본 연구에서는 정도높은 홍수유출모델을 결정함에 있어서, 선형모델과 비선형모델을 적용, 검토하므로서 홍수유출해석에 적합한 모델을 선정하는데 그 목적을 두었다. 분석에 사용된 모델은 선형모델로서는 Nash 모델과 유출함수법, 그리고 비선형모델로서는 Tank 모델과 저장함수법을 각각 적용하였다. 이들 각 모델들을 낙동강 유역의 대표시험유역인 위천유역의 홍수자료를 이용하여 분석한 결과, 비선형 모델이 선형모델보다 첨두유량, 첨두발생시간 및 홍수수문곡선에서 실측치와 잘 일치하였으며 홍수유출모델로서 비선형모델이 적합함을 알 수 있었다.
부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.
수문학적 분석에서 기본연구과제 중의 하나는 유역설정과 하도망을 추출하는 것이다. 유역면적과 하도망 변수특성은 수문계산과 모델링에 많이 이용되고 있으며, 하도망의 자동추출과 유역설정방식은 일반적으로 수치표고모델이 많이 이용된다. 본 연구는 수치표고모델의 격자크기에 따른 유역특성인자의 분석에 관한 연구이다. 수문지형학에서의 정량적인 하도망 해석은 하천을 차수에 의해 분류하는 Horton의 방법을 이용한다. 위성영상에서 추출된 수치표고모델을 이용하여 수문지형정보추출이 가능하지만 일반 수문학자와 측량 및 지형공간정보공학자들이 쉽게 접근할 수 있는 방법은 아니며 실제로는 수치지도의 등고선으로부터 수치표고모델을 만들어 지형공간정보를 이용하여 수문지형정보를 추출하는 방식을 많이 사용한다. 본 논문에서는 1:25,000수치지도를 이용하여 수치표고모델의 격자크기에 따른 Horton 차수, 폭함수, 유역면적, 하도길이, 총하도길이, 유역폭함수, 유역고도값, 유역평균경사값 등을 분석하여 가장 적절한 해상도를 가지는 수치표고모델의 격자값을 제시하였다.
본 연구에서는 합리적이고 과학적인 포장 구조체의 유지 관리를 위하여 포장체의 구조적 상태를 평가하는데 중요하게 사용되는 포장체 각 층의 탄성계수 추정 방법에 대하여 연구하였다. 차량하중에 의한 포장체의 구조적 거동을 측정하는 비파괴시험 방법으로 Falling Weight Deflectometer(FWD)를 택하였으며, 측정 결과를 합리적으로 해석하기 위하여 다층탄성이론에 근거한 해석 프로그램을 사용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 고속도로 단면 모델에 요인배치법(factorial design)을 적용하여 쇄석과 안정처리기층을 갖는 경우 각각에 대한 이론적 처짐특성을 분석하고, 이로부터 각 경우의 층별 탄성계수 추정식을 제안하였다. 처짐 변화율에 따른 탄성계수 변화율에 과한 상관식을 4층 구조체 층별로 개발함으로써 FWD시험의 처짐으로부터 포장체 각 층의 탄성계수를 추정할 수 있는 보다 효율적이며 정도가 높은 역산방법을 제안하고 이를 전산화하였다. 또한 4층 아스팔트 포장체의 실제 가능한 수치 모델에 대한 검증을 통하여 본 연구에서 제안한 역산 방법의 신뢰성 및 타당성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 국가 지하수 관측망의 장기 지하수위 변화 관측 자료로부터 얻은 함양률 점추정치들로부터 남한 내륙 지역 전체에 대한 함앙률의 면적 추정치를 결정하기 위하여 각 수리지질학적 변수들(암상, 관측정의 표고, 비포화대 두께, 토층의 비포화대 두께에 대한 비율, 유효 강수량, 연평균강수량)의 함양률에 대한 기여도를 평가하는 데 있다. 이를 위해서 지하수위 변동 곡선법을 이용하여 계산한 3년 간의 함양률을 종속 변수로 하고, 관측지점들의 수리지질학적 독립변수들을 이용하여 다중회귀 분석 모델링을 실시하였다. 그 결과 전체 지점에 대해서는 유효 강수량과 비포화대 두께가 함양률에 대해서 각각 -0.274, 0.45유의 기석도를 보였으며 이 모델의 설명력은 24.9%로 나타났다. 그러나 유역별 함양률과 수리지질학적 변수들로 구성된 다중회귀모델의 설명력이 전체 관측 지점들에 대한 모델의 설명력을 능가하여, 각 유역별로 함양률에 대한 수리치질학적 변수들의 기여도를 정량화 하였다. 모델값과 지하수위 변동 곡선법의 함양률에 대한 해석값에 대하여 RMS 오차를 분석하고 97년부터 99년까지의 자료에 대해서 성립된 모델을 사용하여 2000년 수위 자료에 대해서 예측 작업을 실시한 결과 모든 유역에서 10% 이하의 RMS 오차를 보였다. 독립변수들의 정량화된 기여도에 따라 GIS의 도면 중칩 기능을 이용하여 함양률의 공간적인 분포 특성을 가시화하여 규명하였다.
유역 상류의 소규모 산지 유역 또는 도시 배수분구 정도의 도시 유역은 지체시간이 수 십 여분에 불과하기 때문에 우량계만으로는 대응에 필요한 충분한 예측 선행시간을 확보하기 어렵다. 도시 및 소규모 산지 유역에서와 같이 지체시간이 짧은 유역에서 발생하는 돌발홍수는 더 이상 우량계만으로 예보가 불가능하다. 도달시간이 짧은 도시 및 산지에서는 지체시간 외에 강수 예측을 통한 홍수예보 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 한강홍수통제소에서는 강우레이더 강우강도를 초단기 예측 모델인 Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘의 입력 자료로 활용하여 초단기 예측 강수 자료를 생산하고 있다. 한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 한강홍수통제소에서 생산하고 있는 초단기 예측 강수 자료를 입력 자료로 하여 돌발홍수 예측 시스템을 구축하였고 2019년부터 동네규모의 1시간 전 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 본 연구에서는 돌발홍수연구센터에서 구축한 돌발홍수 예측 시스템을 설명하고 2019년도에 발생한 수재해 사례를 분석하여 전국 도시·산지·소하천 돌발홍수 예측 시스템의 예측 정확도를 검증하였다. 돌발홍수 예측 시스템의 정확도 검증에는 총 31개의 수재해 사례를 적용하였고 예측 정확도는 Probability of Detection (POD) 기준으로 90.3%로 매우 높게 나타났다.
pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.
수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
Horton의 차수법칙을 이용한 지형학적 수문응답모델로서 하천유역 상호간의 수문학정 상사성 문제를 해석하였다. 지형학적 응답함수의 구성은 Nash 모델을 이용하였으며, 응답함수의 최적화는 불완전 감미함수와 Rosso가 유도한 회귀방정식을 이용하였다. 본 방법의 적용성을 검토하기 위해 평창강 유역, 위천유역 그리고 보청천 유역에 대한 실측치를 이용하였으며, 수문응답에 대한 재현성을 모멘트법과 비교하였다. 분석결과 응답모델과 무차원 순간단위도는 미계측 유역의 유출해석이나 유역의 상사상 해석에 대해 적용할 수 있다고 판단되었다.
본 연구에서는 효과적인 토양보존 및 관리에 필요한 전략적 접근 방법을 제시하였다. 이를 위해 탁수발생이 뚜렷이 구분되는 안동호와 임하호 유역을 선정하였으며, 탁수발생 원인인 토사유실을 평가하기 위해 RUSLE 토사유실모델을 이용하였다. 토사유실 가능성이 높은 지역들은 GIS에 의한 지형특성을 기초로 분석되어질 수 있으며, 특히 상하류 유역이나 인간의 활동영역인 하천주변 특성들을 이용하여 검토할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모델링 결과는 토양보존 및 관리를 위해 검토되어지는 토사유실 원인지역을 선정하기 위한 가이드라인으로 활용될 수 있다. 또한 이러한 접근방법은 상대적으로 간편하며, 실질적으로 널리 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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