최근 전세계 곳곳에서는 다양한 유형의 물 관련 복합재해가 발생하고 있다. 일례로 미국 캘리포니아 지역은 2014년부터 2017년까지 극심한 가뭄에 시달리다가 대기강(atmospheric river)의 영향으로 인하여 대규모의 홍수가 잇달아 발생하였다. 유럽에서는 2021년 전례 없는 홍수 직후 500년 빈도의 가뭄이 발생하면서 심각한 인명 및 재산피해가 발생하였다. 짧은 시간 동안 양극단의수재해가 연속적으로 발생하거나, 가뭄과 폭염, 홍수와 산사태의 결합, 또는 동시에 여러 지역에서 홍수나 가뭄이 발생하는 현상 등도 복합재해에 해당한다. 즉, 복합재해는 서로 다른 특성의 독립적인 수재해가 결합되어 나타나는 재해의 한 형태로써, 발생 빈도는 적으나 유발되는 피해는 매우 크다. 더욱이 복합재해는 미래에 더욱 빈번하게, 극심하게 발생할 것으로 예상되고 있다. Single Model Initial-condition Large Ensemble (SMILE)은 복합재해의 분석에 적합한 자료로 최근 활용사례가 증가하고 있다. 기존의 기후변화 관련 연구는 여러 기후모델에서 생산한 단일 모의자료를 앙상블의 형태로 이용하여 기후요소 및 기후재해의 미래 전망이나 거동을 분석하는 과정에 기반해왔다. 이 기후모델 앙상블은 모델 간 불확실성은 고려할 수 있으나 기온 상승 시나리오의 불확실성 및 기후 시스템 내부의 변동성은 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 미국의 National Center for Atmospheric Research에서는 자연 자체의 변동에 의한 불확실성을 모의할 수 있는 SMILE을 개발하였다. SMILE은 단일 기후모델에서 N개의 다중 모의자료 앙상블을 출력한다. 기존의 기후모델과 유사한 과정으로 모의를 수행하되, 미세한 섭동을 부여함으로써 자연적으로 발생하는 기후시스템 내부의 변동성을 고려한다. 이러한 실험 설정은 카오스 이론에 근거한다. 여러 기후모델에 대해 SMILE 기반 모의를 수행하면 앙상블의 앙상블 개념(large ensemble)이므로 방대한 양의 기후모의 자료가 확보되어 다양한 목적의 연구에 활용할 수 있다. SMILE은 기존의 다중 기후모델 앙상블이 고려할 수 없었던 종류의 불확실성을 추가적으로 고려함으로써 인간의 활동과 자연적 변동성이 복합재해에 미치는 상대적 영향을 정량적으로 평가할 수 있게 한다. 복합재해 연구에 필수적인 표본 수 부족의 한계를 극복할 수 있기 때문에 최근 기후변화 및 수자원 관련 연구에서 적극적으로 활용되고 있다. 또한, 미래 기후를 모의하기 때문에 복합재해 발생의 특성 및 거동을 전망할 수 있고, 충분한 수의 표본은 통계분석 결과에 신뢰성을 부여할 수 있다. 이러한 SMILE의 장점은 향후 더욱 다양한 연구의 기회를 제공할 것이다.
우리나라의 농촌유역은 일반적으로 상류의 농업용저수지와 하류의 배수장을 통해 홍수조절이 이루어지며, 각 농업수리구조물의 운영이 유역의 홍수 및 침수 발생에 큰 영향을 끼친다. 농촌유역의 홍수 대응 능력을 향상시키기 위해서는 농업수리구조물의 통합적 운영이 필요하나 현실에서 이를 시험 운영하기 위해서는 시간적·경제적으로 한계가 있다. 따라서 농촌유역 내 농업수리구조물을 연계한 통합 해석 시스템을 활용하여 다양한 구조물 운영 시나리오에 따른 홍수 위험을 예측하고 효율적인 대응 방안을 마련할 필요가 있다. 본 연구에서는 농업수리구조물을 연계한 홍수·침수 모의 시스템을 구축하기 위하여, 농촌유역에서 홍수·침수 모의를 위한 요소별 모듈을 구성하고, 각 모듈의 연계 기술을 개발하였다. 홍수·침수 해석 모듈은 농업용저수지 상류 유역에서부터 하류 하천 및 농경지까지 통합적으로 분석할 수 있도록 강우 분석 모듈, 강우-유출 모듈, 저수지 운영 모듈, 하천 수위 모듈, 농경지 배수 모듈의 5가지로 구성하였으며, 데이터베이스 모듈을 통해 기초자료를 저장하고 모듈 간의 입출력 과정을 처리하였다. 강우 분석, 강우-유출, 농경지 배수 모듈은 python 코드를 기반으로 자체적으로 구축하였으며, 기존의 모형 (FARD, HEC-HMS, GATE2018)들과 비교한 결과 거의 동일한 모의 결과를 나타냈다. 저수지 운영 모듈과 하천 수위 모듈은 각각 미 공병단의 HEC-5, HEC-RAS 모형을 CLI (Command Line Interface) 방식으로 외부 구동하도록 구성하였다. 전체 모듈 간의 연계에는 python 라이브러리인 Dask를 적용하여 대량의 데이터에 대한 병렬 처리 구조를 갖춤으로써 다양한 기상자료와 운영 시나리오에 따른 반복 작업을 효율적으로 수행하도록 구성하였다. 본 연구에서 개발한 홍수·침수 모의 요소별 모듈과 연계 기술을 기반으로, 농업수리구조물의 연계 운영을 통합적으로 모의함으로써 홍수 대비를 위한 효율적인 구조물 운영안을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
수중음향 채널환경에서 운영되는 검파시스템 성능분석은 실험의 제약으로 인해 모의 도구를 활용하여 시스템 성능을 결정한다. 본 논문은 수중음향 채널에 대한 탐지 효과도 분석을 위하여 수중환경 데이터베이스를 기반 수중음향 탐지 효과도 분석 모의 도구를 제안한다. 먼저, HYCOM 수중환경 데이터베이스 기반으로 수중 환경을 구축하고, 음선이론을 이용하여 수중음향 전달 경로/음압 계산을 통한 다중경로 지연 특성을 고려하였다. 또한, 실 환경에서 발생하는 수중 잡음 특성을 반영하기 위해 운용 주파수에 따른 수중청음기/수중음향 채널 잡음 특성인 열잡음/수중 주변 잡음을 적용하였다.
최근에 이르러, 임베디드 시스템 및 모바일 장치 뿐만이 아니라 고성능 마이크로프로세서 및 멀티코어프로세서의 전력 소비량이 매우 중요하게 대두되고 있다. 특히, 스마트폰과 태블릿 PC의 광범위한 사용으로 인하여 프로세서의 저전력 소비가 무엇보다 요구된다. 본 논문에서는 고성능 마이크로프로세서에 대하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 모의실험기 기반의 전력 측정기를 개발하였다. 본 전력 측정기는 마이크로프로세서를 구성하는 복합 조합회로, 배열구조, CAM 구조를 기반으로 하였으며, SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 모의실험을 수행하여 각 벤치마크의 평균 전력 소비량을 측정하였다.
일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.
기후변화로 인해 전 세계적으로 홍수로 인한 피해 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인구 및 사회기반시설이 밀집되어 있는 도시에서 침수가 발생할 경우 피해 규모가 막대하여 사전에 침수를 예측하고 원인을 분석하여 예방하려는 노력이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도 물리 기반 도시 침수 모형인 H12 모형을 이용하여 과거 침수 사상을 재현하고 발생 원인을 분석하였다. 대전광역시 서구 A 아파트 인근의 도시 유역에서는 2020년 7월 30일 새벽 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되고, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생한 바 있다. 고해상도 도시침수 모의를 통해 재해 발생 원인을 분석한 결과, 좁고 긴 유역의 형상과 유역 하류에 위치한 침수 발생 지역의 낮은 지형이 복합적으로 작용하고, 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 배수가 취약한 하류 저지대에 저류되며 발생한 내수침수 재해로 분석되었다. 또한, 침수 재해 발생 이후 설치된 침수방어벽의 홍수 방어 효과를 고해상도 모의를 통해 분석하였다. 침수방어벽 지점에 고해상도 지표면 입력자료를 수정하여 모의한 결과, 침수방어벽 설치 후 침수 지역 수심이 낮아진 것을 확인하여 침수 저감 효과를 평가하였다. 본 연구에서는 초고해상도 물리기반 모형을 이용하여 정량적으로 침수 원인 분석이 가능함을 확인하였으며, 추후 침수지역의 배수구용량 산정 등 침수 대안 수립에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
현재 널리 이용되는 멀티코어 프로세서 구조의 설계 초기에 그 성능을 분석하기 위하여 명령어 트레이스 모의실험을 이용하는 경우, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 프로화일링 기법에 기반하는 통계적 모의실험에 의하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 멀티코어 프로세서의 성능을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 멀티코어 프로세서에 대한 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 통계적 모의실험에 의하여 측정한 성능이 명령어 트레이스 모의실험에 의하여 측정한 성능에 근접한 결과를 가져왔으며 모의실험 시간을 크게 단축시켰다.
기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R2 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.
본 연구에서는 토지이용변화 예측 모형으로 산출된 토지이용도를 사용하여 용담댐 소유역의 지표유출량을 비교 및 분석하였다. 토지이용예측모형은 DynaCLUE 모형을 사용하였으며, 토지이용 면적 시나리오는 2000년, 2007년 및 2013년 실제 중분류 토지이용도를 기반으로 회귀식을 산정하였다. 모의된 토지이용도는 실제 토지이용도와 공간적인 분포 및 면적 비교를 통해 변환 탄성계수와 변환 행렬을 수정하여 검·보정하였다. DynaCLUE 모형으로 모의된 토지이용도는 공간적인 분포에서 초지가 실제 토지이용도와 차이가 발생하였으나, 각 토지이용별 면적을 비교한 경우 모의 토지이용도와 실제 토지이용도가 매우 유사하게 나타났다. CLUE 모형으로 모의된 토지이용도에서 발생하는 공간적인 불확실성은 복잡한 용담댐 소유역의 토지이용을 반영할 Driving factor가 부족하여 발생하는 것으로 판단된다. 산출된 모의 토지이용도를 SWAT 모형의 입력 자료로 사용하여 2013년 용담댐의 소유역 지표유출량을 모의하였다. SWAT으로 산정된 유출량의 보정은 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용했으며, 보정된 모의 지표유출량과 실제 유량 측정값을 비교한 결과 유의미한 비교 결과가 나타났다. 향후 토지이용예측모형을 이용하여 토지이용 변화를 수문 분석에 반영하는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
하천의 흐름장을 모의하는 수치모형들은 연구 및 실무에서 다양한 목적의 유동해석에 광범위하게 활용되어오고 있다. 그러나, 수치모의 결과에 대한 검증은 현장 실측자료의 한계로 수리모형실험이나 매우 제한된 현장자료를 기반으로 수행되어 보다 정밀한 검증이 요구되어 왔다. 특히, 사행하천과 같이 기하학적 구조 및 흐름이 복잡한 형태를 갖는 경우는 수치모형이 얼마나 정확한 유속분포 모의를 할 수 있는지 알기 힘들었다. 최근, 초음파도플러유속계(ADCP) 등 최신 현장 계측기기의 발달로 하천 흐름의 정밀한 유속 및 하상 자료를 매우 효율적으로 측정 가능하게 되었다. 따라서, 기존 수치모형들을 실제 하천에서 공간적으로 정밀하게 측정된 유속자료를 기반으로 성능을 검증할 수 있는 기술적인 기반이 마련되었다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사행하천에서 정밀하게 측정된 ADCP 유속 자료를 기반으로 최근 국내에 도입된 FaSTMECH 모형을 대상으로 사행하천의 수위와 유속 분포 모의 결과를 검증하였다. 적용 구간은 한국건설기술연구원 하천실험센터의 폭 6.5 m, 평균수심 0.38 m, 유량 $1.54m^3/s$, 평균유속 0.61 m/s, 만곡도 1.2의 실규모 사행하천이다. FaSTMECH 모형의 적용성을 검토한 결과, 사행수로에 대한 수위 모의는 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났으나, 만곡부에서 편향되는 횡방향 유속 분포를 잘 모의하지 못하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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