식물의 작물 계수는 실제 증발산량과 잠재 증발산량의 비로 정의되어지며, 이 인자는 식생의 종류, 성장 단계 및 다양한 기후 조건에 따른 작물 재배를 위한 관개에 필요한 물의 양을 예측하는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 지점 기반의 작물계수는 다음과 같이 FAO-56 Irrigation and Drainage에서 제시한 Single 과 dual crop coefficient 접근법을 활용하여 계산되어 진다. Single crop coefficient는 하나의 계수에 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 대한 영향을 모두 고려한 접근법이며, dual crop coefficient는 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 의한 효과를 각각 상이한 계수로 정의하여 그들의 합을 통해 작물계수를 추정되어진다. 이러한 작물계수는 효율적인 수자원 관리를 위해서 광범위한 지역에 대한 작물 계수 산출 및 분석의 필요성이 대두되고 있을 뿐만 아니라, 지점 기반의 작물 계수는 공간적인 대표성을 갖지 못하기 때문에, 실제적인 적용을 위해서는 주변의 환경적 조건을 고려한 local calibration 작업이 추가적으로 수행되어야한다. 본 연구에서는 시공간적인 연속성을 가지는 인공위성을 활용하여 작물 계수를 산정하였으며, 지점 기반 작물 계수와의 비교를 통해 검증을 실시하였다. 또한, 인공위성 기반의 작물계수와 가뭄 분석에 널리 쓰이고 있는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index) 와의 비교를 통하여 작물 계수를 통한 광범위한 지역에서의 가뭄 분석의 가능성 또한 분석하였다
도시지역의 우수유출해석 모형인 SWMM 모형의 매개변수는 유역유출관련 매개변수와 우수관로 매개변수로 구분이 된다. 이중 우수관로내 수리거동에 영향을 대표적인 매개변수는 조도계수가 있다. 우수관로 조도계수는 우수관로의 규격 및 재료에 따라 적용범위가 제시되어 있지만 현상태 관로내 퇴적 및 협잡물 등에 의한 조도변화가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우수관로 조도계수의 변화에 따른 유량의 민감도를 검토하고 모니터링 유량과 비교를 통한 연구 대상지역의 최적 조도계수를 선정하였다. 연구 대상지역은 울산광역시 삼호동 일대이며 대상지역 내 발생한 우수유출은 최종적으로 태화강으로 방류되는 구조를 갖고 있는 배수분구이다. 조도계수 민감도 분석에 적용한 조도계수의 범위는 일반적인 원형 우수관로의 조도계수 0.013을 기준으로 하고 0.002씩 증감을 시켜 총 6개 CASE에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 유량의 비교군이 되는 관측 유량의 경우는 초음파 유량계로 관측한 총 3개 지점의 유량자료를 이용하여 민감도 분석에 활용하였다. 조도계수 민감도 분석결과 조도계수 증가에 따라 첨두유량은 감소하게 된다. 각 지점별 첨두유량 변화 폭은 지점 4, 5, 6에 각각 7.0% (-3.4~3.6%), 14.3% (-7.5~6.8%), 15.6% (-7.7~7.9%) 증감 폭을 갖는 것으로 분석되었으며, 유역의 하류부로 갈수록 변동 폭이 커지는 것으로 분석되었다. 시계열 수문곡선 비교결과 지점 4에서는 조도계수 0.011, 지점 5는 0.013, 지점 7은 0.015를 적용하는 것이 실측치와의 상관계수가 가장 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이상의 분석 결과를 토대로 유역의 관 흐름 상태의 변화는 관로의 퇴적, 부유물, 폐유부착 등의 유지관리 상태에 따라 달라지며 특히 유역의 하류부로 갈수록 퇴적, 부유물 등의 축척이 누적되어 조도계수를 상류부 보다 기준 값보다 크게 적용해야 관측치 유량과 유사하게 모의되는 것을 확인하였다. 따라서 도시유출해석 모형에서의 조도계수 적용은 우수관로의 유지관리 상태 등을 고려하여 우수관로별 적용 값 다르게 입력하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
자연과 함께하는 하천복원 기술개발(Ecoriver21) 연구단에서 진행 중인 홍수터 수목관리 기술 개발 과제에서는 국내하천 흐름저항 산정기법을 개발하기 위해 2006년부터 2009년까지 총 27개 시험하천의 실측자료를 이용한 조도계수를 산정하였다. 2010년에는 18개 시험하천을 추가로 운영하여 최종적으로 총 45개 하천의 조도계수를 산정하고자 한다. 조도계수 계산에 필요한 자료는 모두 현장에서 직접 측정하였으며 이를 위해 넓은 범위의 수위자료를 획득할 수 있는 홍수기 이전에 수위계를 설치하였고, 유량 측정, 하천 단면 측량, 하상재료 입경분석 등을 통하여 유량 변화에 따른 조도계수 분석, 하상재료 크기별 조도계수 변화 분석, 조도계수 경년변화 분석 등의 연구를 진행하였다. 분석 결과 대부분의 하천은 유량이 증가함에 따라 조도계수가 감소하는 경향을 보였고 특정한 유량 범위에서 수렴하였다. 유량에 따른 조도계수 변화 폭은 하상재료의 입경 크기가 클수록 심하였다. 산지 거석하천인 내린천 왕성동 지점의 경우 0이 287.8 mm로 조사 지점 중 하상재료의 크기와 유량에 따른 조도계수 변화 폭, 수렴되는 조도계수 값이 가장 컸다. 하상재료 입경 크기 $D_{50}$을 기준으로 2 mm이하인 모래하천의 경우에는 유량이 증가함에 따라 조도계수가 감소하다가 고유량에서 다시 증가하는 경향을 보였다. 조도계수 경년변화를 분석한 평창강 방림 지점과 만경강 고산 지점의 결과는 비교적 큰 차이를 나타내지 않았고, 한강 본류의 배수영향을 받는 옥동천 옥동, 법천천 법천 지점의 경우 배수 상황 발생 시 다른 지점과 달리 상당히 복잡한 양상을 나타내었다. 본 연구에서는 지금까지 진행된 국내하천의 조도계수 분석 자료를 종합하여 조도계수 자료집을 발간할 계획이며, 조도계수 자료집에는 각 지점의 수위 및 유량 실측자료, 하상재료 입경 크기, 지점 특성, 사진 자료 등이 포함될 예정이다.
최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유량측정기법은 비교적 짧은 시간에 급변하는 홍수량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 표면영상유속계는 현장 상황과 사용 방법에 따라 측정된 유속값의 오차가 얼마나 발생하는지에 대한 근거가 없으며, 그 오차 범위가 명확하게 제시된 바가 없기 때문에 표면영상유속계의 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 경우가 많다. 표면영상유속계의 유속측정 원리는 일정 시간간격을 갖는 두 영상내의 입자군 이동을 추적하여 유속벡터를 산정하는 것이다. 즉, 두 영상의 탐색 영역(searching area)내에서 각 입자군의 상관계수를 계산하여 최대상관계수를 갖는 입자군을 동일 입자군으로 판별하고, 동일 입자군의 도심간 거리와 두 영상의 시간간격을 이용하여 유속을 구하게 된다. 그러므로 상관계수가 높을수록 유속값이 정확하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상관계수에 따른 유속측정 오차를 분석하여 상관계수에 따른 표면영상유속계의 오차범위를 결정하고자 한다. 분석방법은 활차의 속도와 영상분석을 통해 얻은 속도를 비교하여 상관계수에 따른 오차범위를 살펴보았고, 실제 적용을 위하여 개수로내의 표면유속를 측정하여 상관계수에 따른 오차를 분석하였다. 분석 결과 상관계수가 0.7 이상인 측정유속의 정확도는 10% 이내로 확인되었으며, 향후 표면영상 유속계를 이용한 유속측정시 상관계수별 오차범위를 이용하여 현장적용시 정확도 개선을 위해 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.
상수도시설 중 배수관망시설은 해당 지역의 영향을 민감하게 받는 시설이므로 설계시 해당시설의 특성을 충분히 고려해야 한다. 배수시설은 설치된 해당지역에 따라 그 특성이 매우 다르기 때문에, 설계지표 또한 해당 도시마다 다르게 설정될 수 있다. 도시의 규모가 크거나, 그 특성이 해당 구역에 따라 다른 경우에는 같은 도시의 경우라도 대상구역에 따라 다른 지표를 사용하는 경우도 있다. 따라서 이런 상수도관망의 설계 및 관리를 위해서는 장기간 현장여건에 맞는 관측자료를 통한 정밀한 수리분석이 요구되며 국내의 경우 일반적으로 Hazen-Williams 공식을 사용하고, 이때 관내면의 마찰손실계수 C는 유속계수라 한다. 이러한 유속계수는 상수관로의 물리적 특성을 나타내며 관로 내의 흐름해석, 펌프 및 관로의 설계, 최적 운영 방안, 통수능력 및 관 노후도 평가 등에 사용되거나 영향을 미치는 중요한 요소라 평가되고 있다. 또한 다수의 현장 관측 자료를 확보하여도 분기 구간과 펌프 및 밸브 등으로 인한 손실 등의 오차가 발생하므로 유속계수 산정 시 발생되는 많은 오차들을 줄여 보다 신뢰성 있는 유속계수를 산정해야 하고, 현장 관측 자료를 이용하여 유속계수를 산정하기 어려운 구간에 대해서는 관망해석 모델링을 통하여 결정하고 있다. 본 연구에서는 전주권 광역상수도의 계통 특성에 맞는 관로의 유속계수를 결정하기 위해 관리주체에서 기존에 설치한 수압계와 유량계 및 관망도를 이용하여 기초자료를 수집하고 Hazen-Williams 공식을 이용하여 유속계수를 산정하였다. 계산된 상수관로 유속계수는 전주시의 10개 계통에서 최소 107.06, 최대 145.02, 평균 127로 계산되었으며, 유속계수에 영향을 미치는 물리적 요소들의 관계를 파악하고자 상관성 분석 실행하였다. 그 결과 관경과 경과년수의 상관계수 R은 0.011 관경과 유속계수의 상관계수는 -0.009로 두변수간의 상관성이 거의 없고, 경과년수와 유속계수의 상관계수는 -0.776로 음의 상관성을 갖는 것으로 분석되었다. 이와 같이 제시한 유속계수는 해당 지역의 참고자료나 기준으로서 활용할 수 있을 것으로 판단되며 비 대상 지역에서도 현장자료가 부족한 곳의 유속계수를 산정할 경우 보다 신뢰성 있게 유속계수를 산정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 만곡수로 외측에 횡월류 위어를 설치하여 곡률반경에 대한 횡월류 유량계수의 특성을 분석하였다. 곡률반경의 변화에 따른 만곡부의 중심각이 180인 수로모형을 설계하였으며, FLOW-3D모형에 적용하여 유량계수를 산정하고 직선 수로와 비교하여 유량계수의 특성을 분석하는데 목적이 있다. 난류모형은 RNG-$\in$ 모형을 사용하였으며, 수치기법으로는 유한체적법을 사용하였다. 모형의 적용성 검정을 위해 기존에 연구되었던 수리실험과 동일한 조건의 수치모의를 수행하여 모형의 적용성을 확인하였다. 본 연구에서는 하폭를 고정시키고 곡률반경를 변화시킴으로써 $R_c/b$의 변화에 따른 유량계수(C)의 변화를 분석하고, 만곡수로의 월류량($Q_{wc}$)에 대한 직선수로의 월류량($Q_{ws}$)의 비, 만곡수로의 평균 월류 수심에 대한 직선수로의 평균 월류 수심($y_{cave}/y_{save}$)과 $R_c/b$의 관계를 분석하였다. 분석결과 유량계수는 상류수심, 월류량, 만곡수로의 곡률반경 등의 변화에 따라 유량계수는 변화하였으며, 직선과 만곡수로에 대해 분석을 수행하였기 때문에 직선수로의 영향인자를 이용하여 만곡수로에 설치된 횡월류 위어의 월류량과 유량계수를 추정 가능할 것이라 판단된다.
서울시 효자배수분구(광화문 지역)는 2010년, 2011년 호우로 인해 침수 피해가 많이 발생했던 지역으로 당시 주요 침수피해 원인은 광화문 사거리 및 경복궁역 인근에 위치하고 있는 굴곡 관로의 손실수두 증가(유입, 만곡, 마찰손실 등), 지하매설물로 인한 통수단면 감소 등으로 조사되었다. 따라서 대상지역의 침수 원인을 정확히 분석하기 위해서는 관거의 만곡, 급 확대 및 급 축소에 따른 손실계수의 적용이 요구된다. 손실계수는 유입부, 만곡부에 대한 계산식을 이용하여 산정하고 모형에 적용하였으며 적정 손실계수 값을 얻기 위해 손실계수에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 검토 대상기간은 우수관거내 수심 측정자료가 존재하는 4개의 이벤트를 선정하였으며 같은기간에 해당하는 AWS 매분단위 강우자료를 취득하여 모의에 적용하였다. 또한, 적정 손실계수를 선정하기 위해 관측치와 모의치의 적합도를 평가하였으며, 평가지표는 자료 개수에 관계없이 절대적으로 평가할 수 있는 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 사용하였다. 손실계수 적용 여부에 따른 분석결과 손실계수를 적용한 모의치가 관측치의 오차가 미적용한 모의치보다 적합도의 평가지표가 우수하게 분석되었다. 손실계수 민감도 분석 결과는 경험식에 의해 산정된 손실계수를 적용한 Case3의 NSE가 가장 우수하게 분석되었다. 이와같이 도시 지역의 침수분석에 있어 우수관거에 대한 손실계수 적용으로 분석모형의 정밀도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.
일반적으로 자연하천에서는 횡방향 흐름저항 요소가 매우 다를 수 있다. 이러한 하천은 흐름저항 요인에 따라 몇 개의 소단면으로 구분될 수 있으며, 1차원 해석을 위해서는 단면 전체를 대표하는 복합 조도계수(composite roughness coefficient)를 사용함으로써 수위 또는 평균유속의 계산이 가능해 진다. 복합 조도계수는 각 소단면의 면적(A), 윤변(P), 또는 동수반경(R)을 적절히 조합하여 각 소단면의 조도계수에 가중치를 부여하면서 계산되는데, 각 산정식들의 개발과정에 도입된 가정 조건에 따라 상이한 가중치를 부여하게 되며, 일부 산정식들에서는 횡방향으로 동일한 재료로 구성된 조건에서도 복합 조도계수 산정 결과는 하상재료에 의한 조도계수와 다른 값을 산정하게 된다. 본 연구에서는 13개의 기존 복합 조도계수 산정식을 이론적으로 검토하였고, 소규모 실내 수리실험자료로부터 실측 복합 조도계수와 계산된 값을 비교 분석하였으며, 소단면 분할방법에 의한 기존 산정식의 적용성을 분석하였다. 분석결과, 윤변을 가중치로 사용하는 경우는 실측 복합 조도계수 그리고 각 산정식에 의한 계산 복합 조도계수의 차이가 비교적 작게 나타났으나 각 산정식의 가정조건에 유의하여야 하는 것으로 나타났다. 한편 단면적 또는 윤변과 동수반경을 조합하여 가중치로 사용하는 경우는 방법별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었고, 그 원인은 단면분할 방법에 기인하므로 이러한 방법을 적용할 경우에는 소단면 분할방법에 특히 주의하여야 함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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