최근 극심한 가뭄은 전년도 홍수기 이후 강수량이 예년 평균 강수량대비 약 60%정도이고 댐유입량은 예년 평균 유입량대비 약 30%로써 매우 극심한 가뭄을 겪고 있다. 따라서 강원도 태백지역을 비롯하여 전라 및 경상남도지역에 제한급수 등이 이루어지고 있는 실정이다. 또한 기상청 전망에서도 금년 홍수기전까지 가뭄이 지속될 것이라는 보도가 나오고 있어 향후에도 매우 어려운 상황이 지속될 것으로 예상된다. 따라서 이러한 악조건하에서 우리가 대체할 수 있는 방법중의 하나로서는 가용한 수자원량과 향후 예상되는 유입량에 대한 정량적 판단을 통해 수자원의 효율적인 관리일 것이다. 이에 본 연구에서는 이수기 저수지의 효율적 운영을 위해서 기존에 이용되고 있는 저수지에서의 빈도유입량 산정방법을 개선하여 보다 적정한 운영이 이루어질 수 있도록 하고자 한다. 현재 수자원공사에서는 이수기 유입량 빈도분석을 위해 연속된 수문량이 가지고 있는 주기특성을 반영한 수문량 누가방식(누가차분법)을 채택하여 실무에서 이용하고 있다. 그러나 해당방법은 누가기간에서 산정된 빈도값의 차분량 계산시 부분적으로 음(-)의 값이 산출되고 갈수빈도가 증가함에도 수문량이 증가하는 이상 현상이 발생할 뿐만아니라 빈도분석 초기에는 극한 가뭄이 오고 분석기 말에는 평년수준의 유입량이 유입되는 것으로 분석되어 효율적인 저수지 운영이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상기 문제들을 해결할 수 있는 새로운 갈수빈도유입량의 분해방법을 제시하고 이에 대한 검증을 위해 금번 가뭄 패턴과 비교 분석하고자 한다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
홍수기에 집중되는 하천유출량을 갈수기에 적절히 활용하기 위한 대표적인 시설이 댐이다. 제한된 용수공급량을 적절히 분배해 용수수요량을 만족시키면서 미래 갈수기시 용수공급을 위한 댐 저류량을 조절하는 것이 댐 운영의 중요한 목적 중 하나이다. 본 연구에서는 댐 저류량에 따라 댐 계획방류량을 일정비율 줄여주는 Hedging Rule을 5단계로 적용하여 댐의 상시만수위 저류량에 대한 실제 저류량의 편차 절대치 합, 수요에 대한 용수공급 부족량의 합, 그리고 하천유지유량에 대한 하천유량 부족량의 합을 목적함수로 하여 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 식을 구성하였다. 한강수계의 다목적댐인 충주, 횡성, 소양강 댐과 용수전용댐인 광동 댐, 그리고 발전용 댐이지만 비교적 큰 저류용량을 가진 화천 댐을 댐 연계 운영 대상으로 하여 수자원장기종합계획의 2003년 유출량 및 수요량 자료와 댐운영실무편람의 댐 계획방류량 자료를 10일 단위로 입력하여 GAMS/CPLEX를 이용해 최적화하였다. 그 결과 생공용수 수요량 99.99%, 농업용수 수요량 99.91%, 그리고 하천유지용수 수요량 99.24%를 충족시키면서, 댐 저류율이 66.54%에서 86.39%로 증가하였다.
Due to the complexities of the real-world system, a water resource management program has to deal with various types of data. It appears that management personnel who has to use the program usually suffers from the technical burdens of handling large amount of data and understanding the optimization theory when they try to interpret the results. By combining the capabilities of database technology and modeling technique with optimization procedure we can develop a reliable decision supporting tool for multi-reservoir operation planning, which yields operating schedule for each dam in a river basin. We introduce two special data handling methodology for the real world application. First, by treating dams, hydro-electric power generating facilities and demand sites as separate database tables, the proposed data handling scheme can be applied to general water resource system in Korea. Second, by assigning variable names using predetermined key words, we can save searching time for identifying the moaning of the variables, so that we can quickly save the results of the optimization run to the database.
The number of visiters to Bukhan Mt. national park, generation quantity of solid waste and collection system were researched to consider a counterplan for the pollution control of the national park and study for developing the effective treatment of solid waste was tried through the proximate analysis of each component containing. Results obtained in this study were summerized as follows; The great part of visitors go on an excursion to the Bukhan Mt. national park during July and August and also, the solid waste was generated nearly a half of the total amount at the same period. The major collection facilities in the national park were waste basket and incineration box. But the incineration box was too large in volume and very far in distance, and its collection period was irregular, so it was cause to the congestion of solid waste and bad smell and dirty. Therefore, to complete collection of solid waste, we must set up the waste basket which able to find within 40~50m from the origination place of solid waste and induce the visitors to throw the solid waste. It was obtained as moisture content: 48.5 wt%, volatile solid: 28.4wt%, fixed solid: 23.1 wt%, lower heating value: 1,320kca1/kg from experimental analysis of solid waste. According to this analysis, the incineration operation is possible, but the generation quantity of solid waste was too small to construct incineration plant for heat recovery. It was found that it is suitable for the aerobic composting by mixing with the night soil which generate in the national park after the recovery of resources such as metals, glasses and plastics.
This study analyze the hydrologic conditions and the effects of selected runoff characteristics as an attempt to estimate the optimal dredge amount for Asan Lake in Korea. The runoff feature was calculated by utilizing the water balance simulation from DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model), which allowed changes in landuse to be quantified using remote sensing for 14 years. The distribution of prospective sediment deposits was been tallied based on the changes in landuse, and quantity of incoming sediment estimated. From these findings, we were then able to simulate the fluctuation of water level, gauging the pumping days not already in use, to determine the frequency of the distribution for around the. requirement annual water storage and the changing water level. The optimal dredge amount was calculated on the basis of the distribution of frequency, taking into account the design criteria for agricultural water with the 10-year frequency of resistant capacity.
The conceptual rainfall-runoff models are used to predict complex hydrological effects of a basin. However, to obtain reliable results, there are some difficulties and problems in choosing optimum model, calibrating, and verifying the chosen model suitable for hydrological characteristics of the basin. In this study, Genetic Algorithm and SCE-UA method as global optimization methods were applied to compare the each optimization technique and to analyze the application for the rainfall-runoff models. Modified TANK model that is used to calculate outflow for watershed management and reservoir operation etc. was optimized as a long term rainfall-runoff model. And storage-function model that is used to predict real-time flood using historical data was optimized as a short term rainfall-runoff model. The optimized models were applied to simulate runoff on Pyeongchang-river watershed and Bocheong-stream watershed in 2001 and 2002. In the historical data study, the Genetic Algorithm and the SCE-UA method showed consistently good results considering statistical values compared with observed data.
우리나라의 한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 그리고 영산강 유역에는 하나 이상의 저수지가 포함되어 있어 유역통합관리를 위한 의사결정지원시스템에 있어 저수지 운영기술은 필수적인 항목 중 하나이다. 반면, 적정한 저수지 운영율이 확립되어 있지 않아 저수지 운영을 고려한 유역통합관리에 어려움이 있으며, 저수지 운영율을 통합관리시스템에 적용하기 위한 적용방법 또한 확립되어 있지 않은 형편이므로 이에 대한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 실적자료를 이용하여 금강유역의 용담댐과 대청댐 운영율을 구하고 수문학적상태를 이용하여 운영율을 적용방법을 제안하였다. 운영율을 구하기 위하여 금강유역에서 25년간의 일단위 유량자료와 저수지 운영자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 토대로 실제 운영에 기반한 운영율을 개발하였다. 기존에 개발 검증된 금강유역의 네트워크 시스템에 개발된 운영율을 적용하기 위하여 수문학적상태를 사용하며 그 결과를 조절점의 실측유량 및 실적저수위, SSDP 저수위, SSDP-CoMOM 저수위를 사용한 명시적인 저수지 운영결과와 비교함으로써 개발된 운영율의 적용성을 검토하였다.
본 연구에서는 낙동강 수계 안동댐과 임하댐의 홍수시 연계운영시스템을 구축하여 안동댐과 임하댐의 하류부인 안동시에서의 피해를 최소화하기 위해서 HEC-5모형을 이용한 모의기법을 통해 해석을 실시하였다. 모의운영을 실시하여 얻어진 결과를 FLDWAV모형에 적용하여 댐하류부의 홍수추적을 실시하였다. 홍수시 안동댐과 임하댐의 연계운영을 위해 안동댐과 임하댐에 대해서 각각 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용하여 분석을 실시하였다. 저류지 모의기법을 적용한 모의운영을 위해서 안동댐의 경우 안동댐 치수능력 증대사업 기본 계획보고서에서 제시된 일정률-일정량 방식의 댐 운영률을 이용하였고, 임하댐의 경우는 임하댐 치수능력 보고서에 제시된 일정률-일정량 방식을 적용하였다. 하류부 하천 제방의 여유고를 확보하기 위해 안동댐 운영의 대안으로서는 기존의 일정률을 조정하여 100년 및 200년 빈도하에서 기존 3,800m3/s를 3,490m3/s으로 최대 방류량을 변경한 100년 빈도조건, 200년 빈도조건, PMF 조건, 200년 빈도와 PMF가 조합된 조건을 적용 분석하여 댐의 방류량을 결정하였다. 댐 하류부의 홍수추적을 위해서 안동댐 및 임하댐 하류부로부터 지보수위표 지점까지의 53.9 km 구간에 대해서 FLDWAV 모형을 적용한 부정류 해석을 실시하였다. 댐 하류부에서의 시나리오별 홍수위를 산정하여 기존의 제방고와 비교함으로써 안동시 구간에서의 제방 안전성을 평가하였다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.684-689
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2003
One field identified by an inverse method is one of multiple candidate solutions those are independently obtained through a specific estimation technique. While averaging of optimized fields can provide a better description of the spatial feature of an unknown field, it deteriorates the flow and transport characteristics of the optimized fields. As a result, the averaged field is not suited for modeling aquifer performances. Based on genetic algorithm, an optimal field synthesis technique is developed, which combines diversely optimized fields into a refined group of fields. Each field in the population is paired, and a sub-region of each field is exchanged by crossover operation to create a group of synthesized fields of enhanced modeling capability. The population of the fields is evolved till the synthesized fields become sufficiently similar. Applications of the optimal field synthesis to synthetic cases indicate that the objective functions of the fields assessing the modeling capabilities are further reduced after the optimal field synthesis. The identified fields from various inverse techniques may yield a range of modeling results under varied flow situations. The uncertainty is narrowed down through the optimal field synthesis and the associated modeling results converge on that of the reference field. The developed inverse modeling facilitates the construction of a reliable simulation model and hence trustworthy predictions of the future performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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