• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1619-1623
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• 2008

현재 섬진강 수계에서는 댐방류에 따른 하류하천의 하도추적은 수문학적 모형에 의해 운영되고 있으나, 하구의 조위 및 하천내 존재하는 수공구조물의 영향 그리고 지류에 의한 흐름분석을 위해서는 정교한 수리학적 모형이 필요하게 된다. 섬진강으로 유입하는 대표수계는 경천, 요천, 그리고 보성강이 있으며, 보성강의 상류에는 주암댐이 보성강의 유하량을 조절하게 되는 데 이를 반영한 모형구축을 지속적으로 수행할 예정이다. 또한 섬진강 하구유역에서는 조위에 의해 본류의 홍수위가 영향을 받게 되므로 이에 대한 영향도 분석하였다. 섬진강 하구에서는 여수관측소와 광양조위지점이 있는데, 두 지점 모두 일년치의 예측이 가능하게 되며 여수지점에서는 실시간 조위관측이 수행되고 있기 때문에 향후 두 지점의 조위결과값을 이용한 최적의 조위산정방법을 결정하게 된다. 본 모형은 하천에서 발생하는 부정류 수리학적 해석모형에 의해 다양한 수행결과를 제시하게 된다. 각각의 관측수위표지점과 비교한 결과 전체적인 경향에서는 합리적인 결과를 나타냄으로서 모형의 적합성을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 대상구간의 전체하도에 대한 적용절차 및 분석기법 등을 참조하여 다른 수계로의 확장이 가능하게 되었다. 단면변환 및 경계조건 산정방법, 모형의 수행 및 결과 분석 등이 댐방류 또는 지류의 유입을 고려한 합리적인 하천관리를 위한 방향을 제시할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2021

2020년 8월 7일부터 8월 8일까지 호우는 용담댐, 섬진강댐, 합천댐 하류 유역의 막대한 침수피해를 일으켰다. 이들 다목적 댐 유입량의 신뢰도 높은 모의는 홍수기 댐 운영 및 하류하천의 홍수 해석에 필수다. 여기서는 일 유출 모의 기반으로 개발된 ONE 모형을 10분 단위, 1시간 단위로 적용한 결과를 제시하고자 한다. 보통 홍수모의는 사상별로 실시하지만, 여기서는 1월1일부터 12월 31일까지 연속으로 모의한 결과에서 해당 홍수사상 결과를 제시하였다. 3개 다목적 댐의 홍수사상은 8월6일부터 8월 10일까지 5일간으로 설정하였다. 유역면적은 용담댐, 섬진강댐, 합천댐, 각각 930km², 763km², 925km², 총강우량은 각각 490.7mm, 451.9mm, 452.4mm, 첨두유입량은 10분 단위는 각각 4,872.7m³/s, 3,533.7.0m³/s, 2,776.0m³/s, 1시간 단위는 각각 4,394.9m³/s, 3,401.8m³/s, 2,745.6m³/s, 총유입량은 각각 3억8,836만m³, 3억1,324만m³, 3억2,816만m³였다. 첨두유입량 상대오차가 0일 때의 매개변수로 모의한 결과를 제시하며, 총유입량 상대오차(Vq), R², RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 용담댐 결과는 10분 단위 경우 최대면적강우량 7.3mm, 첨두유입량 4,872.4m³/s, 총유입량 3억 8,138만m³, Vq 1.9%, R² 0.968, RMSE 207.347, NSE 0.978였고, 1시간의 경우 최대면적강우량 29.6mm, 첨두유입량 4394.9m³/s, 총유입량 4억157만m³, Vq -8.4%, R² 0.970, RMSE 186.962, NSE 0.982였다. 섬진강댐 결과는 10분 단위 경우 최대면적강우량 9.2mm, 첨두유입량 3,533.3m³/s, 총유입량 2억7,223만m³, Vq 18.4%, R² 0.885, RMSE 808.296, NSE 0.925였고, 1시간의 경우 최대 면적강우량 37.9mm, 첨두유입량 3401.6m³/s, 총유입량 2억7,029만m³, Vq 13.7%, R² 0.907, RMSE 285.544, NSE 0.936였다. 합천댐 결과는 10분 단위 경우 최대면적강우량 5.5mm, 첨두유입량 2,776.2m³/s, 총유입량 3억3,667만m³, Vq -2.7%, R² 0.941, RMSE 191.896, NSE 0.965였고, 1시간의 경우 최대면적강우량 17.0mm, 첨두유입량 2,746.7m³/s, 총유입량 3억1,333만m³, Vq 4.5%, R² 0.965, RMSE 140.739, NSE 0.981였다. 이상 ONE 모형으로 10분, 1시간 단위의 댐 홍수 유입량 모의결과는 높은 신뢰도를 나타냈다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.249-261
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• 2024

최근 기후변화로 인해 극한홍수가 증가하여 댐 운영에 큰 어려움으로 작용하고 있다. 그간 댐 설계 시 제시되는 홍수조절방식은 하류 상황에 대한 고려 없이 계획홍수량이라는 특정 홍수상황을 가정하여 수립된 것으로, 실제 상황에는 기상예보를 기반으로 저수지 모의운영을 통해 홍수조절을 실시한다. 하지만 기상예보의 불확실성과 댐 관리자마다 달라지는 의사결정 등 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 섬진강댐에 대해 댐 유입량을 기준으로 댐 운영 제약사항을 고려한 단계적 방류량 증량을 실시하는 홍수조절방식을 제시하고, 계획홍수량 및 역대 최대홍수사상을 적용한 저수지 모의운영을 통해 효과를 평가하였다. 본 연구에서 제시한 홍수조절방식은 다양한 댐 운영자가 현실적 댐 운영 여건을 반영하여 일관성 있는 홍수조절 의사결정에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권7호
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• pp.567-579
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• 2015

본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.610-610
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• 2015

수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2B호
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• pp.93-101
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• 2012

댐 운영에 의한 합리적인 용수공급과 홍수조절을 위하여 HEC-ResSim 모형을 섬진강 댐에 적용하였다. 섬진강 댐과 인근 하류 지역의 홍수피해를 최소화하기 위해 다양한 빈도별로 유입되는 홍수사상에 대하여 홍수기 운영룰을 적용하여 저수지추적을 수행하였고 하류 지역의 수문학적 거동특성을 검토하였다. 홍수기 예비방류에 따른 빈도별 저수지 홍수추적을 수행하여 상시만수위 운영에 따른 댐의 안정성을 검토하였고 가변제한 상시만수위를 이용한 댐 운영시 댐의 용수공급능력 변화와 댐하류단의 유황분석을 통해 수문학적 거동 특성을 검토하여 댐의 운영 수위 설정을 위한 합리적인 평가방법을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.362-362
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• 2021

섬진강은 하굿둑이 없는 열린 하구로서 하구로부터 약 21km까지 조석의 영향을 받아 강물의 염도가 시간에 따라 변하는 환경이다. 오랫동안 섬진강 하구는 다양한 원인으로부터 바다화로 대표되는 염하구 문제가 지역 현안 사항으로 제기되어 왔다. 상류에서의 용수사용 증가로 인한 하천유하량 감소 또한 그 원인들 중 하나로 판단됨에 따라 실제 하구까지 내려오는 하천유량과 바다로부터 유입되는 해수를 구분하여 정량화하는 연구가 필요한 사안이다. 본 연구의 목적은 섬진강수계 하구에서의 다양한 생태환경을 보전하기 위한 적정 염분유지가 요구됨에 따라 염분과 유하량(하천유량)의 관계 규명과 기준을 마련하고자 한다. 섬진강수계 하류지역 주민의 민원과 갈수기 하천유량 부족으로 적정 하천관리를 위해서 2020년 이후로 섬진강수계 주요 댐에 대한 과거 20년간 용수공급 현황과 빈도별 유입량을 고려한 용수공급기준선과 하천유지용수 개념의 환경대응용수 공급량을 산정하였으며, 댐 용수공급의 안정성이 확보된 상황에서의 환경대응용수를 공급 중이다. 또한, 상류 유하량과 바다 조위에 따른 염도의 상관성을 규명하기 위해서 섬진강 하구의 염도(섬진교, 섬진강대교) 계측기를 설치하여 모니터링을 실시하여 측정된 자료를 이용하여 하천관리방안을 마련하고자 한다. 최종적으로, 최근까지의 실측 모니터링 자료를 이용한 유량-조위-염분 상관관계 분석을 통한 의사결정표(조견표) 산정하고 실제 댐운영('20.4.~현재) 및 하천유량 모니터링('20.4.~현재) 자료를 이용한 하천유량확보 효과 분석을 실시하여 섬진강 하구의 통합관리(수량-수질)를 위한 기준을 설정하여 향 후 섬진강수계 통합물관리 업무와 갈수 및 가뭄시기에 적정한 하천관리를 위한 실증적인 방안을 검토하여 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.311-320
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• 2024

최근 국내에서는 이상기후로 인해 가뭄의 빈도 및 심도가 증가하고 있으며 장기간의 가뭄으로 인한 저수지의 저수량 감소로 전국적인 가뭄 피해가 발생하였다. 가뭄 기간 동안의 피해를 최소화하기 위해 관측자료를 이용한 최적의 저수지 운영 방법을 제안하는 다양한 연구가 수행되었지만, 실측 자료만을 활용할 경우 과거 가뭄 사상에 대해서만 분석이 가능하기 때문에 미래에 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 예측하고 분석하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 최근 가뭄피해가 발생한 섬진강 유역에 위치한 섬진강댐을 대상으로 최소유입량 예측 기법을 제시하였다. 수문 분석 모형인 Stochastic Analysis Modeling and Simulation (SAMS) 2007을 이용하여 섬진강댐의 관측자료와 통계적 특성이 유사한 동일한 길이의 유입량을 다수 발생시키고, 저수지 모의운영에 따른 보장공급량 산정 결과를 활용하여 최소유입량을 예측하였다. 본 연구에서는 최소유입량을 대상 저수지의 관측자료와 동일한 기간을 갖는 다수의 발생유입량 중 보장공급량을 기준으로 95%는 이보다 작지 않은 값을 갖는 유입량으로 정의하였다. Case별 저수지 모의운영 분석 결과 섬진강댐 최소유입량의 보장공급량은 관측자료의 보장공급량인 10.51 m³/s 대비 평균 1.07 m³/s 낮게 분석되었다. 본 연구에서 산정한 최소유입량은 가뭄 시 저수지 운영 기준을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며 최소유입량을 활용하여 댐 연계운영, 추가 확보 가능한 용수공급량 등을 검토할 수 있다. 이는 가뭄 시 용수공급 안정성 확보 및 하류 물부족 문제 해소 등을 위한 대안 마련 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.