• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.74-74
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• 2023

우리나라는 환경부장관이 설치한 다목적댐에 한하여 댐사용권이라는 독특한 권리관계를 설정하고 있다. 댐사용권이란 다목적댐에 의한 일정량의 저수를 일정한 지역에 확보하고 특정용도에 사용할 수 있는 권리를 말하는데(댐건설관리법 제2조), 이러한 다목적댐의 성질에 대하여 동법은 '댐사용권은 물권(物權)으로 보며, 이 법에 특별한 규정이 있는 경우를 제외하고는 부동산에 관한규정을 준용한다'고 규정하고 있다(동법 제29조). 댐사용권은 하천에 흐르는 유수를 댐을 이용하여 저류하게 하고 이를 특정용도에 사용하거나 혹은 매매할 수 있는 권한을 댐사용권자에게 부여하고 있다. 즉 댐사용권이라고 하면 댐에 의해 저류된 물을 특정용도(생활용수, 공업용수, 농업용수, 환경개선용수, 발전(發電), 홍수 조절, 주운(舟運), 그 밖의 용도)로 사용하거나, 해당 저수를 사용하려는 자에게 사용료를 받을 수 있는 일체의 권한을 의미한다. 그런데 댐건설관리법은 제29조에서 댐사용권을 물권으로 보고 있으며 부동산에 관한 규정을 적용한다고 규정하고 있다. 일반적으로 댐사용권은 하천에서 유일하게 허용하고 있는 공법상의 물권으로 해석할 수 있고 하천수 사용권과 같은 채권과는 성격을 달리한다. 댐사용권이 부동산에 관한 규정을 준용할 이유가 없다고 할 수 있다. 본 연구에서는 물권으로서 댐사용권의 법적 성질을 규정하고 있는 댐건설관리법이 왜 댐사용권을 부동산에 관한 규정으로 엮고 있는지에 대해 조사하였다. 댐사용권이 물권이라면 물권의 객체는 무엇이고, 부동산의 개념이 댐사용권에서 허용할 수 있는 범위는 무엇인지 살펴보았다. 이러한 의문을 해결하기 위하여 1966년에 제정된 특정다목적댐법 등의 법률 제·개정 연혁을 살펴보았고, 우리나라 하천법 및 댐건설관리법의 근간이라고 일컬어지는 일본 수법과의 비교·검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.180-180
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• 2016

최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우의 영향으로 재해의 다양화, 대형화 하고 있다. 그 중, 산지하천에서 발생하는 재해로는 토석류 재해가 있다. 일반적으로 토석류 재해는 발생시기, 발생 위치, 발생규모 등을 예측하기 어렵다는 특징을 가지고 있기 때문에 토석류 재해의 피해를 저감시키기 위해서 국내에서는 사방사업을 주로 실시하고 있다. 사방사업에 이용되는 사방댐은 투과형 사방댐과 불투과형 사방댐으로 크게 분류된다. 불투과형 사방댐은 전체적인 토석류의 양을 줄여주는 역할을 하며, 투과형 사방댐은 바위, 토사 등을 물과 분리하여 토석류의 위력을 감소시키는 역할을 한다. 이러한 투과형 사방댐과 불투과형 사방댐의 장점을 이용하여 적절히 조합한다면 토석류 유출저감 효과를 극대화 시킬 수 있을 것으로 보인다. 본 연구에서는 조합형 사방댐의 저감효과를 검증하기 위해 다기능을 사방댐을 설계하였다. 설계한 사방댐은 중력식 콘크리트 사방댐, 버트리스, 브레이커의 3가지 파트로 구성 하였다. 실험에 활용하기 위한 모형을 각각 분리하여 제작하고, 각각의 조합에 따라 가장 높은 저감효과를 내는 조합을 찾기 위해 토석류 모형실험을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.122-122
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• 2021

전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.487-487
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• 2015

우리나라의 강우 특성 상, 여름철에 집중되는 강우로 인해 홍수가 빈번히 발생하고 겨울과 봄에는 수자원이 부족한 현상이 발생한다. 또한 최근 기후변화에 따라 홍수와 가뭄의 강도와 빈도가 증가하고 있으며, 그로 인한 피해는 점차 증가하고 있다. 이러한 기후변화에 대응하여 효율적인 수자원 관리를 위해서는 저수지와 댐에서의 정량적인 물관리가 필요한 실정이다. 신뢰도 높은 저수지 수문자료 생성을 위하여 상류지역에서 저수지로의 유입량을 정확히 계측하는 것은 저수지 관리에서 무엇보다도 중요하다. 하지만 저수지 상류의 경우에는 대부분 산지 계곡 지형으로 이루어져 일반적인 유량측정에 사용되는 프로펠러 유속계를 이용한 도섭법 유량측정의 경우 많은 제약이 있다. 또한 이에 따른 유량 측정의 신뢰도가 매우 낮아지는 어려움이 존재한다. K-water 연구원은 이러한 문제점을 해결하고 신뢰도 높은 유량측정을 위해서 2012년 10월, 전북 무주군에 위치한 덕곡제 상류 1km 지점의 사방댐에 예언위어를 설치하여 유량측정을 실시하였다. 사방댐은 보통 계곡과 같은 하상구배가 큰 산지 지형에서 갑작스런 강우에 의해 발생하는 급류로 산사태가 일어나는 것과 토사 유출을 방지하기 위해 건설되며, 이러한 사방댐에 예언위어의 설치를 통해 사방댐의 기존용도 외에 유량측정도 할 수 있도록 하였다. 사방댐의 형태를 유지하면서 유량 측정을 위해 폭 12m, 높이 20cm의 예언위어를 설치하였고, 부식을 방지하기 위해 스테인리스 재질을 선택하였다. 사방댐에 설치된 위어로부터 측정된 수위를 유량 환산식에 대입을 함으로써 간단하게 유량산출을 가능하게 하였다. 사방댐에 설치된 위어에 기포식 수위계를 설치하여 30분 단위로 수위를 측정하여 유출량을 측정하였다. 또한 근처의 플럭스 타워에 설치된 강우량계에서 측정된 강우량을 통하여 유입량을 산정하였고, 이를 통하여 유출률을 분석하였다. 이와 같이 사방댐을 활용한다면 인력에 의한 유량측정보다 저비용으로 신뢰도 높은 유량 자료를 얻을 수 있으며, 이를 통해 저수지에서 합리적이고 효율적인 수자원 관리를 할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.325-325
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• 2016

산업화 이후 연안지역을 중심으로 공업지역 등의 조성으로 많은 개발이 진행되어 왔다. 개발된 지역은 불투수 면적이 증가하고 연안지역의 특성상 하천으로 인한 수자원 공급과 더불어 지하수 이용량이 상대적으로 높게 나타나고 있다. 또한 기후온난화로 인해 해수면이 상승하고 있어 해수 침투는 점점 가속화되고 있다. 연안지역의 공업지대는 수자원 공급뿐만 아니라 해수침투로 인한 피해가 갈수록 증가할 것으로 보인다. 최근 해수침투에 대한 피해 방지를 위해 인공 주입 및 함양, 지하댐 등을 통해 지하수자원 관리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 지하수자원 관리 기법 중 지하댐을 설치하여 해수침투를 방지하고 지하수자원을 확보하고자 한다. Visual MODFLOW를 이용하여 포항지역을 대상으로 지하댐을 적용한다. 지하댐의 설치 방법에 대해서도 다양한 시나리오를 이용하여 효과 분석을 실시한다. 이를 이용하여 지속가능한 지하수자원 관리를 도모하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.206-212
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• 2012

2012년 상반기를 기점으로 '4대강 살리기 사업' 1 단계가 완료 되었다. 추후 안동댐과 임하댐의 연결 사업과 낙동강 상류 내성천의 영주 댐과 금호강 상류에 보현 댐 건설이 예정 되어 있지만, 낙동강 수계에는 8개 보 건설이 완료되어 하천의 물리적 환경이 바뀌었다. 따라서 앞으로는 보의 유지 및 운영 관리(주로 수질관리, 어도관리, 토사퇴적 및 세굴관리)가 중요하게 될 것이므로 기존의 상류 댐 운영 목표와 방식도 변해야 한다. 낙동강 수계는 11월부터 다음해 6월 까지가 갈수기에 해당한다. 따라서 갈수기에 수질을 담보할 유량이 실제로 흐를 수 있는지를 낙동강 유역 총체적인 관점에서 분석을 하고, 방류계획을 세울 필요가 있다. 수량이 수질을 항상 보장해 주지는 못하지만, 용수공급 목표를 저해할 환경과 생태계를 위한 무리한 초과 방류를 해야만 할 경우가 발생한다면, 그로 인한 기존의 농업, 공업 및 생활용수 공급에 미칠 영향을 가늠해서 대책을 세워야 한다. 본 연구에서는 좀 더 정교한 수질사고 시뮬레이션 모형, Water Pollution Accident Response Management System (WARMS)과, 하천수질예측시스템(Water Quality Forecasting System)모형 등, 수질을 고려한 3차원 모형과의 연동 및 연계를 염두에 두고, 시스템적 측면에서 수질과 수량을 한꺼번에 고려함으로써 궁극적으로 시간과 비용을 절약한다는 점에서 효율이 높을 것으로 생각되는 댐-보 연계운영을 위한 분석 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.293-296
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• 2021

K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.9 no.2
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• pp.41-55
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• 2010

This paper analyzes optimal watershed management focusing on reservoir-level sediment removal techniques. Although dams and reservoirs provide several benefits, sedimentation may reduce their storage capacity. As of today, the Aswan High Dam (AHD) in Egypt faces approximately 76% reduced life of the reservoir. Since the AHD is the major fresh water source in Egypt, sustainable use of this resource is extremely important. A model is developed to simultaneously determine optimal sediment removal strategies for upstream soil conservation efforts and reservoir-level sediment control. Two sediment removal techniques are considered: mechanical dredging and hydro-suction sediment removal system (HSRS). Moreover, different levels of upstream soil conservation efforts have introduced to control soil erosion, which is a major contributor of reservoir storage capacity reduction. We compare a baseline case, which implies no management alternative, to non-cooperative and social planners' solution. Our empirical results indicate that the socially optimal sediment removal technique is a mechanical dredging with unconstrained amount with providing a sustainable life of the reservoir. From the empirical results, we find that social welfare can be as high as $151.01 billion, and is sensitive to interest rates and agricultural soil loss.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.491-491
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• 2021

댐·보 운영은 과거부터 많은 양의 데이터를 근간으로 분석 및 의사결정을 진행하였으나, 자연 현상의 복잡성 및 다양한 영향 관계로 인해 기술개발은 답보 상태에 머물러 있다. 또한 댐·보 운영의 기술개발은 개별적인 일부 요소기술에 국한되어 있는 실정으로 댐·보 운영의 전체 의사결정체계에 대한 미래의 방향성에 대한 전략이 부재한 상황이다. 이에 기후변화, 물관리일원화, 환경대응용수의 활용, 복합적 제약사항 도출 등 최적 댐·보 운영을 위한 의사결정지원 고도화에 대한 사회적 니즈가 증가를 반영하고, 기존의 재래적 의사결정지원 시스템 및 홍수분석기술에서 탈피하여 AI, Big Data 등 혁신 기술적용 및 최신기술 트렌드를 반영한 미래 물관리 로드맵의 제시가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 홍수기 댐운영을 위해 기존 반복 분석하는 일련의 절차 자동화와 운영자의 경험에 따라 달라지는 운영방법의 일반화를 위한 AI의 도입에 있다. 기존 홍수분석체계를 살펴보면 저수지 홍수분석, 저수지 수위계산, 방류량 결정, 분석결과와 제약사항의 비교 같은 일련의 절차에 대해서 합리적인 결과가 도출될 때까지 반복 분석을 수행하여야 한다. 분석모형간 연계와 재래적 방법의 자동화를 도입하면 홍수분석에 소요되는 시간을 줄일 수 있어, 사전에 대비할 수 있는 시간을 추가적으로 확보할 수 있게 된다. 또한 홍수기 댐운영 방법이 운영자의 경험에 의존하다 보니 운영자마다 다른 운영방법을 도출하게 되는데, 과거사례의 최적 운영방안을 학습시킨 AI를 도입하게 되면 일관성있는 최적 댐운영이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 홍수분석 절차의 자동화, DB 및 통계모형 구축, 분석결과 및 제약사항의 직관적인 표출화, AI 도입을 통한 운영방안의 일반화 등 기존 재래기술의 개선을 통해 최적 댐운영 의사결정지원시스템의 고도화를 추진하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.226-233
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• 2008

최근 "저수지 댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률(이하 '저수지 댐 법')"이 제정(2008년 6월 5일 공포)됨에 따라 노후도가 심화되고, 기상이변과 지진 등에 의한 자연재해 위험이 증가하고 있는 댐 저수지에 대하여 정부차원의 안전관리 및 재해예방 기능이 강화되고 있다. 뿐만 아니라 새로 제정된 법률을 통해 다원화되어 있는 저수지 댐의 관리주체와 그에 따른 안전관리 업무의 차이에 따른 혼란을 극복 개선하여 통합적으로 관리할 수 있는 총괄 조정 기능을 갖추게 되었다. 본 논문에서는 이 법의 제정 배경과 향후 추진계획을 간략히 소개하였다.