지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한 개의 침투 조절 요소, 두 개의 직렬탱크 및 한 개의 병렬 탱크로 구성된 개선된 형태의 TANK 모형을 제시하였다. 침투는 강우의 형태로 유역에 공급되는 물의 분배를 결정하는 과정으로서, 이를 적절히 고려할 수 있는지의 여부가 강우-유출 모형의 유효성을 판단하는 기준이 된다고 해도 과언이 아니다. 따라서 본 연구에서는 구조가 비교적 단순하고 사용이 간편하여 기존에 널리 사용되어 오던 개념적 모형인 TANK 모형에 침투 조절 요소를 도입하여 보다 합리적으로 강우-침투-유출 과정을 모의하고 해석하고자 노력하였다. 이를 통해 단순히 시간의 함수가 아닌 토양 함수량의 함수로서 침투능의 변화를 고려할 수 있으며, 유역 유출의 각 성분(지표면 유출, 중간 유출, 지하수 유출)에 영향을 미치는 모형의 매개변수에 물리적 의미를 더욱 부여할 수 있다. 또한 침투 조절 요소의 매개변수 산정을 위해 선행 강우 지수(Antecedent Precipitation Index)를 이용하였으며, 이를 통해 토양 선행 함수 상태의 고려가 가능하다. 또한 본 연구에서는 모형의 매개변수 최적화를 위해 실수 코딩 유전 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 모형의 적용성과 유효성 검증을 위해 IHP 연구 유역인 평창강 방림 유역을 대상유역으로 하여 이 유역의 실측 호우 사상을 사용하였다. 결과적으로 계산된 수문곡선은 관측치에 비교적 잘 일치하며, 단일 호우와 복합 호우 사상 모두에 대해 비교적 양호한 결과를 나타내었다.
최근 지구온난화와 같은 기상이변으로 인하여 많은 재해가 유발되고 있으며, 태풍이나 집중호우와 같은 강우현상으로 하천의 범람 등의 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 이러한 가운데 하천에서의 홍수 피해 발생을 예방하기 위한 방법의 하나로 홍수 예 경보 시스템의 구축이 있으며, 우리나라에서는 1974년부터 한강홍수통제소에서 홍수 예 경보 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 남한강 유역의 경우 북한강보다 유역면적은 1.6배 넓지만 홍수조절능력을 지닌 구조물로는 충주댐이 유일하며, 충주댐의 저수량은 북한강의 소양강댐보다도 적기 때문에 북한강보다 홍수의 위험이 더 높다고 볼 수 있다. 이에 충주댐에서의 저수위와 방류량은 남한강 유역의 홍수발생에 직접적 영향을 미치며, 실제로 2006년 집중호우 당시 상류의 단양지역과 하류의 여주지역에서는 충주댐의 저수위와 방류량 운영을 두고 많은 논쟁이 야기된 적이 있었다. 본 연구에서는 남한강 유역의 홍수 예 경보 활용을 위하여 HEC-RAS 모형을 이용한 수리학적 모형을 구축하였다. 수리학적 모형을 구축하기 위해 하도측량 자료와 하천정비기본계획서를 이용하여 모형의 단면을 구축하였다. 또한 모형의 정확성을 위하여 최근 가장 큰 홍수피해가 발생한 2006년 홍수사상 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 적용성과 신뢰성 검토를 위하여 2003년~2005년, 2007년~2008년에 발생한 홍수사상 자료를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다.
본 연구의 목적은 조립제법 소재의 탐구활동에서 나타난 고등학생들의 사고 과정을 분석하여 유추의 양상을 조사하는 것이다. 인문계 고등학교 1학년 학생 2명을 대상으로 질적 사례연구로 수행되었다. 자료의 분석을 위하여 연구자가 제안한 유사성 분류 틀과 Gentner의 Structure-mapping Model(구조사상 모형, 줄여서 SMM)을 이용하였다. 두 학생 모두 유추를 도구로 사용하여 2차 이상의 조립제법을 발견하였으나, 유추적 사고의 능력에 따라 수학적 발견에 차이를 보였다. 탐구활동 과정에서 표면 유사성은 유추에서 중요한 역할을 수행하였다. 구조 유사성에 근거한 유추는 학생들도 수학자처럼 탐구하고 발견할 수 있도록 하였으며, 체계성의 원리에 의한 유추는 다른 영역에 대한 예측과 설명을 가능하게 하였고, 절차 유사성에 의한 유추는 내면화를 이끌어 냈다. 또한 유추의 성격이 도구적, 발견적이고 또한 반성적이라는 결론을 얻었다.
본 연구에서는 사면구조(quadtree) 격자기법을 이용하여 경상남도 의령군과 함안군을 통과하는 남강 유역에서의 홍수범람을 모의하였다. Saint Venant 방정식을 지배방정식으로 사용하였으며, 제방선을 따라 적합화 된 계층적 사면구조 격자를 이용하여 leap-frog 기법으로 양해적 유한차분하였다. 본 모형과 상용 프로그램인 HEC-RAS 및 FLUMEN과의 수치결과를 서로 비교하였고, 빈도에 따른 홍수 사상을 다르게 하여 홍수범람을 모의하였다. 그 결과 세 모형의 결과가 거의 일치함을 보였다. 그리고 500년 빈도의 홍수 사상에서 제내지로 홍수가 범람함을 본 연구의 결과에서 알 수 있었다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 문헌 기록 호우사상의 특성을 파악하고 구조적으로 간단한 강우모형인 구형펄스모형을 이용하여 평가하였다. 전체적으로 '큰비'에서와 같이 강우에 대한 언급만이 있는 경우가 '큰물', '홍수', '폭우'와 같이 홍수유출 및 이에 따른 피해가 설명되어 있는 경우보다 강우의 재현기간이 작게 나타나는 것을 파악할 수 있었다. 기본적으로 기록된 호우사상은 모두 극치사상이 아닌 것으로 파악되었다. 일관되게 어느 정도 이상의 재현기간을 갖고 있는 것도 아니다. 또 하나 주목할만한 점은 기록된 호우사상이 강우의 총량보다는 강우의 지속기간에 보다 민감하다는 점이다. 즉, 일시에 많은 비가 온 경우보다는 장기간에 걸쳐 내린 호우사상에 보다 초점이 맞추어져 있다는 점이다. 즉, 홍수유출의 크기 및 이에 따른 피해의 정도가 실제 이들 호우사상이 기록으로 남게 되는 원인으로 파악된다.
자연재해로 인한 국민의 인적 물적 피해는 해마다 증가되고 있으며, 자연재해 피해 중 대다수가 홍수에 의한 피해를 보이고 있다. 홍수 피해를 줄이기 위한 재해저감 활동 중 비구조적 대책의 하나인 홍수예 경보시스템은 수리학적 모형을 활용하여 하천의 홍수위를 예측하고 범람 위험성과 제방 붕괴 가능성을 사전에 경보하는 시스템으로서 하천변 주민 대피와 홍수피해 대응 활동에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 홍수예 경보시스템이 본연의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 수리학적 모형이 지형적 특성을 잘 반영하고 있어야 하며, 높은 정확도로 홍수위를 예측하여야 한다. 이에 본 연구에서는 4대강 중 홍수위험도가 높고 최근 하상단면 측량으로 인하여 수리학적 모형의 개선이 필요한 영산강 수계에 대하여 주요 지류인 황룡강과 지석천의 하도자료를 고려한 수리학적 모형을 구축하였다. 2013년 7월과 2014년 7월 2개의 홍수사상을 이용하여 시행착오법을 통한 조도계수를 보정하였으며, 2012년 8월과 9월 홍수사상을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구를 통하여 개선되어진 영산강 수계 수리학적 모형을 활용하여 정확하고 신속한 홍수 예 경보가 이루어지길 기대한다.
기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.
수문학적 하도추적법의 하나인 Muskingum 모형은 미 육군공병단(U.S. Army Corps of Engineers)에 의해서 미국 Ohio 주의 Muskingum 유역에 홍수조절계획으로 처음 사용되었으며 모형의 구조 및 입력자료의 단순성에 비하여 비교적 우수한 결과를 모의할 수 있는 것으로 알려져 있다. 1938년 McCarthy에 의해서 개발되었고 구간내 총저류량은 prism 저류와 wedge 저류로 구분하여 prism 저류는 유출량에 wedge 저류는 유입량과 유출량의 차에 직접 비례한다는 가정하에 추적식을 개발하였다. 이후 지속적인 연구가 이뤄져 1985년 O'Donnel은 측방유입량(lateral inflow)을 상류단의 유입량에 비례하는 형태로 3-매개변수 muskingum 모형을 제안하여 추적계수의 결정을 선형대수(linear algebra)에서 동차(homogeneous)연립방정식 해를 구하는 Cramer 법칙인 matrix 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 홍수사상으로부터 측방유입량이 고려되고 추적계수 결정에 있어서 직접 계산이 가능한 O'Donnel(1985)이 제안한 3-매개변수 muskingum 모형을 적용하였다. 추적계수들의 결정은 직접 matrix 기법을 적용하였고 적용대상은 낙동강 유역의 낙동 지점을 상류단으로 구미 지점을 하류단으로 선정하였다. 홍수사상은 낙동강 유량측정 조사사업 2005년${\sim}$2007년 보고서에 수록된 수문자료를 선정하여 관측치와 계산치를 비교하였고 홍수사상에 적용하여 수문곡선을 추정하였으며, 각각의 매개변수가 추적구간에 어떠한 영향을 미치는지 변수간의 관계를 분석하였다. 또한, 관측치와 계산치의 적합도 검증은 평균제곱근오차(root mean squar error; RMSE)와 모형 효율성 계수(model efficiency; ME)를 산정하여 분석하였으며, 하도 구간내 저류량은 대상구간에 대한 유입량과 유출량의 가중합에 비례한다는 선형모형을 적용하였다.
본 연구에서는 구조가 비교적 간단한 구형펄스모형을 이용하여 가뭄의 심도-지속기간-생기빈도 해석을 이론적인 방법으로 수행하였다. 주어진 절단수준에 대해 다양한 지속기간의 자료계열을 구성하고 이에 대한 통계 특성치를 산정하여 모형의 매개변수를 추정하였다. 이렇게 추정된 매개변수는 이론적인 방법으로 가뭄심도-지속기간-생기빈도 해석을 수행하는데 이용되었다. 가뭄심도-지속기간-생기빈도 해석은 각 펄스의 중첩을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우에 대해 각각 나누어 수행하였고 중첩을 적용하는 경우의 가뭄심도는 재현기간이 증가할수록 더욱 커지는 것을 파악할 수 있었다. 그러나 지속기간이 증가할수록 중첩의 정도는 감소하였으며 이는 지속기간이 증가할수록 사상의 발생확률이 크게 작아지기 때문이다. 지속기간이 증가할 경우 발생하는 사상이 거의 없거나 또는 아예 발생하지 않는 경우가 생기며 이러한 경우에는 모형의 매개변수를 추정할 수 없으므로 재현기간에 따른 심도의 추정도 어렵게 된다. 이 점이 구형펄스모형을 적용하는 경우의 한계가 된다 본 연구에서는 서울지점에 발생한 주요 가뭄사상에 대해 본 연구에서의 결과를 적용하여 그 재현기간을 추정하였다. 어떤 가뭄사상의 재현기간을 가능한 지속기간별로 추정된 재현기간 중 가장 큰 것으로 가정한다면 서울지점의 주요 가뭄사상은 약 14년${\sim}$35년 정도의 재현기간을 갖는다. 이는 상대적으로 아주 크지 않은 재현기간이며 이와 같은 가뭄의 발생이 자주 있을 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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