수공구조물 설계 시, 설계홍수량 산정에는 실측 홍수량 자료를 활용한 홍수빈도해석이 필요하다. 그러나 홍수량 자료의 관측연한, 유역변화 등의 신뢰성 문제로 확률강우량을 활용한 빈도홍수량 간접추정방법이 표준화된 실정이다. 문제는 확률강우량 산정에 활용된 확률밀도함수와 그 매개변수에 따른 불확실성이 존재한다는 점이다. 특히 저빈도에서 고빈도로 갈수록 확률밀도함수의 불확실성은 크게 증가하여, 사실상 추정결과에 대한 물리적 의미를 부여하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 PMF를 물리적 상한선으로 설정하는 상한분포함수(Upper bounded distribution functions)를 적용하여, 실측 홍수량에 대한 홍수빈도해석 방법을 제안하고자 한다. 검정방법은 먼저, 임의 유역을 대상유역으로 선정하여 홍수빈도해석을 수행하고, 상한분포함수는 EV4, LN4, TDF를 적용한다. 최종적으로 빈도홍수량 간접추정방법과 비교 분석하여, 적용성을 검토하고자 한다. 본 연구결과는 빈도홍수량 간접추정방법에 대한 비교 검토방법에 대한 적절한 대안이 없다는 측면에서 의의를 찾을 수 있으며, 향후 홍수량 자료 신뢰성이 확보되는 시점에서 지역홍수빈도 분석으로 확장할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.
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.
지식정보사회 흐름에 따라 우리나라에서도 '교사 정보화 사업'을 기반으로 초 중 고 학교 현장의 정보화가 활성화되도록 다양하게 지원하고 있다. 하지만, 교사의 ICT 활용 능력 향상이나 ICT 교수.학습에의 이용, 교사의 정보화 연수 참여 등의 정보화 사업의 실효성은 크지 않은 실정이다. 본 논문에서는 교육 정보화 사업과 관련된 현장의 실질적인 효과를 살펴보기 위해서 초등 교사를 대상으로, 교사의 경력과 ICT 연수 참여 횟수가 교사의 ICT 활용 수준과 ICT 활용 빈도에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 교사의 ICT 활용 수준과 ICT 활용 빈도의 관계를 분석하였다. 이를 통해 교사의 ICT 활용 수준에 영향을 미치는 변인과 ICT 활용 빈도를 알아봄으로써 향후 교사 정보화 연수 프로그램 개선점을 제공해 보았다.
지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.
설계홍수량의 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적으로 중요한 변수 중 하나이다. 설계홍수량 산정을 위해서는 확률강우량 산정 및 강우-유출 모형의 일련의 과정을 통해 이루어지며, 홍수량 산정 표준지침(2018)에 자세히 수록되어 있다. 그러나 국내외 다양한 연구에서는 빈도별 확률홍수량의 경우 계측된 유량자료를 활용하여 직접 홍수빈도해석을 수행하는 것이 가장 정확한 방법이라 알려져 있지만, 홍수빈도해석을 위한 자연유량이 부족할 뿐만 아니라 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 있다. 더불어 우리나라의 경우 주요지점을 제외하고는 계측이 잘 이루어지지 않고 있으며, 수위-유량관계곡선(rating-curve)을 통해 산정된 유량자료를 활용하고 있어 자료의 신뢰성이 낮은 문제가 있다. 이러한 이유로 우리나라에서는 강우-유출 모형을 활용하여 빈도별 홍수량을 산정하고 있으며, 확률강우량의 시간분포를 입력자료로 하여 홍수수문곡선을 취득하고 있다. 그러나 확률강우량의 우량주상도 변환시 국내에서는 일반적으로 Huff 4분위법을 활용하지만, 실제홍수사상과 비교했을 때 과소 및 과대 추정하는 경우가 많다. 더불어 분포된 우량주상도를 면밀히 살펴보면 빈도해석된 확률강우량과 비교하였을 때 상당히 낮은 강우 빈도를 가지고 있다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 활용하여 얻어지지만, 관측소별로 산정된 확률강우량의 빈도개념이 무너진다는 것이다. 이러한 결과로 인해 확률홍수량은 확률강우량과의 빈도개념의 상이하다고 할 수 있으며, 홍수빈도해석과의 비교에서도 차이를 보이고 있어 우량주상도의 개선 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 일관적으로 사용되어지는 Huff 3분위 50%를 지양하고, Huff의 다양한 분위(quartile)과 Blocking 방법 등을 비교·검토하여 보다 국내 실정에 부합하는 확률강우량의 우량주상도를 제공할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
수자원의 계획 및 설계에 활용되는 홍수량 산정 방법은 홍수량 빈도해석 방법과 강우-유출 모형에 의한 방법으로 구분된다. 홍수량 빈도해석에 의한 방법은 홍수량 자료를 직접 빈도해석 하여 확률홍수량을 산정하며 이론적으로 가장 정확한 방법으로 평가된다. 기존의 홍수량 해석은 자료의 제약으로 인하여 실측유량의 직접 빈도해석은 한계가 있었으나 과거부터 국가적으로 수문조사를 수행하여 10년 이상의 실측유량 자료를 확보할 수 있는 수준에 도달하였다. 본 연구는 수위-유량 관계 곡선식을 통하여 안정적으로 확보된 실측유량 자료를 활용하여 홍수량 빈도해석을 수행하였다. 홍수량 빈도해석을 위하여 Bayesian 기법을 적용하여 매개변수를 산정하고 빈도별 홍수량의 불확실성을 정량화하였다. 확률홍수량 산정 결과는 장기간의 강우량 자료를 적용하여 강우-유출모형으로 산정된 홍수량과 근접한 것을 확인하였다. 수문조사를 통하여 장기간의 실측유량 자료를 활용하여 다각적인 관점으로 수문해석을 가능할 것으로 판단된다.
특정 극치사상 자료에 대한 특성 분석 시 수문자료에 대한 빈도해석은 일반적으로 단일 확률 변수를 기준으로 이루어지는 단변량 해석 방법이 활용된다. 그러나 두 가지 이상의 변량이 서로 상관성을 가지는 경우 다변량 빈도해석이 요구되며, 이를 단변량으로 해석하는 경우 재현기간의 과소추정 등의 문제점이 발생할 수 있다. 최근 이러한 점을 개선하기 위하여 다변량 빈도해석에 관한 연구가 지속적으로 진행되고 있다(Kwon and Lall, 2016; Vaziri et al., 2018). 특히, 가뭄의 경우, 강도(intensity)뿐만 아니라 지속기간, 심도도 매우 중요한 인자로 고려되고 있다. 특히, 가뭄지속기간과 심도의 경우 두 인자 간의 상관성이 매우 크기 때문에 단변량(univariate) 가뭄빈도해석 보다 다변량으로(multivariate) 가뭄빈도해석을 수행하는 것이 가뭄위험도 평가 측면에서 유리하다고 알려져 있다(Shiau and Shen, 2001; Kim et al., 2017). 따라서 이 둘을 결합한 빈도 해석을 위해 Copula Function을 이용한 다변량 빈도 해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 홍수의 경우 지속시간별 연최대강수량 계열을 이용한 빈도해석 과정이 지침으로 정립되어 수자원 설계 실무에서 활용되고 있으나, 가뭄은 실무에서 활용할 수 있는 지침 및 분석 도구가 없는 실정이다. 이에 환경부와 국가가뭄정보분석센터에서는 '20년도에 단변량 가뭄빈도 해석을 위한 프로그램을 제작·배포하였다. 본 연구에서는 가뭄의 특성을 대변하는 상관도 높은 두 인자인 가뭄 심도(severity)와 가뭄 지속기간(duration)이라는 두 가지 특성을 함께 고려해 이변량(bivariate) 가뭄 빈도를 해석할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로, 다양한 확률분포형을 이용한 최적 주변 확률분포형 선정과 최신 Copula Function들을 이용한 최적 결합확률분포 추정을 통해 신뢰도 높은 2변량 가뭄빈도 해석을 수행할 수 있는 프로그램을 제작하였으며, 테스트 버전 배포 등을 거쳐 누구나 사용할 수 있도록 공개할 예정이다.
최근 이변량 가뭄 빈도해석시 Copula 함수 기반의 빈도해석모델을 활용한 분석이 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 이변량 가뭄 빈도해석시 지점빈도해석에 국한되어 분석이 이루어지며, 지역을 대표하는 수문자료의 특성이 반영된 빈도분석에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 기법과 이변량 Copula 가뭄 빈도해석 기법을 연계한 Bayesian 이변량 Copula 지역빈도해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델에 모의자료를 적용하여 가정한 가뭄특성 및 매개변수를 추정하였으며, 유사하게 도출된 결과를 통해 모델의 적합성을 평가하였다. 최종적으로 최근 발생한 가뭄사례를 중심으로 이변량 가뭄 지역빈도해석을 수행한 결과, 기존 지점빈도해석보다 가뭄의 특성을 효과적으로 반영된 빈도해석이 이루어지는 것을 확인하였으며, 기존 Copula 모델에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수에서 발생하는 불확실성을 정량화 하였다. 본 연구에서 제안된 모델의 검증과정과 도출된 결과를 통해 가뭄자료의 지역적 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 제공할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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