현재 관계부처 합동 농업가뭄 예·경보시 한국농어촌공사 관리 저수지의 관측정보만을 활용하고 있어 시군 단위 가뭄 분석 결과와 지자체 체감가뭄과의 괴리가 발생하고 있다. 지자체 단위 체감가뭄 예·경보를 위해서는 공간적으로 세밀하고 국지적인 저수지 정보가 필요하며, 이를 위해서는 전국적으로 분포된 지자체 관리 저수지 정보의 활용이 필요하다. 그러나 전국에 분포하고 있는 전체 지자체 관리 저수지에 수위 및 유량 관측 시설을 설치하는 것은 운영 및 비용 측면에서 합리적이지 않으므로 효율적인 정보 생성 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 관측자료가 존재하는 저수지 유역을 대상으로 장기유출 모형인 TANK 모형의 매개변수를 검·보정하고, 유역특성인자를 이용하여 그룹화 한 후 그룹화된 TANK 모형의 매개변수를 미계측 지자체 저수지 유역에 적용하여 유입량 예측 및 평가를 하였다. 평가 결과 논, 경사를 이용한 그룹의 결정계수 평균이 0.63, NSE가 0.62로, 유역면적과 유효저수량 인자를 이용했을 때(결정계수 0.49, NSE 0.47) 보다 좋은 결과를 보여주었으며, 미계측 지자체 관리 저수지 정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
위험도(risk)는 복잡성(complexity)과 불확실성(uncertainty)라는 2가지 주요 특징으로 인해 위험도를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 대표적인 수공구조물인 댐이 각종 모니터링을 통해서 안전하다고 판단된다 하더라도 하류지역에 도시가 존재한다면 여전히 잔존위험도(residual risk)는 존재한다. 댐의 파괴가 일반적으로 발생하는 사상은 아니지만 대규모 인명피해, 재산 및 환경피해로 이어지기 때문에 작은 위험도라 할지라도 이에 대한 감시 및 관리가 필수적이다. 댐 위험도 분석을 위해서 Event Tree 또는 Fault Tree가 일반적인 해석 방법으로 이용되고 있으나 잠재적인 파괴모드에 대한 복잡성과 불확실성을 고려하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서 Bayesian Network 기반의 위험도 해석기법을 제안하고자 한다. 특히 수문학적 위험도와 관련된 분석을 위해서 Bayesian Network의 구성 방안, 매개변수 추정, 위험도 해석 등 기존 해석 방법을 개선한 댐 위험도 해석 기법을 개발하고자 하며 개발된 방법론을 국내 실제댐에 적용하여 적합성을 평가하였다.
최근 해석프로그램과 시공기술의 발달에도 불구하고 많은 흙막이 가시설 공사현장에서 구조물의 붕괴로 인한 경제적 인적피해가 발생하고 있다. 이번 연구 현장의 지반조사 결과는 원래 설계시 조사결과와 다른 것으로 나타났다. 이러한 경우에 지반조사 결과를 통해 산정된 매개변수는 오류가 있을 가능성이 있고, 그 지반정수를 활용하여 분석한 가시설 구조물의 거동분석도 비합리적임을 추정할 수 있다. 이번 연구에서는 가시설 구조물에 영향을 주는 매개변수에 대한 상관성을 탄소성해석법을 이용하여 분석하였다. 분석방법으로 탄소성해석법에 적용되는 주요 매개변수(점착력, 지반반력계수, 하중조건)를 변화시키고 그 변화로 인한 흙막이 가시설 재료(부재)의 거동을 분석하였다. 그 결과 점착력이 재료의 거동에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 흙막이 가시설의 설계에서 지반조사 결과와 실제 지반의 확인과 여러 매개 변수중에서 점착력의 정확하고 합리적인 산정이 매우 중요함을 알 수 있었다.
홍수예 경보를 통해 도시하천에서 발생되는 내수침수피해를 예방하기 위해서는 공간데이터를 활용한 침수위험지역을 분석하는 것이 필요하다. 특히 강우 유출 모형을 사용하여 수문분석을 진행할 때에는 정확도와 신뢰도 높은 모형을 구축하는 것이 매우 중요하다. 그러나 대부분의 도시유역에서는 관망의 개수가 많고 구축된 SWMM 관망의 매개변수 추정을 위한 반복적인 계산으로 분석 런타임이 길어져 연구에 많은 어려움이 나타난다. 게다가 연구자의 주관에 따라 간소화된 하수관망의 유출분석 결과가 상이하게 나타나는 등 하수관망 간소화 분석에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 하천유역 중에서 상습침수로 많은 주목을 받고 있는 도림천 유역의 관망에 대해 누가유역면적을 바탕으로 관망의 간소화를 진행하였다. 이를 통해 관망 간소화에 따른 영향을 분석하고, 간소화별 case를 3가지로 나누어 분석하였다. 뿐만 아니라 누가유역면적에 따른 간소화 별 case를 Tuflow를 사용하여 2차원 분석을 진행하여 간소화에 따른 침수량 차이를 나타내어 최적의 간소화 방안을 제시하였다. 이는 보다 신속하고 신뢰도 높은 모형 구축에 크게 기여될 것으로 판단된다.
설마천 및 청미천 시험유역에서 측정된 증발산량은 강수량 대비 약 20%이상으로 유출해석에 있어 큰 부분을 차지하고 있다. 시험유역 이외의 유역에서는 증발산 측정자료 확보가 어려워 이와 관련된 연구는 측정자료의 확보가 가능한 지역 혹은 기후변화자료를 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 특히, 전국을 대상으로 하는 장기유출해석에 있어 유출량 자료를 활용하여 증발산량까지 추정하는 것에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 하천의 유출량과 WHAT모형을 이용하여 계산된 기저유출량을 동시에 고려하여 증발산량의 예측능력을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. 유출해석모형으로는 전국유역조사에서 활용되고 있을 뿐만 아니라, 증발산량 계산을 위하여 다양한 기법의 활용이 가능한 K-BASIN(PRMS)모형을 활용하였고, 매개변수 최적화를 위하여 하천유량뿐만아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 용담댐 시험유역에 적용하여 각 샘플의 하천유량과 기저유출량에 대하여 NSE 및 Pbias를 검토한 결과, 유출량에 대하여 NSE가 최고(0.9이상)인 샘플의 경우 관측된 증발산량과 상당한 차이를 보였으나, 유출량과 기저유출에 대하여 NSE가 최고(유출에 대한 NSE가 0.8, 기저유출량에 대한 NSE가 0.6)인 샘플의 경우에는 관측된 증발산량의 패턴을 유사하게 모의하였다. 추후 본 연구에서 제시된 기법의 타수계 적용 등의 추가적 검증을 통하여 장기유출해석시 증발산량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
도시침수와 도시열섬 등 도시화 및 기후변화로 인한 물 및 환경문제에 대비하기 위해서는 고해상도 물순환 및 열순환 해석 기술이 필수적이다. 도심지의 고밀도 건축물 및 식생 등 다양한 토지피복의 조합은 물/열 순환에 직접적인 영향을 미치는 요인이며, 물리과정에 대한 이해를 높이기 위해서는 고해상도 모의 및 관측이 필요하다. WRF-Hydro는 침투 및 증발산, 열 순환, 지표와 하천 및 저수지 추적 등 여러 물/열 순환 요소 해석 모듈을 연동할 수 있는 공간분포형 수문 해석 시스템이다. 본 연구에서는 WRF-Hydro를 기반으로 낙동강 지류인 금호강 유역에 대한 고해상도 물순환 및 열순환 모형을 구축하여, 토양수분, 하천 유량, 지표온도, 증발산 등 수문 요소 해석 결과를 분석한다. WRF-Hydro 모형의 입력자료 구축 시 고해상도 토지피복 및 토양도를 적용하고, 기상자료에는 국내 지상관측자료와 국외 재분석자료를 비교, 분석하여 자료의 신뢰성을 분석한다. 또한, ECOSTRESS 등 고해상도 원격탐사자료로부터의 열, 증발산 관련 추정 자료를 모의 결과와 비교하여, 열순환 해석의 불확실성을 평가한다. 물순환과 열순환의 해석의 신뢰도를 동시에 향상하기 위한 분포형 모형의 구축 및 매개변수 보정 방안에 대해 토의한다.
도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.
국내 통신사업자들이 xDSL 등 초고속 인터넷 액세스 서비스를 왜곡된 요금구조로 경쟁적으로 보급함에 따라 급속히 확산되고 있으나, 엄밀히 원가를 감안한다면 여전히 AO/DI는 인터넷 트래픽 폭증으로 인한 전기통신망의 과부하를 통신사업자가 경제적이며 효과적으로 대처할 수 있는 현실적인 대안이라 할 수 있다. 본 논문은 AO/DI의 동적 채널 할당 및 해지에 있어서 VIA가 권고한 정책보다 효율적으로 대역폭을 할당, 해지할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 관찰 시점까지의 누적된 트래픽의 양과 변화를 감안하여 평균 트래픽과 분산을 추정함으로써 트래픽의 변화에 적응하여 채널 할당, 해지 시점을 결정할 수 있으며 트래픽 특성에 따라 매개 변수의 조정을 통하여 D 채널, B 채널의 이용률을 제어할 수 있고 평균 대기시간 등의 성능을 최적화할 수 있음을 보인다. 또한, 이를 기초로 응용 프로토콜을 감지하여 응용이 갖는 고유의 트래픽 특성과 요구사항에 적합한 채널 할당/해지 방안도 제시한다.
정확한 홍수빈도와 강도의 추정은 홍수위험관리 및 피해감소에 중요한 역할을 담당하고 있다. 미국에서는 설계수문량 산정을 위한 Log Pearson Type-III (LP-III)와 매개변수 추정을 위한 모멘트법을 일괄적으로 적용해오고 있다. 1965년 홍수빈도해석 가이드라인인 Bulletin 15가 처음으로 만들어진 이후 이를 개량해 나아가 현재에는 Bulletin 17B가 가이드라인으로 사용되고 있다. 최근에 Bulletin 17C가 기존 가이드라인의 부족한 부분을 보완하고 새로운 방법들을 흡수하여 거의 완료상태에 있고 곧 출시될 예정이다. 본 연구에서는 새로이 보완된 Bulletin 17C에 대한 중요사항들을 분석하고 이를 적용하여 보았다. 분석결과들로부터 우리나라 설계홍수량 산정방법 및 절차의 개선방안에 대하여 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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