지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.
한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.
한국은 단기간에 IT강국으로 급성장함에 따라 사이버 폭력, 개인정보 유출, 사이버 테러 등 사이버상의 각종 부작용이 새로운 사회적 문제로 대두되고 있다. 특히 안전한 사이버 생활의 기본이 되는 개인정보 유출에 대한 심각성은 전 세계적으로 심각한 문제로 부각되고 있다. 이와 관련하여 개인정보 유출에 따른 피해비용 규모의 추정이 필요한데 이와 관련한 연구는 국내에서는 아직 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 개인정보 유출에 따른 피해비용 산출 모델을 실거래 평균값 기반, 개인 인식 가치 기반, 보상금액 기반, 타 국가 기반의 네 가지 방식을 제시한다. 그리고, 2007년부터 2016년까지의 뉴스와 보고서 등의 자료를 분석하여 10년간의 개인정보 유출사건을 수집하여 피해비용을 추정하였다. 추정에 활용한 사건의 수는 65건이고 총 개인정보 유출 건수는 약 4억 3천만 건에 이른다. 추정결과 2016년의 개인정보 유출로 인한 피해비용은 최소 74억에서 최대 220조로 추산되었으며 10개년도 평균은 연간 약 107억에서 307조로 추산 되었다. 또한 개인정보 유출로 인한 추정 피해액이 3년 주기로 상승하는 특이점을 발견할 수 있었다. 앞으로 본 연구를 통해 개인정보 유출로 인한 피해비용을 조금 더 정확하게 측정할 수 있는 지표를 마련하고 그 피해비용을 줄일 수 있는 방안 마련의 지표로 사용되기를 기대한다.
최근 기후변화의 영향으로 단기간동안 높은 강우강도의 집중호우 빈도가 증가하고 있어 토양침식의 위험도가 증가할 것으로 보고 있다. 국내에서 적용하고 있는 토양침식 산정기법은 유역에서 발생하는 연 평균 토양침식을 예측하고 단기간에 발생하는 특별한 호우사상의 특징을 고려하여 침식을 예측하는 데 한계를 지니고 있다. 따라서 단기간에 발생하는 토양침식을 보다 합리적으로 해석하기 위해서는 단기 호우사상의 특징을 반영하고 침식과정을 물리적으로 해석할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 단기호우사상에 의한 토양침식을 산정하기 위하여 강우강도별 강우입자분포자료를 수집하였고 확률밀도함수를 적용하여 멱함수 형태의 강우운동에너지 산정공식을 제안하였다. 제안한 강우에너지 산정공식을 물리적 기반의 토양침식 모델에 적용하여 천천유역에서 발생한 2002년 2003년, 2007년 태풍 호우사상에 적용하였다. 그 결과, NSE는 0.036 증가하였고 RMSE는 4.995 ppm 감소한 결과를 보여 제안된 강우에너지 산정공식을 적용한 모형이 단기호우사상에 의한 유사유출을 잘 모의하는 것으로 나타났다.
지표수의 수문순환 및 성분의 변동 영향 요소로는 강우, 증발, 토양수분 등의 자연적인 요소와 도시화 및 유역내 저류시설물 등의 인위적인 요소가 있다. 특히, 장기 유출 변동에 영향을 끼치는 인위적인 요소 중 저류시설을 대표적으로 들 수 있는데, 이들 영향은 단기적으로는 유출 감쇄특성의 변화, 장기적으로는 저류량 증가에 따른 건기 계절유량의 증가, 년 유황 또는 유출 특성의 변화 등의 영향을 예측할 수 있다. 우리나라와 같은 인공 저류시설이 산재한 지역에서는 자연유량 산정용 수문 순환모형을 고려하기가 곤란하며, 이들 저류시설물의 장기유출에의 메커니즘을 규명하고, 물리적 및 추계적 분석기술을 개발하며, 실 유역에의 적용을 통하여 저류시설물이 장기 유출 분석의 신뢰도에 어느 정도 영향을 주고 있는 지를 분석하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 장기유출 모형 중 저류시설물 요소를 다양하게 모의할 수 있는 연속형 반분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 태화강 유역을 대상으로 유역내 저류시설물의 하류 장기유출에의 영향 분석을 다양한 시나리오를 통해 정량적인 영향 분석을 수행하였다.
물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
토양침식은 지표의 토양이 바람이나 물에 의해 분리되어 이송되는 자연현상이다. 우리나라에서는 주로 물에 의한 토양침식이 발생하며 특히 단기간 집중적으로 내리는 강우에 의해 토양침식이 일어난다. 토양의 침식현상은 농경지 유실, 하공구조물에서의 퇴적토 발생, 수질 오염등 다양한 문제를 일으키며 기후변화로 인한 집중강우의 빈도 및 강도 증가는 토양침식에 의한 피해를 증가 시키고 있다. 이러한 문제를 파악하기 위해 경험적 방법에 의해 개발된 범용토양유실공식인 USLE 모형이 널리 사용되고 있으나 연간 토양침식량을 산정하기 위해 개발된 USLE모형은 강우기간이 짧고 강우강도가 높은 집중호우와 같은 단기 강우사상을 모의할 수 없고 모든 지역을 표현하는 데 한계가 있다. 이에 따라 단기 강우사상을 고려할 수 있는 물리기반 침식모형인 SSEM모형을 활용하였다. SSEM모형은 운동파 방정식의 수치해석과 물리적 기반 접근방식을 통해 토양침식과정을 계산하여 집중호우로 인해 발생하는 토양침식을 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 모형의 적용성을 확인하기 위해 우리나라의 의암댐유역 선정하였으며, 지형 및 강우 그리고 댐자료 등 기초자료 수집과 수집된 데이터는 연구 대상에 대한 토양침식량 산정 및 매개변수 추정과 보정하는 데 사용되었다. 이 결과 다른 토지이용에 비해 농경지와 나지에서 많은 침식이 일어나며 도심지에서의 퇴적이 발생하였다.
GIS 기반의 HEC-HMS를 이용하여 유량자료가 있는 소하천인 정자천 유역을 대상으로 장기 강우 유출 분석을 하였다. 일반적으로 홍수량 산정은 단기해석으로 분석하나 평 갈수기와 홍수기 때의 하천 유황이 다르기 때문에 매개변수가 불일치할 것이라 생각되고, 이에 대한 보정이 필요한지 판단이 필요하다. 이를 위해 장기 연속모의를 통하여 매개변수의 보정 필요성을 검토하였다. 연구는 수치지도를 조합하여 ARC-VIEW로부터 Map파일 및 Basin파일을 생성하였고, 토지이용도와 토양도를 ARC-VIEW를 이용하여 CN value를 추출하였다. 계산조건중 손실량 산정방법은 SCS Curve Number법으로 하였고, 단위도 방법은 Clark UH법, 하도추적방법은 Muskingum방법, 기저유량산정방법은 Constant monthly로 설정하였다. 유역면적, 도달시간자료, 저류상수 값 등의 추출은 GIS기법을 이용하여 추출하였다. HEC-HMS의 장기 연속모의(Continuous Simulation)로 얻어진 Element Graph를 보면 대략적인 형태가 일치하나 2006년도에 대한 모의에서는 홍수기의 결과만 일치하는 것으로 보이고, 2007년도에 대한 모의에서는 평 갈수기와 홍수기의 그래프 형태가 유사하게 나타났다. 실측 유량보다 유량 값이 약간 크게 산출되어 홍수량 산정에서 볼 때 안정성에 무리가 없다고 판단되지만, 평 갈수기 기간에서 볼 때 연마다 하천의 매개변수가 일치하지 않는다고 생각되며, 홍수 후 유역의 변화로 매개변수가 변화한 것이라 생각된다. 향후 정자천유역의 보다 많은 강우사상과 실측유량을 통해 HEC-HMS의 유출량을 비교 분석하면 보다 더 정확한 해석이 가능할 것이며, 홍수가 빈번한 지역의 경우 유수지의 검토와 저수지의 시간당 방류량을 알 수 있다면 오차의 범위를 줄일 수 있다고 생각된다. 더 나아가 우리나라에 적합한 매개변수와 GIS 프로그램이 개발된다면 보다 쉽고 정확한 해석이 가능할 것이라고 생각된다.
기업 대부분은 사업 연속성을 위협하는 기밀정보 유출을 방지하기 위해 DRM, 메일 필터링, DLP, USB 보안 등 다양한 보안 시스템 구축에 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나, 기업이 기밀정보의 유출 및 관련 사건을 인지한 시점에는 해당 직원이 이미 '퇴직'해 인사적 조치가 어렵고 관련 증거도 퇴직과 함께 사라져 버리는 경우가 많다. 그런 측면에서 퇴직 징후를 미리 탐지하고 사전 조치를 하는 것은 매우 중요하다. 데이터의 최소 단위인 파일을 대상으로 이루어지는 사용자 행위를 기록하는 DRM 로그를 활용하면, 퇴직 예측이 장 단기적으로 가능하므로 유출 행위를 예방하고 사후 증적으로도 활용할 수 있다. 이 연구는 직원의 퇴직 징후를 예측해 사전에 모니터링하는 프로세스를 수립함으로써, 퇴직자의 기밀 유출로 인한 기업 손실을 최대한 방지할 수 있는 방안을 제시한다.
해상에서의 대형 유류유출 사고 발생으로 인한 유류오염은 해양 생태계에 치명적인 영향을 미치게 되극 최종적으로는 인간에게 심각한 위험을 초래하게 된다. 따라서 해안을 접한 많은 나라들은 방제기술 향상을 위한 많은 노력을 하고 있다. 미생물제제를 이용한 유류 제거는 몇몇 국가에서 2차적인 방제방법이나 다른 방제 방법의 대안으로 제한적으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 향후 유류사고 발생시 적용을 위해 미생물제제의 분해 효과와 영향을 실험실 규모의 실험을 통해 찾아보았다. 본 논문에서 유출유에 대한 미생물제제의 효과와 효율은 단기적으로 실험실에서 행해진 실험의 결과이므로 실제와는 많은 차이가 있다는 것을 염두에 두고 차후에는 장기적인 현장실험을 통한 미생물 제제를 이용한 유출유의 방제 가능성을 찾아보아야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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