Jehanzaib, Muhammad;Shah, Sabab Ali;Son, Ho Jun;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.141-141
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2022
Drought is a global phenomenon that affects almost all landscapes and causes major damages. Due to non-linear nature of contributing factors, drought occurrence and its severity is characterized as stochastic in nature. Early warning of impending drought can aid in the development of drought mitigation strategies and measures. Thus, drought forecasting is crucial in the planning and management of water resource systems. The primary objective of this study is to make improvement is existing drought forecasting techniques. Therefore, we proposed an improved version of Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model (MD-SARIMA) for reliable drought forecasting with three years lead time. In this study, we selected four watersheds of Han River basin in South Korea to validate the performance of MD-SARIMA model. The meteorological data from 8 rain gauge stations were collected for the period 1973-2016 and converted into watershed scale using Thiessen's polygon method. The Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to represent the meteorological drought at seasonal (3-month) time scale. The performance of MD-SARIMA model was compared with existing models such as Seasonal Naive Bayes (SNB) model, Exponential Smoothing (ES) model, Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS) model, and SARIMA model. The results showed that all the models were able to forecast drought, but the performance of MD-SARIMA was robust then other statistical models with Wilmott Index (WI) = 0.86, Mean Absolute Error (MAE) = 0.66, and Root mean square error (RMSE) = 0.80 for 36 months lead time forecast. The outcomes of this study indicated that the MD-SARIMA model can be utilized for drought forecasting.
도시는 적극적으로 온실가스배출을 저감하고 기후변화에 대한 적응전략을 구현할 수 있는 적합한 장소이다. 기존의 도시 기후변화 완화와 적응의 계획, 정책, 이행에 관한 연구를 지속가능성 과학, 세계변화 과학, 다차원 거버넌스, 구조공학의 네가지 범주로 나누어 고찰하였다. 이 네가지 학문은 관점이 서로 다르지만 모두 기후변화로 인해 야기될 수 있는 위협을 극복하는데 보편적인 주제를 공유하고 있다. 포트랜드 시의 사례연구는 도시가 현명한 성장, 국지적인 기후대응 계획, 다차원 규모의 거버넌스, 녹생성장에 기여하는 그린 인프라구조의 설치등을 통해 온실가스를 저감하고 기후변화에 능동적으로 대응할 수 있음을 제시한다. 더욱이 도시에 위치한 대학은 민간과공공부문의 다양한 조직을 연결하고, 혁신적인 연구센터와 공간적으로 명확한 그린 인프라스트럭처를 창출하며, 영향평가 방법과 캠퍼스 탄소 인벤토리를 구축하며 서비스 학습을 통해 학생과 커뮤니티를 연결하여 이러한 기후변화의 완화와 대응의 허브로서 작용할 수 있다.
최근 국가적으로 수도권광역급행철도 공사가 진행되고 있다. 도심 내의 터널 굴착공사 시 진동, 소음이 발생하며 이로 인한 인근 거주자에 불편한 영향을 미칠 수 있다. 이와 같은 상황을 대비하고자 건설사는 공사계획단계에서부터 인근지역의 주민들과의 협의, 제기된 민원에 대한 대응방안 수립 등으로 현장내 소음 및 진동 관리계획을 수립한다. 그러나 소음 및 진동 관리계획수립에도 불구하고, 공사기간 동안 산발적으로 발생하는 소음과 진동으로 인해 민원이 근본적으로 해결되지 못하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 프로젝트 계획단계에서부터 인근지역 주민들 대상으로 현실과 몰입감이 높은 소음 및 진동 시뮬레이션 기술을 제공하는 것이 하나의 해결책일 수 있다. 따라서 본 연구는 현실감과 몰입감을 높일 수 있는 가상현실을 기반으로 발파소음 및 진동을 직접 체험할 수 있는 시뮬레이션 시스템 개발의 필요성을 인지하고 개발에 앞서 시스템 사용의 용이성 및 편이성을 고려한 UI를 설계하고자 한다. 본 연구 결과는 향후 가상현실 기반 발파소음 및 진동 시뮬레이션 개발에 기여할 것으로 사료하며, 최종 결과물은 도심 내의 터널 굴착공사계획 수립 및 민원대응에 효과적일 것으로 예상된다.
최근 대중교통 중심의 도시 개발을 위한 통합 도시 교통 계획은 중요한 이슈인 바 효과적인 대중교통 중심 도시를 구현하기 위해서는 주택지에서부터 거주민의 통행 특성을 근본적으로 이해할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 '2010 가구통행실태조사' 자료에 기반하여 주택유형별로 거주자의 통행행태를 비교하였고, 특히 주택유형별로 지하철 통행빈도 추정 모형을 구축하여 지하철 통행의 영향 요인을 규명하고, 지하철 이용을 증대시키기 위한 요인 및 시사점을 도출하였다. 버스 분담률이 가장 높은 주택유형은 단독주택(22.8%)이며, 지하철 분담률이 가장 높은 주택유형은 오피스텔(17.5%)인 것으로 나타났으며, 오피스텔과 연립주택 거주민의 지하철역까지 평균 도보접근거리는 각 661m, 749m로 나타났다. 그리고 각 주택 거주민의 자동차와 자전거 보유대수가 많을수록 지하철 통행이 감소하며, 거주지의 인구밀도가 높으며 지하철 접근성이 양호하고 버스 접근성이 불량할수록 지하철 통행이 증가하는 것으로 확인되었다. 즉, 본 연구를 통해 대중교통의 계획적 요소는 주택 유형지에 따라 차별되어야 함을 통계적으로 규명하였다. 연구결과는 주택유형 거주자의 통행 특성을 고려하는 도시설계에 활용되어질 수 있고, 대중교통 이용의 증진에 기여할 것으로 기대된다. 연구의 한계와 향후 연구과제에 대해서도 기술하였다.
서울시 등의 국내 주요 도심은 지역적 팽창에 따라 도로망 체계가 급격하게 발전하였고 도시민이 안락하고 풍요로운 생활을 영위하도록 전력, 통신, 상수도, 하수도, 냉 난방관로, 가스관 등이 무분별하게 개별 매설되었으며 비효율적으로 개별 관리되고 있다. 국토계획법에서는 Life-Line을 공동 수용함으로써 도로의 반복 굴착을 줄이고 도시 미관의 개선, 포장 내구성 향상에 따른 주행성능 향상 그리고 원활한 교통소통 등을 기대하는 도시계획 시설물로 공동구를 정의하고 있다. 최근 기존 도심지의 재정비 측면에서 쾌적한 도시공간 조성, 지하공간 이용 효율과 도로관리 효율 향상, 지진 및 도로함몰에 대한 재난안전성, 스마트 그리드와 전기자동차 보급과 같은 미래 생활환경 변화에 대한 신속한 대응 등을 기대할 수 있는 기존 도심지의 공동구 설치 필요성이 증가하고 있으나 국내에 설치된 모든 공동구는 신도시 개발에 따라 계획된 Life-Line을 모두 수용하도록 설치한 개착식 공동구 형태이다. 기존 도심지에서는 현재 가동중인 모든 Life-line을 모두 수용할 수 없으므로 도심지 유형별 공동구 설치 타당성 평가시스템을 활용한 설계용량 최적화 등의 새로운 연구가 필요하다. 본 연구는 신도시 공동구를 탈피하고 기존 도심지를 대상으로 평가지표에 의한 정량적 평가모델을 제시 하는 등 유형별 타당성 평가시스템을 세분화하며 정량적 평가시스템의 구현이 가능한 프로그램을 개발해 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하고자 한다.
토지이용의 전환에 따른 기후의 변화와 토지가격의 변화를 파악하는 것은 도시민의 후생수준과 지속가능한 개발을 위해 매우 중요한 과제이다. 그러나 도시특성에 관한 정보가 부족하여 활발하게 연구되지 못하였다. 이제 원격탐사를 통한 위성영상의 구득이 쉬워졌고 또 통계청이 기초단위구 자료를 구축함에 따라 이 분야의 연구가 가능하게 되었다. 본 연구는 도시지역의 비도시용 토지가 도시적 용도로 전환됨에 따라 표면온도와 토지가격의 측면에서 어떠한 변화를 유발하는가를 분석하였다. 분석결과 녹지 및 농경지로 사용되던 토지가 공업용토지로 전환된 경우 가장 큰 표면온도의 상승을 초래하였고 상업용지와 단독주택지가 그 뒤를 이었다. 식생지수의 변화도 표면온도의 변화와 비슷한 변화를 보였다. 토지가격의 전환측면에서는 상업용토지로 전환될 경우 가장 큰 가격상승을 초래하였고 그 뒤를 이어 주거지 공업용지의 순으로 나타났다. 이처럼 도시지역의 토지이용의 전환은 표면온도를 상승시킬 뿐 아니라 토지가격도 상승시켜 사회적 부담을 주지만 그 혜택은 사회구성원 중 극히 일부에 한정되는 문제가 있다. 도시정책과 관련된 정책결정권자 및 계획가는 이 문제의 해결을 위해 도시성장관리 정책의 확립 등 보다 효과적인 정책수단을 강구하여야 할 것이다.
기후변화로 인해 가뭄의 빈도, 심도 및 지속기간 등이 증가함에 따라 가뭄 위험도가 높아질 것으로 전망되고 있다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 용수의 공급 및 수요와 관련 있다. 최근에는 기후변화와 함께 사회경제적인 요인도 가뭄 위험도를 높이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 미래에 발생가능한 심각한 가뭄에 적절히 대응하기 위하여 다양한 조건에서의 가뭄 위험도를 전망할 필요가 있다. 또한, 다양한 시나리오를 고려하는 것은 미래의 가뭄 위험도 전망이 가지는 불확실성을 줄이는데 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 한국의 160개 시군구에 대한 기후변화 시나리오와 인구 및 용수 수요량 등을 고려하여 가뭄 시나리오를 작성하고 이에 따른 가뭄 위험도를 전망하였으며, 가뭄 위험도 전망 결과를 토대로 가뭄 위험 단계를 재설정하였다. 그 결과 한국의 가뭄 위험도는 과거에 비해 2020, 2025 및 2030년에서 모두 높아지는 것으로 나타났다. 특히, 기준 및 고위 시나리오에 따르면 2030년에는 가뭄 위험도가 과거보다 약 2배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정된 가뭄 전망 결과를 새로운 가뭄 위험 단계에 적용한 결과, 기준 및 고위 시나리오에서는 2020년 및 2030년에 한국 대부분의 지역에서 대응(V) 단계로 나타났다.
The Environmental Impact Assessment (EIA) plays a pivotal role in predicting the potential environmental impacts of proposed developments and planning appropriate mitigation measures to minimize effects on species. However, as concerns over biodiversity loss rise, there's ongoing debate about the efficacy of these mitigation plans. In this study, we utilized data from EIAs and post-environmental impact surveys to understand the trends in biodiversity during construction and operation phases. By examining 30 urban development projects, we categorized species richness indices of mammals, birds, amphibians, and reptiles into pre-construction, during construction, and post-construction operational stages. The biodiversity trends were analyzed based on the rate of change in these indices. The results revealed three distinct biodiversity change patterns: (A) An initial increase in biodiversity indices post-development, followed by a gradual decline over time; (B) a sustained increase in biodiversity as a result of mitigation measures; and (C) a continuous decline in biodiversity post-development. Furthermore, all species exhibited a higher rate of biodiversity decline during the construction phase compared to the operational phase, with mammals showing the most significant rate of change. Notably, the biodiversity change rate during operation was generally lower than during construction. In particular, mammals seemed to be most influenced by mitigation measures, displaying the smallest rate of change. This study provides empirical evidence on the efficacy of mitigation measures and deliberates on ways to enhance their effectiveness in minimizing the adverse impacts of urban development on biodiversity. These findings can serve as foundational data for addressing terrestrial biodiversity reduction.
최근 들어 장기적인 저성장과 도시과밀화로 인한 공간부족 등으로 도심내 새로운 기반설의 건설 및 증축이 매우 어려운 실정이다. 따라서 기존의 시설을 효율적으로 활용하면서도 지속가능한 개발을 유도할 수 있는 다양한 레트로핏(Retrofitting) 기법 및 도시 적용방안을 연구할 필요성이 있다. 레트로핏(Retrofit)이란 도심내 기존 시설물의 구조 및 기능, 운영방법 등을 지속가능한 체계로 개선하여, 환경영향을 저감시키고 에너지 사용을 절감하며 물이나 자원, 폐기물 등을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기법이다. 본 연구에서는 도시의 구조적 위계를 반영할 수 있는 계층적 네트워크 디자인(Hierarchical Network Design) 기법을 적용하여 서울시 대중교통 노선을 효율적으로 레트로핏 할 수 있는 방법을 연구하였다. 계층적 네트워크 디자인 기법이란 허브의 기능에 따라 위계를 나누고 서로 다른 위계를 연결하여 하나의 계층적 네트워크를 구성하는 것을 의미한다. 서울시의 구조적 위계를 3도심, 7광역중심, 12지역중심으로 설정하고, 스마트카드 데이터 분석을 통해 교통허브를 선정하여 계층적 네트워크 디자인 기법에 따라 주요골격 네트워크(Back-Born Network)를 구축하였다. 구축된 계층적 네트워크 디자인을 토대로 대중교통 네트워크의 레트로핏을 적용한 결과, 간선버스 및 지선버스의 PKT 및 PHT가 개선전에 비해 일기준 약 2.6-3.2% 정도 감소하여 통행자 측면에서 편의성이 증대되는 효과를 볼 수 있었다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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