유역내에서 발생한 고탁수는 저수지로 유입됨으로써 용수 공급에 지장을 초래하고, 수환경 악화 및 하류지역의 정수비용 부담을 가중시키는 등 사회, 경제적으로 여러 가지 문제를 일으키고 있다. 우리나라 대부분의 다목적댐은 홍수기에 탁수로 인하여 다양한 문제를 겪고 있다. 탁수문제는 수중생태계를 파괴하고, 상수원을 오염시키며, 물이 가지는 관광자원으로서의 가치를 심각하게 훼손시키는 등 심각한 문제를 야기 시키고 있다. 특히, 최근에는 잦은 이상 집중강우 현상 때문에 탁수의 장기화 문제가 대두되면서 중요한 사회문제로 떠오르고 있다. 수자원의 효율적 이용을 극대화하기 위한 댐의 연결사업은 탁수의 인위적인 외곡이 발생하기 때문에 적절한 조절을 통해 그 영향을 최소화할 필요가 있다. 댐에서 물의 밀도는 온도, 염도 및 탁도 등의 변화로 인하여 일정하지 않고 시간과 공간에 따라 변화하며, 일반적으로 혼합되지 않고 밀도와 두께가 다른 층에 분리되어 존재한다. 여름철 집중 강우 시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 본 연구에서는 EFDC의 댐의 수리 및 수질예측모형을 이용해 여름철 집중강우시 유입되는 고탁수의 도달시간과 탁수량 등을 예측 평가하였다. 댐의 취수탑이 설치되는 위치는 댐의 상류측으로 일반적인 댐 주변의 온도 및 탁수거동과는 다르기 때문에 이 부분을 반영하여 평가하여야 한다. 본 연구에서는 EFDC의 댐 수리 및 수질예측모형을 이용하여 여름철 댐으로 유입되는 탁수거동을 평가하고, 댐 연결터널로 유입되는 취수탑 앞의 탁수농도를 예측하여 적절한 선택취수를 통해 댐 연결로 인한 고탁수의 댐간 이동을 최소화하기 위한 취수설비 운영방안을 제시하였다. 총 6개의 홍수사상('99년 홍수, '02년 루사, '03년 매미, '06년 에위니아, '09년 홍수 등)을 선정하여, 홍수사상에 대한 시단위의 유입량자료를 이용하여 양 댐간 연결로 인한 탁수거동을 분석하였다.
기상이변으로 인하여 최근 10년 동안 해마다 홍수와 가뭄 피해가 극심하였고 그에 따른 경제적 손실 또한 증가하고 있다. 이에 우리나라에서는 4대강 살리기 사업으로 다기능보 건설 및 준설을 통하여 용수확보 및 홍수조절능력을 향상시키고자 하였다. 하지만 그로인해 하천환경이 많이 변하였으며, 그에 따른 하도의 안정성 확보 및 효율적인 유지관리가 요구되는 상황이다. 체계적인 하천관리를 위해서는 24시간/365일 하천상황 분석과 함께 실시간 수리학적 체류시간 분석 등을 통한 하천 및 하도내 수자원 관리 기초자료 필요성이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 변화된 하천을 정확히 반영하고, 보의 운영조건을 고려한 2차원 수리해석을 실시하여 하천관리를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 다기능보의 지형조건과 운영조건을 반영할 수 있는 EFDC 모형을 이용하여 낙동강에 대해 2차원 수리모형을 구축하였다. 자료기반모형을 이용하여 지류 유입량을 예측하여 적용하였으며, 보 상류 및 하류부 수위를 상 하류단 경계조건으로 구성하였다. 이를 통해 보별 유입량 및 보 상류의 주요지점의 수위, 유량에 대한 다양한 조건을 확정론적 방법과 추계학적 방법으로 분석하여 주요지점에서의 유량 및 수위 수문곡선, 수위/유량 종단양상, 주요지점별 도달 시간 등을 제시하였다. 또한 확정론적 수위 및 유량의 홍수기 및 저 갈수기, 계절 및 분기, 일단위및 시단위 등의 시계열 결과를 도출하였으며, 유량규모별 전파 양상을 분석하여 강우-유량-도달 시간의 조건표를 제시하여 보의 운영에 직접적으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 낙동강에서의 하천관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있으며, 다양한 조건에 대한 보 운영 및 하천 유지관리의 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
우리나라는 경제의 고도성장으로 급격한 도시화를 맞이하였으며, 경제적 혜택을 위한 이촌향도로 도시규모가 팽창하면서 전국토의 불균형 발전을 초래하게 되었다. 또한 이는 전국적인 현상에서 국지적 시단위의 개발에까지 다양한 양상으로 나타나고 있으며, 특히 수도권지역에 위치하는 도시에서 사회적 문제로 까지 되는 경향이 초래되고 있다. 이에 대한 해소방안으로 도시균형발전 측면에서의 지속가능성에 대한 이론적 고찰과 함께 시흥시의 분석을 통해 방안을 제시하였으며, 결론은 다음과 같다. 첫째, 지속가능성을 전제로 한 종합적 접근이 요구되며, 사회 문화 및 경제적 측면으로 확대하여 도시의 균형발전을 유도할 필요성이 있다. 둘째, 신개발과 함께 원도심에 대한 통합적 관리 정책이 요구된다. 이는 다양한 사회적, 물리적 접근과 병행해야 한다. 셋째, 도시공간구조의 연계와 평면적 도시확산에 대한 고려를 통한 도시계획적 측면에서의 접근방안 모색이 필요하다. 넷째, 도시균형발전을 도모하기 위해서 이해 관계자 간의 조정과 함께 특히, 지역주민, 민간사업자, 그리고 지역사회의 비영리 시민단체 등 다양한 그룹의 참여를 통한 도시 불균형 해결방안 모색이 요구된다. 그리고 이와 함께 위와 같은 환경이 조성될 수 있도록 행정관청의 지속적인 지원이 수반되어야 하겠다.
본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.
효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.
일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.
1986년 영남대학교 신입생 4,834명 (남학생 ; 3,499명, 여학생 ; 1,335명)을 대상으로 1986년 1월부터 동년 2월에 걸쳐 신불안 우울척도를 사용하여 평가한 불안 우울성적의 결과는 다음과 같다. 1. 불안 우울성적의 평균총점은 남학생이 $31.49{\pm}6.57$이었고 여학생이 $33.37{\pm}6.84$로 양군간의 유의한 차이가 있었다(P<0.001). 2. 신불안 우울척도의 항목별 성적이 남녀학생 공히 높은 항목은 수면장애, 후회감, 성욕감퇴 및 피로감 등이었고 남녀학생 공히 낮은 항목은 두려움, 정신운동흥분과 지연, 졸도감 및 절망감 등이었다. 3. 신불안 우울척도의 총점이 50점 이상인 고득점자는 남학생이 99명(2.8%), 여학생이 40명(3.0%)이었다. 4. 사회정신의학적 요인들중 남녀학생의 불안 우울성적에 공히 유의한 영향을 끼친 것은 소속대학이나 소속학과에 대하여 불만인 경우, 가족분위기나 부모와의 친숙도에 대하여 불만인 경우, 과거, 현재, 미래의 자아상에 대한 태도가 비관적인 경우(이상 각각 P<0.0001) 등이며, 성장지가 시단위 이하인 경우(각각 P<0.05)등이었다. 5. 신불안 우울척도와 Zung의 자가평가 불안척도 및 우울척도간의 상관관계는 각각 0.64, 0.61의 다소 높은 상관관계를 보였다. 또 신불안 우울척도와 Leeds대학의 불안 우울척도간에는 상관계수 0.77의 높은 상관관계를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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