농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.
국내 저수지는 대부분 필댐으로 구성되고 있고, 필댐의 붕괴는 월류와 파이핑이 주된 원인으로 분석되고 있다. 본 연구에서는 원심모형실험기를 이용하여 실제 운영 중인 공주시 ◯◯ 저수지 축조 모형에 대하여 수위승강 시 및 월류 시 저수지의 거동 특성을 고찰하였다. 실제 저수지의 침투 및 월류 모사를 위해서 1/50로 축소한 모형에 파손 및 보강된 복통을 설치하고 제정 보강 및 미보강의 조건을 부여한 후 LVDT, 간극수압계를 설치하고 수위승강시험 및 월류시험을 수행하여 보강방법에 따른 제체의 거동 특성을 검토하였다. 원심모형실험 결과, 수위승강 시험에서 파손된 복통이 제체의 안정에 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났고 반전공법과 보강공법을 병행한 경우 제체의 침투 안정성을 확보할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 월류시험에서 월류유도 수로 설치 시 제체의 세굴과 토사의 유출을 방지할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 저수지 월류유도 수로 및 복통 보강공법 적용에 필요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
It is urgent to redevelop the superannuated reservoir levee through the levee raising for countermeasure to climate change and improvement of storage capacity of reservoir. However, low compaction degree of the raised reservoir levee owing to poor construction condition leads to degradation of the stability of the reservoir levee on seepage and earthquake. In this study, seepage and seismic behavior of raised reservoir levee with low compaction degree was evaluated through numerical simulation. From the simulated results, water level raising possibly induces crack and/or sinkhole on the surface of the poorly-compacted raised reservoir levee owing to the increase of the subsidences at the crown and the front side of that. In addition, relatively larger displacement and acceleration response at the front side of raised reservoir levee in seismic condition may degrade overall stability of reservoir levee. Therefore, reasonable construction management for the compaction of the raised reservoir levee is required for ensuring long-term stability on seepage and earthquake.
The object of this study is the safety insurance of the dam to provide for the extraordinary flood. The safety insurance of the reservoir was taken by the preparatory discharge using the temporary division tunnel used during the reservoir construction. In this study, the Sungju reservoir was simulated. The existing discharge facilities of the intake tower of the Sungju reservoir could nat have influence on the flood control. When the Sungju reservoir operated to begin preparatory discharge for 48 hrs by the temporary diversion tunnel that have discharge of an 20-years frequency, the water level was lowered about 20 cm. When the Sungju reservoir operated to begin the continuous discharge after the preparatory discharge, the water level was lowered over 1m but the downstream at risk was caused by the resulted. If it is possible to operate to begin the preparatory discharge of the reservoir for 24 hrs by the temporary diversion tunnel, that will improve the flood control faculty of the reservoir without other hydraulic structure and safety of the Sungju reservoir will be higher.
저수지 호안은 생물 침입에 취약하다고 생각된다. 본 연구의 목적은 우리나라 저수지 호안에서 침입식물의 종조성의 현황과 외래식물상과 환경요인 사이의 관계를 파악하는 것이다. 다양한 수위 관리를 하고 있는 35 개 저수지 호안에서 외래식물 식물상과 지형, 수문, 수질 및 토양 환경 요인을 조사하였다. 조사 대상 저수지 호안에서 외래식물은 56 종이 발견되어 출현식물 총종수의 15%를 차지하였다. 이들 외래식물을 도입시기별로 분류하면 1876 - 1921 년인 개항 직후에 도입된 것이 57%로서 많았다. 또한 이들의 원산지는 아메리카와 유럽이 80% 이상으로 많았다. 특이한 분포를 나타내는 외래종은 단풍잎돼지풀 (Ambrosia trifida)이 중부 지역에, 물참새피 (Paspalum distichum)가 남부 지역에 제한적으로 분포하였다. 저수지 호안에서 외래식물 식물상에 영향을 미치는 주요한 환경 요인은 연간 수위변동폭, 중앙수위 범람빈도, 수질오염 지수, 암석노출도 및 평균 사면 경사도이었다. 결론적으로 수위 관리와 기타 인간 교란이 가해지는 저수지 호안은 외래식물의 침입에 취약하였다. 저수지 호안의 효과적인 보전을 위하여 외래식물의 초기 도입을 탐지할 수 있는 주기적 모니터링 체계가 필요할 것으로 생각된다.
홍수조절지는 하천 제내지 측에 제방을 축조하고 제방 일부 구간에 횡월류위어를 설치해 일정규모 이상의 홍수사상 발생 시 홍수량 일부를 월류시켜 저류하는 홍수저감시설이다. 다양한 하천시설물이 존재하는 하천 내에서 홍수조절지의 운영 최적화를 위해서는 기존 시설과의 연계 운영을 함께 검토해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 하도 내 수문 시설의 영향을 고려해 홍수조절지 횡월류위어의 위치 변화에 따른 수로 내 수위 저감 및 유량 분담 효과를 분석하였다. 수문 시설의 영향을 고려하기 위해 수로 내 2문의 방사형 수문을 설치하였으며, 수문으로부터 상류 방향으로 횡월류위어의 위치를 이동시키며 수로 내 수위 변화와 횡월류위어의 월류량을 측정하였다. 실험 결과 횡월류위어의 위치가 수문에 가까울수록 수위 저감 효과가 크게 나타났으며, 유량 분담 효과는 큰 변화가 없는 것으로 확인되었다. 2개소 이상의 횡월류위어 운영 시에는 충분한 저류공간이 확보되어 횡월류위어의 위치에 따른 수위 저감 효과의 변화가 크지 않은 것으로 확인되었다. 또한, 수문 운영 시 1개소 횡월류위어의 위치 변화에 따른 수위 저감율을 경험식으로 산정해 향후 홍수조절지 계획 시 활용 가능한 기초자료를 제공하고자 한다.
더 많은 수자원을 확보하기 위한 하나의 대안으로서 다목적 저수지의 홍수조절공간과 이수공간 사이에서 용량 재할당 방안을 제안하였다. 저수용량 재할당이란 기존의 저수지에 물리적 변화 없이 좀 더 많은 편익을 얻을 수 있도록 상시만수위를 조정하는 관리 기법이다. 본 연구의 목적은 홍수조절에 미치는 악영향을 최소화하면서 용수공급에 필요한 용량을 증대시킬 수 있는 저수지 용량 재할당 방법론을 개발하는 것이다. 이 방법은 다양한 빈도별 유입홍수량에 대한 홍수기 저수지 모의운영, 중요지점까지 홍수추적, 하천최대허용유량 검토, 재할당 수위에 대한 저수지 공급능력 검토 등으로 구성되어 있다. 홍수조절을 위한 저수지 모의운영 모형으로는 Rigid ROM과 HEC-5를 사용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 금강 유역에 적용하였다. 특히 상류의 저수지가 존재할 때와 존재하지 않을 때를 고려하여 서로 경합하는 목적들 사이의 절충을 분석하였다.
This study was conducted to seek the effective water management method of the irrigation reservoirs. Joongpyong reservoir was selected for the hydrologic monitoring, and investigated from May in 1999 to December in 2001. The water level and amount of outlet discharge were measured, the stage discharge equation as a rating curve was induced, and which were compared to the irrigation water requirements calculated by a daily simulation model. The water balance of Joongpyong reservoir was analyzed, mainly on the reservoir storage ratio during irrigation period. Comparing the observed storage and simulation data, the results of the simulation were well agreed with the measured data.
This study investigates the efficiencies of machine learning models, including artificial neural network (ANN), generalized regression neural network (GRNN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and random forest (RF), for reservoir water level forecasting in the Chungju Dam, South Korea. The models' efficiencies are assessed based on model efficiency indices and graphical comparison. The forecasting results of the models are dependent on lead times and the combination of input variables. For lead time t = 1 day, ANFIS1 and ANN6 models yield superior forecasting results to RF6 and GRNN6 models. For lead time t = 5 days, ANN1 and RF6 models produce better forecasting results than ANFIS1 and GRNN3 models. For lead time t = 10 days, ANN3 and RF1 models perform better than ANFIS3 and GRNN3 models. It is found that ANN model yields the best performance for all lead times, in terms of model efficiency and graphical comparison. These results indicate that the optimal combination of input variables and forecasting models depending on lead times should be applied in reservoir water level forecasting, instead of the single combination of input variables and forecasting models for all lead times.
저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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