본 연구는 수력발전을 위한 저수지 관리에 있어 예측오차의 영향을 살펴보기 위해 예측오차를 Root Mean Square Error(RMSE)로 측정하였고, 이를 Generalized Maintenance Of Variance Extension (GMOVE)기법을 통하여 변화시켜보았다.변화된 예측오차의 RMSE는 천이확률을 통하여 Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP)에 고려되어졌으며, 이 BSDP 모형을 이용하여 월별 방류량을 결정하였고 그 유용성을 평가하였다. 제시된 연구방법은 미국의 Skagit 시스템에 적용되었고, 그 결과로 Skagit 시스템의 운영은 예측오차의 RMSE에 비선형이므로 반응하므로 이 시스템의 운영을 개선하기 위해서는 현재의 수문학적 예측기법을 개선해야함을 제시하였다.
수공 방어용으로 건설된 평화의 댐은 화천댐과 연계되어 있고 배수 터널과 함께 1단계 준공 상태로서 화천댐 상류에 위치하여 댐 하류에 홍수지체 효과를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 현 평화의 댐의 활용방안을 연구할 목적으로 화천댐 시스템 조작을 수행하여 평화의 댐 홍수조절효과와 화천댐의 홍수기 제한수위 등을 검토하고 평가하였다. 그리고 이 결과를 분석하여 화천댐 계통의 이수 증대 방안을 제시하였다. 이를 위해서 우선 저수지 조작 기준과 모형을 설정한 다음 저수지 조작의 최적화를 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 최적치에 대한 실적치의 상대적인 값으로 조정계수를 평가하였다. 그리고 화천댐 제한수위의 몇가지 대안에 대하여 최적 저수지 조작을 수행하여 제한수위 적정 수준을 제시하고 경제적인 편익 또한 평가하였다.
우리나라의 지하수관리는 연간 지하수 함양량을 기반으로 수행되어 왔으나 지히수 함양량과 지표수-지하수 상호작용은 시공간적으로 변동하는 양이므로 지속적인 모니터링과 동적인 분석을 통해 지하수자원의 지속가능성이 평가되어야 할 것이다. 본 연구에서는 무심천 유역을 대상으로 지표수-지하수 통합해석 모형인 SWAT-MODFLOW를 이용하여 다양한 지하수 양수 시나리오(무양수 및 현 이용량의 1~3배)에 대한 수문성분 해석을 수행하였다. 현 이용량으로 양수하는 경우가 비교적 지속가능한 개발량으로 판단되었는데 이때 연간 기저유출량은 16%, 대수층 저류량은 27 mm 감소하는 것으로 나타났다. 지하수의 지속가능성을 평가하기 위해서는 지하수 이용에 따른 수문학적, 생태학적, 사회 경제적, 기술적 영향을 평가하는 총체적 접근법이 도입되어야 하며 이를 위해서는 물리적인 분석과 함께 지역사회의 합의 또한 중요한 의사결정 방식이라고 판단되었다.
미세플라스틱 분석에는 많은 비용과 인력, 그리고 긴 분석시간이 필요하기 때문에 하천에서의 연속적 미세플라스틱 관측에는 한계가 있다. 이와 같은 한계는 일반적으로 모형의 활용을 통해 보완될 수 있으나, 미세플라스틱의 거동 모의를 위한 모형 연구는 상당히 제한적으로 수행되었다. 따라서, 본 연구에서는 하천 수질 오염원의 거동을 이해하고 예측하는 데 많이 활용되는 물리식 기반 동적 수치모형인 Water Quality Analysis Simulation Program (WASP)의 미세플라스틱 오염예측에의 적용성을 검토하였다. 이를 위해, 안양천 대상 미세플라스틱 실측자료와 WASP8의 생화학적 산소요구량(BOD)과 부유물질(SS) 상태변수를 미세플라스틱 대리인자로 이용하여 안양천의 미세플라스틱 농도를 모의하였다. 모의결과, SS를 이용한 미세플라스틱 모의가 BOD를 이용한 모의보다 미세플라스틱 농도 모의에 더 좋은 성능을 나타냈다. 이는 상태변수로 이용한 각 수질인자의 특성에 기인한 것으로 생물화학적 지표인 BOD는 생물화학적으로 매우 안정된 미세플라스틱 모의에 대리인자로 사용하기에 적합하지 않은 것으로 판단된다. 반면, 미세플라스틱과 물리적 거동이 유사한 SS의 경우 미세플라스틱의 농도변화 추세를 잘 반영하였다. 향후, 보다 엄밀한 모형을 통한 미세플라스틱 오염 예측을 위해서는 미세플라스틱 재현성 평가를 위한 다양한 환경조건에서의 기초적인 미세플라스틱 조사 연구가 요구되며, 미세플라스틱 입력자료의 단위문제가 해결되어야 한다.
지금까지 세계적으로 지하수 관리는 연간 지하수 함양량을 기반으로 한 안전채수량 정책에 의해 수행되어 왔다. 그러나 지하수 함양량은 시공간적으로 변동하므로 지속가능한 지하수자원을 평가하기 위해서는 동적 해석이 필요하다. 본 연구에서는 지표수-지하수 통합해석 모형인 SWAT-MODFLOW를 이용하여 경주지역의 지하수 함양량 공간분포를 산정하였다. 우리나라에서는 10년 빈도 갈수시 강수량에 함양계수를 곱하여 지역별 개발가능량을 산정하기에 본 연구에서는 기존 개발가능량을 평가하기 위해 빈도해석기법을 이용하였다. 소유역별 10년 빈도 갈수시의 지하수 함양량을 추정하는 보수적 방법을 제안하고 이를 기존 개발가능량과 비교하였다. 이같은 계산 절차를 통해 지하수 개발가능량을 산정하는 기존 절차의 한계를 합리적으로 제시할 수 있었다.
기존의 저수지 운영 연구들은 미래의 기후가 과거와 유사하다는 정상성의 가정을 전제로 하였다. 하지만 기후의 비정상성으로 인해 불확실성이 더욱 커질 경우에는 큰 불확실성에서도 안정된 최적해를 찾을 수 있는 로버스트 최적화 과정(Robust Optimization, 이하 RO)이 필요하다고 알려져 있다. RO는 입력자료의 비정상성으로 인해 야기되는 불확실성을 제어하는 로버스트 항을 목적함수에 추가하여 기존의 최적화 방법을 개선한다. 본 연구는 기후변화의 비정상성을 대비하는 저수지 운영규칙 산정을 위해 추계학적동적계획법(Stochastic Dynamic Programing, 이하 SDP)과 RO를 결합하는 Robust-SDP를 제안하였고, 이를 최근 4년간 가뭄을 겪었던 보령댐에 적용하였다. 즉, 비정상성이 반영된 미래 유입량 자료를 생성하고 이를 6가지의 평가지표와 2가지의 의사결정 지원그림을 사용하여 과거 유입량 자료로부터 산출된 저수지 운영규칙의 수행능력을 평가하였다. 그 결과, Robust-SDP가 기후의 비정상성 하에서 극단적인 물 부족 사건의 발생률과 물 부족 사건의 실패의 크기를 감소시켰지만, 작은 크기의 물 부족 발생률은 증가하는 상충관계(trade-off)를 가져옴을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 의사결정자가 우선시하는 평가지표의 결과에 따라 최적화 모형을 선택할 수 있음을 제안하였다.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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