최근 기후변화로 인하여 빈발하는 수재해는 다목적댐의 운영 및 관리에 있어서 큰 부담으로 다가오고 있으며, 특히 2020년의 집중호우는 댐 관리에서의 홍수조절이 부각되는 계기가 되었다. 본 연구의 목적은 댐 관리자가 별도의 분석없이 홍수조절을 위한 용량과 목표수위를 간편하게 추정할 수 있는 방법론을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일 단위의 댐 유입량과 방류량 계열에 빈도대응법을 적용하여 동일 재현빈도를 가지는 누적확률분포쌍으로 유도한 후 홍수유입량의 비율로 표현되는 홍수유입 대비 저류체적비 관계를 유도하고 그 특성을 분석하였다. 연구결과에 따라서, 소양강댐은 홍수유입체적의 45%, 충주댐은 홍수유입체적의 39%를 평균적으로 일시 저류함으로서 홍수조절에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 홍수유입 대비 저류체적비를 활용하여, 댐 홍수유입량을 기준으로 필요한 홍수조절용량과 목표수위를 간편하게 추정하기 위한 방법론과 도표를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법과 기상청의 강우예측을 통하여 댐의 홍수조절을 위한 목표수위를 추정하는데 참고자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
우리나라는 홍수조절이나 통제를 목적으로 10개의 다목적댐을 통한 홍수방재시스템을 운영하고 있다. 다목적댐 또한 방류능력과 저류능력에 한계가 있기 때문에 안정적인 홍수조절을 위해서는 유입량과 유출량을 미리 예측할 수 있어야 한다. 하지만, 강수량은 그 변동이 심하여 정확한 예측이 어렵기 때문에 합리적인 하천 구조물의 설계와 홍수예측기술의 발전을 위해서는 강우-유출 해석뿐만 아니라 과거의 수문자료를 사용한 통계적인 분석이 요구된다. 최근 기후변화로 인해 과거에 겪지 않았던 이상 기후현상이 빈번하게 나타나고 있다. 기상청발표에 따르면 최근 10년간(1996~2005) 15개 지점의 평균 연강수량은 1,458.7 m로 약 10 �時貂� 하였고, 특히 여름철은 18 %로 증가폭이 가장 크며 호우일수는 30년 평균이 2일인데 비하여 2.8일로 0.8일 증가하였다. 이러한 강수량 및 호우일수 증가는 여름철 심각한 수해를 초래할 수 있다. 본 연구는 기후변화로 인한 수해를 대비하여 홍수기중 저수지 제한수위운영의 안정성을 검토하였다. 연구 대상 지역은 광교저수지로 수원천 상류부인 경기도 수원시 장안구 연무동에 위치한다. 유역면적은 10.98 km, 유효저수량은 250.0 만$m3$이며, 현재 예비취수원으로 사용되고 있다. 기후변화에 따른 하류지역의 예상치 못한 홍수피해를 사전에 예방하기 위해 광교저수지 유역의 설계 강수량과 설계 홍수량을 산정하였다. 제한수위의 시나리오는 현재 시행중인 제한수위와 만수위를 포함하여 5개로 설정하였다. 설계 홍수량이 광교저수지로 유입될 때 시나리오에 따른 월류량은 웨어공식을 이용하여 산정하였으며 결론은 다음과 같다. 1. 39년간의 최다 일 강수량 자료를 사용하여 100년 빈도의 설계 강수량을 Gumbel 분포법으로 산정한 결과 344.4 mm임을 알 수 있었다. 2. 광교저수지 유역의 설계 홍수량을 SCS 방법을 이용하여 산정한 결과 $216.2\;m^3/s$/s로 나타났으며, 총 유입량은 $301.0\;m^3$/day로 파악되었다. 3. 광교저수지로 설계홍수량이 유입될 때 제한수위 시나리오에 따른 최대 방류량은 EL. 87 m의 경우 $23.1\;m^3/s$, EL. 89 m의 경우$27.5\;m^3/s$ EL. 91.36 m의 경우 $79.6\;m^3/s$, EL. 93 m의 경우 $121.1\;m^3/s$ EL. 95.2 m의 경우 $137.`\;m^3/s$이다. 광교저수지 하류부분의 하천정비기본계획상의 설계 홍수량은 $114\;m^3/s$로 홍수기중 저수지의 제한수위는 EL. 91.36 m이하로 설정하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.
최근 도시발달과 인구증가로 인하여 수자원의 중요성이 더욱 커지고 있으며 이를 효율적으로 이용하고자하는 노력은 계속되고 있다. 또한 전 세계가 가뭄과 홍수 등 물과 관련된 재해를 예방하기 위하여 지속적인 수자원계획관리가 이루어지고 있으며, 특히 댐은 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 용수공급을 위하여 건설된 것으로서 유역의 수문특성에 따른 변동성이 고려되어야 한다. 따라서 댐의 최적운영을 위해서는 정확한 강우 예측과 이에 따른 유입량 예측이 선행되어야 하며, 유입량 예측을 위한 강우-유출과정을 모형화 하여야 한다. 그러나 모형화에 따르는 복잡한 과정과 수문자료의 비선형성과 비정규성으로 인하여 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임하댐 유역에 신경망 이론을 강우-유출모형에 수학적으로 모형화 하였으며, 이를 통하여 효율적인 댐 운영을 위한 유입량 예측기법에 관한 기초연구를 수행하였다.
최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 팔당댐 상류부(충주댐$\sim$팔당댐 구간)의 수리학적 홍수예측 모형 구축시 한강본류 내에 위치하고 있는 충주조정지댐을 고려하는 모의 방안을 제시하였다. 충주조정지댐은 특정 유입량 이하일 경우 일정하게 수위를 유지하며 그 규모 이상의 홍수에서는 모든 문비의 개방이 이루어지기 때문에 이러한 운영특성을 수리학적 홍수예측 모형에 반영하는 것은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 충주조정지댐 운영특성을 수리학적 홍수예측시 반영할 수 있도록 수문을 완전히 개방하는 시점을 기준으로 2단계의 수위-방류량 관계를 적용하는 방안을 검토하였다. 먼저 2단계 수위-방류량 관계의 작성을 위하여 1990년$\sim$2008년까지의 17개 홍수사상에 대한 충주조정지댐의 운영시계열 자료를 분석하여 기준 방류량을 설정하였으며 기준방류량 이하일 경우 일정하게 수위가 유지되는 수위-방류량관계 곡선을 내부경계조건으로 이용하고, 기준방류량을 초과할 경우 수문 개방시 관측된 저수위와 방류량 자료를 토대로 작성된 수위-방류량관계를 이용하는 방안을 제시하였다.
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
유역내에서 발생한 고탁수는 저수지로 유입됨으로써 용수 공급에 지장을 초래하고, 수환경 악화 및 하류지역의 정수비용 부담을 가중시키는 등 사회, 경제적으로 여러 가지 문제를 일으키고 있다. 우리나라 대부분의 다목적댐은 홍수기에 탁수로 인하여 다양한 문제를 겪고 있다. 탁수문제는 수중생태계를 파괴하고, 상수원을 오염시키며, 물이 가지는 관광자원으로서의 가치를 심각하게 훼손시키는 등 심각한 문제를 야기 시키고 있다. 특히, 최근에는 잦은 이상 집중강우 현상 때문에 탁수의 장기화 문제가 대두되면서 중요한 사회문제로 떠오르고 있다. 수자원의 효율적 이용을 극대화하기 위한 댐의 연결사업은 탁수의 인위적인 외곡이 발생하기 때문에 적절한 조절을 통해 그 영향을 최소화할 필요가 있다. 댐에서 물의 밀도는 온도, 염도 및 탁도 등의 변화로 인하여 일정하지 않고 시간과 공간에 따라 변화하며, 일반적으로 혼합되지 않고 밀도와 두께가 다른 층에 분리되어 존재한다. 여름철 집중 강우 시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 본 연구에서는 EFDC의 댐의 수리 및 수질예측모형을 이용해 여름철 집중강우시 유입되는 고탁수의 도달시간과 탁수량 등을 예측 평가하였다. 댐의 취수탑이 설치되는 위치는 댐의 상류측으로 일반적인 댐 주변의 온도 및 탁수거동과는 다르기 때문에 이 부분을 반영하여 평가하여야 한다. 본 연구에서는 EFDC의 댐 수리 및 수질예측모형을 이용하여 여름철 댐으로 유입되는 탁수거동을 평가하고, 댐 연결터널로 유입되는 취수탑 앞의 탁수농도를 예측하여 적절한 선택취수를 통해 댐 연결로 인한 고탁수의 댐간 이동을 최소화하기 위한 취수설비 운영방안을 제시하였다. 총 6개의 홍수사상('99년 홍수, '02년 루사, '03년 매미, '06년 에위니아, '09년 홍수 등)을 선정하여, 홍수사상에 대한 시단위의 유입량자료를 이용하여 양 댐간 연결로 인한 탁수거동을 분석하였다.
최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 장수형 등(2005)이 제시한 실시간 저수지 유입량 예측모형과 통합하여 하나의 시스템을 구축한 후 하류 하도의 홍수통수능력과 현재 저수지 수위에서 방류 가능량을 고려하여 수문에서의 조절 방류 방안을 제시하였다. 또한, 현재시간 이후로 유입되는 홍수량을 감안하여 강우가 종료되어서도 이수용량이 확보되도록 하였다. 연구는 예당저수지에 적용하였으며, 방류량 계산시 최대 방류가능량은 저수위와 수문의 개도고에 따라 오리피스와 완전월류 흐름을 구분하여 계산하였으며 방류기준은 하류 하도의 통수능력, 강우종료 후 이수용량 확보 등을 감안하여 결정하였다. 연구의 적용결과, 본 연구에서 개발된 저수지 운영시스템을 적용한 결과 강우종료 후에도 이수용량 확보가 가능하였으며, 하류하도의 피해을 최대한 주지 않는 범위 내에서 저수지의 수문조작이 가능하여 예당지의 홍수조절능력을 극대화할 수 있는 방안을 제시하였다.
미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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