본 연구에서는 Clark 모형을 기반으로 한 홍수유출 앙상블 멤버 생성기법을 개발하였다. Clark 모형의 매개변수인 집중시간과 저류상수는 불확실성을 가진다. 본 연구에서는 집중시간과 저류상수가 가지고 있는 불확실성을 해결하기 위하여 적절한 확률분포를 선정하였다. 집중시간에 적절한 확률분포는 집중시간이 가지고 있는 특성과 확률분포가 가지고 있는 특성을 비교 및 분석하여 선정하였다. 선정된 확률분포는 감마분포와 대수정규분포이다. 저류상수에 적절한 확률분포는 저류 상수와 집중시간의 관계를 분석하여 선정하였다. 선정된 확률분포는 집중시간에서 선정한 확률분포와 동일하다. 본 연구에서는 이지호 등(2013)의 연구에서 집중시간과 저류상수 사이에 뚜렷한 관계를 확인하고 이에 적합한 이변량 확률분포를 선정하였다. 선정된 이변량 확률분포는 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포이다. 이변량 감마분포는 집중시간과 저류상수에 적용 가능한 Smith, Adelfang and Tubb's(SAT) 이변량 감마분포를 선정하였다. SAT 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포의 적합도 검정방법은 K-S 검정을 이용하였다. 본 연구에서는 SAT 이변량 감마분포와 이변량 대수정규분포로 Random Number Generation 실시하였다. 생성된 집중시간과 저류상수의 앙상블 멤버는 Clark 모형을 이용하여 홍수유출 앙상블 멤버를 생성한다. 제안된 홍수유출 앙상블 멤버 생성기법은 방림 유역을 대상 검토하였다.
본 논문은 재구성 가능한 메쉬(RMESH) 병렬 모델에서 상수 시간에 구멍이 있는 다각형의 한 점으로부터의 가시성 다각형을 구하는 문제를 고려한다. 알고리즘의 기본 전략은 프로세서의 수에 있어 준-최적인 상수 시간 알고리즘을 사용하여 문제의 크기를 감소시킴으로써 최적인 상수 시간 알고리즘을 얻는 것이다. 이 전략을 사용해 모두 N개의 에지로 구성된 구멍이 있는 다각형에 대한 가시성 다각형을 N$\times$N RMESH에서 상수 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 다각형들의 집합이 주어져 있을 때 외부의 한 점에서 가시 영역을 구하거나, 선분들의 집합이 주어져 있을 때 평면상의 한 점에서 가시 영역을 구하는 문제도 해결할 수 있다.
본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수로 정량화하였고, 유역의 집중시간 및 저류상수를 호우사상의 특성 및 유역의 조건을 고려하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 이를 Monte Carlo 모의기법에 적용하여 유역평균 저류상수 및 집중시간에 대한 신뢰구간을 추정하였다. 또한 신뢰구간을 좁히기 위한 방안으로 관측된 집중시간 및 저류상수를 Bootstrap 기법으로 처리하였다. 그 결과 유역을 대표하는 유출특성의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다는 것이다. 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 단순히 관측치를 이용한 경우보다 Monte Carlo 모의기법에 의한 경우 신뢰구간이 2-3배정도 좁게 나타났다. 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 10여개 대략 20개 정도 이상의 호우사상이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 주어진 유역을 대표할 수 있는 집중시간 및 저류상수를 결정하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서의 방법론을 적용하여 관측자료가 존재하는 다양한 유역에서의 집중시간 및 저류상수를 결정하고, 이를 지형인자 유역특성을 고려하여 회귀분석하는 경우 보다 정도 있는 경험식의 개발도 가능할 것이다.
대규모 상수관망 시스템의 운영비용 절감을 위한 펌프장 운영 최적화 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 이러한 상수관망 시스템 운영 최적화에 대한 연구를 수행하기 위해서는 짧게는 24시간, 길게는 1주일 이상의 시간모의가 필수적이며, 최적화 알고리즘과의 연계를 통한 시뮬레이션이 요구된다. 대규모 상수관망의 경우 관로 및 절점의 수가 수 천 혹은 수 만개에 달해 수리해석 및 최적화에 많은 시간이 소요되며 실시간 운영을 목적으로 하는 경우 모형의 적용에 한계가 발생한다. 이처럼 모의시간에 대한 문제를 해결하기 위해서는 해당 상수관망 시스템의 수리 거동, 수질 해석 결과를 변화시키지 않는 범위에서 관망을 간소화 할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내에서 실제로 운영되고 있는 송, 배수 시스템의 일부를 대상으로 시스템 간소화, 즉 골격화(Skeletonization) 연구를 진행하였으며, 모두 네 가지의 골격화 기법을 비교, 평가하였다. 본 연구에서 제안된 골격화 기법을 통해 대규모 상수관망의 해석에 소요되는 시간을 단축함으로써, 실제 상수관망의 실시간 운영 모듈 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 들어, 송 배수 시스템의 펌프운영을 최적화하여 운영비용을 절감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 펌프운영을 모의하기 위해서는 수 일간의 시간모의가 필수적이며, 최적화 알고리즘 등과의 연계를 통한 시뮬레이션이 필요한 경우가 많다. 하지만, 대규모 네트워크의 경우 관로 및 절점의 수가 수천, 혹은 수 만개에 달해 수리해석 및 최적화에 소요되는 시간이 길어지는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수리해석을 위해 상수관망 네트워크를 골격화(skeletonization)하는 방법을 제안한다. 상수관망시스템의 골격화는 본래의 상수관망 수리 거동을 변화시키지 않는 범위에서 관로와 절점의 삭제, 통합을 통해 복잡한 상수관망을 단순화하는 과정이다. 이러한 골격화 방법은 단순골격화 방법과 등가길이관 방법(Equivalent Length Pipe Method)으로 구분할 수 있다. 단순 골격화 방법은 해당 상수관망 수리해석에 큰 영향을 미치지 않는 소구경관을 삭제하거나, 특정 구역의 여러 수요절점을 하나의 수요절점으로 통합하는 방법이다. 등가길이관 방법은 관경과 연장이 상이한 복수의 관에 동일한 유량이 흐르는 경우, 관경, 연장, 조도계수 등을 조절하여 동일한 수두 손실이 발생하는 하나의 관으로 통합하는 방법이다. 국내에 실제 운영되고 있는 지방상수도를 대상으로 골격화를 진행하였으며, 수리해석 프로그램은 미국 환경청에서 개발한 EPANET을 사용하였다. 본 연구에서 개발한 골격화 기법을 통해 대규모 상수관망의 해석에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 실제 상수관망의 운영에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 강우에 내한 유역의 반응시간에 관한 연구로써 우리나라 자연하천유역에 적합한 도달시간 및 저류상수 산정공식을 개발하기 위하여 섬진강 유역을 대상으로 유역특성인자 및 강우 특성인자를 분석하고, 이를 다중회귀분석방범 중 최적의 회귀모형을 추출하기 위한 단계별 회귀분석방법을 이용하여 산정공식을 개발하였다. 그리고 개발된 산정공식으로부터의 도달시간 및 저류 상수들을 기존 경험공식의 값들과 비교하였으면, 또한 이를 Clark 모형에 적용하여 실제 호우사상들에 대한 유출수문곡선을 분석하여 관측수문곡선과 비교 검토하였다. 그 걸과 계산된 유출수문곡선과 관측수문곡선은 첨두유량 및 첨두발생시간에서 비교적 적은 오차를 보였으며, 유출수문곡선의 양상에서도 상호 높은 상관성을 보여 개발된 산정공식에 대한 적합성을 잘 나타내주고 있다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
본 연구에서는 유역 집중시간과 저류상수의 이론적 배경을 바탕으로 적절한 경험식의 형태를 제시하고 기존의 경험식의 형태와 비교 평가하였다. 추가로, 제시된 경험식의 형태를 이용하여 충주댐 유역의 집중시간 및 저류상수의 경험식을 유도하고, 유도된 경험식과 기존의 경험식들을 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 집중시간에 대한 경험공식의 형태는 유로연장의 제곱에 비례하고 유로경사에 반비례하는 형태로 나타난다. (2) 저류상수는 집중시간에 비례하는 형태로 나타난다. (3) 기존 매개변수에 관한 경험식을 검토한 결과, 집중시간의 경우에는 Kirpich 공식, Kraven (I) 공식, Kraven (II) 공식, California DoT 공식, Kerby 공식, SCS 공식 및 Morgali and Linsley 공식 등이 이러한 이론적 배경을 잘 따르고 있는 것으로 나타난다. 저류상수의 경우, Clark 공식, Russell 공식, Sabol 공식 및 정성원 공식 등이 본 저류상수와 집중시간의 비례관계를 매우 잘 만족하는 것으로 나타난다. (4) 기존의 경험식을 충주댐 유역에 적용한 결과, 집중시간의 경험식 중 정성원 공식, 윤태훈 등 공식, Kraven (I) 공식 및 Kraven (II) 공식은 추정한 집중시간과 비교적 유사한 결과를 보였으나, Rziha 공식은 비정상적인 결과를 나타내는 것으로 나타났다. 저류상수의 경우에는 윤석영과 홍일표 공식, 정성원 공식, 이정식 등 공식 및 윤태훈 등 공식이 어느 정도 합리적인 결과를 보인 반면, Sabol 공식의 경우에는 비정상적인 결과가 유도되었다. 결론적으로 국내의 집중시간 및 저류상수에 대한 경험공식이 국내 유역의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
실제 유역에서 지류유입량(tributary inflow)의 형태로든 사면류의 형태로든 측방유입은 반드시 존재한다. 측방유입이 하도의 지배적인 흐름이 되는 경우 이는 유출수문곡선의 종거값과 형태를 변화시키는데 중요한 역할을 하게 된다. 따라서 측방유입의 형태를 저류상수 및 집중시간과 같은 수문학적 특성으로 적절하게 표현할 수 있다면, 전체 유역 내에서 측방유입의 지체효과 및 저류효과를 파악하는데 크게 기여하게 된다. 측방유입과 관련된 선행연구들을 살펴보면, Saint-Venant 방정식을 근간으로 하는 연구가 주를 이루고, Muskingum 하도추적모형 또는 Muskingum-Cunge 하도추적 모형을 확장한 연구가 나머지 부분을 차지한다(Hayami, 1951; Dooge et al. 1982). 지금까지 수행된 대다수의 연구들은 수치해석적으로 측방유입의 유출량을 모의하거나 혹인 관측값이 존재하는 경우 역으로 측방유입의 특성을 유추한 것들로 다소 복잡하고, 관측값이 존재하지 않는 경우에는 적용이 어려운 문제점을 가지고 있다. 그러나 유역의 물리적인 특성과 주하도의 특성만을 이용하여 측방유입의 특성을 대략적으로 유추하는 것이 가능하다면, 전체유역과 각 소유역의 관계는 전체유역의 물리적인 특성과 주하도의 수문학적 특성만으로 충분히 파악할 수 있게 된다. 다시 말해 유역분할 시 각 소유역 사이의 관계를 고려하여 전체유역의 유출량을 파악하는 것이 가능해진다. 이에 본 연구에서는 Muskingum 하도추적모형을 재해석한 순간단위도를 이용하여 측방유입의 수문학적 해석을 시도하였다. 대상유역으로는 격자형태의 사각형과 삼각형 유역을 임의로 가정하였으며, 각각의 유역에서의 순간단위도를 선형하천모형과 선형저수지모형의 합으로 유도하였다. 이때 저류상수는 하도길이와 비례한다는 가정을 바탕으로 사각형과 삼각형 유역에서의 저류상수 및 집중시간을 유도하였다. 특히 유역 출구에서 최원점에 위치한 격자에서 유출이 발생시간을 집중시간으로 가정하였으며, 이 시점에서의 종거값과 기울기를 이용하여 저류상수를 유도하였다. 그 결과, 선형하천과 선형저수지모형 각각은 집중시간과 저류상수로 특징지어짐을 알 수 있었으며, 결정된 측방유입의 저류상수 및 집중시간이 적절한 것을 확인하였다. 이러한 결과는 향후 대유역에서 유역분할의 효과뿐만 아니라 홍수량 할당문제를 입증하는데 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 에지 가시성에 관련된 문제를 재구성 가능한 메쉬(RMESH)에서 상수 시간에 해결하는 것을 고려한다. 에지 가시성에 관련된 기본적인 문제들로 다음의 세 가지 문제를 살펴볼 수 있다. 첫째, 주어진 다각형이 어떤 에지로부터 가시적인가를 판별하라. 둘째, 주어진 다각형을 볼 수 있는 모든 에지를 구하라. 셋째, 주어진 다각형에서 어떤 에지로부터의 가시적인 영역, 즉, 가시성 다각형을 구하라. 이들 문제를 상수 시간에 해결하기 위하여 본 논문에서는 두 에지 사이의 가시성에 관한 다음의 문제를 고려한다: 단순 다각형 P의 두 에지 e와 f가 주어져 있을 때 e로부터 가시적인 f의 영역을 구하라. 본 논문에서는 이 문제를 N-N RMESH에서 상수 시간에 해결하는 알고리즘을 제시한다. 여기서 N은 P의 정점의 개수이다. 이 알고리즘을 이용하면 에지 가시성에 관련된 기본적인 문제들을 모두 RMESH에서 상수시간에 해결할 수 있다. 특히, 세 번째 문제를 N-$N_2$ RMESH에서 상수 시간에 해결하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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