 이동시키면서 영상을 촬영한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기위해 하천의 수위 변화에 대응하는 영상왜곡 보정 기법 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 투영좌표변환법을 개선하기 위해 제방근처의 표정점 4개와 카메라의 좌표와 카메라와 수표면까지의 연직거리를 이용한 영상왜곡 보정식을 개발하였다. 그리고 표정점과 수표면의 높이를 다양하게 변화시키면서 개발한 보정식을 적용하였다. 표정점이 수위에 맞게 설정된 경우를 기준으로 수위보다 높게 설정된 표정점에 대하여 보정식을 적용한 경우의 유속은 표정점이 수위보다 높게 설정된 경우의 유속과 비교한 결과 오차가 크게 개선되었음을 확인하였다. 따라서 하천에 CCTV를 고정적으로 설치하여 유량을 산정할 경우 본 연구에서 제시한 표정점 보정식을 활용한다면 수위가 급변하는 상황에서도 정확한 표면유속을 산정할 수 있을 것으로 기대한다.
가축분뇨는 발생부터 처리, 유통 단계에 이르기까지 다양한 경로에서 비점오염이 배출되고 있다. 그러나 소규모 농가의 경우 수거에 의해 공공처리시설에서 처리되는 가축분뇨의 양은 매우 적고, 대부분 자체 자원화 시설에서 톱밥발효에 의한 퇴비화를 하는 등 관리 미흡으로 인하여 축산 농가로부터 배출되는 비점오염부하가 큰 실정이다. 또한 관리주체가 모호하고, 축산비점오염물질의 정량화 및 하천에 미치는 영향에 대한 연구가 미흡하여 관리 대책 마련에 있어 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 축산농가의 밀집지역을 대상으로 축산 비점오염물질이 강우시에 주변 하천에 미치는 영향을 조사 및 분석하여 향후 축산 비점오염원 DB구축에 기초자료로 이용하고자 연구하였다. 연구대상 지역은 경상북도 영천시 북안천 일대로 축산비점오염원에 대한 영향 파악을 조사하기 위해 하천의 상류부터 하류까지 총 5개의 지점을 선정하여 2015년도에 6개 강우사상에 대하여 모니터링을 수행하였다. 수문분석을 위해 조상대상지역의 강우량, 유속 및 유량 등을 측정하였으며, 수질분석은 수질오염공정시험과 Standard Method를 이용하여 BOD, TN, TP 등의 농도를 분석하였다(USEPA 1993). 모니터링의 결과를 이용하여 강우시 오염물질에 대한 EMC를 산정하고 각 소유역 내 축산 현황에 따른 하천의 수질을 평가하였다.
물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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