• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.407-407
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• 2023

최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m³/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.216-216
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• 2023

가속적인 토양침식은 토지의 환경 및 생태계의 지속성에 부정적 영향을 미치므로, 그 양을 예측하여 토양침식을 방지하는 것은 중요하다. 이에 따라 식생, 지형, 토양의 입도분포 등과 같은 토양침식에 영향을 미치는 인자에 관한 연구가 꾸준히 이뤄지고 있다. 특히 자연 지형에서 보편적으로 나타나는 'cm' 규모의 미세지형이 토양침식에 미치는 영향을 분석한 기존 연구 결과를 살펴보면, 유역 출구 지점에서 관측된 총 유사유출량에만 근거하고 있을 뿐 아니라 토양침식에 미치는 미세지형의 영향에 관한 상반된 결과가 혼재하고 있다. 이는 유역의 토양침식과정에 대한 이해도와 토양침식량에 대한 예측 정확도를 저하시킬 우려가 있으므로 미세지형이 토양침식에 미치는 영향을 유역 전반에 걸쳐 살펴본 후, 명확하게 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 동역학파 모형에 기반한 침식 모형을 이용하여 미세지형에서의 강우-유출 및 토사 입자별 침식 및 유출 현상을 수치적으로 모의하였다. 모의 결과에 따르면, 동일한 강우-유출 조건에서도 미세지형의 거칠기에 따라 유역의 토양침식량 및 침식 특성이 달라질 수 있으며, 토양 입경이 미세지형의 거칠기에 따른 유사유출량의 증감 현상을 결정하는 데에 있어 중요한 요소로 작용함을 제시하였다. 미세지형이 거칠어짐에 따라 비교적 굵은 입자인 모래 함량이 높은 지반에서는 토양침식률이 감소하였으나 이와 대조적으로 미세토사 함량이 높은 지반에서는 토양침식률이 증가하였다. 이는 미세지형이 유역 전반에 걸쳐 입경에 따른 토사의 부상, 이류 및 퇴적 특성에 영향을 미쳐, 유역의 유사 분급 및 장갑화 현상에 깊게 관여하였기 때문이다. 본 연구를 통해 토양유실에 미치는 미세지형의 영향에 관한 상반된 연구 결과를 미세지형과 토양 입경분포의 상호작용으로 설명할 수 있다. 따라서, 본 연구는 유역 내 미세지형적 거칠기 입경분포에 대한 정확한 정보에 기반하여 토양의 유실량 및 침식량을 산정해야 함을 강조한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2023

수문학적 기준지점(HRS, Reference Hydrological Station)은 유량의 변동성의 장기적인 추세를 파악하기 위해 고품질의 자료를 생산하는 관측소를 의미한다. 선진외국의 경우 운영목적과 수문학적 기준지점의 정의는 조금씩 다르지만 유사한 개념의 관측소를 운영하고 있다. 호주의 경우 기후변화에 따른 장기간의 수자원 부존량의 변화를 예측하기 위한 모니터링 지점으로 정의하며, 미국의 경우 시간에 따른 수문학적 특성의 자연적인 변화 및 인간의 활동에 따른 수문환경의 변화에 대한 연구를 위한 기준값을 제공하기 위해 참조지점(HBN, Hydrological Benchmark Network)의 자료를 제공하기 위해 운영한다. 영국은 기후변화에 따른 유역의 수문학적 응답을 조사할 목적으로 참조지점(RHN, Reference Hydrological Network)을 운영하고 있으며, 주로 자연유역에 설치하여 운영하고 있다. WMO는 2006년 '기후연구를 위한 적절한 유량관측소'를 선정해 줄 것을 회원국에 요청하고, 관련 자료의 데이터베이스를 독일의 GRDC(Global Runoff Data Centre)에 수집하고 있다. 국외의 경우 '자연에 가까운 유역특성을 갖는 하천 유량관측망 중 양질의 자료를 보유하고 있는 관측소'를 고려하여 수문학적 기준지점을 선정한다. 하지만 우리나라의 경우 장기간의 유량자료를 보유하고 있는 관측소가 상대적으로 부족하고, 장기간의 유량자료를 보유한 지점 또한 홍수예보, 댐 운영 등 물관리 업무에 직접 활용하기 위해 대하천의 본류 중심으로 자료를 생산하고 있다. 따라서 현재를 기준으로 국제적으로 통용되는 기준에 부합하는 기준관측소를 선정하는 것은 곤란한 상황으로 미래에 수문학적 기준지점이 될 수 있는 관측소를 선정하여 장기간 모니터링을 통해 기준관측소를 확대해 나갈 필요가 있다. 본 연구에서는 국외의 수문학적 기준관측소 선정기준을 비교 검토하여 우리나라 실정에 맞는 기준관측소 선정기준을 개발하였다. 선정 기준은 ① 유역의 개발정도, ② 댐·저수지 등 인위적인 조절 정도, ③ 취수량 또는 방류량 등 유역간의 물 이동, ④ 유량자료의 보유기간 및 정확도 등을 고려하여 기준을 설정하였다. 또한 기준지점의 선정을 위한 절차를 ① 수위관측소 사전목록의 작성, ② 관측소 정보 분석(유역특성, 시계열자료 등), ③ 수문학적 기준관측소 후보 선정, ④ 유관기관 및 전문가 검토를 통한 우선순위 선정 등 4단계로 구분하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.199-199
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• 2021

한국농어촌공사에서는 과학적이고 체계적인 농업기반시설 및 용수관리로 재해를 예방하고 물관리의 효율성 증대를 위한 유지관리 종합정보시스템인 농업기반시설관리시스템을 구축하여 운영중에 있다. 한국농어촌공사는 2012년부터 저수지별 일공급량을 측정하여 기록 관리하고 있어, 저수지의 수위차와 공급량을 사용하여 저수지의 일유입량을 산정 할 수 있는 체계를 구축하였고 저수지 종합건전성 평가를 위해 이 자료를 사용하였다. 수량부문은 수문학적으로 하천환경 및 수생태계에 민감한 영향을 끼치는 인자들로 지표를 구성하였다. 선정된 지표는 High Flow, Low Flow, Seasonality, Zero Flow, Variability로 구성하였다. 수질부문은 자연적 요인과 사회·경제적 요인 기준에 의한 분류를 통해 저수지의 건전성 상태를 파악할 수 있는 지표를 선정하였다. 자연적 요인은 환경부의 수질환경기준에 제시된 항목 중 저수지 건전성을 대표할 수 있는 수온, DO, COD, SS, TN, TP 및 TOC를 선정하였다. 농업용 저수지 수량·수질을 고려한 수환경 평가체계 적용을 위해 적누, 이담, 송고 저수지를 선정하였다. 3개 저수지를 대상으로 수량, 수질 부문으로 나누어 부문별 건전성 및 종합건전성 평가를 수행하였다. 선정된 지표의 분석단위를 통일시키기 위하여 표준화를 수행하였으며 자료의 왜곡정도가 큰 경우에는 로그변환을 취하여 표준화를 수행하였다. 가중치 적용은 주관적인 견해가 들어갈 수 있는 전문가의 설문에 의한 방법보다는 수학적 방법을 이용한 주성분과 엔트로피 가중치 방법을 적용하였다. 최종적으로 산정된 지수에 따라 하천별 현황을 주제별, 시기별로 검토하였으며 객관적이고 이해가 쉽게 5개 등급으로 등급분류를 해 저수지별 건전성 정도를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.392-392
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• 2021

자료동화(data assimilation) 기법은 관측 자료와 예측 모형의 정보를 동시에 활용, 모형의 상태량(state variables)이나 매개변수(model parameters)를 실시간으로 업데이트하는 Bayesian 필터링 이론에 근거한 방법으로, 최근 이를 활용한 수문 모의 정확도 향상 기술이 빠르게 발전하고 있다. 본 연구에서는 앙상블 자료동화의 정확성을 향상시키기 위한 세부 방법인 along-the-stream localization과 inflation 기법의 분포형 수문 모형에 대한 적용성을 대규모 지역 단위(regional-scale) 모의를 통해 검토한다. 분포형 수문모형과 자료동화 framework로는 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological Modeling System)와 DART(Data Assimilation Research Testbed)를 각각 적용한다. WRF-Hydro는 미국의 전 대륙지역(CONUS; continental United States)에 대한 수문 모델링 framework인 National Water Model의 핵심엔진이고, DART는 미국 National Center for Atmospheric Research(NCAR) 연구소에서 개발한 범용 자료동화 도구이다. 본 연구에서는 지표수 수문모형의 자료동화를 위해 개발된 기법인 along-the-stream localization과 inflation 기법이 하도 추적에 미치는 영향을 분석한다. along-the stream localization 기법은 공간적 근접도 외에 하도의 수문학적 연관관계를 고려하는 localization 기법으로, 상대적으로 수문학적 상관도가 떨어지는 하도에 대한 과도한 자료동화를 줄여줄 수 있다. inflation 기법은 앙상블의 다양성을 증가시키는 기법으로, 칼만 필터(Kalman filter)에 의한 업데이트의 이전이나 이후 적용하여 앙상블 예측의 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 앙상블 자료동화 기법을 지표수 수문 모의에 적용할 경우 남아 있는 난제와 적용 가능한 방법에 대해 중점적으로 논의한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2021

2018년부터 삼척지역에는 전파강수관측소(X-band 이중편파레이더)가 설치되어 현업 운영 중에 있다. 해당 지역은 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망과 기존 대형 강우레이더로도 정확한 강우관측에 한계가 있었다. 설치 이후 전파강수관측소의 품질관리와 최적 관측전략 수립, 분포형 비차등위상차 기반의 강우추정 기법의 적용으로 정량적 추정강우의 정확도가 확보되어 75m의 고해상도 격자강우 정보가 제공되고 있다. 본 연구에서는 이러한 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 홍수예보에 활용하기 위해서 강우기반의 하천 수위 예측 기법인 하천흐름계산도표를 개발하였다. 하천흐름계산도표가 개발된 지역은 삼척 전파강수관측소의 관측 반경에 포함되는 삼척오십천 유역이며, 해당지역은 수변공원으로 조성되어 있어 시민의 접근이 용이하여 하천 수위 급상승으로 인해 피해가능성이 높은 지역이다. 2019년과 2020년 호우사례를 대상으로 개발된 하천흐름계산도표에 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 적용하여 하천수위 상승 예측성을 평가하였다. 또한 비교대상으로 강우관측소 강우자료와 환경부 대형 강우레이더 강우자료의 적용결과를 함께 비교하였다. 비차등 위상차 기반의 강우추정 기법을 적용하여 산정된 삼척 전파강수관측소의 정량강우는 기존의 강우추정 결과(SRI, CMP_HFC)보다 강우추정 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 특히, 10km 관측 반경을 기준으로 분석하면 정확도가 상대적으로 높았다. 삼척 전파강수관측소 추정강우를 하천흐름 계산도표에 적용한 결과, 2020년 9월 7일 호우에 의해 삼척오십천 유역에서 관심수위 초과(10:20), 주의수위 초과(11:20)가 발생하였는데, 삼척 전파강수관측소 추정강우가 관심수위 초과 1시간 50분 전에 수위상승을 예측하였고, 주의수위 초과 30분전에 수위상승을 예측하였다. 이를 통해 개발된 하천흐름계산도표와 삼척 전파강수관측소의 홍수예보 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.78-78
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• 2021

영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2020

최근 인구 증가, 도시화 및 산업의 발달로 인해 생활·공업용수의 수요가 증가하면서, 상대적으로 농업용수의 비율은 감소하고 있는 추세이다. 하지만 수자원이용 현황 중 농업용수는 전체 물 사용량의 48%로 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 환경부 중심의 물관리 일원화 관련법 시행으로 국가 통합물관리 정책이 본격 추진됨에 따라 농업용수 가치의 재평가가 요구되고 있으며, 현재 수원공 확대의 경우 환경보호와 같은 이유로 농업용수 확보에 대한 많은 제약이 발생하고 있다. 공급된 농업용수 중 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀되는 회귀수량은 하천 건천화 방지, 용수공급계획, 하천 유황예측 등 기여하는 바가 크다. 하지만 관개량과 회귀수량의 비로 나타내는 회귀율의 경우 지역에 따라 38.1%에서 70.5%로 큰 차이를 보이고 있으며, 지역별 회귀율 정량화에도 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 안성에 위치한 관개면적 429ha인 마둔 저수지를 대상으로 회귀율을 산정하고 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수지 수위 자료를 활용하여 마둔 저수지의 4월부터 9월 관개기 강수량, 저수율, 증발산량을 구축하였다. 물수지 분석 기반 회귀수량 산정모형으로부터 회귀율을 추정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model)과 비교를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율 자료가 구축된다면, 농업용수의 재이용, 환경용수 및 하천유지용수, 용수공급계획 등 효율적인 농업 수자원관리에 기초자로로써 활용 가능할 것이라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.155-155
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• 2020

최근 전 세계적으로 기후변화 및 이상기후로 인해 홍수, 가뭄과 같은 수자원과 관련된 재해들의 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 가뭄은 발생 시작 및 종료 시기가 명확하지 않고, 그 피해가 광범위한 특징으로 인해 농업분야에 직접적인 피해를 주고 있으며, 농산물 생산성 및 안정적인 농업용수 확보에 큰 영향을 미치고 있다. 과거 가뭄을 해석하기 위해서는 일반적으로 강수량, 가뭄지수 등 단일지표를 활용하여 가뭄을 평가하였으나, 최근 선제적인 가뭄대응을 위해 다양한 인자들을 종합하여 판단하는 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 개념을 도입하였다. 농업가뭄 취약성은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 기상 및 수문학적 가뭄에 의한 작물 생산 피해 및 가축의 피해를 동반할 수 있는 가능성으로 정의한다. 본 연구에서는 농업용 저수지 중심의 농업용수 기반 취약성 평가 항목을 선정하여 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 민감도, 노출도 및 적응능력 개념에 적합한 대응변수를 활용하여 저수지의 저수율, 용수 부족 및 가뭄 대응능력 뿐만 아니라 사회·환경적, 기상학적 영향을 고려한 평가 항목 선정하였다. 항목별 단위 및 특성을 통합하기 위해 스케일 재조정 (Re-Scaling), Z-Score 등 다양한 방법을 활용하여 표준화를 실시하였으며, AHP (Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 분석 등을 통해 항목별 가중치를 산정하였다. 또한 농업가뭄에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미치는 항목을 구분하여 대응변수를 적용하였다. 이를 바탕으로 농업가뭄 취약성을 평가하여 항목별 등급을 구분하였으며, 전국 167개 시군을 대상으로 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 시군별 맞춤형 농업가뭄 대응정책의 기초자료 활용 가능하며, 농업가뭄 취약지역/상습가뭄지역에 대한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.302-302
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• 2021

지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.