• 제목/요약/키워드: future dam inflow

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기후변화와 유역유출특성을 고려한 미래하천환경 평가 (Assessment of Future River Environment considering Climate Change and Basin Runoff Characteristics)

  • 안정민;임태효;이인정;천세억
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권3호
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    • pp.269-283
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    • 2014
  • 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기후변화시나리오를 이용하여 기후변화와 유역유출특성에 따른 환경영향을 평가하였다. SWAT모형을 이용한 미래 댐 유입량 평가, HEC-ResSim 모형을 이용한 댐 안전성 평가 및 하류 유황분석을 수행하였다. 또한, 기존 수질관측자료를 이용하여 Seasonal-Kendall Test를 통해 수질변화 추세에 대해 분석하였고, SWAT과 HEC-ResSim 모형으로 도출된 방류량 및 지류유출량을 Qual2E모형에 적용하여 미래 수질변화 추세에 대해 분석하였다. 다음과 같은 유역 통합환경검토 기법은 하천환경에 대한 과학적 물환경 관리 체계를 확보하고, 기후변화 등 새로운 환경문제에 선제적으로 대응하기 위한 지침을 마련할 수 있을 것이다.

요인분석 통계기법을 이용한 댐 운영에 대한 영향 요인 추출 (Extraction of Primary Factors Influencing Dam Operation Using Factor Analysis)

  • 강민구;정찬용;이광만
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제40권10호
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    • pp.769-781
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    • 2007
  • 요인분석은 시스템이나 현상에 대한 정보를 하고 관련 자료를 축약하는데 사용되는 다변량 분석기법의 하나이다. 이 기법은 변수들을 통계적 특성을 고려하여 몇 개의 요인들로 그룹화하고 분석결과는 중요도가 상대적으로 낮은 변수를 제거하는데 이용이 된다. 본 연구에서는 요인분석을 한강수계의 댐 군 연계운영에 대한 영향요인 추출에 적용하였다. 한강 수계에는 소양강댐, 충주댐과 같은 2개의 다목적 댐이 있으며, 이들은 이수기에 연계 운영되어 하류로 용수를 공급하고 발전을 실시하고 있다. 요인분석을 실시하기 위하여, 먼저 댐 운영에 관련된 자료(변수)들을 5개의 대분류(유입량, 용수수요량, 발전량, 저류량, 과거 운영 실적)로 나누어 수집하였다. 통계적 특성을 고려하여 수집된 변수 중에서 13개와 15개의 변수가 각각 선정되어 5개의 요인(소양강댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐운영, 저류량 관리, 하류 댐 운영; 충주댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐 운영, 용수수요, 하류 댐 운영)으로 분류되었다. 요인분석 결과의 적절성과 적용성을 평가하기 위하여 선정된 요인들을 설명변수로 이용하여 소양강댐과 충주댐의 연간 발전량을 예측하는 다중회귀모형을 개발하여 결과의 적용성을 평가하였으며, 댐군 운영에 사용된 목적함수들의 구성항목들과 비교하여 요인선정의 적절성을 평가하였다. 두 가지 고찰 과정을 통하여 본 연구에서 적용된 요인 추출방법이 만족할 만한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 추출된 요인들은 미래 상황과 과거 결과를 고려한 댐 운영 계획 수립에 적용이 가능할 것으로 사료된다.분뇨내 악취물질 발생량을 감소 시켰다. 운전 중 전체 공정은 안정적으로 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 다단계 막분리 공정을 통한 배가스에서 $CO_2$를 성공적으로 분리할 수 있었다.(AFM)과 Scanning Electron Microscopy(SEM)을 통해 관찰한 GST 다층박막시료의 고온 열처리 전후 표면미시거칠기 변화도 PRAM 기록기를 사용할 때에는 in-situ 타원계를 사용할 때보다 1/10 정도의 크기를 보여주어 PRAM 기록기와 분광타원계를 사용하여 결정한 GST의 고온광학물성의 신뢰성을 확인하여 주었다.>, 여자 $179.1{\pm}37.2%$이었다. 평균필요량에 비해 가장 낮은 양을 섭취한 영양소는 엽산으로서 남자 $60.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$

Grey 모형을 이용한 다목적댐의 유입 홍수량과 하류 하천 홍수량 실시간 예측 (Real-Time Forecasting of Flood Discharges Upstream and Downstream of a Multipurpose Dam Using Grey Models)

  • 강민구;;고덕구
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권1호
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    • pp.61-73
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다목적댐의 효율적인 홍수관리와 조기 홍수 경보시스템의 정확성을 향상시키기 위하여 두 가지 모형이 제안되었다. 두 모형은 상류 유입 홍수량과 하류 하천의 홍수량을 실시간으로 예측할 수 있는 능력을 각각 가지고 있다. 이들 모형은 남강댐 상류와 하류 홍수량의 실측치와 모의치를 비교하여 보정 및 검정되었으며, 실제 상황에서 모형의 홍수량 예측 능력이 평가되었다. 상류 유입량 예측 모형은 Grey 시스템 이론에 근거하였으며, 모형의 예측능력을 고려하여 6차 모형을 선정하였다. 서로 다른 자료 세트를 사용하여 보정된 모형들을 사용하여 예측한 홍수량과 실측자료를 비교하여 가장 적정한 모형이 선정되었으며, 검정 결과를 검토한 결과 선정된 모형이 양호한 예측결과를 제시하는 것으로 나타났다. 댐 하류 하천 홍수량 예측 모형은 Grey 모형과 수정 Muskingum 홍수 추적 모형을 병합하여 구성되었으며, 보정 및 검정을 통해서 모형의 예측 능력이 평가되었다. 제안된 모형들을 실시간 홍수량 예측에 적용한 결과, 비교적 양호한 예측결과를 나타냈다. 또한, 모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 유출 단계를 고려한 모형의 보정 및 적용이 필요하다는 것이 밝혀졌다.

유역정보 기반 Transformer및 LSTM을 활용한 다목적댐 일 단위 유입량 예측 (Prediction of multipurpose dam inflow utilizing catchment attributes with LSTM and transformer models)

  • 김형주;송영훈;정은성
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권7호
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    • pp.437-449
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    • 2024
  • 딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

영향요인을 고려한 댐 용수공급능력 추정 회귀모형 (Multiple Regression Equations for Estimating Water Supply Capacities of Dams Considering Influencing Factors)

  • 강민구;이광만
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제45권11호
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    • pp.1131-1141
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    • 2012
  • 본 연구에서는 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 요인들을 요인분석 통계기법을 사용하여 추출하였으며, 그 결과를 이용하여 댐 용수공급능력 추정을 위한 다중회귀모형을 개발하였다. 21개 다목적댐과 12개 생공용수전용댐을 대상으로 하였으며, 다목적댐과 생공용수전용댐으로 구분하여 요인분석을 수행하였다. 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 변수로 유역면적, 유입량, 유효저수량, 생공용수량 등급, 농업용수량 등급, 하천유지유량 등급, 하천관리 등급, 평균강우량 등급을 선정하였다. 변수들의 상관계수 행렬점검, Bartlett의 구형성 점검, KMO 표본적합도 점검을 실시하여 변수들의 요인분석에 대한 적합성을 확인하였다. 변수들은 다목적댐의 경우 3개 요인, 생공용수전용댐의 경우 2개 요인으로 분류되었으며, 요인들을 Varimax법을 사용하여 회전시켰다. 요인분석 결과는 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 변수들이 합리적으로 선정되었고, 이들이 요인으로 적절하게 분류되었음을 보여주었다. 요인점수를 설명변수로 사용하여 연간용수공급량을 추정할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였으며, 개발된 모형의 정확성을 평가하고 적용방법을 제시하였다. 결론적으로 댐 용수공급능력에 영향을 미치는 것으로 파악된 변수 및 요인은 댐 계획 및 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

강우-유출 및 저수지 운영 연계 모의를 통한 기후변화의 이수안전도 및 홍수위험도 영향 분석: 합천댐 유역 사례 (Climate change impact analysis on water supply reliability and flood risk using combined rainfall-runoff and reservoir operation modeling: Hapcheon-Dam catchment case)

  • 노성진;이가림;김보미;조지현;우동국
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권11호
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    • pp.765-774
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    • 2023
  • 기후변화로 인해 강우의 변동성이 증가하여가뭄 또는 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 불확실성이 증가하는 기후 조건에 대응하는 수자원 시설 관리대책의 수립을 위해서는, 하천의 자연 유출량과 인공계 물공급을 모두 고려한 저수지 운영 모의를 통하여, 이수 및 치수 측면의 수자원 시설 영향에 대한 종합적인 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 강우-유출과 저수지 운영 모형을 연계 모의하여, 합천댐 유역을 대상으로 기후변화에 대한 이수안전도 및 홍수위험도 분석을 수행하였다. 강우-유출모형으로는 modèledu Génie Rural à 4 paramètres Journalier (GR4J) 모형을, 저수지운영 모형은 HEC-Ressim 모형의 구조를 가지는 R 기반모형을 적용하였다. 구축된 연계 모형에 기후변화 시나리오를 2100년까지적용하여 합천댐의 이수안전도 및 홍수위험도 변화를 정량적으로 분석하였다. 이수안전도 분석 결과, SSP5-8.5에 비해 SSP2-4.5 조건에서 이수안전도가 더높으며, 먼미래로 갈수록 모두 과거 조건보다 이수안전도가 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 먼미래 기간에서는 홍수 위험도의 범위가 더욱 넓어지는 것으로나타났으며, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 두 시나리오모두 먼미래 기간에서 홍수 위험도의 중앙값이 가장 높았다. 또한, 연총강수량과연총유출은 과거 대비 10% 미만 증가하는데 비해, 홍수시댐무효방류량은 120%이상 증가하여, 연구대상지역인 합천댐유역의 경우, 미래 기후변화로 인한 홍수위험도가 상승할 것으로 예상된다.

분포형 광역 수문모델 개발 및 한강유역 미래 기후변화 수문영향평가 (Development of a Meso-Scale Distributed Continuous Hydrologic Model and Application for Climate Change Impact Assessment to Han River Basin)

  • 김성준;박근애;이용관;안소라
    • 한국지리정보학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.160-174
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 광역의 일단위 수문순환을 모의할 수 있는 격자기반의 분포형 모델을 구축한 후, 이를 미래 기후변화에 따른 광역적 수문영향을 평가하는데 있다. 격자별로 지표 유출층, 지표하 불포화 및 포화 토양층의 3단으로 구성하여 일별 물수지를 계산하며, 증발산량은 Penman-Monteith방법을 사용하였고, 지표 및 지표하유출은 지체계수(lag coefficient)와 감수곡선 계수(recession curve slope)를 적용하였다. 모델의 검보정을 위하여 한강유역의 충주댐과 소양강댐을 대상으로 9개년(2001-2009)의 댐유입량 자료를 이용하여 모델의 6개 주요매개변수를 보정하였으며, Nash-Sutcliffe 모델효율 (NSE)은 각각 0.57, 0.71의 값을 보였으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.65, 0.72의 값을 보였다. 5개의 IPCC SRES A1B 기후변화 시나리오자료(CSIRO MK3, GFDL CM2_1, CONS ECHO-G, MRI CGCM2_3_2, UKMO HADGEMI)를 적용한 결과, 미래 유출량의 변화는 강수량과 비슷한 경향을 보이면서 전체적으로 7.0%~27.1% 증가하였고, 증발산량도 미래 기온의 증가경향으로 일부 경우를 제외하고 증가하는 경향을 나타내었으며, 이들의 공간적 변화를 제시하였다.

Application of Artificial Intelligence Technology for Dam-Reservoir Operation in Long-Term Solution to Flood and Drought in Upper Mun River Basin

  • Areeya Rittima;JidapaKraisangka;WudhichartSawangphol;YutthanaPhankamolsil;Allan Sriratana Tabucanon;YutthanaTalaluxmana;VarawootVudhivanich
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.30-30
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    • 2023
  • This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.

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개수로내의 점변 및 급변 부정류에 대한 유한요소해석 :I.이론 및 수치안정성 해석 (Finite Element A nalysis of Gradually and Rapidly Varied Unsteady Flow in Open Channel:I.Theory and Stability Analysis)

  • 한건연;박재홍;이종태
    • 물과 미래
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    • 제29권6호
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    • pp.167-178
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    • 1996
  • 수문자료 시계열의 모의기법은 수자원 시스템의 설계라든지 저수지의 최적운영, 저수지의 홍수조절 설계등을 목적으로 개발되어 왔다. 추계학적 모형들은 주로 수문자료 시계열의 모의발생을 위해 사용되어 왔으나, 연속지수모형 기법(indexed sequential modeling, ISM)은 단기간의 수문 관측자료를 일정한 규칙에 의해 혼합함으로서 수문자료 시계열을 모의 발생시키기 위해 1980년도 초반이후에 미국서부지역에서 실무해결에 적용되어 왔으며 그 성과에 대한 긍정적인 평가가 보고 되어 왔다. 본 연구에서는 홍천강에 계획되어 왔으며 그 성과에 대한 긍정적인 평가가 보고 되어 왔다. 본 연구에서는 홍천강에 계획되어 있는 홍천댐 지점에서의 연 평균 유입량기록을 바탕으로 하여 연속지수 모형과 1차 자기회귀모형에 의해 장기간의 연 평균 유입량 자료를 모의 발생시켜 한발 특성치들을 각각 구하고 이를 상호 비교, 검토함으로써 연속 지수 모형의 적용성을 검토하고자 하였다.

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기후변화를 고려한 충주댐 유역의 미래 유입량 모의 (Future Inflow Simulation Considering Climate Change in Chungju Dam Basin)

  • 박지연;신주영;김태림;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.125-125
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    • 2012
  • 최근 심화되고 있는 강우의 시간적 지역적 불균형이 기후변화와 높은 연관성이 있다는 연구결과가 발표되고 있다. 강우에 직접적인 영향을 받는 수자원분야에서는 강우의 변동성을 예측한 결과를 바탕으로 기후변화 영향에 대한 연구가 활발히 진행 하고 있다. 우리나라의 연중 강수량의 대부분이 홍수기에 집중되어 수자원의 총량의 27%만 사용하고 있다. 전체 수자원이용량 중 절반 이상을 댐을 통해 이용하고 있기 때문에 댐 운영방법에 지속적인 연구가 필요하다. 기후변화영향으로 댐 유입량에 대한 불확실성이 커지므로 장기적인 수자원을 관리를 위하여 효율적인 댐 운영을 하기 위한 해결책이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형으로 기후변화 영향을 받는 장기간 모의를 하게 되면 입력 자료와 매개변수, 모형구조의 불확실성 갖게 된다. 그에 반해 데이터를 통해 모형의 매개변수 값을 추정하여, 향후의 의사결정에 활용할 수 있는 모형을 구축하는 추계학적 모형과 인공신경망모형은, 물리적인 강우-유출 모형과 비교하여 모의에 드는 시간이 적고 모형 불확실성 파악이 가능하며, 장기간 모의 시 불확실성을 줄이는 효율적인 대안이 될 수 있다. 일반적인 추계학적 모형은 과거의 유입량 자료만 사용하지만 본 연구에서는 기후변화 시나리오 강우량의 영향을 함께 고려한 Transfer Function Noise(TFN)모형을 통하여 장기간 모의를 하였다. 본 연구의 대상 댐으로는 한강유역 중 댐 상류유역면적이 제일 넓은 충주댐으로 선정하였다. 과거의 유입량과 강우량 자료를 사용하여 통계적 방법을 통하여 TFN모형을 구축하고, TFN과 같은 변수를 사용하여 인공신경망모형을 구축하였다. 5개의 시나리오별로 어떠한 차이를 갖는지를 비교하였고, TFN모형과 인공신경망에 따라서 어떠한 양상을 갖는지 비교하였다.

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