현행 홍수예보모형은 집중형 모형을 이용하여 강우-유출을 계산하고 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정하여 공간적인 변화를 고려하지 못하는 한계가 있어 하나의 유역 내에 산지와 평지가 혼재하는 하천의 상류지역은 지형의 공간적인 분포가 반영되어야 정확한 홍수예측이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 금호강 유역에 대해서 분포형 유역유출모형을 적용하고 다양한 해상도와 유역분할을 수행한 해석결과를 비교하여 분포형 유역유출모형을 최적화 하였다. 타 강우자료의 활용성을 높이기 위해 유역의 분할은 수자원단위지도에서 제시한 표준유역 단위로 분할하였고, 격자의 해상도는 최소 100m에서 최대 500까지 변화를 주어 유역유출결과에 영향을 미치지 않는 최대크기의 격자의 크기를 찾아 홍수예보모형에 적용할 수 있는 최적화된 격자의 크기를 소유역별로 도출하였다. 본 연구의 결과를 통해 유역유출 예측의 정확성은 만족시키면서 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였으며 분포형 모형의 적용을 전국적으로 확대하고자 할 때 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
보나 여수로와 같은 수공구조물의 주변에서 발생하는 흐름 거동은 구조물 모서리에서 발생하는 흐름분리(flow separation)와 이에 따른 전단층(shear layer)과 재순환(recirculation) 흐름 영역의 발달 그리고 분리된 흐름의 재부착(reattachment)이 특징이다. 공학적으로 난류의 해석에 있어서 이러한 흐름 거동들을 정확하게 예측하는 것은 수공구조물 설계에 있어서 중요하다. 이 연구에서는 흐름 분리와 재순환 영역의 발달 그리고 흐름 재부착을 포함하는 후방계단(backward-facing step) 흐름을 155,000의 레이놀즈수 조건에서 하이브리드 RANS/LES 모델을 적용하여 해석결과를 평가한다. 하이브리드 모델로는 벽에 인접한 격자의 해상도에 상대적으로 민감하지 않은 SST(shear-stress transport) 난류 모델을 이용하는 DES(detached-eddy simulation) 기법을 적용하였다. 계단 높이가 h인 계산영역은 흐름방향 길이가 34h, 높이는 계단 상류와 하류에서 각각 1h와 2h 그리고 폭은 $2{\pi}$이다. 계단은 상류단으로부터 10h 하류부 지점에 위치한다. 경계조건으로 상부와 하부 벽면에 대해서는 비활조건을 적용한다. 상류부 수로에서 완전 발달한 흐름을 재현하기 위해서 유입경계조건은 유입부 하류 $2{\pi}h$ 지점에서 계산된 유속과 난류량을 매핑(mapping)기법을 이용하여 반복적으로 적용한다. 총 3.1백만개와 7.3백만개의 셀로 계산영역을 구현한 두 개의 계산격자 그리고 약 3.1백만개의 셀을 이용했지만 벽면 근처에서의 격자 구성을 다른 방식으로 설정한 두 가지 격자를 이용하여 격자 해상도가 DES 수치해석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 수치해석결과는 본 연구에서 상류단 조건으로 적용한 매핑기법이 대상 수로에서 완전 발달한 흐름을 잘 재현함을 보여주며, 합리적인 DES 해석 결과를 얻기 위해서는 벽에 수직한 방향으로 적절한 격자의 해상도와 분포가 필요함을 보여준다.
본 연구에서는 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용한 유출해석 시 적절한 격자 해상도 선정을 위해 배수경로 길이의 통계학적 특성과 유역의 동수역학적 매개변수의 변화 양상을 살펴보았다. 배수경로 길이는 지리정보체계의 8방향 흐름방향 알고리즘을 이용하여 산정하였으며, 이로부터 유역의 동수역학적 매개변수를 산정하였다. 분석을 위해 사용된 지형도는 보편적으로 널리 사용되고 있는 1:5,000과 1:25,000 축적을 이용하였으며 각각 5, 10, 15, 20 m와 20, 30, 50, 100, 150, 200 m의 격자 크기를 적용하였다. 분석결과 하천망의 규모에 따라 격자 해상도별 배수 경로 길이의 통계적 특성이 변화함을 볼 수 있었으며, 이로 인해 유역의 동수역학적 매개변수 역시 변화함을 볼 수 있었다. 이러한 변화양상들을 종합적으로 판단하여 볼 때 격자 형태의 지형학적 분산 개념을 이용하여 유출해석을 수행할 경우 1:5,000 지형도의 경우 하천망이 발달된 유역은 격자 해상도 5m, 하천망의 발달이 적은 지역의 경우에는 5~20m의 격자 해상도에서 유역의 지형학적 특성과 동수역학적 특성을 적절히 표현하는 것으로 나타났으며, 1:25,000 지형도는 두 경우 모두 50 m 이하에서 이상의 특성들을 비교적 적절히 표현하는 것으로 나타났다.
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.
여러 가지 토양수분의 예측인자에 대한 해상도 문제를 고찰하였다. 다양한 인자에 대한 민감도는 통계적인 분석을 기반으로 논의되었다. 수치지형모형에서 세 가지 흐름 결정 알고리즘의 해상도에 대한 통계적인 분석이 수행되었다. 단방향 흐름알고리즘으로 계산한 상부사면 기여면적은 다른 두 알고리즘(다방향 알고리즘, DEMON)보다 더욱 민감한 것으로 나타났다. 습윤지수의 경우는 해상도나 계산과정의 변화에 상대적으로 민감도가 미소한 것으로 나타났다.
최근 수자원 분야에서는 대상유역의 최종출구점 뿐만 아니라 유역내 수문성분의 시 공간적인 분포특성에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 분석을 위해 GIS와 연계된 물리적 기반의 분포형 수문모형이 널리 사용되고 있다. 하지만, 분포형 모형의 적용에 있어 문제로 제기되고 있는 격자크기에 대한 명확한 해법은 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DEM 해상도(격자크기)에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화를 검토하였다. 이를 위해 지형인자 도출에서 수문성분 분석까지 가능한 SWAT-K 모형을 횡성댐 상류유역에 적용하였다. 결과를 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록, 최저고도는 증가, 최고고도는 감소, 따라서 평균고도는 다소 증가하는 경향을 보였다. 대상유역의 지형인자에 관계된 유역면적의 경우에는 해상도가 낮아질수록 다소 증가하였으며, 소유역별 유역평균경사의 경우에는 크게 감소하였다. 하도 지형인자의 경우, 해상도가 낮아질수록 주하도 길이는 감소, 주하도 경사는 반대로 증가하였다. 마지막으로 수문성분의 경우, DEM 해상도가 낮아질수록 유역 전체유출량은 다소 감소하였으며, 반대로 증발산량은 다소 증가하는 경향을 보였다. 유출성분을 세분하여 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록 중간유출, 지하수유출의 경우 각각 크게 감소, 증가하는 경향을 보였다. 이는 DEM 해상도가 낮아질수록 유역경사가 완만해져 중간유출이 지하수유출로 유입되는 현상으로 파악된다.
본 논문은 약한 불안정 데토네이션 영역부터 강한 불안정 데토네이션 영역까지 여러 영역에 걸친 데토네이션 파 셀 구조 모사에 대한 수치적 문제점들을 살펴보았다. 비열 비 값이 변하는 점성 유체 역학 방정식 및 1단계 Arrhenius 반응 모델 해석을 위하여 MUSCL-type TVD 기법을 이용한 공간 차분과 4차 정확도의 Runge-Kutta 시간 적분을 이용하였다. 일련의 수치해석 연구는 여러 반응 상수 및 격자 해상도에 따른 데토네이션 셀 구조를 해석하기 위하여 요구되는 계산 조건을 구하기 위하여 다양한 데토네이션 현상 영역에서 수행되었다. 다른 영역의 데토네이션 현상에서 셀 구조를 포착하기 위한 계산 영역의 크기와 최소 격자 해상도를 찾아내기 위하여 정상 1차원 ZND 해석 결과와 전산 해석 결과를 비교 검토하였다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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