• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.131-140
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• 2020

본 연구는 심층학습 기법인 Long Short Term Memory (LSTM)를 이용하여 지하수위를 예측 후 표준지하수위지수(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정함으로써 미래 가뭄 발생 가능성의 분석을 목적으로 하고 있다. LSTM 모형을 이용하여 금호강 유역의 지하수위를 미래 3년에 대해 예측을 하였으며, 예측시 최근 3년을 제외한 관측 자료로 학습 후 RMSE를 통해 검증하였다. 예측 자료와 관측 자료를 이용하여 시간적 SGI를 산정하였다. 산정된 SGI는 연구 지역 내 보간을 하였고, 보간된 SGI는 소유역별 평균값으로 공간적 SGI를 산정하였다. 산정된 시공간적 SGI를 이용하여 시공간적 가뭄 발생 가능성에 대해 분석하였다. 시공간별로 가뭄 발생 가능성에서 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 향후 심층학습 모형의 개선 및 검증 방법의 다양화를 통해 신뢰성이 더욱 높은 예측 결과를 도출할 수 있고, 연구 적용 지역의 확대를 통해 전국적인 가뭄 대응 정책에 활용이 될 수 있으며, 더 나아가 미래 수자원 관리 차원에서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.165-175
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• 2022

지진은 지각내 단층운동과 함께 수십억 년 전부터 발생하여 왔다. 1960년대부터는 미국에서는 지진과 지하수위의 연관성 연구를 본격적으로 시작하였으나, 국내에서는 2010년 경부터 지진과 지하수위 및 수리지화학적 연관성에 대한 연구를 시작하였다. 본 연구에서는 국내학자들이 과거부터 2021년까지 연도별로 지진과 지하수의 관련성을 연구한 논문을 Web of Science에서 검색하고, 분야별(지하수위, 수리지화학, 지하수위와 수리지화학 병행, 그 외 분야) 연구 특성을 검토하였다. 국내학술지에 게재된 지진과 지하수 관련성 연구 논문을 보면, 연도별 논문 편수는 2011년에 동일본 대지진, 2016년에 경주지진, 2017년에 포항지진과 발생과 관련되며, 이에 따라 2011년, 2018년, 2019년, 2020년에 국내 및 국제학술지 게재 논문수가 증가하였다. 대부분의 지하수위와 지진의 관련성 연구는 지진과 동시기의 지하수위 변화에 관한 연구이며, 지진 전조와 관련한 연구는 거의 없다. 지하수위 관측자료와 함께 여러가지 수리지화학적 정보와 미생물은 지진에 의한 기반암내 지하수의 유동과 화학적인 반응을 보다 상세하게 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 지진감시 및 예측을 위해서는 지진감시를 위한 지하수관측공 네트워크를 전국적으로 구축할 필요가 있다.

• 자원환경지질
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• 제36권6호
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• pp.431-440
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• 2003

도수로터널 굴착으로 인하여 하강되었던 주변 지역의 지하수위 회복을 모델링하였다. 터널 굴착 후, 라이닝 전ㆍ후를 기준으로, 먼저 정상류 상태에서 라이닝 전의 배출량과 지하수위를 보정하고, 그 다음 부정류 상태에서 라이닝과 그라우팅 후 터널내의 배출량을 점차적으로 줄여 가면서 모델링하였다. 정상류 상태의 모델링에서 터널 컨덕턴스가 25∼90% 감소될 경우, 배출량은 5.5∼82.7% 감소되는 것으로 예측되었고, 지하수위는 8∼72.4% 회복되는 것으로 예측되었다. 부정류 상태의 지하수위 회복시기 예측 모델링에서 컨덕턴스가 75% 감소될 경우, 대부분 관측공들은 20년 내외에서 회복되는 것으로 예측되었고, 지하수위가 70m 이상인 일부 관측공들은 회복되는 것이 불가능하였다. 컨덕턴스 90% 감소 시에는 모든 관측공들이 15년 이내에 회복되는 것으로 예측되었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권6호
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• pp.5-15
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• 2014

본 연구는 A호와 B호를 연결하는 도수로터널 굴착 및 가물막이 공사가 주변 지하수계에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 수행하였으며, 이를 통해 인근 지하수 환경 변화 예측 및 터널의 라이닝 타설에 대한 효과를 검토하였다. 그 결과 터널 굴착 및 가물막이 공사기간 동안 터널 갱구부에서 최대 3.58 m의 지하수위 강하가 나타났으며, 터널 완공 및 라이닝 타설 시공 후 약 2년 경과 시점에서 자연상태 지하수위의 최대 90 %까지 회복하는 것으로 모사되었다. 터널 굴착에 따른 터널 내 지하수 유입량은 주향이동단층과 접하는 구간에서 터널의 배수설계기준을 초과하는 것으로 분석되었다. 이후 터널의 라이닝 타설이 완료된 후 지하수 유입량은 최대 $0.006m^3/min/km$로 감소하여, 라이닝 타설에 의한 효과는 93 % 이상으로 평가되었다. 또한 공사로 인한 인근 지역의 지하수 환경에 대한 분석 결과 민가, 사찰 및 견사 등에서 약 0.04~0.31 m의 수위강하가 발생하였으며, 이는 연구지역 인근에 위치한 국가지하수관측소의 연간 수위 변동량(1.3 m)의 24 %에 해당하는 수치로 분석되었다.

• 자원환경지질
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• 제51권4호
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• pp.393-400
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• 2018

2016년 9월 12일 발생한 $M_L5.8$ 경주 지진과 2017년 11월 15일 $M_L5.4$ 포항 지진은 국내에 지진 예측가능성에 대한 관심을 불러일으켰다. 지진 예측의 가능성에 대한 회의적인 의견이 있음에도 불구하고 세계적으로는 지진 발생 전 이상 변동을 보이는 인자들의 관측과 평가가 지속되고 있다. 본 연구에서는 양산단층대의 지하수위 정밀 관측을 위해 시범 운용 중인 양산 지하수 정밀관측공에서 2015년부터 관측된 지하수의 비정상적인 상승 사례를 보고하였다. 이 이상 변동은 다양한 수리지질학적 인자들을 고려하였을 때 지진 전조일 가능성이 높다고 판단된다. 그럼에도 불구하고 단일 관정의 단일 요소에서 나타난 자료만으로 지진 전조를 섣불리 판단할 수 없다. 장기적으로는 전조 현상 연구와 평가를 위한 전문기구의 설립이 필요하다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권3호
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• pp.125-133
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• 2018

인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변 도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제9권3호
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• pp.67-76
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• 1993

우리나라는 많은 산막지역으로이루어져 있으며 우기에 많은산사태의 발생으로 인하여 인명과 재산의 손실을 입고 있다. 따라서, 산사태의 발생에 대한 예측 시스템과 위험도 분석 연구가 필요하며, 본 연구의 목적은 관측된 지하수위의 분석을 통하여 산사태 발생을 예측하는 가능성에 대한 것이다. 이를 위하여 AR 모델을 사용하여 모델계수를 일정하게 하는 경우와 변화시키는 경우로 나누어 분석하였다. AR모델계수를 일정하게 하는 경우에는 AR(1), AR(2), AR(3) 모델을 선택하여 각 각의 모델계수를 구하였고, AR모델계수를 변화시키는 경우에는 변형된 AR(1)과 전형적인 AR (2) 모델을 과정 모델로 이용하여 Kalman Filtering 기법에 의하여 모델계수를 구하였다. 그 결과, 모델계수를 변화시키는 실시간 예측 방법이나 AR모델계수가 일정한 경우 모두 산사면 에서의 지하수위를 잘 예측해주며, 지하수위 뿐만아니라 시간별 강우강도를 고려함으로써 더욱 정 확한 예측을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제17권1호
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• pp.66-74
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• 2007

석회암 용식지역 상부에 위치한 주거지역에 대하여 지반침하 안정성을 분석하였다. 석회암지역에 분포한 공동을 조사하기 위하여 전기비저항 토모그래피, 전자탐사를 실시하였으며 지반특성을 규명하기 위하여 시추조사를 포함한 지반공학적인 조사를 실시하였다. 조사 결과를 바탕으로 공동의 형상과 지하수 조건에 대하여 지반침하 분석 및 예측을 위한 수치해석을 실시하였다. 지반침하를 일으키는 주요인은 지하수위의 하강으로 예측되었는데 이는 표토 하부의 지하수위가 감소함으로써 지반의 역학적 평형상태가 교란되고 공동이나 지표면의 침하가 발생해 표토 토양층이 유실되기 때문이다. 석회암 용식지역에서의 지반침하를 방지하기 위하여서는 천부 공동 상부의 지하수위를 지속적으로 유지시키는 것이 필수불가결한 것으로 보인다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.903-911
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• 2022

물을 공급하기 위한 자원 중 하나인 지하수는 다양한 자연적 요인에 의해 수위의 변동이 발생한다. 최근, 인공신경망을 이용하여 지하수위의 변동을 예측하는 연구가 진행되었다. 기존에는 인공신경망 연산자 중 학습에 영향을 미치는 Optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반 Optimizer를 사용하였다. GD 기반 Optimizer는 초기 상관관계 의존성과 해의 비교 및 저장 구조 부재의 단점이 존재한다. 본 연구는 GD 기반 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 GD와 화음탐색법(Harmony Search, HS)를 결합한 새로운 Optimizer인 Gradient Descent combined with Harmony Search(GDHS)를 개발하였다. GDHS의 성능을 평가하기 위해 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용하여 이천율현 관측소의 지하수위를 학습 및 예측하였다. GD 및 GDHS를 사용한 MLP의 성능을 비교하기 위해 Mean Squared Error(MSE) 및 Mean Absolute Error(MAE)를 사용하였다. 학습결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 MSE의 최대값, 최소값, 평균값 및 표준편차가 작았다. 예측결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 모든 평가지표에서 오차가 작은 것으로 평가되었다.