근래 환경의 중요성이 크게 인식되면서 하천의 수질관리에 대해서도 많은 연구가 진행되고 있다. 오염된 하천의 수질을 개선하기 위한 방법 중에 배출 오염원을 삭감시키는 환경기초시설이나 댐과 같은 저수구조물에서 양질의 용수를 방류하여 희석시킴으로써 하천의 수질오염을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 하천수질을 개선시키는 과정에서 희석을 위한 저수지의 방류량을 필요유량으로 간주하였으며 일정 수질농도를 지속적으로 지니고 있는 자연하천의 유입량과 이때 어느 대상지점의 목표수질등급을 만족시킬 수 있는 저수구조물에서의 인위적 조정이 가능한 필요유량의 관계를 연구하였다. 연구대상 지역은 금강 본류와 본류로 유입하는 갑천유역을 대상으로 하였다. 즉, 갑천의 확률갈수유량을 3등급과 4등급으로 가정하고, 이들 유량이 금강본류로 유입되련, 금강본류와 미호천합류 바로 전의 금강하류지점 목표수질을 2등급이라 하였을 때, 이를 만족할 수 있는 금강본류의 필요유량을 산정하고자 하였다. 이때 갑천유역의 일강우량자료는 기존 Markov 연쇄의 상태모형을 개선해 모의하였고, 강우-유출 모형으로는 NWS-PC모형을 이용하였는데 컴플렉스 혼합 진화기법으로 매개변수들을 보정하여 확률갈수유량을 산정하였다. 다음에 QUAL2E를 이용하여 목표수질을 만족하는 희석 목적의 유랑을 구하여 필요유량으로 간주하였다. 결과를 살펴보면, 유입되는 갑천의 확률갈수유량들에 대하여 대청조정지댐에서 방류량이 목표수질을 만족시키기 위해서는 $0.5\~2.5$배정도 더 유입되어야 함을 알 수 있었다.
댐 건설로 인하여 상류로 부터 토사공급이 중단 상태인 하천에 있어서의 하상변동이나 유사 이송 현상은 상당히 복잡한 물리적 현상이기 때문에 이에 관련된 수치모형의 설정이 필요하다. 본 연구에서는 하상변동에 대한 수치해석방법으로 정류개념보다는 점변부정류 개념을 적용하였으며, 홍수기록과 하상변동에 관한 자료가 비교적 풍부한 한강하류부에 이 수치모형을 적용하여 유량변화(홍수기록, 특정계획유량) 및 하상고 변동(기존, 계획)을 모의 하였다.
SCADA 시스템은 대개 생산 공정을 감시하고 제어하는데 사용되는 소프트웨어 패키지로써, 대부분 대규모 플랜트 상태를 감시하고 제어하기 위해 사용된다. 특히, 전력, 댐 철도, 원자력 등과 같은 주요 핵심기반시설에서 이를 활용한다. 기존 SCADA 시스템은 일반적으로 분리된 독자적 네트워크상에서 존재했기 때문에 보안에 소홀할 수밖에 없었다. 그러나 최근 기업정보시스템과의 연동 필요성으로 인해 아주 적게나마 원격에서 접속가능한 지점이 존재하고 이로 인한 취약성이 드러나고 있다. 이처럼 외부 공격에서의 취약성 분석을 통한 연구는 현재 진행 중에 있지만, 물리적인 접속을 통한 RTU Master와 Slave의 데이터를 직접적인 변조에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. Modbus RS485통신을 사용하는 SCADA 시스템의 특성상 RTU Master와 Slave는 RJ11 케이블을 통해 1km까지도 연결될 수 있는 상황이므로, 이러한 케이블에 물리적인 접속을 통하여 데이터를 Sniffing하고 Spoofing하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 물리적인 접속을 통한 데이터 변조 공격에 대비하기 위하여 RSS를 활용한 보안 향상 방안에 대하여 연구하였고, 이러한 데이터 변조 공격을 검출해 낼 수 있는 모니터링 시스템에 대하여 제안하였다.
영상분석을 하기 위하여 이용되는 많은 방법들은 기본적으로 잘 알려진 여러 가지 수학적인 이론에 기초해 전개 된다. 예로써 영상을 이변 함수에 대응시켜 기존의 미분 또는 편미분을 통한 경도 및 에너지 함수를 이용하거나 미분기하학적 측면에서 접평면 및 곡률을 사용하는 등과 같이 전통의 수학적 기법댐들이 적용되기도 한다. 그러나 국소적 변화를 효과적으로 분석하기 위해 사용되는 이러한 수학적 이론은 대상을 표현하는 함수가 충분히 연속적으로 변화하는 매우 부드러운 함수임을 가정하는 데에서 시작하게 된다. 그러므로 실제 자연의 형상 또는 현상을 구현하는 함수에 알려진 수학적 이론을 직접적으로 대입하므로 야기되는 여러 가지 불량문제를 종종 접하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 본 논문에서는 보다 효율적으로 계산되고 광범위하게 적용될 수 있는 약미분을 정의하고 이를 해석하고자 하였다.
본 연구의 목적은 수중의 다양한 공간정보를 무인으로 획득할 수 있는 무인원격선체를 개발하는데 있다. 무인원격 선체는 GPS, 음향측심기, 사이드스캔소나, 지층탐사기 등을 탑재하고 자동제어에 의한 방법으로 내수면 및 연안해역의 수중공간정보를 획득하는 기능을 수행한다. 무인 원격 수중 공간정보 획득장비를 개발함으로써, 기존의 측량선을 이용하기가 어려운 저수지, 댐 등의 지역 및 오염으로 인해 사람이 접근하기 불가능한 지역의 각종 수중정보 취득이 가능할 것으로 기대된다. 또한 하나의 선체에 다중빔 에코사운더, 영상센서, 수질측정 센서 등 사용목적에 맞는 센서를 장착하여 다목적으로 사용할 수 있으므로 내수면과 관련된 정보의 획득을 필요로 하는 거의 모든 산업분야에서의 경제적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.
현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
우리나라 수자원의 잠재적 문제점중 하나는 단일 하천 혹은 댐에 대한 의존도가 매우 높다는 것이다. 이러한 현상은 한반도의 지형, 기상, 경제성 등의 요인에 의해 야기된 결과이기도 하지만, 지하수 수자원의 불확실성과 적정 관리의 어려움에서 기인하였다. 지하수는 유속이 매우 느리며 눈에 보이지 않기 때문에 지하수 과잉개발 및 오염 등에 취약하다는 단점이 있는 것이 사실이다. 그러나 지하수자원을 활용하지 않고 무작정 보존하기 보다는 많은 연구개발을 통하여 지속가능한 수자원으로 활용하는 것이 더 바람직하다. 해안에 위치한 지하수개발관정의 경우 바닷물이 대수층을 통해 침투하여 지하수관정을 오염시키는 경우가 발생한다. 해안지하수의 주된 오염 원인은 과잉양수로 해수침투를 야기한 결과이다. 이러한 경우 수질을 회복하기까지 수년이 걸리게 되며, 그동안 취수원으로서의 가치를 상실하게 된다. 또한 최근에는 기후변화의 영향으로 해수면상승에 따른 해수침투길이가 길어져 기존의 해안지역 지하수의 오염위험성이 더욱 증가할 것으로 전망된다. 이러한 이유로 국내외에서 해안지하수 개발에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 많은 해안지하수 수치해석연구에서는 해안경계에 평균해수면(MSL)이 적용된다. 본 연구에서는 조위변화가 지하수위 및 해수침투에 끼치는 영향에 대해 연구하였다.
전 세계적으로 발생하는 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도가 높아지고 있다. 이러한 자연재해는 사회 경제적으로도 많은 피해를 유발하고 있으며, 특히 물과 관련한 자연재해는 인류의 생존과 직결되는 문제가 된다. 이중에서도 가뭄과 관련한 연구는 진행 속도가 느리고, 가뭄의 진원지나 그 경로를 파악하기 어려운 문제로 인하여 다른 연구와 비교하였을 때 상대적으로 미흡하게 진행되어 왔다. 이러한 문제점 때문에 여타의 다른 자연재해에 비해 가뭄에 대한 예측 및 대책 마련 또한 쉽지 않은 실정이다. 이에 몬테카를로 모의를 통해 미래에 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 도출하는 확률론적 접근을 통해 좀 더 효율적이고 현실적인 대책 안을 마련할 수 있다. 본 연구의 목표는 기존 강우생성기와 증발산생성기를 결합한 일기생성기를 개발하고 이를 기후변화 시나리오에 적용하여 미래의 가뭄위험지수를 산출하는 것이다. 산출된 결과를 토대로 우리나라 전역에 대하여 준 실시간으로 갱신되는 미래가뭄위험도의 지도를 제작할 수 있다. 본 연구의 차별성은 첫 번째로 추계론적 접근을 통해 현재의 가뭄상태에 근거한 미래 가뭄에 대한 위험도를 예측할 수 있음을 들 수 있으며, 두 번째로는 지표해석모형을 활용하여 가뭄을 해석하기 때문에 유역 전반에 걸친 토양수분 뿐 만 아니라 국내 주요 댐 상류의 저수지 유입량의 불확실성을 정량화 할 수 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원 장기계획의 수립 및 의사결정에 있어 실용적인 정보를 제공할 수 있다.
상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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