• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.157-157
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• 2012

본 연구에서는 충주댐유역($6,642km^2$)을 대상으로 미래 기후변화가 다목적댐의 이수운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 물리적 기반의 장기유출모형인 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 저수지의 홍수조절, 용수공급계획, 저수지 제약사항 조사 및 실시간 의사결정지원이 가능한 HEC-ResSim 모형을 적용하였다. 먼저, 미래 댐유입량 산정을 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 상세화(Downscaling) 과정을 통하여 미래 기후자료(2040s, 2080s)를 생산하였다. 그 결과, 미래 연평균 온도는 기준년도인 2010년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 기후변화에 따른 충주댐의 유입량 산정은 SWAT모형을 이용하여 수자원공사에서 제공하는 1995~2010년까지의 일별 댐유입량 자료를 제공받아 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 연평균 댐 유입량은 2080s에 39.8% 증가는 것으로 전망되었다. 이러한 댐유입량의 변화는 댐운영의 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 HEC-ResSim모형을 이용하여 충주댐의 월별 용수공급계획(생공용수, 발전용수, 관개용수, 하천유지용수) 및 저수지 운영룰(Rule)에 따른 이수운영모의를 통해 미래 댐유입량 시나리오별 저수위변화 및 방류량을 산정하고 하류 하천의 유황변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-37
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• 2016

기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.189-193
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• 2008

본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 미래의 기후변화, 그에 따른 식생상태, 그리고 미래의 토지이용 변화를 고려한 상태에서 SWAT-K 모형에 의한 수문순환인자들의 변화가 댐의 유입량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. SWAT 모형의 검보정은 6년간($2000{\sim}2006$, 2001년 제외)의 댐유입량 자료를 이용하여 실시하였으며, Nash_Sutcliffe 모형효율은 $0.52{\sim}0.88$의 범위로 검보정되었다. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM들 중에서 CCCma CGCM2의 A2, B2 시나리오를 이용하였으며, 댐유역의 기후변화를 모의하기 위하여 과거 30년간($1977{\sim}2006$)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2030년, 2060년, 2090년 전후의 각 30년간의 미래 정보를 재생산하였다. 미래의 식생정보는 7년($2000{\sim}2006$)간의 MODIS 위성 영상에 의한 엽면적 지수를 월단위로 구축하여 엽면적 지수와 평균기온간의 상관회귀식을 도출하여 미래 기후변화에 따른 식생의 활력도를 예측하였다. 미래의 토지이용 변화는 CA-MArkov 기법을 개선, 적용하여 총 9개의 토지이용 항목에 대하여 각 항목별 예측을 실시하였다. 2000년의 기상자료 및 댐유입량을 기준으로 이상의 미래기후, 식생, 토지이용 에측 정보를 적용하여 미래의 댐유입량을 모의한 결과를 분석하였다. 그 결과 강수량 및 온도의 변동이 가장 크게 영향을 주어 유입량의 변화가 모의되었으며, 이에 따른 수문인자의 변동은 2000년 기준으로 증발산량, 토양수분의 변동을 분석하였다. 미래의 수문순환에 가장 큰 영향을 주는 수문인자는 토양수분으로 나타나, 미래에는 산림지역 및 토지이용 개발에 따른 토양수분의 함양량 유지를 위한 유역관리가 중요한 요인이 될 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.87-87
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• 2017

최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.473-473
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• 2023

토사재해는 토사로 인해 발생하는 재해로 정의되며, 일반적으로 우기(rainy season)에 주로 발생한다. 또한, 강우로 인해 발생하는 토양침식(soil erosion)과 강우 및 지진에 의해 나타나는 산사태로 인한 토석류(debris flow)가 토사재해의 주요 원인으로 꼽힌다. 이러한 재해로 인하여 하천 및 호소의 수질 저하, 토양유실에 따른 농경지 감소 등 여러 문제가 발생하고 있다. 특히, 댐으로 유입되는 토사는 사수역(dead storage)을 증가시키고, 발전용 댐의 경우 토사재해가 발전설비 마모 등을 일으킴에 따라 발전효율을 감소시키기도 한다. 더욱이, 기후변화로 인하여 강우량 및 강우강도가 증가하고, 최근 한반도에서는 지진의 강도와 빈도 또한 증가함에 따라 토사재해의 잠재적 위험성을 증대시키고 있다. 따라서 댐 유역에서의 토사 유입에 관한 정량적 예측을 포함한 종합적인 댐 토사 관리기술 및 대책이 요구된다. 본 연구에서는 현재 수질 악화로 인해 발전이 중단된 도암댐을 대상으로 댐으로의 토사 유입량을 분석하고자 토양침식과 토석류의 정량적 예측이 가능하고, 각각의 물리적 과정을 고려하는 물리기반 모형을 활용하였다. 토사재해의 주요 원인인 강우와 지진에 대해 미래에 발생 가능한 시나리오를 작성하고, 시나리오별 토사 유입량과 유입 비율을 정량적으로 산정하였다. 본 연구의 결과는 유역 내 토사재해로 인한 피해 예방기술 및 댐 유지관리와 운영을 위한 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.43-43
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• 2020

보령댐은 충남 서부지역 8개 시·군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 최근 우리나라에서 발생한 연속적인 가뭄으로 2015년에는 저수율이 7.5 %까지 감소하여 제한급수가 시행되었다. 본 연구에서는 가뭄으로 인한 물 공급 부족에 취약함을 보인 보령댐 유역(297.4 ㎢)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하였다. SWAT 모형을 활용하여 보령댐의 물수지를 모의하기 위하여 보령댐의 실측 유출량, 저수량, 방류량으로 보령댐 유입량과 저수량을 보정(2002~2004) 및 검정(2005~2007)하였으며, 실측 저수량을 기반으로 미래 댐 운영을 모의하였다. 검·보정 결과, 댐 유입량과 저수량의 PBIAS(%)는 -0.04, -0.09, NSE(Nash and Sutcliffe Efficiency)는 0.52, 0.96, RMSE(Root Mean Square Error)는 1.80 mm/day, 0.67 × 10⁶㎥로 분석되어 신뢰성 있는 모의 결과를 보였다. 보정된 SWAT 모형으로 가뭄 사상이 반영된 기후변화를 모의하기 위하여 APCC의 26개 CMIP5 GCM 시나리오를 SPI (Standardized Precipitation Index)와 연속 이론(Runs theory)으로 분석하여 6개의 극한 가뭄 시나리오 (RCP 4.5, 8.5 CMCC-CM, INM-CM4, IPSL-CM5A-MR)를 선정하였으며, 선정된 시나리오를 모형에 적용하여 가뭄 사상을 반영한 보령댐의 미래 내한능력을 평가하였다. 내한능력평가 및 분석 기간은 Historical(1980~1999; 1990s), Present(2000~2019; 2010s), 그리고 미래 기간 (2020~2039; 2030s, 2040~2059; 2050s, 2060~2079; 2070s, 2080~2099; 2090s)으로 나누었으며, 취약성(Reliability), 회복성(Resilience), 위험성(Vulnerability), 세 가지 지표로 내한능력 평가를 수행하였다. 평가 결과, 미래 취약성은 2050s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.803까지 감소하였으며, 회복성과 위험성은 2070s IPSL-CM5A-MR 시나리오에서 0.003, 3,567.6 × 10⁶㎥까지 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.359-362
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• 2012

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 신경망 모형을 이용한 유입량 예측을 수행해 보는데 있다. 신경망 모형인 MLP, PCA, RBF모형 등을 이용하여 대청댐의 수문자료인 강우량, 유입량, 기온, 습도 등의 자료를 이용하여 최적의 모형을 탐색해 보고자 시도하였으며, 이중 New classification모형과 New Function Approximation Network모형이 타 모형보다 좋은 결과를 보여 주고 있음을 알 수 있었다.