지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 수문자료를 효율적으로 관리하기 위하여 각종 수문정보를 통합관리하기 위한 수문 정보관리 체계를 개발하는데 있어서, 한강을 중심으로 하여 수위자료와 댐 등의 수중구조물에 대한 위치정보를 입력하여 수문정보관리체계를 구축하는데 목적이 있다. 현재 한국수자원공사에서 수치 또는 문자의 형태로 관리하고 있는 자료기반관리 체계(database management system: DBMS)를 지형공간정보체계(Geo-Spatial Information System: GSIS)와 연결하여 위치 정보와 수치 정보를 연결하고, 도해적인 기법으로 수문학적인 정보를 해석하였다. 본 연구를 수행한 결과, 수치 또는 문자의 형태로만 수문정보를 관리할 경우에 발생하는 위치적인 오류를 검색해 낼 수 있었고, 수문정보중 수위에 관련된 자료의 신뢰성을 판단하고 자료를 보완하기 위한 산출의 근거를 제시할 수 있는 수문정보관리체계의 구축이 가능하였다.
우리나라는 여름철에 강우가 편중되어 있고 동고서저의 산악지형으로 수자원확보가 어려운 실정이며 이는 곧 하천의 유지유량확보의 어려움과도 직결된다. 이러한 수자원확보를 위해 최근 기존 저수지 둑을 높이는 사업이 전국적으로 활발히 진행되고 있으며 이는 저수지나 댐의 수체와 같은 수자원을 보다 적극적으로 활용하여 그 가치를 높임과 동시에 하천에 대한 활용도를 높이고자 하는 데 그 목적이 있다. 따라서 저수지나 댐의 저류량에 기여하는 강우량, 유입량과 같은 수문학적 자료의 심도 있는 분석이 필요하며 수문변수들이 나타내는 복잡한 패턴에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 저수지나 댐의 저류량에 직접적으로 영향을 주는 수문변수들을 전체적으로 파악하기 위해 수집된 수문자료의 각각의 특성 및 자료들 사이의 복합적인 관계를 파악하였으며 이를 위하여 패턴분류 분야에서 그 적용타당성이 입증된 자기조직화 지도(Self-Organizing Map: SOM)를 이용하였다. 본 연구의 대상지점은 섬진강 유역내에 위치한 주암호를 대상지점으로 선정하였으며 패턴분석에 사용한 수문자료의 기간은 2007~2010년까지 5년간의 월평균 자료를 활용하였다. SOM의 적용 결과, 측정수문자료에 대한 전체적인 특성을 패턴분류를 통해 분류하였으며, 각 변수에 대한 패턴별 상대성을 고려한 클러스터별 특성 및 시간적 이질성을 파악할 수 있었다. 이는 측정 자료에 대한 분석 기법개발의 일환으로 향후 수자원 확보에 대한 개발 및 정책의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.
토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.
최근 홍수피해의 문제점을 분석해 보면 기상 이변으로 집중호우가 발생하고 특히, 국지적인 호우에 의한 돌발홍수(flash flood)로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 하천 지역의 돌발홍수의 특성을 밝혀 보고자 GIS 기법을 이용하여 하천 유역의 수문학적 돌발홍수 예측모형을 지형기후학적순간단위유량도를 적용하여 구축하였다. DB는 GIS를 사용하여 구축하였으며 DEM으로부터 유역과 하천을 추출하였다. 연구지역의 하천은 소, 중, 대규모 유역을 포함하였다. 돌발홍수경보에 관한 기준설정을 위해 첨두홍수량과 한계유량을 결정하였다. 한계유량은 지형기후학적 단위유량도 모델로 계산되었고 지형인자와의 적합도를 분석하였다.
기후변화에 의해 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하고 지속적인 유역개발에 따른 토지이용의 증가는 토양침식 및 토사유출로 인한 재해 및 환경문제를 야기한다. 현재 광범위하게 사용되고 있는 토양침식량 산정기법은 대부분 대상유역내의 평균 토양침식량을 산출하는 총량적 개념의 경험식이므로 호우기간동안의 유역 침식/퇴적의 시 공간적 변화양상을 모의할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 따라서 보다 합리적인 유역규모의 강우-유사-유출 메카니즘 해석을 위해서는 집중형(lumped) 모의기법을 대체하고 다양한 기상학적/지형학적 디지털 정보를 활용할 수 있는 물리적 기반의 분포형 모형이 요구된다. 본 연구에서는 사면의 지표 및 지표하 흐름을 고려한 유출모의 모듈과 단위수류력(Unit Stream Power)이론을 기반으로 유사유출 모의모듈을 결합한 분포형 강우-유사-유출 모형을 개발하고, 용담댐 상류부의 천천유역에 적용하여 개발된 모형의 재현성 평가를 수행하였다.
공간적 변수들의 추정에 필요한 유역의 지리수문학적 정보의 효율적인 사용과 모델매개변수들의 보다 정확한 추정을 도모하기 위하여 개발된 수문정보시스템은 지리정보시스템, SWMM, 및 L_BFGS_B 등으로 구축되었다. 여기서, 지리정보시스템은 모델의 검정에 필요한 유역의 지리지형 특성인자들의 자동추출을 위하여 사용되었으며, 수문학적인 모의를 위해서는 SWMM을, 그리고 모델의 매개변수 추정에 필요한 decision support system(DSS)으로 비선형 최적화 기법의 L_BFGS_B 알고리즘이 각각 사용되었다. 본 연구는 또한 토지이용을 주 인자로 하여 개발된 추론모델들을 통하여 공간변수추정의 정확성을 최대화하는 한편, 공간특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화함으로서 기존의 모델검정방법의 문제점들을 개선하고자 하였다. 도출된 연구결과들의 비교분석을 통하여 모델 예측치의 신뢰성 향상 및 효과적이고 효율적인 모델 변수추정을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 이러한 결과들로부터 수문정보시스템의 매개변수 추정에 대한 적용성을 입증 하였다.
우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 지표면과 하천으로 구분하여 확산-유추 지형학적 순간단위도의 최적 매개변수를 산정하였다. 모형의 매개변수는 지표면과 하천 각각의 유속($u_c$, $u_h$) 및 확산계수($D_c$, $D_h$)로 구성하였다. 대상유역은 보청천 유역의 탄부 소유역을 선정하였으며, 대상유역의 하천망은 Strahler 차수법칙에 의해 4차 하천으로 분류되었다. 최적화 기법은 SCE-UA을 적용하였으며, 추정된 최적 매개변수는 다음과 같다; $u_c$ : 0.589 m/s, $u_h$ : 0.021 m/s, $D_c$ : $34.469m^2/s$, $D_h$ : $0.1333m^2/s$. 추정된 매개변수의 검증결과 평균 첨두유량 오차는 약 11 %, 첨두시간 오차는 0.3 hr로 양호하게 나타났다. 또한 매개변수들의 변동성을 살펴본 결과 하천확산계수($D_c$)는 수문응답함수에 큰 영향을 미치지 못함을 알 수 있었으며, 향후에는 이러한 결과들을 고려함으로서 모형을 좀 더 간편화할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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