• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.9 no.4
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• pp.218-227
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• 2022

This study attempted classification through deep learning-based image training for land cover classification in river spaces which is one of the important data for efficient river management. For this purpose, land cover classification analysis with the RGB image of the target section based on the category classification index of major land cover map was conducted by using the learning outcomes from the result of labeling. In addition, land cover classification of the river spaces was performed by unsupervised and supervised classification from Sentinel-2 satellite images provided in an open format, and this was compared with the results of deep learning-based image classification. As a result of the analysis, it showed more accurate prediction results compared to unsupervised classification results, and it presented significantly improved classification results in the case of high-resolution images. The result of this study showed the possibility of classifying water areas and wetlands in the river spaces, and if additional research is performed in the future, the deep learning based image train method for the land cover classification could be used for river management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.2
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• pp.121-133
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• 2022

The drought resulting from insufficient rainfall compared to the amount in an ordinary year can significantly impact a broad area at the same time. Another feature of this disaster is hard to recognize its onset and disappearance. Therefore, a reliable and fast way of predicting both the suffering area and the amount of water shortage from the upcoming drought is a key issue to develop a countermeasure of the disaster. However, the available drought scenarios are about 50 events that have been observed in the past. Due to the limited number of events, it is difficult to predict the water shortage in a case where the pattern of a natural disaster is different from the one in the past. To overcome the limitation, in this study, we applied the four RCP climate change scenarios to the water balance model and the annual amount of water shortage from 360 drought events was estimated. In the following chapter, the deep neural network model was trained with the SPEI values from the RCP scenarios and the amount of water shortage as the input and output, respectively. The trained model in each sub-basin enables us to easily and reliably predict the water shortage with the SPEI values in the past and the predicted meteorological conditions in the upcoming season. It can be helpful for decision-makers to respond to future droughts before their onset.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.11
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• pp.933-942
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• 2021

The surface image velocimetry was developed to measure river flow velocity safely and effectively in flood season. There are a couple of methods in the surface image velocimetry. Among them the spatio-temporal image velocimetry is in the spotlight, since it can estimate mean velocity for a period of time. For the spatio-temporal image velocimetry analyzes a series of images all at once, it can reduce analyzing time so much. It, however, has a little drawback to find out the main flow direction. If the direction of spatio-temporal image does not coincide to the main flow direction, it may cause singnificant error in velocity. The present study aims to propose a new method to find out the main flow direction by using a fast Fourier transform(FFT) to a spatio-temporal (image) volume, which were constructed by accumulating the river surface images along the time direction. The method consists of two steps; the first step for finding main flow direction in space image and the second step for calculating the velocity magnitude in main flow direction in spatio-temporal image. In the first step a time-accumulated image was made from the spatio-temporal volume along the time direction. We analyzed this time-accumulated image by using FFT and figured out the main flow direction from the transformed image. Then a spatio-temporal image in main flow direction was extracted from the spatio-temporal volume. Once again, the spatio-temporal image was analyzed by FFT and velocity magnitudes were calculated from the transformed image. The proposed method was applied to a series of artificial images for error analysis. It was shown that the proposed method could analyze two-dimensional flow field with fairly good accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.225-225
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• 2023

하상 측정은 하천 유지관리, 수공구조물 설계 및 보수, 수생태 조사의 필수적인 자료이다. 최근 4대강 대규모 사업 이후 자연적 안정화로 인해 침식 및 재퇴적이 진행되어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 통상적인 하상 조사 기법은 레벨측량 및 RTK-GPS 등을 활용하여 점단위로 직접 계측하는 기법과 수심이 깊을 경우 ADCP와 같은 음향측심기법을 통해 하상변동을 계측하고 있다. 하지만 점단위 직접 측정은 사구와 사련과 같은 하상 구조 교란 및 계측 시 위험을 동반하고 수심자료의 측정오차가 크게 발생하는 한계점이 존재한다. 또한 초음파 방식의 경우 막음길이와 바닥면 노이즈 등의 한계점으로 50 cm 미만의 저수심부 하상 측정이 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 드론의 보급으로 수심라이다(Bathymetry LiDAR), SFM, 드론 탑재 초분광 영상을 활용한 초분광수심법과 같은 저고도, 고해상도의 비접촉식 면단위 하상 측정 기법이 대안으로 각광받고 있고 최근 관심은 해당 최신 기술의 성능 점검 및 적용성 평가에 있다. 따라서 본 연구에서는 초분광수심법 중 보편적으로 적용할 수 있는 최적밴드비분석(OBRA)의 성능 점검과 실무 적용성을 국내 하천을 대상으로 검토하였다. 해당 기술의 실무 적용성 평가항목 중 수심 적용 범위가 경제적이고 효율적인 성능 평가의 주된 항목이다. 선행 연구에 따르면 감천을 대상으로 저수심부의 성능 평가를 진행한 결과 상세한 하상계측이 가능하다고 제시하였다. 따라서 본 연구는 낙동강-황강 합류부를 대상으로 전형적인 평수기 탁도 조건에서 초분광수심법을 적용할 경우 최대측정가능수심의 범위를 결정하는 방법 및 결과를 제시하려고 한다. 또한 현장실험 당시 합천댐 방류로 인하여 황강의 탁도가 높아진 상태에 기인하여 고탁도 조건에서 초분광수심법의 적용성 평가도 추가 검토하였다. 해당 연구는 수심과 밴드비의 비선형성을 통해 최적 밴드비 분석의 결과로 도출될 수 있는 상관계수와 평균 제곱근 오차(RMSE)의 동향을 보아 다양한 시나리오의 배제수심을 통해 최대측정가능수심을 산정하였으며 그 이상의 범위는 수심맵 산정에서 제외하였다. 그 결과로 낙동강 본류에서 2.5 m 이하, 황강 지류에서 1.25 m 이하의 최대측정가능수심이 나타났고 해당 범위 이하에서는 상세한 하상이 나타났다. 또한 고탁도 조건인 황강에서는 낙동강에 비해 절반 수준의 최대측정가능수심 범위가 나타나 탁도 조건에 따른 초분광수심법의 한계가 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.498-498
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• 2022

통합물관리를 위한 농촌용수 이 치수 관련 거버넌스를 체계화하고 기반을 마련하고자 지역 내 거버넌스 및 통합물관리에 대한 사례조사, 의견 수렴, 토론 및 소통 등의 과정을 거쳐 사회적으로 수용성이 높은 '농촌용수 통합물관리 거버넌스의 운영 방안' 모델 개발을 중심으로 수행하였다. 우리나라의 물관련 거버넌스는 해당 유역과 단체의 물문제를 중심으로 활동하고 있으며, 국가적 차원의 통합물관리 체계에 발맞춰 나가기 위해서는 농업인 거버넌스 활성화가 필요하다. 또한 농업인 거버넌스는 농업용수 등 물관련 문제 해결에 적극 참여하여 협력과 소통을 기반으로 농업용수부문의 주도권을 확보하여야 할 것이다. 지역 물관리 현황 분석 및 현안 과제를 도출하기 위해 최근 농업용수와 관련한 민감한 이슈가 있는 금강유역 내 위치한 지구를 시범지구로 선정하였다. 논 시범지구는 현북 양수장으로 선정하였으며, 비교지구는 정암 양수장으로 선정하였다. 시범지구인 현북 양수장은 충남 부여군에 위치하고 있어 농업인 단체의 지역본부나 지회가 참여 할 수 있도록 하였다. 또한 통합물관리를 위한 현장의 주체인 수감원과 시설관리기관인 한국농어촌공사 부여지사가 참여하도록 하였다. 농촌용수 통합물관리 거버넌스는 협의의 거버넌스와 광의의 거버넌스로 구분하였다. 협의의 거버넌스 구성은 해당지구의 농업인, 기초지방자치단체, 한국농어촌공사 지사 등으로 구성한다. 광의의 거버넌스 구성은 해당지구의 광역 및 기초지방자치단체, 한국농어촌공사 지사, 지역의 농업인 사회단체 등 10개 이내의 기관과 단체로 구성한다. 거버넌스의 주된 활동은 해당 지역·지구의 농업용수 관리 개선 및 농업인의 적극적 참여를 위한 광역지방자치단체, 기초지방자치단체 및 한국농어촌공사와의 소통과 협력, 갈등을 조정한다. 이와 더불어 농업용수관리 개선을 위한 정책개발, 기존 제도의 개선, 효율적인 물관리를 위한 실천사업 관련된 다양한 연구조사사업 수행, 지역 농업인 영농 활동의 질 향상을 위한 욕구 조사, 중복규제 등 현안 사안에 대한 법 및 정책 개선, 대안 발굴 등 정책과 제도운영 및 개선방안 연구·조사 사업에 전력투구하는 조직체로서 기능을 수행한다. 따라서, 농업인들이 자발적으로 국가적 차원에서 제시하는 농업용수 관련 정책을 따르기 위해 농촌용수 통합물관리 거버넌스를 통한 정책 제안이 반드시 필요하다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1177-1185
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• 2022

The water and sewage system is an infrastructure that provides safe and clean water to people. In particular, since the water and sewage pipelines are buried underground, it is very difficult to detect system defects. For this reason, the diagnosis of pipelines is limited to post-defect detection, such as system diagnosis based on the images taken after taking pictures and videos with cameras and drones inside the pipelines. Therefore, real-time detection technology of pipelines is required. Recently, pipeline diagnosis technology using advanced equipment and artificial intelligence techniques is being developed, but AI-based defect detection technology requires a variety of learning data because the types and numbers of defect data affect the detection performance. Therefore, in this study, various defect scenarios are implemented using 3D printing model to improve the detection performance when detecting defects in pipelines. Afterwards, the collected images are performed to pre-processing such as classification according to the degree of risk and labeling of objects, and real-time defect detection is performed. The proposed technique can provide real-time feedback in the pipeline defect detection process, and it would be minimizing the possibility of missing diagnoses and improve the existing water and sewerage pipe diagnosis processing capability.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.4
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• pp.245-259
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• 2023

The agricultural reservoir is a critical water supply system in South Korea, providing approximately 60% of the agricultural water demand. However, the reservoir faces several issues that jeopardize its efficient operation and management. To address this issues, we propose a novel deep-learning-based water level recognition model that uses CCTV image data to accurately estimate water levels in agricultural reservoirs. The model consists of three main parts: (1) dataset construction, (2) image segmentation using the U-Net algorithm, and (3) CCTV-based water level recognition using either CNN or ResNet. The model has been applied to two reservoirs G-reservoir and M-reservoir with observed CCTV image and water level time series data. The results show that the performance of the image segmentation model is superior, while the performance of the water level recognition model varies from 50 to 80% depending on water level classification criteria (i.e., classification guideline) and complexity of image data (i.e., variability of the image pixels). The performance of the model can be improved if more numbers of data can be collected.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.46-46
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• 2021

국제사회는 1992년 기후변화협약 체결 이후 지구온도 상승을 2℃이하로 억제하는 등 기후변화 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다. 그러나 1997년 선진국(38개국) 중심으로 2020년까지 탄소감축(교토의정서)을 선언하였음에도 불구하고, 미국, 중국 등의 감축의무 미참여로 인해 기후변화대응에 대한 한계를 노출한 바 있다. 그 이후 COP21(2015년)에서 모든 국가에 감축의무를 부여하는 신(新)기후체제를 출범함으로써 선진국뿐만 아니라 개발도상국도 2020년부터 탄소감축의무를 부담하게 되었다. 영국은 기후변화위원회의 권고에 따라 탄소중립경제(Net-Zero Economy) 실현을 위해 국가적 탄소배출 목표를 발표(2019년)하고 온실가스 배출 'Zero'를 기후변화법에 명시하여 모든 산업 인프라 및 환경에 적용시키려 한다. 전 세계에서 최초로 영국의 물산업 분야는 'Net Zero 2030 Routemap'을 발표하여 물산업분야의 탄소중립 실현을 위해 다양한 정책적 로드맵과 실행방안(시나리오)을 수립하였다. 이러한 실행방안은 국가정책에 부합하고 자국내 물기업의 탄소저감 실행계획의 수립을 지원하는데 그 목적이 있다. 구체적인 실행방안은 탄소중립 달성을 위해 비용, 효과, 기술수준 및 기간 등을 고려하여, ①수요주도형, ②기술주도형, ③자연친화주도형, 그리고 ④복합형으로 제시하고 있다. 실행시나리오에 따르면, 수요주도형은 상하수도 분야 수요관리 및 기술, 설비의 효율화를 통한 배출 저감 방안으로 2018~19년 기준, 총배출량 2.41MtCO2e에서 2030년까지 0.54MtCO2e으로 약 77%의 감소효과를 기대하고 있다. 기술주도형의 경우, 심각한 탄소배출 분야의 기술개발 및 혁신을 통해 배출량을 최소화하는 시나리오이며, 총배출량(2.41MtCO2e)을 0.10MtCO2e(약 96%)까지 감소시키기 위한 방안이다. 자연친화주도형은 물기업의 자산 및 그 외 지역에 자연친화적 환경조성을 통한 탄소상쇄방안을 중심으로 총배출량을 0.88MtCO2e(약 63%)까지 저감하는 효과를 나타낸다. 마지막으로 복합협은 시나리오별 실효성과 적용시기를 고려할 때 가장 효과적인 방안으로 약 74%의 저감효과를 나타내지만, 시기적절성, 효과성에서, 가장 최적의 방안으로 제시되고 있다. 본 연구는 이러한 영국 물산업 분야의 탄소중립 정책과 실행방안 분석하고 그 시사점을 제시함으로써 국내 물산업 분야의 탄소중립을 위한 구체적 실행계획 수립에 이바지하고자 한다. 물산업 분야의 탄소중립은 기존 물산업 가치사슬 변화 등 물산업 생태계 전반의 변화를 초래할 것이며, 이러한 변화는 국내 물산업의 자본·운영시장의 비용증가에 대한 도전과 신재생에너지 기술 등 탄소 중립 기술 습득 및 새로운 일자리 창출 등 신(新)시장체계에 대한 기회가 동시에 상존한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.150-150
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• 2020

본 연구에서는 수리모형실험을 통하여 원형 다단 실린더 게이트 형식의 취수시설에서 발생하는 공기연행을 분석하였다. 수리모형실험의 원형은 경상북도 청도군에 위치한 운문댐의 "운문댐 안전성 강화사업"에서 계획되고 있는 신설취수탑을 기준으로 상사법칙은 Froude상사법칙을 적용하고 1/20의 모형 축척을 가지는 취수탑의 국부모형에 하류단 수위를 고려하기 위해 유량조절시설을 설치하여 실험을 실시하였다. 실험조건은 크게 두 가지로 구분하였으며, 수면으로부터 유입구 상단부까지의 거리 ∆h1(m)과 유입부 저수지 저류 수위와 하류단 유량조절시설간의 수위차인 ∆h2(m)이며, ∆h1에 대한 조건은 0.01m~0.06m로 0.01m 간격으로 6가지, ∆h2에 대한 조건은 0.10m~1.70m로 0.20m간격으로 9가지로 이를 조합하여 총 54개 CASE에 대해 진행하였다. 실험결과 공기연행 발생 시 그에 따른 영향을 평가하기 위해 발생 정도에 따라 미발생(Not Occur), 간헐적(Intermittent), 빈번한(Frequent), 지속적(Continuation), 공기 폭발(Air Explosion)로 분류하였으며, 각 공기연행 발생 시 취수유량의 감소율 및 영향을 분석한 결과 간헐적 공기연행 발생 시 최대 약 3.75%의 취수유량 감소, 빈번한 공기연행 발생 시 취수유량은 전체적으로 10%, 최대 약 13.19% 감소하였으며, 지속적 공기연행 발생 시 발생 이후 ∆h2증가에 의한 취수유량의 증가가 거의 이루어지지 않으며, 최대 56.25%의 취수유량이 감소, 공기 폭발 발생 시 취수유량의 영향은 지속적 발생과 비슷하나 관내 공기 포집 후 유입구로 방출 시 관에 강한 충격을 주어 안정성에도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되어, 이에 안정성 및 취수유량 감소율을 고려하여 빈번, 지속, 공기 폭발 발생 영역에서의 취수는 적합하지 않으며, 공기연행 미발생 및 간헐적 발생 영역에서의 취수 시 목표 취수유량이 1.00~4.00(㎥/s)일 때 ∆h1= 0.40m 이상, 4.00~9.30(㎥/s) 일 때 ∆h1= 0.60m 이상, 9.30~9.53(㎥/s) 일 때 ∆h1=0.80m 이상, 9.53~9.65(㎥/s) 일 때 ∆h1= 1.00m 이상에서 취수유량 감소율 3.75% 이내로 취수유량의 확보가 가능하다. 이러한 결과는 원형 다단 실린더 게이트 형식의 취수시설에 대해 취수 시 수면와류에 의한 Air Core와 그에 따른 공기연행의 발생 조건과 영향을 수리모형실험을 통해 확인함으로써 실제 운용 시 보다 안정적이고 효율적인 운용에 대한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 추가로 수치해석을 통한 비교 및 공기연행과 관내 공기포집 정도에 대한 연구를 통해 보다 정확한 자료제시가 가능할 것으로 판단된다.