최근 기후변화가 가속화되면서 집중호우가 급증하고 계획홍수량을 초과하는 홍수재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 주요 선진국들은 홍수대응을 위한 새로운 패러다임을 도입하고 있다. 구조적 측면에서는 기존 제방 위주의 홍수방어에서 벗어나 유역에서 홍수 방어구획 설정, 대심도 터널 등 다원적 홍수방어체계로 전환하고 있다. 또한 ICT를 활용하여 다양한 수문정보를 실시간으로 관측하고 홍수상황을 신속하게 전파 대응할 수 있는 비구조적 대책도 적극적으로 개발하고 있다. 미국의 경우, 홍수량과 발생 확률을 예측한 정보를 시민들에게 조기에 제공함으로써 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다. 그러나 우리나라의 홍수대응은 여전히 구조적 대책과 사후복구에 집중되어 있는 안타까운 상황이다. 세계 최고수준인 우리나라의 ICT 인프라를 이용하여 실시간 수문자료를 공유하고 이를 홍수대응에 활용하면 재난을 미연에 방지하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 홍수관련 유관기관 자료를 연계한 실시간 수문상황 모니터링 시스템을 구축하는 것만으로는 지자체 홍수피해 저감에 한계가 있을 수 있다. 이를 보완하기 위해 수집된 실시간 수문정보를 활용한 홍수분석 및 하천수위별 대응기준 수립을 통한 예방적 재난대응 체계를 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 A지자체를 대상으로 홍수분석 모형을 구축하고, 구축된 모형의 계산결과를 활용하여 예상강우별 도달시간, 수위상승 등을 예측하고, 하천수위별 대응기준을 수립하는 연구를 진행하였다. 수위별 대응기준은 현장에서 계측되는 수위값을 기준으로 홍수예보기준, 하천기본계획의 제방고 및 주변 제약 사항을 고려하여 직접알람 기준으로 활용하였다. 또한 대상 수위국에 대하여는 2~3년간의 관측자료 확보 및 유량측정을 통해 대응기준의 보완을 진행할 예정이다. 재난관련 골든타임을 확보하고 홍수피해 최소화를 위한 홍수재해 통합관리 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수라 할 수 있다. 특히 본 연구로 산정된 홍수대응기준과 함께 물관리 유관기관의 실시간 수문자료 공유체계 구축, 홍수통제기관 또는 기술력을 보유한 재해대책 책임기관과의 유기적인 기술교류 등을 통해 지자체 홍수피해 저감을 위한 능동적인 홍수대응 체계 구축이 수행되어야 할 것이다.
병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.
최근 기후변화로 인한 국지성 집중호우와 태풍 등으로 홍수피해가 급증하고 있음에 따라 침수지역에 대한 공간적인 분석과 사전 예측으로 피해를 최소화하려는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 소유역 별 평균화된 매개변수로 홍수량을 산정하는 집중형 모형이 아닌 분포형 모형을 적용하여 남강댐 유역의 유출량 산정 및 침수예측을 분석하였다. 분포형 모형은 격자체계를 기반으로 유역에 각 격자별 공간적 특성이 반영된 매개변수를 적용하므로 유역의 특성을 효과적으로 반영하므로 집중형 모형보다 정확한 해석이 가능하다. DEM, 토양도, 토지피복도 등의 격자크기 $240{\times}240$의 지형공간 자료를 ArcGIS를 이용하여 남강댐유역의 Flow direction, 경사도, 하도경사, 불투수율, 유효공극률, 조도계수, 토양심도, 수리전도도, 토양흡인수두 등의 수문매개변수를 추출하였다. 강우 자료의 경우 티센(Thiessen)법에 의해 선정된 남강댐유역 주변의 장수, 거창, 진주, 합천, 산청, 남원 강우관측소의 100년빈도 확률강우량 산정하여 24시간 확률강우를 3분위 Huff 분포시킨 후 강우의 공간적 통계특성을 반영하는 크리깅(Kriging)기법으로 적용하여 강우보간을 실시하였다. 침수예측을 위해 $Vflo^{TM}$모형을 이용해 48시간의 강우모의시간 홍수수문곡선 유도 및 홍수량 산정하였으며, 시간에 따른 침수 시뮬레이션하여 침수예측도를 작성하였다. 작성 시 침수심의 정도에 따라 5개의 구간으로 분류해 침수위험지역을 확인 할 수 있도록 도식화하였다. 본 연구에서는 남강댐유역의 침수위험지역을 개략적으로 예측할 수 있었으며, 추후 연구에서는 보다 조밀한 격자크기와 강우를 이용하여 분석한다면 향후 피난 정보 제공과 홍수재해지도 작성, 홍수방지 시설물 건설 또는 홍수보험계획 등에 응용이 될 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.
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.
홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.
전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.
최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R2 0.868, RMSE 66.23 m3/s, MAE 16.45 m3/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
강재로 제작된 구조물의 부식량은 설치형태에 따라 상이하게 나타나므로 그에 따른 효율적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 강재 수문의 설치형태와 높이에 따른 부식량과 부식속도를 평가하기 위하여 설치형태와 높이에 따라 모니터링 시험체와 부식환경측정 센서를 설치하여 대기노출실험을 실시하였다. 노출기간에 따라 모니터링 시험체를 회수하여 중량감소법으로 평가된 평균부식두께와 부식환경측정센서를 통하여 계측된 갈바닉 부식전류량과의 상관관계를 이용하여 강재 수문의 설치형태와 높이에 따른 향후 부식량을 예측하였다. 본 연구 결과 수문의 가로보 수평부재는 상대적으로 가로보 스킨플레이트 부재 등의 부식손상량과 비교하면 매우 크게 발생하고 있으며, 수문 부재의 국부적 환경에 따라 부식속도가 크게 영향을 받을 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 강재 수문의 국부적 부식환경 차이에 따른 부식손상 수준을 고려한 수문의 적절한 유지관리가 필요할 것으로 판단된다.
최근 중소규모 하천은 하천수 및 하천변 지하수 이용의 증가와 토지이용변화 등 유역 내 수문인자의 특성 변화로 인해 하천의 건천화가 점증하고 있어 하천 환경이 악화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 격자기반의 분포형 장기수문 모델(PGA-CC)을 이용하여 과거 수십년동안 토지이용변화에 따른 하천 건천화 영향을 평가하였다. 실제 건천화가 진행되고 있는 삽교천 상류유역($358.8km^2$)을 선정하였고 토지이용변화분석을 위해 과거 1975년 토지이용도(Past), 현재 2008년 토지이용도(Present)를 구축하였다. 각각의 토지이용 항목 중 변화율이 가장 높은 도시비율은 과거 토지이용도에서는 2.6 %였으며 현재 토지이용도에서는 11.3 %로 8.7 %가 증가하였다. 모델 검보정은 최근 7년(2005-2011)동안 최종유역출구지점에서 유출 검보정을 실시하였다. 그 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency)은 평균 0.71로 유출량의 모의값과 실측값이 유효한 것으로 나타났다. 건천화를 평가하기 위해 시험유역에서의 5 WPs (Watching Points)를 선정하여 과거 및 현재 토지이용조건을 모의하고 유황분석을 통한 갈수 변화량 분석을 실시하였다. 건천화 빈도분석을 위해 GEV (Generalized Extreme Value) 갈수빈도분석을 실시하여 과거 토지이용 모의결과 산정된 평균 갈수량($m^3/s$) 이하로 낮아지는 유출량 일수를 계산하였다. 최종유역출구에서 과거 및 현재 토지이용도에서 모의된 평균갈수량은 각각 $3.27m^3/s$ 및 $3.11m^3/s$로 나타났다. GEV 갈수빈도분석결과 과거 토지이용조건에서의 평균갈수량은 $3.20m^3/s$(재현기간 2.33년)으로 나타났다. 도시증가에 따른 인구증가는 지하수 사용량에 증가를 가져온다. 이는, 건천화에 영향을 미치며 본 연구에서는 지하수이용량 자료(1998-2011)를 이용하여 도시면적과 지하수이용량의 선형회귀분석을 실시하여 과거 22년 지하수 사용량을 예측하였다. 그 결과 지하수사용량 증가는 토지이용변화와 복합적으로 상류유역에 하천의 변화를 가속시키는 것으로 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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