• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.641-641
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• 2012

하천관련 정보관리기술의 발전을 위해서는 관련자료 출처 발굴과 자료의 통합관리 및 분석 기술개발 등의 노력이 필요하다. 이에 따라 하천관련 정보에 대한 관리기술의 선진사례 분석을 통하여 국외의 앞선 기술을 살펴보고 국내 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 분석한 미국의 HIS (Hydrologic Information System)는 CUAHSI (Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science, Inc)에서 수행하는 연구 활동의 하나로서 개방형 프로젝트로 개발되고 있으며 수문분석에 필요한 정보를 통합하여 관리하고 배포하는 기능을 수행하고 있다. CUAHSI-HIS는 웹기반 시스템이며 HIS 중심부(데이터 목록), Hydro 서버(데이터 게시), HydroDesktop (사용자 검색툴)으로 구성되어 있다. 이 세 개의 핵심 요소들은 상호작용을 통해 운영되며 미국 내의 모든 물관련 자료를 발굴하고 수집한다. 이렇게 발굴 수집된 자료는 WaterML로 표준화하여 다양한 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 제공된다. 국내의 경우 RIMGIS와 WAMIS 등이 하천정보를 제공하고 있지만 변화된 하천운영 환경을 반영하여 사용자에게 보다 체계적이고 효율적인 정보를 제공하기 위해서는 정보의 표준화 및 시스템 구성환경 등 다양한 측면에서 검토가 필요하다. 이를 위해 CUAHSI-HIS 연구사례를 벤치마킹하여 국내 실정에 맞는 적용방안을 수립하여 구축하게 된다며 체계적인 정보관리 및 활용성을 극대화할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.627-627
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• 2015

기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.161-161
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• 2015

최근 정보화 기술의 발달로 다양하고 방대한 정보들이 집적되고 있으며, 다양한 분야에서 집적된 자료의 활용성에 대한 관심이 보이고 있다. 특히, 수자원분야에서는 ADCP와 같은 최신 계측기법으로 확보되고 있는 방대한 양의 하천의 유속 및 하상 등의 자료를 수집, 저장, 처리, 검색하고자 하는 요구가 증가하고 있다. ADCP를 이용하여 유속을 계측할 경우, 재래식 계측 방법인 봉부자를 이용한 방법, 프로펠러유속계를 이용하는 방법에 비해 빠르고 정밀한 자료를 수집할 수 있는 장점이 있지만 계측자료의 양이 방대해짐에 따라 자료의 저장, 관리와 처리가 힘든 단점이 있어 ADCP를 이용한 자료의 저장 및 관리 처리를 자동화하는 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있다.이러한 상황에 맞춰 수자원 발전을 위한 미국 대학 협력단체인 CUAHSI(Consortium of University for the Advancement of Hydrologic Science)에서는 수자원정보화시스템(Hydrologic Information System; HIS)의 구축하기 위해 표준화된 수자원 관측자료 데이터베이스 구조인 ODM(Observation Data Model)을 개발한 바 있다. 최근에는 하천 단면과 같은 하천 측정자료를 송수신할 경우 사용할 수 있는 표준 자료 프로토콜인 RiverML을 개발하여 Beta 버전을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천 자료 및 모형의 공유를 목적으로 HydroShare의 일환인 수자원 관측자료 중 하천자료의 전송용 언어인 RiverML과 하천의 시공간적 수리동역학적 자료 구조인 Arc River를 기반으로 ADCP의 계측자료를 RiverML로 변환하는 기술과 변환된 결과를 토대로 2차원 및 3차원으로 표출하는 GIS기반 소프트웨어를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.118-118
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• 2022

지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.