본 연구는 사전재해영향성평가에서 토양유실 분석을 위한 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 토양유실 분석모형은 클라우드 컴퓨팅 개념을 도입한 인터넷기반 토양유실 분석 시스템과 HyGIS와 연계한 독립형(stand alone) 형태로 개발하였다. 인터넷기반 토양유실 분석 시스템은 사용자가 별도의 SW라이센스의 요구없이 또한 DEM, 토지피복도 등의 기본데이터를 구비할 필요없이 사용자가 직접 강우인자 등의 여러 인자를 적용하여 토양유실 분포도를 작성할 수 있도록 하였다. 또한 HyGIS와 연계한 토양유실 분석 모형의 개발 툴은 GEOMania GMMap2009의 Add-on 형태로 개발하였고, OECD에서 제안한 토양유실 위험 등급도도 작성할 수 있도록 개발하였다. 두 모형에 대한 토양유실 분석 적용 결과 두 모형 모두 사용상 매우 편리하게 개발된 것으로 판단된다. 향후 다수의 관측소 자료를 이용한 R값 계산, 유역 출구로 이송되는 토양을 분석하는 연구를 통해 본 모형을 지속적으로 개선할 계획이다.
직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRPM)은 7-9월의 강수자료 통계값의 절대상대오차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 절대상대오차가 10.11%로 NMNSRPM이 강수자료의 통계값를 가장 잘 모의한 것으로 나타났다. 유강수일 비율을 비교해본 결과 MNSRPM의 절대상대오차 평균이 16.35%로 가장 작은 절대상대오차 값을 보였고 그래프를 이용한 도시적인 분석법을 통하여 세 모형이 유강수일 비율을 과소추정하는 것을 확인하였다. 강수분포를 비교해본 결과 세 모형이 약 2% 내외의 절대상대오차를 보여 세 모형 모두 강수분포를 잘 모의하는 것을 확인 하였다. 직접적인 매개변수 추정방법으로 NSRPM, MNSRPM, NMNSRPM의 매개변수를 추정 할 수 있는 것을 확인 하였으며, 직접적인 매개변수 추정방법이 NSRPM 뿐만 아니라 이를 기반으로 한 다른 모형들의 매개변수도 추정할 수 있다는 것을 확인하였다. NMNSRPM의 모의 정확도를 비교한 결과 직접적인 매개변수 추정방법을 통한 NSRPM 기반의 새로운 모형에 대한 개발이 가능하다는 것을 확인할 수 있었으며, 모형의 성능이 기존 모형들과 비슷한 수준임을 확인하였다.
다양한 공간정보와 GIS의 발달로 인해 자연현상의 해석 및 상관관계를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목표는 1995~2005년 간 낙동강유역의 토양유실량 산출과 "위성영상과 GIS를 이용한 낙동강하구 지형변화 탐지" 연구에서 산출한 하구역 해안섬의 면적변화 산출결과의 상관성을 분석하고자 한다. 토양유실량 산정은 국내에서 주로사용되는 USLE의 수정된 형태인 Revised-USLE 모델을 이용하고, 토양유실량 산정시 해안섬의 면적과 비교를 위해 강우침식인자는 사용된 위성영상의 관측일로부터 1년 이전의 기간동안 전국 관측소에서 관측된 실측값을 이용하였다. 산출한 토양유실량과 해안섬 면적변화의 상관계수는 진우도 0.57, 신자도 0.7, 도요등 0.87로 낙동강의 주된 수로가 흐르는 도요등의 영향이 많은 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 분야와 인자별 특성파악을 통한 USLE 연구가 실제적으로 자연 현상을 파악함에 유용함을 알 수 있었다.
유량 환산에 이용되는 수위-유량 관계곡선식은 하천의 흐름을 정상 등류상태로 가정하고 유속계를 하천에 투입하여 년간 정해진 횟수의 유량측정을 실시하여 이로부터 갱신하여 작성하고 있다. 평수기에는 이렇게 기기를 이용하여 유량측정이 가능하지만 홍수기나 갈수기에는 접촉식 유속계를 이용한 하천유량 측정이 불가능한 실정이다. 홍수기에는 기기 손상과 관측자의 안전이 위협받는 실정이고, 갈수기에는 유속이 너무 느려서 (0.1 m/s 이하) 프로펠러 유속계의 경우 유속의 정확한 관측이 힘들다. 또한 전지구적 빈번한 이상기후의 현실정에서 가장 중요한 기초 수문자료인 홍수량의 정확한 측정 자료는 많지 않다. 홍수유량을 측정하기 위해서 현재에도 기존의 봉부자를 이용하거나 유비쿼터스 센서를 장착한 봉부자를 이용하는 유량측정 기법이 향해지고 계속적으로 소개되고 있는 실정이지만 봉부자의 특성상 정확한 유량을 계산하기에는 어려움이 많다. 현재 선진국에서는 흐름과 비접촉식 방법을 이용한 하천유량측정 방법이 지난 10 여년간 꾸준이 연구되어 왔다. 그중 대표전인 것이 전자파를 이용한 방법과 영상해석에 의한 방법이다. 전자의 경우 국내에서는 수자원공사에서 10년 이상 연구 개발하여 상품화 시킨바 현업에서 이를 이용하여 홍수유량측정을 실시하고 있다. 후자의 방법은 유체역학 분야에서 흐름해석에 주로 이용되어지던 PIV(particle image velocimetry) 기법을 하천과 같이 대규모의 흐름영역에 적용가능하도록 개발된 기술로 LSPIV (large-casle particle image velocimetry)라 불리우는 기술이다. 본 연구에서는 미국 Iowa 대학에서 개발한 LSPIV를 이용하여 홍수파의 진행시 수위와 유량의 두 변수 사이에 나타나는 Loop rating curve의 이론적인 관계를 하천현장에서 일정시간 간격으로 실측을 통하여 파악하고자 하였다. 현장실험을 위한 대상지점으로 미국 Iowa주 Coralville 시내 Clear Creek의 USGS (US Geologival Survey) 수위관측소 지점을 선택하여 본 연구에서 실시한 유량측정 결과의 비교가 가능토록 하였다. LSPIV는 그 특성상 야간에는 적용하는데 어려움이 있어 아침시간부터 해가 지기 직전까지의 자연채광 조건의 영상취득이 가능한 시간대에서 표면유속을 측정하였고 이에 수심평균유속환산계수를 적용하여 유량을 계산하였다. 강우의 발생으로 인한 홍수파의 진행시 총 43회의 유량을 측정하였는바 이를 이용하여 이 지점의 수위-유량 관계식과 비교한 결과 거의 일치하는 결과를 나타냈다. 특히 홍수파의 진행시 고수위 영역에서의 측정한 결과는 수위의 상승기에는 최고로 7.5% 까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 컸으며, 수위의 하강기에는 반대로 최고 5.4% 정도까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 작게 나타났다. 또한 최대유량의 발생시기는 최고수위 발생직전의 수위라는 것이 파악되었다. 이러한 경향은 수위-유량 관계곡선의 이론과 잘 일치하는 것이다.
본 연구에서는 미래 기후변화가 하천 및 호소수질에 미치는 영향을 평가하고자 유역 수문-수질 모의가 가능한 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 호소수질 모의가 가능한 WASP(Water Quality Simulation Program) 모형을 연계운영하여 충주호를 포함하는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)에 적용하였다. 이를 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 Change Factor Method로 상세화(Downscaling)하여 미래 기후자료(2020s, 2050s, 2080s)를 생산하였다. 미래 연평균 온도는 기준년도인 2000년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 먼저, SWAT 모형을 이용한 기후변화에 따른 댐 유입량은 39.8%(2080s) 증가는 것으로 분석되었으며 유역의 유출특성 변화로 인한 유사량은 지표유출변화에 기인하여 봄과 겨울에 증가하는 경향과 함께 -14.5%(2020s) ~ +27.3%(2080s)의 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 영양물질에 대한 오염부하량은 2080s에서 T-N이 증가추세를 보이며 최대 87.3% 까지 증가하는 반면, T-P는 유사량과 유사한 변화패턴을 보이며 최대 48.4%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 호소수질 모델링을 위한 충주호의 Segment 구성은 충주댐1 지점에서부터 충주댐4 지점까지 전체 수표면적 $65.7km^2$에 대하여 상층과 하층 총 760개로 구성하였으며, SWAT 모형에 의한 충주호 유입하천 소유역에서의 미래 유출 및 영양물질 자료를 WASP 모형의 초기값으로 입력하여 수체 내의 BOD, Chl-a, T-N, T-P 변화 분석을 실시하였다. 이와 같이 지구 온난화에 의한 기후변화는 강우특성 변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한 기상현상의 발생, 유역 물순환 체계 변화를 야기 시키므로서 수자원 부존량 변화에 영향을 미칠 뿐만 아니라 기온상승에 따른 수온변화, 비점오염물질의 거동에도 변화를 초래하여 하천 및 호소 수질에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.
본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.
최근 기후변화로 인해 강우강도와 홍수 발생빈도가 증가하고 있으며 여름철 태풍으로 인한 침수피해의 가능성이 높아지고 있다. 대하천 사업 이후 하천의 홍수터를 활용하여 생태공원이나 체육시설 등과 같은 다양한 친수시설들이 조성되었으나 태풍으로 인한 하천의 홍수위 상승은 이와 같은 친수시설들에 대한 직접적인 침수피해를 야기할 수 있다. 이러한 홍수터 친수시설에 대한 수리학적 영향 분석이나 안정성 평가를 위해서는 수치해석이 선행되어야 하며, 수위의 상승 및 하강에 의해 발생하는 마름/젖음 현상에 대한 처리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 마름/젖음 해석이 가능한 Nays2D 모형을 이용하여 마름/젖음이 발생하는 단순 지형에 대한 적용성을 분석하고, 마름이 발생하는 자연하천에 적용하였다. 실제 태풍 사상에 대한 모형의 현장 적용결과를 수위관측소에서 실측된 실측수위와 비교했으며, 그 결과 $R^2$, AME, RMSE 값이 각각 0.988, 0.208, 0.239로 통계적으로 높은 상관관계를 보였다. 또한, 모형의 결과를 이용하여 홍수위험도 지수를 산정하였으며, 연구결과를 통해 홍수터 친수시설 홍수위험도 평가를 실시하였다.
급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
본 연구에서는 고해상도 기후시나리오를 이용하여 국내 대표 도시 지역인 서울특별시를 대상으로 기준기간(1971~2000년) 대비 미래기간 2020s (2011~2040년), 2050s (2041~2070년), 2080s (2071~2100년)의 기후변화에 따른 배수시스템의 영향을 평가하였다. 이를 위해 과거 관측 강수량 자료는 기상청 관할 기상관측소와 자동기상관측망 자료를 이용하였으며, 기후변화 시나리오는 RegCM3과 Sub-BATS 기법을 통해 역학적 상세화된 $5{\times}5km$ 해상도 기반의 시단위 강수량 자료를 생산하였다. 과거기간 대비 미래기간 확률강우량의 변동성을 비교한 결과 과거기간 대비 2080s의 확률강우량 증가율은 28~54%로 나타났으며, 특히 지속시간 3시간, 6시간, 24시간 확률강우량의 증가폭이 크게 나타났다. 또한 배수시스템의 기후변화 영향을 직접적으로 분석하기 위해 XP-SWMM을 이용하여 유출해석을 수행하였다. 평가 결과, 강우강도 증가로 인해 과거기간 대비 미래 3기간에 공릉1, 서초2, 신림4 배수분구의 침수발생 맨홀 수와 월류량이 크게 증가하였다. 이러한 결과는 현재 구축되어 있는 서울시 배수시스템은 기후변화에 취약함을 나타내고 있으며, 이에 대응하기 위해 다양한 기후변화 적응대책이 요구됨을 의미한다.
기후변화에 따른 기상변화로 인하여 집중호우 및 돌발홍수 등의 빈도가 증가하고 있다. IPCC 4차 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하고 있다. 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 대상자료의 기간이 구하려는 재현기간보다 작은 경우에는 지점빈도해석은 적절하지 않으므로, 지역빈도해석을 추천하고 있다. 이에 본 논문은 기후변화를 고려한 빈도해석을 수행하였으며, 이에 앞서 세계기상기구에서 제시한 기후지수를 이용하여 기후변화를 평가하고, 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3)의 강우 자료를 이용하여 기상청 산하 58개 관측소에 대하여 지역빈도해석을 실시하였다. Hosking와 wallis(1993)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 일부지역을 제외한 대부분의 지역에서 강수량이 증가하였으며, 현재 기간 대비 7~10%의 증가율을 나타내었다. 미래 기후변화의 영향으로 중 남부지방은 상대적으로 강우량이 증가할 것으로 보이며, 미래 강우량에 따른 설계빈도를 재설정 및 강수량이 증가하는 지역에 대한 확률수문량의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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