• 제목/요약/키워드: Hydraulic characteristics

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LSTM Networks 딥러닝 기법과 SWAT을 이용한 유량지속곡선 도출 및 평가 (A study on the derivation and evaluation of flow duration curve (FDC) using deep learning with a long short-term memory (LSTM) networks and soil water assessment tool (SWAT))

  • 최정렬;안성욱;최진영;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1107-1118
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    • 2021
  • 지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

고준위방사성폐기물 심층처분에 미치는 황산염과 황화물의 영향에 대한 고찰 (A Review of the Influence of Sulfate and Sulfide on the Deep Geological Disposal of High-level Radioactive Waste)

  • 김진석;이승엽;이상호;권장순
    • 자원환경지질
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    • 제56권4호
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    • pp.421-433
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    • 2023
  • 원자력발전소의 사용후핵연료(Spent Nuclear Fuel: SNF)에 대한 최종처분은 지하 심부의 지질학적 저장소에서 이루어진다. 사용후핵연료를 감싸는 금속처분용기는 주철과 구리 등으로 제작되어 방사성핵종을 장기간 격리할 예정이며, 공학적방벽과 천연방벽으로 구성된 다중방벽처분시스템에 의해 보호를 받도록 설계된다. 지하 심부의 환경(심층처분환경)은 점차 무산소의 환원환경으로 바뀌게 되며, 이러한 환경에서 구리처분용기의 부식을 일으킬 수 있는 유력한 물질 중 하나는 황화물이다. 황화물에 의한 응력균열부식은 구리처분용기의 안정성을 크게 저하시켜 처분장의 장기안전성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 심층처분환경에는 황산염이 다양한 형태로 존재 또는 유입될 수 있으며, 황산염환원미생물에 의해 황화물로 전환되어 구리처분용기의 부식에 기여할 수 있다. 완충재와 뒤채움재의 유력한 후보물질인 벤토나이트에는 주로 석고(CaSO4)와 같은 산화형태의 황산염 광물이 포함되어 있다. 심층처분환경 내에 미생물이 생장할 만한 공간이 있고 유기 탄소 등 전자공여체가 충분히 공급된다면 미생물 활동에 의해 황산염이 황화물로 환원될 수 있다. 하지만 근계영역에서 생성된 황화물과 지권으로부터 유입되는 황화물 중 대부분은 완충재에 의해 차단되어 극히 일부만이 처분용기에 도달할 것이다. 처분환경에서 존재가능한 황화철 광물 중 하나인 황철석은 용해과정에서 황산염을 발생시켜 구리처분용기의 부식에 기여할 수 있다. 하지만 황철석의 극히 낮은 용해도로 인해 산화 생성물의 양은 매우 적을 것이고 포화된 벤토나이트의 낮은 수리전도도로 인해 처분용기로 산화 생성물의 이동은 제한될 것이다. 우리는 심층처분환경에서 황산염의 존재와 환원 그리고 황화물과 황철석의 형성 및 거동 특성 등에 관한 주요 연구 사례 등을 종합적으로 분석, 정리하였고, 고준위방사성폐기물 처분장의 장기안전성에 대한 황산염과 황화물의 영향을 이해하고자 하였다.

낙동강 합류부 삼각주의 동적 평형 위치 예측 모델: 감천-낙동강 합류점 중심 분석 연구 (Dynamic Equilibrium Position Prediction Model for the Confluence Area of Nakdong River)

  • 김민식;신혜인;남욱현;김원석
    • 자원환경지질
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    • 제56권4호
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    • pp.435-445
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    • 2023
  • 삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.