The temporal and spatial variations of water quality in a stratified reservoir are fully dependent on the characteristics of inflow loading from its watershed and the transport regimes of pollutants after entering the reservoir. Because of the meteorological and hydrological conditions in Korea, the pollutants loading to reservoirs are mostly occur during rainfall events. Therefore it is important to understand the characteristics of pollutants loading from upstream rivers and their spatial propagation through the stratified reservoir during the rainfall events. The objectives of this study were to characterize the water quality variations in upstream rivers of Imha Reservoir during a rainfall event, and the transport and spatial variations of pollutants in the reservoir through extensive field monitoring and laboratory analysis. The results showed that the event mean concentration (EMC) of SS, BOD, $COD_{Mn}$, T-N, T-P, $PO_4-P$ are 8.6 ~ 362.1, 2.5 ~ 5.1, 1.5 ~ 5.1, 1.1 ~ 1.9, 8.3 ~ 57.1, 5.6 ~ 25.7 times greater than the mean concentrations of these parameters during non-rainfall period. The turbidity and SS data showed good linear correlations, but the relationships between flow and SS showed large variations because of hysteresis effect during rising and falling periods of the flood. The ratio of POC to TOC were 12.6 ~ 14.7% during the non-rainfall periods, but increased up to 28.2 ~ 41.7% during the flood event. The turbid flood flow formed underflow and interflow after entering the reservoir, and delivered a great amount of non-point pollutants such as labile and refractory organic matters and nutrients to the metalimnion layer of reservoir, which is just above the thermocline. Spatially, the lateral variations of most water quality parameters were marginal but the vertical variations were significant.
본 연구에서는2007년 제주지역을 강타한 태풍 '나리' 이후 홍수조절을 위해 한천유역에 설치된 저류지의 효과를 정량적으로 평가하였다. 이를 위해 2010년 태풍 '뎬무'의 내습 시, 한천 상 하류에 위치한 하천유량관측소의 자료와 저류지 유입량 자료를 이용하여 한천저류지 운영이 하류지역에 미치는 홍수저감 효과를 검토하였다. 분석결과, 하류지역에서의 실제 하천수위는 3.44m를 기록하였으나, 수위-유량 관계식, 유출전파속도, 저류지 유입량 등을 활용하여 저류지가 운영되지 않았을 경우의 하류지역 하천수위를 분석한 결과 4.16m로 예측되었다. 이와 같은 결과는 한천유역에 설치된 저류지의 홍수저감 효과를 분명하게 보여주는 것으로 향후 유사한 사상에 대해서도 적절한 기여를 할 수 있을 것으로 판단되었다.
초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.
교량 상시계측시스템을 이용하여 교량을 감지할 경우 지속적인 교량의 거동이력을 확인할 수 있어 손상의 진행을 관리자가 손쉽게 확인할 수 있으며, 지진이나 홍수와 같은 대규모의 재난상황이 발생할 경우 교량의 상태변화를 정량적으로 파악하여 교량 통제 및 통행제한 등 적절한 사전 조치 등 취할 수 있다. 또한 보수 및 보강 등의 교량 성능향상 작업시점을 적절하게 판단할 수 있어 생애주기를 통한 교량 유지관리 비용을 절감할 수 있다. 교량 상시계측시스템에 적용되고 있는 다양한 계측시스템의 계측항목별 관리 기준치 설정방법 중 범용 유한요소 해석프로그램을 이용하여 교량의 관리기준치를 설정하는 방법을 분석하고 강상자형교에 대한 계측항목별 관리기준을 설정하여 유한요소 해석프로그램을 통한 강상자형교 상시계측시스템 계측항목별 관리기준치 설정의 기준을 제시하였다.
최근 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이 네트워크 주요 위협요소로 부각되고 있다. 이들 공격은 주로 특정 victim에 다량의 패킷을 전송하는 특징을 가지기 때문에 발생 패킷들의 목적지 IP 주소를 모니터링하여 공격을 탐지하는 기법들이 제안되었다. 기존의 블룸 필터 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 목적지 IP 주소의 세부 주소를 독립적으로 모니터링하므로 오탐지율이 높은 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 목적지 주소의 세부 주소 간 연관성을 정의하여 모니터링하는 확장된 블룸 필터 기반의 효율적인 목적지 주소 모니터링 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 세부 주소를 모니터링하는 테이블뿐만 아니라 세부 주소 간 연관성을 모니터링하는 추가 테이블을 유지한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과 제안한 기법은 기존의 블룸 필터 탐지 기법보다 낮은 오탐지율을 보였다. 또한 공격 탐지 정확성 향상을 위하여 다층의 모니터링 구조를 제안하였으며, 층수와 추가 테이블의 수의 변화에 따라 정확도를 높일 수 있었다.
최근의 집중호우로 소하천의 피해가 빈번해짐에 따라 치수적 안전성을 확보함과 동시에 환경생태기능 및 경관보존 측면을 반영한 하천정비공법 개발이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 국내 소하천에 적용가능한 자연형 하천정비공법 개발을 위해 $2002\sim2007$년에 걸쳐 전국의 7개 시범소하천을 대상으로 모니터링을 실시하였다. 시범소하천에 대한 정비공사 시행 후, 수변생태계에 교란이 발생하였으나 자연형호안공법 적용으로 생태계의 복원 정도 및 속도는 양호한 것으로 조사되었다. 그러나 국내 적용사례가 많은 호안공법에 대한 실측자료가 부족하여, 공법별 하천복원 및 허용소류력 검토가 어려운 실정이다. 따라서 향후 지속적인 모니터링 사업을 통해 보다 효과적인 자연형 호안공법을 제시해야할 것이다.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
최근 정부는 SOC디지털화 계획의 하나로 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해 배수시설 자동·원격제어체계를 국가하천 57%에 도입(1,800억원)하고 실시간 모니터링체계(300억원)를 구축하며, 댐 11개소에 빅데이터를 기반으로 한 스마트 댐 안전관리 체계(150억원)를 마련할 계획입니다. 이러한 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해서는 하천의 실시간 유속 측정을 통해 중간단면법을 적용하여 유량을 정확히 계산할 수 있는 시스템의 연구가 필요합니다. 이러한 시스템의 구현과 정확도를 높이기 위해서 가장 중요한 것은 실시간 유속 측정의 정확도를 확보하는 것입니다. 현재 실시간 유속 측정을 위해 미국, 유럽 등의 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 도입하여 시스템에 적용하고 있으나 고가의 가격, 유속 측정 범위의 한계 및 기술 지원 미흡 등의 문제로 인해 시스템의 개선 요구가 지속되고 있는 상황입니다. 따라서 실시간 유속 측정을 위한 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 자체 개발하여 개선된 유량 측정 및 홍수 예측 시스템을 제시하고자 합니다.
홍수 발생 시 위성영상을 활용하여 침수된 지역을 추출하는 것은 홍수 발생 기간 내의 위성영상 취득과 영상에 나타난 침수구역의 정확한 분류 등에서 많은 어려움이 존재한다. 딥러닝은 전통적인 영상분류기법들에 비해 보다 정확도가 높은 위성영상분류기법으로 주목받고 있지만, 광학영상에 비해 홍수 발생 시 위성영상의 취득이 용이한 SAR 영상의 분류 잠재력은 아직 명확히 규명되지 않았다. 본 연구는 대표적인 의미론적 영상 분할을 위한 딥러닝 모델인 SegNet과 U-Net을 활용하여 동남아시아의 라오스, 태국, 필리핀의 대표적인 홍수 발생지역인 코랏 유역(Khorat basin), 메콩강 유역(Mekong river basin), 카가얀강 유역(Cagayan river basin)에 대해 Sentinel-1 A/B 위성영상으로부터 침수지역 추출을 실시하였다. 분석결과 침수지역 탐지에서 SegNet의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9847, 0.6016, 0.6467로 나타났으며, U-Net의 Global Accuracy, Mean IoU, Mean BF Score는 각각 0.9937, 0.7022, 0.7125로 나타났다. 국지적 분류결과 확인을 위한 육안검증에서 U-Net이 SegNet에 비해 보다 높은 분류 정확도를 보여주었지만, 모델의 훈련에 필요한 시간은 67분 17초와 187분 19초가 각각 소요되어 SegNet이 U-Net에 비해 약 3배 정도 빠른 처리속도를 보여주었다. 본 연구의 결과는 향후 딥러닝 기법을 활용한 SAR 영상기반의 홍수탐지 모델과 실무적으로 활용이 가능한 자동화된 딥러닝 기반의 수계탐지 기법의 제시를 위한 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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