확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.
습지 생태계 및 하천에서 가장 중요한 요소인 유량의 산정은 항상 중요한 관심사였다. 이러한 유량의 산정은 그동안 수위유량 관계곡선에 의존하여 왔으나 수위와 유량만의 관계를 이용하는 수위-유량곡선의 한계점은 널리 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 개수로에서 널리 사용되는 Manning식과 Chezy식을 사용하여 구간 내 대표 매개변수 산정법을 통하여 유량 산정 방안을 제안하였다. 각각의 결과는 RMSE와 Discrepancy Ratio를 사용하여 나타내었고 실험실 수로와 자연하천에서 측정된 데이터에 대한 결과의 차이는 존재하였으나 산정된 유량과 측정된 유량 사이가 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다. 지속적인 연구를 통하e여 여러 하천에 대한 검증이 이루어지고 개선이 이루어진다면 쉽고 빠르게 하천의 유량을 산정할 수 있으므로 수자원 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 유역의 대표단위도 산정에는 적용의 간편성을 이유로 수평직선분리법을 주로 사용하여 왔으며 이를 단기호우사상에 대한 모의에 적용해 왔다. 그러나 수평직선분리법에 의한 기저유량의 산출은 연구자의 주관성이 반영될 수 있는 가능성이 다분하며 총유출에 대한 기저유출의 기여가 상대적으로 크게 되는 장기유출모의에 대해서는 그 신뢰도가 떨어진다고 할 수 있다. 따라서 장기유출모의에서는 신뢰성있는 기저유출분리를 통한 합리적인 대표단위도를 유도하는 것이 필요하다. 또한 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 USGS(U.S GEOLOGICAL SURVEY)에서 개발한 기저유출분리 프로그램인 PART(stream flow Partitioning)를 이용하여 기저유출을 분리하고 Nash 모형을 이용하여 유역의 대표단위도를 유도했으며 검증을 위해 강우-유출 모형인 HEC-HMS에 유도된 대표단위도와 합성단위도를 적용하여 실제유출량에 대한 통계분석을 실시하였다. 그 결과 Nash모형의 매개변수를 n은 6.4, K는 0.33으로 산정할 수 있었고, PART에 의해 기저유출을 분리하여 유도된 단위도가 수평직선분리법에 의해 유도된 대표단위도 보다 장기유출모의에서 더 우수한 결과를 보였다. 또한 실측유출량과 모의유출량의 첨두값에 대한 오차도 PART에 의한 방법이 더 작음을 알 수 있었다.
지반의 대표적 동적 물성치중 하나인 감쇠비를 구하기 위한 여러 이론적 비선형모델이 개발되어 왔으나 실제 측정된 감쇠비를 정확히 예측하기는 불가능하다. 공진주/비틂전단 시험기는 미소변형율에서 중간변형율까지 흙의 동적 거동을 표현하는데 자주 이용되어 왔다. 공진주/비틂전단 시험기의 단점중의 하나는 측정된 감쇠비에 상응하는 변형율 산정법이 복잡하다는 것이다. 이를 해결하기 위하여 수정쌍곡선 모델과 Ramberg-Osgood모델을 사용하여 수정등가반경법을 도입하여 보다 정확한 변형율을 계산하였다. 유타지역에서 채취된 시료를 이용하여 공진주/비틂전단 시험기로 측정된 비틂력-비틂각을 이론적 비틂력-비틂각과 비교하고, 맞춤곡선법을 사용하여 각 비선형모델의 매개변수를 구하였으며 적합모델별 매개변수에서의 등가반경을 산정하였다.
본 연구에서는 2002년 태풍 루사(RUSA) 기간에 대한 강릉지역의 수분최대화비를 그 지역의 지형적인 특성을 고려하여 산정하였다. 수분최대화비는 최대가능강수(Probable Maximum Precipitation, 이하 PMP)를 추정하는데 가장 중요한 요소로써 최대 12시간 지속 1000 hPa 이슬점과 대표 12시간 지속 1000 hPa 이슬점에 따른 가강수량의 비로 계산된다. 각각의 이슬점을 결정하는 방법으로, 대표 12시간 지속 이슬점은 수분 유입지역을 파악함으로써 계산되는데, 이 유입지역은 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장등을 고려하여 선정되었다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 구하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme TypeⅠ(Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 10%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 구하였다. 본 연구에서는 이와 같은 과정을 통해 재 추정된 수분최대화비와 기존에 제시된 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 강릉호우의 소유역$(3.76km^2)$에 대한 PMP를 산정하고 기존 결과와의 차이점을 제시하였다.
하도 홍수추적의 방법은 크게 수리학적 방법과 수문학적 방법으로 구분할 수 있다. 수리학적 홍수추적 방법은 정확하지만 대량의 자료가 필요하고 시간이 오래 걸린다. 이와 반대로 수문학적 홍수추적 방법은 정확성은 떨어지지만 소량의 자료만 있으면 되고 시간이 적게 걸린다. 여러 수문학적 홍수추적에 관한 연구들이 있으며 대표적으로 Muskingum 방법이 있다. Muskingum 방법 중 Linear Muskingum Model(LMM)은 방정식의 구조적 한계 때문에 정확한 홍수추적이 어려웠고, 이를 개선하기위하여 Nonlinear Muskingum Model(NLMM), Nonlinear Muskingum Model Incorporation Lateral Flow(NLMM-L) 및 Advanced Nonlinear Muskingum Model Incorporating Lateral Flow(ANLMM-L)이 제안되었다. 본 연구는 수문학적 홍수추적 중 Muskingum 방법의 결과 차이가 어떤 요인으로 인해 발생하는지 검토하였다. 최적화 알고리즘으로 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 사용하였으며 LMM, NLMM, NLMM-L 및 ANLMM-L의 매개변수를 산정하였다. 각 방법에 적용 시 HS의 매개변수에 변화를 주어 민감도 분석을 실시하였으며, 분석을 위한 홍수자료는 The Willson Flood data (1947)를 선택하였다. 오차비교방법은 Sum of Squares(SSQ), Root Mean Square Errors(RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 비교하였다. 비교 결과 알고리즘의 성능에 의한 차이보다 홍수추적 방법의 차이가 더 영향이 큰 것으로 나타났다.
현재 국내의 홍수예보시스템의 예측 모형으로 저류함수모형을 사용하고 있다. 저류함수모형은 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수사상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 저류함수모형의 매개변수 보정을 모형 운영자의 주관적인 판단아래 시행착오에 의한 수동보정 방법을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 시행착오법(Trial & Error Method) 그리고 최적화기법(Optimization Technique)에 의해 보정된 매개변수를 비교 분석하였다. 또한 모의효율을 평가하기 위하여 목적함수별, 보정방법별로 평가지표들을 산정하고 비교 분석하였다. 분석 결과, 최적화기법의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)이 목적함수에 따른 변동성이 가장 적었으며, 목적함수로는 SSR(Sum of Squared of Residual)이 가장 적합한 것으로 판단하였다.
최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
일반적으로 교량의 교대 날개벽 설계를 위한 해석은 날개벽을 4개의 구역으로 나누고 이를 1차원 캔틸레버 구조로 간략화하여 단면력을 산정하는 방법이 실무에서 관례적으로 사용되고 있다. 이러한 간편법은 수계산에 의존하던 때에 만들어진 일본 규정으로 국내 도로교설계기준에 채택되어 개정없이 계속 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 불합리한 교대 날개벽의 단면력 산정법을 개선하기 위해서 날개벽을 단순 캔틸레버 해석이 아닌 실제에 가까운 2변 고정 판구조로 해석하여 현 도로교설계기준의 단면력과 비교 분석을 실시하였다. 또한 해외의 날개벽 단면력 산정법을 조사 분석하여 국내의 규정과 비교하였다. 본 연구에서 제시한 날개벽의 가용 매개변수 범위 내에서 유한요소 해석을 실시한 결과, 현 도로교설계기준의 간편법에 의한 단면력은 날개벽 형상에 따라 때로는 안전측이지만 때로는 비안전측인 결과를 나타내고 있어 실제의 단면력을 반영하지 못하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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