지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.
갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.
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.
우리나라는 환경용수 수요 증가, 기후변화 등으로 인하여 물이 부족해지고 있으며, 농촌용수와 공업, 생활, 환경용수의 경쟁이 그 어느 때보다 격화되고 있다. 생활, 공업, 농업용수로 나누어서물관리를 하던 과거와는 달리 현재에는 통합물관리의 필요성이 대두되고 있으며 한 분야만 검토해서는 전반적인 물관리 개선방안의 수립이 어려운 실정이다. 따라서 통합적인 지능형 물관리가 절실히 필요한 시점이다. 농촌용수 지능형 정보화시스템은 직접조작을 위한 원격 제어계측시스템으로 물관리자동화사업 분야와 수리, 수문, 관개배수 프로그램 등의 정보화시스템의 두가지 측면에서 살펴볼 수 있다. 현재 우리나라의 농업용 수리시설물에 대한 데이터베이스와 응용프로그램은 농촌용수종합정보시스템(RAWRIS)을 비롯하여 몇몇 시스템에서 구축하고 있으나 만족도는 높지 않고, 이들의 중요성도 인정받지 못하고 있는 실정이다. 농촌용수와 관련된 분야별 목적에 따라 별도로 수집 관리되고 있는 기존 정보시스템의 효율적인 연계 구축 및 활용을 위한 종합적인 정보전략계획(ISP) 수립이 필요하고, 농촌용수 및 시설물 관련 신규 사업과 공정의 체계적 관리, 기존 시설물들의 통합관리, 농촌용수의 수량 및 수질 계측의 실시간 및 장단기 자료관리와 분석, 가뭄과 홍수대비 물관리의사결정 지원, 농촌용수 관련 대국민 정보서비스 제공, 농촌용수 관련 조직들의 업무적 공유와 통합 등을 실현해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 지능형 시스템 정보서비스를 위한 정책지원 등의 정보제공 대상의 수준을 분석하고자 한다.
유해 정보란 정보의 홍수 속에서 무차별적으로 제공되는 음란, 폭력 등의 내용을 담고 있는 정보를 말한다. 이러한 유해 정보들로부터 청소년 등 사회적으로 보호를 받아야 할 인터넷 이용자들을 보호하기 위한 장치가 필요하다. 현재 다양한 방법이 제안되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 유해 문서의 필터링을 기법 중 키워드 필터링에서 사용되는 유해어 사전을 위한 자질어 추출 알고리즘에 대해서 비교/연구하였다. 키워드 필터링에서 자질어는 필터링의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 필터링의 성능을 높이기 위한 자질어 추출 알고리즘 선택은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 정확하고 효율적인 자질어 추출 알고리즘 조합을 찾고자 하였다. 그 결과 CHI/TF-IDF 조합이 높은 성능을 보였으며 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.
과거와는 다른 형태의 기상 현상으로 인해 농경지 중심의 침수 피해가 도시 지역의 내수 침수 피해 중심으로 홍수 피해 지역이 변화하고 있다. 이로 인해 인명 및 재산 피해뿐만 아니라 사회기반시설에 대한 피해도 급격히 증가하고 있다. 또한 도로 침수로 인해 운전자의 고립 및 교통 체증의 심화로 인해 경제적으로 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 과거 기상 정보 및 침수 피해 이력을 활용하여 시 군 구의 행정 구역 형태로 제공되던 침수위험지수를 도로 중심의 집약적인 형태로 제공하는 방법을 시도하고자 한다. 또한 기상청에서 제공되는 실시간 성격의 강수량을 활용하여 강우 당시의 도로별 침수 위험 정도를 정량적으로 제공하여 사용자로 하여금 침수된 도로에 의한 고립을 사전에 방지하고자 한다.
디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.
최근 기상이변으로 인한 이상홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 이와 더불어 1km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 분포형 수문모형을 활용하기 위해서는 대상 유역에 대한 격자형 공간자료가 요구되며 유출모의의 신뢰도를 높이기 위해서는 현시성 있고 정밀한 자료의 활용이 필요하다. 본 논문에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역을 대상으로 물리적 기반의 $Vflo^{TM}$ 모형과 가 분포형(Quasi-distributed) 수문모형인 ModClark 모형을 이용하여 홍수유출 모의를 실시하고 결과를 비교하였다. 연구의 공간적 범위를 미계측 지역을 포함한 임진강 전 유역과 비교적 정확하고 현시성 있는 자료의 확보가 가능한 임진강 남한 유역으로 구분하였으며 각 유역에 대해 모의한 모형별 첨두유량과 지체시간을 비교하여 지형매개변수 및 토양매개변수의 불확실성이 유출모의에 미치는 영향을 분석하고 미계측 지역의 유출모의를 위한 효과적인 방안을 제시하였다.
산업화에 따른 온실가스 배출량 증가는 심각한 기후변화의 요인으로 작용하여 우리나라를 포함한 전세계는 이에 대응하고자 노력하고 있다. 지구온난화 및 엘리뇨 현상 등으로 인하여 가뭄, 홍수, 한파, 혹서 등의 재해와 기상이변이 속출하고, 최근 우리나라의 경우 매년 가뭄이 발생하고 있어 이에 대한 대책이 시급한 실정이다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대 되었고, 가뭄을 정량적으로 하는 연구들과 기후변화에 따른 가뭄 취약성 평가에 대한 연구들이 진행 되었다. 가뭄의 취약성 평가는 기후변화에 따른 가뭄 저감을 위한 목적에 따라 평가목적, 평가방법, 필요한 정보, 과정의 설계 불확실성에 대한 고려 등이 달라진다. 취약성 평가의 목적은 크게 기후영향평가, 적응정책의 자원배분을 위한 취약부문 및 지역 파악, 적응정책 개발을 위한 적응 대안 분석으로 나눌 수 있다. 취약성 평가의 목적이 취약성 유발요인에 관한 정보를 제공하여 어디에 적응 대책에 필요하고 효과적일 수 있는지 파악하는데 도움을 주는 것이라면, 취약성 결정요인에 대한 분석을 명료하고 상세하게 수행하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농업용수의 취약성 평가지표를 개발하기 위하여 국내 외 취약성 평가 지표를 분석, 국내 농업기상 및 농업용수 등 관련 자료(1981 ~ 2015)의 조사 현황을 고려하여 취약성 평가지표(강우량, 증발산량, 경지면적, 저수용량, 용수로 통수능력, 수요량, 하천평수위)를 제시하고 국내 농업기상 및 농업용수 등 관련 자료의 조사 현황을 고려하여 대상지구인 충북 진천 무수 관개지구에 취약성 지표를 적용하였다. 강우의 증가는 가뭄 취약성에 긍정적 영향을 나타냈고, 증발산량의 증가는 부정적인 영향을 나타냈다. 경지면적의 감소는 소비수량이 증가하므로 가뭄 취약성에 긍정적인 영향을 나타냈고, 저수 용량의 감소는 홍수조절능력의 저하로 인해 부정적인 영향을 끼치고, 하천 홍수위의 변화는 가뭄에 영향을 미치는 요소 중의 하나로 홍수위가 높아지면 가뭄에 부정적인 영향을 나타냈다. 가뭄 취약성 지표들을 각각의 가중치를 합산한 결과, 1981년~2015(5년 분할) 무수지구의 가뭄 취약성 평가는 분석을 시작한 1981년부터 2015년 까지 안전과 우려가 반복 되는 것으로 나타났다. 연구대상지구의 농업기상 및 관련 자료들의 조사 기간이 길면 빈도별 신뢰성이 높아진다. 따라서 자료의 누적은 정확한 기후변화에 대한 이수 및 치수 취약성 평가 지표개발 및 평가 능력을 높여 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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