본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
A simple, accurate and efficient mesh generation technique, the cut-cell method, is able to represent an arbitrarily complex geometry. Both structured and unstructured grid meshes are used in this method. First, the numerical domain is constructed with regular Cartesian grids as a background grid and then the solid boundaries or bodies are cut out of the background Cartesian grids. As a result, some boundary cells can be contained two numerical conditions such as the flow and solid conditions, where the special treatment is needed to simulate such physical characteristics. The HLLC approximate Riemann solver, a Godunov-type finite volume method, is employed to discretize the advection terms in the governing equations. Also, the TVD-WAF method is applied on the Cartesian cut-cell grids to stabilize numerical results. Present method is validated for the rectangular dam break problems. Initially, a conventional grid is constructed with the Cartesian regular mesh only and then applied to the dam-break flow simulation. As a comparative simulation, a cut-cell grids are applied to represent the flow domain rotated with arbitrary angles. Numerical results from this study are compared with the results from the case of the Cartesian regular mesh only. A good agreement is achieved with other numerical results presented in the literature.
지반공학적으로 제방(또는 댐) 월류에 대한 근거를 제시하기 어렵다. 수문학적인 안정성 평가에서 댐의 초기수위(만수위)를 고정시키고 강우량을 계산하기 때문에 월류 가능성은 매우 희박하다. 그러나 Copula 함수를 사용하여 초기수위가 고정된 댐의 만수위가 아닌 변동성 있는 확률수위를 적용해서 국내 40년간의 빈도를 고려할 때, 월류 가능성을 확인할 수 있었다. 수문학적 댐의 위험성 분석은 다양한 불확실성 인자 중 댐 초기수위에 대한 모의기법 개발이 필요한 복잡한 수문학적 해석을 요구한다. 본 연구에서는 기존 댐 위험도 분석 시 초기수위는 상시만수위 또는 홍수기 제한수위로 가정하지만, 이러한 보수적인 가정에 의한 연구는 기상변동성 및 기후변화의 영향을 고려하지 못하며, 댐의 월류확률 및 이에 따른 붕괴확률을 추정하는데 있어서 지반공학적인 접근이 필요하다. Copula 함수를 이용하여 댐 특성에 맞는 초기수위를 결정하였으며, HEC-5 모형을 활용하여 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하여 댐 월류확률을 산정하였다. 지반공학적인 측면에서 댐 안정성 해석은 상류사면(upstream)의 수위급강하(drawdown)에 대한 안전율과 하류사면(downstream) 월류상태에서의 불안정성을 비교하여 지반공학적 위험도를 비교 분석하였다.
댐 안정성 평가를 위하여 불포화 이론을 이용한 침투해석 기법이 널리 사용되고 있으나 지반의 불포화 거동에 대한 인식 부족과 실험절차의 번거로움으로 인하여 입력 물성치에 대한 체계적인 실험과 평가가 일반화되지 못하고 있는 실정이다. 불포화 수리특성에 따라 침투수량 및 간극수압 분포 등 댐체 및 제방의 침투거동이 달라지나 국내 지반에 대한 실험자료 부족으로 대부분 단순 추정에 의한 값을 사용하고 있다 본 연구에서는 불포화 수리특성이 댐체의 침투 거동에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 함수특성곡선과 투수계수곡선에 대하여 고찰하고 수치해석을 수행하였다. 해석결과 변수 a와 n은 값이 클수록, m은 값이 작을수록 중력에 의한 침윤선의 하강이 빨리 발생하였다. 유한차분 형식에 의해 개략적으로 계산한 민감도는 침윤선 부근에서 가장 크게 나타났고 시간에 따른 민감도의 변화에는 함수특성곡선의 기울기와 관련된 n값이 가장 큰 영향을 주었다.
Human beings are having suffered from the unexpected climate changes which are caused by global warming leaded from air pollution. More than 3 billions of people will be forced to experience insufficient water in 2015. In Korea, over 70% of precipitation has been concentrating in Summer season. Furthermore, natural disasters has been occurred constantly all over the country. The unusual flood and drought have broken out not only victims but also, property damages. By the natural condition, the effective consuming and controlling system of water is going to be the core business field and constructing dams will be encouraged and promoted for the system. To convince the objectionable against the constructing dams, a dam exhibition center stands the very important position by being responsible for the presenting positive factors and highlighting the beneficial functions. The dam exhibition center is built as complex space combined by information center regarding water resources and visitor center for the community nearby the inundated area. Combined of the different purposes, the dam exhibition center can be confused to understand the concept and contents established in the space. To enhance the visitors' understanding contents of the dam exhibition center, the spatial composition and contents are being analyzed with existing centers and define the most effective exhibition methods between the spaces and visitors. This study will be the basic quantitative analysis data for the following design works those can get the better insight how to make visitors to get information and agreement of constructing dams effectively.
일 단위 강우-유출 모형인 SIMHYD와 TANK를 소양강댐과 영천댐 유역에 적용하여 유출을 예측하였다. 7개의 매개변수를 가진 SIMHYD와 17개의 변수를 가진 TANK모형을 국내 유역에 적용하여 모형의 적용성을 비교 평가하였다. 두 모형에 세 가지 목적함수를 달리하여 세 가지의 최적화 방법(유전자 알고리즘, Pattern Search MUlti-Start, Shuffled Complex Evolution Algorithm)을 적용하여 모형과 목적함수에 따른 관측 유출량에 대한 모의유출량의 모의 효율을 비교하였다. TANK모형의 모의 효율이 SIMHYD 모형의 모의 효율에 비해 높게 나타났다. 목적함수를 달리할 경우는 무차원 함수인 Nash-Sutcliffe 계수를 비교하는 것이 모델의 적용성을 평가하는데 적합한 것으로 평가되었다.
CFRD (콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐)에서 수행한 전기비저항 탐사 결과, 하부에서 매우 낮은 비저항대가 관측되었다. 일반적으로 CFRD 형식의 댐은 내부 포화가 발생하지 않는 것으로 알려져 있으나, 금번 조사에서 하부 20m 깊이에서 일정하게 저비저항대가 발견되어 이에 대한 검토를 위해 3차원 해석을 수행하였다. 탐사 당시의 수위는 댐 정상부에서 10m 정도 내려가 있는 상태였다. 첫 탐사 이후 6개월이 지난 후에 이루어진 탐사에서도 비슷한 양상을 보이고 있었다. 이에 대한 해석을 위해서 조사 댐의 모양을 대상으로 3차원 순산 모델링을 수행하고, 이에 대한 2차원 역산 해석을 적용하여 기존 해석 방법의 오류 가능성을 검토하였다. 또한 비저항 조사가 많이 적용된 중심코아 형 댐의 경우의 사례와 비교하였다. 해석 결과, 3차원 댐체 구조에 대한 2차원 역산 해석은 저수부의 수위와 밀접한 관련을 갖는 것으로 보이며, 3차원의 사다리꼴 기하구조로 인하여 댐 내부에 비저항의 이상대가 존재할 경우에도 그 민감도가 떨어지는 것으로 분석되었다.
CFRD (콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐)에서 수행한 전기비저항 탐사 결과, 하부에서 매우 낮은 비저항대가 관측되었다. 일반적으로 CFRD 형식의 댐은 내부 포화가 발생하지 않는 것으로 알려져 있으나, 금번 조사에서 하부 20m 깊이에서 일정하게 저비저항대가 발견되어 이에 대한 검토를 위해 3차원 해석을 수행하였다. 탐사 당시의 수위는 댐 정상부에서 10 m 정도 내려가 있는 상태였다. 첫 탐사 이후 6개월이 지난 후에 이루어진 탐사에서도 비슷한 양상을 보이고 있었다. 이에 대한 해석을 위해서 조사 댐의 모양을 대상으로 3차원 순산 모델링을 수행하고, 이에 대한 2차원 역산 해석을 적용하여 기존 해석 방법의 오류 가능성을 검토하였다. 또한 비저항 조사가 많이 적용된 중심코아형 댐의 경우의 사례와 비교하였다. 해석 결과, 3차원 댐체 구조에 대한 2차원 역산 해석은 저수부의 수위와 밀접한 관련을 갖는 것으로 보이며, 3차원의 사다리꼴 기하구조로 인하여 댐 내부에 비저항의 이상대가 존재할 경우에도 그 민감도가 떨어지는 것으로 분석되었다.
기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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