• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.443-452
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• 2021

혼합정수 계획의 최적화 기법으로 유도한 '용수 감량 공급 기준'은 용수를 미리 감량 공급함으로써 가뭄 기간에 상대적으로 많은 물을 확보하여 저수지를 운영하는 기준이다. 우리나라의 다목적 저수지 운영에 적용하고 있는 현행 기준은 모의 운영 기법으로 유도된 '용수공급 조정기준'이다. 2003-2018년 기간의 저수지 유입량을 입력 자료로 하여, 합천 다목적댐 저수지의 모의 운영에 두 방법을 적용한 결과, 두 방법 모두 2015년부터 2018년까지 지속된 가뭄에 장기간 물 공급 부족이 발생하였다. 특히 2017년 하반기에 물을 전혀 공급하지 못하거나 간헐적으로 공급하는 기간이 지속해서 나타났다. 용수공급 조정기준은 '정상 용수공급 환원 기준 저수량'을 둠으로써, 2017년 7월에 용수공급 불가 상태에 이른 다음, 저수량이 정상 용수공급 환원 기준 저수량 보다 커지는 2018년 1월까지 용수공급을 중단하는 결과를 낳았다. 저수지에 물이 유입되어 저수량이 증가하는 상태에도 불구하고 물 공급을 중단하는 결과는 실행 상 개선이 필요하다. 현행 용수공급 조정기준과 용수 감량 공급 기준 모두 가뭄 단계별 용수의 감축 공급 개념을 과학적 수치로 나타낸 저수지 운영 기준으로서 유용하고 현실적이다. 그렇지만 위와 같이 몇 개월간 물을 전혀 공급하지 못하거나 간헐적으로 공급하는 저수지 모의 운영 결과를 개선하기 위하여, 현재 적용 중인 가뭄 단계별 물의 공급 축소량을 증가시킬 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.437-446
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• 2022

2020년 4월, 한강수계의 유효저수용량이 비교적 큰 발전용댐인 화천댐을 용수공급에 활용하기 위한 협약이 체결되었고 현재는 시범운영 중이다. 화천댐은 시범운영을 통해 우리나라 발전용댐 중 최초로 하류부 용수공급을 위해 지속적으로 일정한 유량을 공급하고 있다. 본 연구에서는 화천댐의 규모와 유입량 실적자료를 활용하여 화천댐의 용수공급량을 산정하고 용수공급능력을 평가하였다. 월단위 95% 이수안전도와 연단위 95% 이수안전도를 충족하는 용수공급량을 산정하기 위한 모의 모형과 화천댐 용수공급능력을 산정하기 위한 최적화 모형을 개발하였다. 또한, 모형의 입력자료로 사용되는 유입량 자료는 임남댐의 영향을 고려하여 두 가지 방법으로 보정하였다. 두 가지 보정 유입량을 활용하여 화천댐 용수공급량을 산정한 결과는 다음과 같다. 월단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 26.86 m³/sec, 24.12 m³/sec, 연단위 95% 이수안전도를 만족하는 용수공급량은 23.88 m³/sec, 22.22 m³/sec이다. 용수공급 실패 없이 화천댐에서 연간 최대 공급할 수 있는 용수공급량은 776.8 MCM이며 과거 월별 발전방류패턴을 고려하여 방류하는 경우에는 연간 704.3 MCM을 공급할 수 있다. 화천댐의 용수공급능력을 활용한 체계적인 운영이 수행된다면 한강수계 갈수기 용수공급 안정화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.29-42
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• 2016

원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.