유량측정은 측정방법에 따라 측정위치가 변동된다. 도섭법은 관측자가 직접 하천을 횡단하며 측정하는 방법이며 수심이 얕은 경우 가능하다. 보트법의 경우 상대적으로 공간적 제약을 덜 받으며 교량법의 경우 이용 가능한 교량이 있어야 한다. 따라서 교량법은 현장여건에 따라 관측소와 멀리 떨어져 있는 경우가 있으며 이 경우 측정된 유량을 이용하여 수위-유량관계곡선식을 개발한다면 그 정확도가 떨어질 수 있다. 미국지질조사국(USGS)에서는 관측소와 측정위치가 멀리 떨어진 경우 측정된 유량을 보정하도록 규정하고 있다. 우리나라의 경우 유량 보정을 실시하지 않는 것으로 파악되었다. 하지만 이는 수위-유량관계곡선식, 특히 외삽부분에서 큰 오류를 유발할 수도 있어 신중할 필요가 있다. 본 연구에서는 수위관측소와 측정위치가 현저하게 먼 경우 유량 보정방법을 살펴보고 실측유량과 보정유량의 차이를 확인하였다. 대상지점인 낙동강 유역의 안동시(운산리) 지점은 홍수측정위치와 수위관측소 위치가 약 1.7km 이격되어 있으며, 2020년 측정성과(부자)를 이용하여 이를 보정하고 그 차이를 확인하였다. 보정결과 실측유량과 보정유량이 최고 5.0%, 평균 3.7% 차이를 보이는 것으로 확인되었다. 안동시(운산리)지점은 2020년 측정 최고수위가 3.35m이며, 이는 평수위에서 약 2.00m 가량 상승한 것으로 최고 홍수위로 보기는 어렵다. 즉 이보다 더 큰 홍수 사상이 발생하여 수위가 더 상승한다면 실측유량과 보정유량의 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 수위관측소와 측정위치가 이격된 경우 측정된 성과가 루프(Loop) 형태를 보일 수 있어 보정이 필요한 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 인한 홍수피해가 증가하고 있어 안전하고 효율적인 물관리의 중요성이 대두되고 있다. 국내 대부분의 하천의 경우 홍수 예·경보를 위해 수위 관측을 하고 있지만 소하천의 경우에는 홍수기와 평수기의 유량차이가 크고, 경사가 급한 경우에는 사류가 발생하여 수위-유량 관계가 일정하지 않아 수위 자료만으로 하천의 유량을 측정하기 어렵다. 이러한 경우에는 직접 유속을 측정하여 유량을 산정해야 하지만 홍수기에는 유속이 빨라 측정자가 직접 유속을 측정하기에는 위험하여 현실적으로 측정하기 어려운 문제가 있다. 따라서 하천의 유속을 측정하기 위해서는 측정자가 직접 하천에 들어가 측정하는 직접 측정방법이 아니라 하천에 접촉하지 않고도 유속을 측정할 수 있는 비접촉식 측정 방법을 사용해야 한다. 비접촉식 하천 유량측정 방법 중에서 영상자동유량계측 기술은 하천의 흐름 영상을 이용하여 넓은 범위의 유속을 쉽게 측정할 수 있는 장비로 미리 설치한 지점의 하천의 영상을 사용하기 때문에 안전하고 지속적으로 홍수기 하천의 유속과 유량 측정이 가능하다. 이에 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 설치한 인수천 지성교의 영상자동유량계측 장비를 이용하여 2020년 8월 2일 집중호우가 발생한 시기의 유속 및 유량 측정을 수행하여 홍수시 영상유속측정 기술의 산지하천 적용 가능성을 검토하였다. 계측 결과 2020년 8월 2일 09시부터 15시 까지 그리고 3일 05시부터 4일 12시까지의 수위, 유속 및 유량을 계측하였다. 계측 결과 홍수기 상승구간과 하강구간에서의 수위-유량 관계가 다르게 나타났으며, 특히 상승기에서는 수위는 일정한 상태에서 유속만 빨라지는 사류 흐름이 발생하여 수위-유량 관계식을 사용하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 산지하천의 경우 하류지역의 물관리 및 홍수 예·경보를 위해서는 홍수기 수위 계측뿐만 아니라 영상자동유량계측 기술을 활용한 유량측정이 반드시 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기존의 수위만을 고려하여 작성된 수위-유량관계곡선식을 개선하기 위하여 경심, 하상경사, 수심 등 비교적 쉽게 취득할 수 있는 하천의 수리특성인자를 활용하여 유량을 산정할 수 있는 방법을 제안하였다. 알버타대학에서 제공된 보고서 내용 중 수리실험실 및 자연하천의 수리자료를 활용하여 평균유속 공식인 Manning식과 Chezy식으로부터 하천의 수리학적 특성이 반영된 조도계수 n값과 C값을 산정하고 이를 토대로 유량을 산정하였다. 제안된 유량산정 방법은 실측치에 근사하여 정확도가 개선됨을 확인하였으며 기존의 수위-유량관계곡선식에서 추정된 유량과 비교하고 그 적용성을 검토하였다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 홍수량 자료뿐만 아니라 저 평수량의 자료도 매우 중요하며, 이는 최근의 가뭄 발생으로 인하여 용수공급 및 하천수질관리 문제에서 저수위 유량자료의 파악이 중요한 관심 대상이기 때문이다. 이를 위해서는 저수위에 대해 유량측정을 실시하여 유량자료를 확보해야 하며, 이와 더불어 연속적인 유량자료를 얻기 위해서는 신뢰성 있는 수위-유량관계곡선식이 필수적이다. 일반적으로 자연하천에서 수위-유량관계는 수위의 상승 및 하강에 따라 유량변화가 일정한 경향성을 가지고 변동을 하기 때문에 단일함수 관계로 설명이 가능하다. 하지만 갑문 조작에 영향을 받는 구간에서는 수위와 유량만의 단일함수 관계가 아닌 갑문의 개 폐에 따라 수위와 유량이 변동하는 특성을 가지고 있어 일반하천에 비해 수위-유량관계를 규명하는 것이 매우 어려운 문제이다. 최근에 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 및 유속지수법을 이용한 자동유량측정시설이 국내에 도입됨에 따라 저 평수량에 대한 연속측정이 가능하게 되었으나, 측정된 수위-유량자료를 이용하여 수위-유량관계곡선식을 개발하는 것은 아직까지 국내 외를 막론하고 명확히 해결하지 못하는 문제점이 남아 있다. 본 연구는 갑문의 조작에 따라 크게 영향을 받는 저 평수량에 대하여 수위-수면경사-유량관계를 이용한 산정방법과 자동유량측정시설에 의한 유량산정방법에 대하여 비교 검토하였으며, 이를 검증하기 위하여 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)를 이용하여 갑문 개 폐에 따른 연속 측정을 수행하였다. 이와 같은 유량 산정방법과 검증을 통하여 보다 신뢰도가 높은 저 평수량을 산정하는 것이 목적이다.
보는 수로나 하천의 수위를 조절하고 취수 등의 편의를 제공하기 위해 건설되는 하천 구조물이다. 일반적인 보(고정보)는 상시 담수 되어 농업용수, 생활용수, 공업용수 등의 취수원으로 활용되지만, 최근에 설치되는 보(가동보)들은 수문을 설치하여 필요에 따라 수위를 조절할 수 있게 되어 있다. 이와 같은 보의 운영은 보 상류의 유속, 수심, 흐름 특성, 하천 형상 등의 변화를 발생시킨다. 특히 하류 보는 운영현황에 따라 하천 흐름에 직접적인 영향을 주기 때문에 하천 흐름 특성에 핵심적인 요소로 볼 수 있다. 따라서 이에 대한 모니터링이 필요하며 이에 따른 수위-유량관계를 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 함평천 유역에 위치한 함평군(영수교)관측소를 대상으로 하류 약 1.3km에 위치한 개량형 공압식 가동보의 2021년 기립각도 변화에 대한 보 모니터링을 실시하여 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 2021년에는 가동보의 기립각도 변화 및 취수조건에 따라 총 37회의 수위관측 및 유량측정을 하였으며 총 29회의 가동보의 기립각도를 계측하였다. 2021년 전반기에는 부분개방1, 부분개방2, 부분개방3, 완전개방, 취수조건으로 기간 분리되었고 후반기에는 완전개방, 부분개방3, 부분개방4, 부분개방5 조건으로 가동보의 기립각도에 따라 총 6개의 기간분리가 발생하였다. 결과적으로 본 연구에서는 하류 가동보 운영현황에 대한 보 모니터링과 흐름 특성이 변화하는 기간의 유량측정성과 확보를 통해 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.
본류와 지류가 만나는 하천의 합류부는 물의 흐름에 변화가 생겨 수면 변화가 상류에 미치는 배수현상이 나타난다. 또한 한강과 평창강이 만나는 영월 지역의 경우 각 유역 면적이 비슷하기 때문에 홍수 사상에 따라 상호 배수 영향을 주어 상류 수위에 영향을 준다. 그러므로 하천 유량을 산정하는 기존 방법인 수위-유량관계곡선(stage-discharge relation curve)을 이용한 환산 유량은 실제 측정 유량과 차이가 있다. 본 연구에서는 2021년 강우 사상에 따른 영월군(영월대교) 지점, 영월군(팔괴교) 지점 간 수위관측소 수위 비교, 각 지점의 수위관측소 수위와 유량관측소 수위 비교, 각 지점의 수위-지표유속관계를 분석하여 기간별 상호 배수 영향을 검토하였고, 연속적으로 유속을 직접 측정하여 얻은 유속과 평균유속 간의 관계를 이용한 지표유속법(index velocity method)의 적용을 검토하였다. 검토 결과 배수 영향 발생 시 지표유속법을 이용하여 산정된 유량과 수위-유량관계곡선식으로 산정된 유량 간의 차이가 발생하였고, 배수 영향 기간에는 지표유속법을 활용하여 유량을 산정하는 것이 타당한 것으로 분석되었다.
일반적으로 수위·유량 거동은 시간에 따른 수위·유량의 변화량으로 분석이 가능하며, 이를 토대로 연간, 특정 기간의 수위·유량을 분석 및 예측하여 수자원을 효율적으로 활용하고, 재해 예방에 활용할 수 있다. 이러한 수위·유량의 거동에는 다양한 요인들이 영향을 미치며, 대부분의 경우 해당 요인들이 복합적으로 산재하여 각 요인의 영향이 중첩되어 수위 거동을 이해하기에 어려움이 존재한다. 그에 따라 본 연구에서는 웅천천 보령시(노천교) 지점을 대상으로 강우, 유출, 유입에 따른 수위·유량의 거동분석을 실시하였다. 보령시(노천교) 지점은 다양한 외부 요인들이 존재하며, 각 요인이 비교적 독립적으로 작용한다는 가정을 하여 지점의 수위·유량의 요인별 거동 양상을 분석하고자 한다. 우선 금강홍수통제소에서 제공되는 보령시(노천교) 10분 수위 자료와 일 강수량을 비교하여 강우에 따른 수위 패턴을 분석하였다. 이후 보령시(노천교) 10분 수위 자료를 한국수자원조사기술원에서 개발한 수위-유량관계곡선식을 이용해 10분 단위 유량으로 환산하고, 이를 한국수자원공사에서 제공하는 보령댐 10분 단위 총방류량 자료 중 하천 방류량(소수력, 관개(몽리), 하천유지, 등)에 해당하는 내용들을 추출해 비교하였다. 그 결과, 하천의 기저유량은 방류량에서 결정되는 것으로 확인되었으며, 강우량에 따른 수위상승은 비교적 직접적인 요인으로 일어났다. 1순위 수위(2.52m)는 강우에 의해 영향을 받고, 2순위 수위(2.24m)는 방류량에 영향을 받은 것으로 분석되었다. 또한 4~5월 기간에는 기저수위 이하로 떨어지는데, 이는 농업용수 취수의 영향으로 기저수위 이하의 수위거동을 보인 것으로 분석되었다 이를 통해 하천수위 거동을 요인별로 분석할 수 있었으며, 향후 물수지적 관점으로의 추가분석이나 강우에 따른 댐 방류량 조절을 수위로 치환해 더욱 세밀하게 조절할 수 있을 것으로 예상된다.
물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.
우리나라에서는 최근 이상기후로 인해 평균 기온이 높아지고, 여름철에 집중된 강우 특성으로 인하여 하천의 하도와 하도내 식생영향에 따른 수위-유량관계곡선식의 변동성이 높아지고 있다. 하도 내 식생과 하천의 흐름은 서로 영향을 주기 때문에 하도내 식생은 하천 흐름 특성에 핵심적인 요소로 볼 수 있다. 하도의 변동성은 단면 측량 등으로 확인 할 수 있으나, 하도내 식생은 주변 환경에 따라 매년 다르게 나타나기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 만경강 유역에 위치한 전주시(서천교)관측소를 대상으로 2017년~2018년, 2020년의 하도 내 수중식생과 하안 영역의 식생 성장과 소멸 및 식생사주의 모니터링 결과를 바탕으로 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 2017년은 하도 내 식생의 성장과 소멸에 따라 저수위 구간에서 다수의 기간분리가 발생하였으며, 중수위 구간은 기간분리가 발생하지 않은 것으로 분석되었다. 2018년과 2020년은 하도 내 수중식생의 성장과 소멸로 인항 저수위 기간분리 이외의 하안영역의 식생 성장과 소멸에 따른 통수능 변동으로 인하여 중수위 기간분리가 추가로 발생하였고, 식생사주에 대한 지속적인 모니터링을 통하여 중수위 구간분리를 추가 검토하였다. 결과적으로 본 연구에서는 하도 내의 식생영향에 따른 유량측정성과를 확보하였으며 확보한 유량측정성 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.
화원 지점의 홍수시 유량은 수위가 상승할 때와 하강할 때 동일한 수위에 대해 많은 차이를 나타내고, 이와 같이 이력효과의 크기가 클 경우에는 많은 오차가 발생할 수 있다. 유량 환산 오차를 줄이기 위해 낙동강 본류 화원 수위관측소 지점에 대한 고리모양 수위-유량 관계곡선을 작성하였다. 하천유량과 단순 환산된 유량의 편차를 계산하기 위해 부정류 모의 사례로부터 (수위, 유량) 자료쌍을 획득하여 단순 수위-유량 관계곡선식을 작성하였다. 이 관계에서 이탈하는 유량편차 ${\Delta}Q$와 수위변화 따른 하천폭과 시간변화율의 곱인 $B{\Delta}h/{\Delta}t$와의 관계로부터 고리모양 수위-유량 관계의 유량을 구하였다. ${\Delta}Q$와 $B{\Delta}h/{\Delta}t$는 높은 상관관계를 나타내었다. 이로부터 계산된 유량은 1997년의 수위 7m이상 관측유량 11개 중 7개가 고리모양 수위-유량 환산관계의 유량과 10% 이내의 차이를 보였고, 수위 9m이상의 1998년 관측유량은 고리모양에 근접하였다. 화원 지점과 같이 고리폭이 큰 지점은 단순 수위-유량 관계보다 고리모양 수위-유량 관계를 적용하는 것이 유량 환산의 오차를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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