일부 콘크리트댐들의 경우 이상홍수 발생시 상 하류부 수위차가 크지 않은 상태로 월류가 발생하는 특징이 있으며, 치수능력 증대사업을 수행하여 안전성을 확보하기에는 지리적, 경제적인 문제로 어려움이 많아 현실적인 대책 수립이 어려우므로 월류가 발생한 상태에서도 안전성이 확보될 수 있는가에 대한 검토가 필요하다. 한국시설안전공단(2007)에서는 기존 댐의 수문학적 안전성 평가를 필댐과 콘크리트댐으로 구분 적용할 필요성과, 콘크리트댐의 경우 상태에 따라 일부 월류를 허용할 수 있는 방안에 대한 연구를 수행하였으며, 본 연구는 콘크리트 댐의 구조적 안전성 검토의 평가방법으로 수행하게 되었다.
ENSO(El $Ni\check{n}o$ Southern Oscillation)은 태평양상의 해양과 대기간의 복잡한 상호작용의 일부이며, ENSO 순환(ENSO cycle)의 극한상태인 엘니뇨와 라니냐는 세계적으로 발생하는 홍수와 가뭄 등 자연재해와 많은 연관성을 가지고 있음이 많은 연구를 통하여 알려지고 있다. 우리나라에서도 ENSO와 수문변량들간의 관계를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 수문자료의 변동계수가 크기 때문에 이를 단순 표준화하여 해석하는데 있어 어려움이 있다. 본 연구에서는 자료의 표준정규분포화를 통하여 ENSO와 우리나라 수문변량들간의 관계를 분석하였다. ENSO를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 적도부근 남태평양 Tahiti섬과 오스트레일리아 북부 Darwin 지역에서의 기압차를 월별로 표준화(standardization)한 SOI(Southern Oscillation Index)지수를 이용하였고, 수문자료를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 우리나라 23개 기상관측소의 월강수량, 12개 기상관측소의 월평균기온, 월최저기온, 월최고기온 자료를 이용하여 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 환산하였다. 환산된 자료의 계절적 영향을 파악하고자 3개월 단위로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시한 결과, 특정지역의 수문변동이 남방진동지수와 유의한 상관관계를 가짐을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 현재 많은 연구가 진행되고 있는 수문기상학적 예측모형의 개발에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.
강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.
최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.
연직수문의 방류량 계산에 필요한 수리학적 변수는 유량계수, 수문개방고, 상류수심이다. 자동수문의 수문개방고는 나머지 변수에도 영향을 미치기 때문에, 운영 중 수문개방고의 거동을 예측하는 것은 정밀한 수문설계를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 부력식 연직수문 모형을 대상으로 부력이론으로 계산한 수문개방고와 실험에서 방류 중에 측정한 값과의 관계로 부터, 임의의 상류수심에서 수문개방고를 예측할 수 있는 무차원 관계식을 도출하였다. 측정값이 계산 값과 차이가 나는 것은 동수압 하중에 의한 영향임을 압력계수를 이용하여 검증하였다. 유량계수는 수문개방율과의 무차원 관계식을 도출하였다. 도출된 관계식들을 홍수추적에 적용한 결과, 수문설계 시에는 동수압 하중으로 인한 수문개방 억제 효과를 충분히 고려하여야 하는 것으로 판단되었다.
생태저류지와 같은 LID 시설은 강우유출수를 관리하기 위하여 적용된다. LID 개념이 강우유출수 관리 계획의 중요한 부분이 되면서, LID 시설의 수문학적 성능과 LID 시설이 배수분구의 수문환경에 미치는 영향에 대한 명확한 이해가 필요한 상황이다. 본 연구는 설계 전략으로서 유황곡선의 활용에 관한 사항을 다루고 있다. 많은 LID 시설들과 마찬가지로 생태저류지는 자연 상태의 수문현상을 재현하고자 설치된다. 본 연구에서는 유황곡선 기준을 만족하는 생태저류지의 크기를 결정하려는 시도가 수행된다. 연구 결과, 현재 비점오염저감시설의 용량기준인 "5mm * 처리대상구역의면적"은 불투수율 20-30%인 지역에 유효함을 살펴볼 수 있다. LID 시설이 전형적으로 설치되는 100% 불투수 지역의 경우 자연상태 유황곡선의 재현을 기준으로 보면 47mm 정도의 유출고를 차집할 수 있는 용량이 요구되며, 이는 처리대상구역 면적의 11% 정도가 생태저류지로 활용되어야함을 의미한다. 하지만, 시설의 용량과 시설 면적의 기준은현실적으로 구현 가능한 조건에서 설정되어야 할 것이며, 또한 처리대상구역의 개별적인 수문학적 특성을 반영하여 결정되어야 할 것이다.
최근 GIS의 발달로 지리정보를 정확하게 분석한 후 각종 수리 해석에 활발히 적용되고 있다. 수문지형학(Hydrogeomorphology)은 Rodriguez-Iturbe(1971)가 유역의 지형학적 인자를 기초로 하여 순간단위도를 유도하는 방법을 제시하는 것을 시작으로 Rodriguez-Iturbe와 Gonzalez-Sanabria(1982)가 지형학적 순간단위유량도(GIUH, Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph) 매개변수와 유효우량만으로 함수를 표시하는 지형기후학적 순간단위유량도(GcIUH, Geomorphoclimatic Instantaneous Unit Hydrograph)를 유도하여 오늘날까지 발전해 오고 있다. GIS를 활용한 돌발홍수 및 지형학적 지형 기후학적 순간단위도 유도 및 한계유출량에 관한 연구에서 Sweeney(1992)는 돌발홍수능의 표준적인 산정 알고리즘을 제시하였고, Carpenter 등(1999)은 GIS와 연계하여 돌발홍수능을 산정하는데 중요한 한계유출량 산정방법에 관해 연구하였으며, 국내에서는 김운태 등(2002)은 GIS를 이용한 미소유역 규모의 한계유출량 산정 시스템을 개발한 바 있으며, 황보종구(2007)는 국내 유역에 적합한 GcIUH 산정방안에 관한 연구를 수행한 바 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 1995년부터 운영해 온 설마천 유역에 대하여 GIS 기법을 활용하여 강우-유출 해석시 GcIUH의 매개변수를 산정하여 유역에 적합한 돌발홍수 기준우량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. GIS 기법의 적용결과를 통해 산정된 설마천 유역의 지형학적 특성은 <표 1>과 다음과 같다. 한편, 돌발홍수의 개념에서 한계유출량( )은 소하천의 제방을 월류하기 시작하여 홍수를 일으키기 시작할 때의 유효우량으로 정의되며, 유역전반에 걸쳐 균등하게 내리는 단위유효우량으로 인해 발생하는 직접유출 수문곡선이므로 제방이 가득 찬 상태의 유량 즉, 제방이 월류하기 시작할 때의 유량은 등류상태의 흐름을 해석하는 Manning의 공식으로부터 산정할 수 있으며(Chow et al., 1988), 설마천 유역의 경우 50년 빈도 홍수량에 해당하는 수위와 한계유량을 산정하였다. 향후 2011년 홍수 분석을 통해 한계유량 및 기준우량의 적합성을 평가하고 이를 바탕으로 설마천 유역의 돌발홍수예측을 위한 기준우량의 산정 등을 통해 산지 특성을 고려한 돌발홍수예측시스템 프로토타입을 개발하고자 한다.
가뭄은 수개월에서 수년에 걸쳐 평년보다 낮은 강수량을 특징으로 하는 극심한 기후 현상으로 크게 기상학적 가뭄과 식생 가뭄 또는 농업 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 본 연구에 사용된 기상학적 가뭄지수는 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index), 증발수요가뭄지수 (Evaporative Demand Drought Index), 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), Copula 기반 결합가뭄지수 (Copula-based Joint Drought Index)이다. 식생지수는 0부터 1까지 0.05 간격으로 가중치를 적용하여 21개의 식생건강지수(Vegetation Health Index)를 사용하였다. VHI는 널리 사용되고 있는 원격탐사자료 기반의 가뭄지수이며, 이는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index)와 열상태지수 (Thermal condition index)의 선형 결합으로 이루어진다. 기상학적 가뭄지수와 식생지수 사이의 상호의존도 및 민감도를 분석하기 위해 상관성 분석을 수행하였으며, 이를 토지피복 유형 (시가화 건조지역, 농업지역, 초지, 산림지역)에 따른 분석도 수행하고자 하였다.
낙동강 수계 내 하천 환경 및 수자원에 대한 효율적인 유역관리를 위해 수계 내 비점오염원의 유출 및 오염물질 발생특성에 대한 정량적인 분석이 요구된다. 점오염원과 달리 강우뿐만 아니라 유역 내 지표상태 등 복잡하고 예측 곤란한 상황을 반영해야 하므로 정량화에 어려움이 따르게 된다. 수문학적 및 수리학적 분석이 가능할 뿐 아니라 수질모의가 가능한 SWMM을 활용하고 오염총량 단위유역과 댐유역을 고려한 소유역 분할을 적용함으로써 댐유역을 제외한 오염총량 단위유역별 비점오염원 분석결과를 산정하였다. 본 연구에서 산정된 유량을 기초로 낙본I 지점과 진동 수위표의 유황곡선을 비교하고 낙본I 지점의 월별 유출량 및 오염부하량 분석과 함께 유출량과 수질항목별 오염부하량의 상관관계를 분석하였다. 또한, 낙동강 수계 내 점오염원을 배제한 단위유역별 및 낙본I 지점의 비점오염원 발생특성을 분석하였다.
지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966~2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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