• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.106-106
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• 2019

많은 도심의 하천들은 오염물질의 유입에 취약하다. 최근 신소재 공학 등 첨단산업이 발전하게 되면서 유해화학물질의 유입문제는 더욱 대두되고 있으며, 실제로 최근 유해화학물질 유입사고 발생건수가 늘어나고 있다. 특히 국내 취수량의 90%는 지표수에서 취수하고 있어, 하천오염사고는 직접적인 피해로 이어지게 된다. 따라서 이러한 사고에 대응하기 위하여 수환경에 유입된 유해물질의 거동 매커니즘을 반영한 수질해석이 필요하다. 수체 내에 유입된 유해화학물질은 기본적으로 흐름에 따른 이송 확산을 하며 흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응과 같은 다양한 반응과 함께 혼합거동을 한다. 특히 소수성물질의 경우 용해된 상태뿐만 아니라, 유사에 흡착된 상태로 수체에 존재하게 된다. 결국 유해화학물질의 거동을 해석하기 위해서는 유체의 흐름 해석뿐만 아니라 수체에 존재하는 유사의 이송 또한 해석해야한다. 본 연구에서는 흐름해석을 위하여 서울대에서 개발한 흐름모형(HDM-2D)을 사용하였으며, 부유사 거동모의를 위해 부유사거동모형(STM-2D)을 개발하였다. 또한 유해화학물질의 거동모의를 위해 서울대에서 개발한 수질모형(CTM-2D)에 생성/소멸항을 추가하였으며 흐름모형과 부유사모형과의 연계를 통해 유해화학물질의 혼합거동 수치모형을 개발하였다. 각 반응항(흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응)을 수치모형에 반영 시에는 보통 두 계(물-토양, 물-공기) 사이의 선형 물질교환으로 이해된다. 따라서 물질의 각 반응 별 평형농도와 물질교환속도계수를 추정식을 통해 산정하여 사용하게 된다. 하지만 각 기작이 반영유무에 따라 계산시간 및 필요입력변수가 늘어나게 되므로, 유해화학물질 유입사고와 같은 빠른 대처가 필요한 경우 각 반응 텀의 유의성을 판단하여 모형에 반영여부를 결정을 통해 경제적인 모의를 할 수 있어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 개발된 모형의 각 매개변수들의 민감도를 분석하고, 흐름조건 및 물질의 특성에 따른 반응항의 유의성을 판단하였다. 본 연구에서는 개발된 모형(부유사거동모형, 유해화학물질의 혼합거동모형)은 해석해 및 현장 데이터와 비교검증을 통해 개발을 완료하였으며, 각 반응항의 민감도 분석을 통해 매개변수의 임계값을 결정하였다.

• 해안과 해양
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• 제6권2호
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• pp.32-35
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• 2013

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1998년도 상수도 공학의 이론과 적용
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• pp.195-233
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• 1998

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1014-1017
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• 2007

본 연구에서는 K-mean 알고리즘을 이용하여 수지조사지점을 클러스터링하고, 수질변화 특성을 비교 분석하였다. 현행 용담댐 저수지의 호내 수질조사점은 10개소를 운용하고 있으나, 샘플링의 경제성과 효율성을 위하여 수질변동 특성이 유사한 몇 개의 지점으로 클러스터링을 할 필요성이 있다. 군집의 개수를 3개, 4개, 5개로 변화해 가면서 알고리즘을 적용한 결과, 크게 3개의 영역으로 분류되었다. 즉, 지류의 유입부분과 용담호의 중류 지역 그리고 댐앞 지점으로 분류되었다. 지류로 부터의 오염부하 유입에 따른 영향을 직접적으로 받는 3번, 8번, 9번 조사지점은 수질변동 특성이 유사한 것으로 분석되었으나, 공간적으로 이격되어 있어 조사지점을 계속 유지하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 용담호의 중류에 해당하는 5번, 6번, 7번 지점은 하천과 호소의 중간적인 성격을 지닌 전이지대(transitional zone)에 해당하며, 수질변동특성이 유사하여 하나의 조사지점으로 통합하는 것이 적절할 것으로 판단된다. 1번, 2번, 4번 조사지점은 댐앞 지점으로써 호소의 성격이 강한 지점으로 볼 수 있으며, 하나의 조사지점으로 통합할 수 있다. 통합된 조사지점의 강우기 수질 변화는 매우 유사한 패턴을 보이고 있는 것을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.588-592
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• 2012

저수지에서 퇴사가 저수지에 미치는 영향으로는 저수용량의 감소로 인한 용수공급량 저하, 상류하천 수위 상승에 따른 홍수소통능력 감소로 인한 배수위 상승, 퇴적토의 용출에 의한 부영양화 촉진 및 중금속 퇴적 등의 수질변화, 퇴사로 인한 어류서식처 환경의 변화 등이 있다. 또한, 저수지로 유입되는 유사에 대한 정확한 예측은 댐의 계획 및 운영과 관련된 저수지 퇴사관계를 이해하는데 필수 요소이다. 즉, 저수지 퇴사에 관한 예측 자료는 댐 설계시에 장래 50년 및 100년 후의 저수위-저수용량 관계곡선을 결정하고, 댐의 사수위를 결정하는데 중요한 기본자료이며, 또한 댐 건설후의 저수지내로 유입되는 유사의 공간적 퇴적분포를 예측하고, 기능별 저수지 용량배분, 본체 및 취수구 등 각종 수리구조물의 안정, 저수지 상류 퇴사로 인한 홍수위의 상승 등 저수지 제 기능의 적정 관리를 계획하는데 필요한 기본자료이기 때문이다. 본 연구에서는 저수지 내에서의 2차원적 하상변동을 해석하기 위한 퇴사 모델링 방법으로 2차원 정상 및 동수역학적인 유사이송과 하상변동을 모의할 수 있으며, 침식과 포착 및 이송 그리고 퇴적의 각 단계에 따라 세부모의가 가능할 뿐만 아니라 RMA2와 SMS 프로그램과 상호 연계가 자유로운 SED-2D 모형을 이용하여 댐 축조로 인한 저수지내의 퇴사거동을 모의한 후 하상변동을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.175-182
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• 2018

토사유출에 대한 자료는 극히 제한되어 있으며 이에 대한 관측지점 또한 대하천에 국한되어 있다. 더욱이 대하천 하류의 해안부근 유사량 자료는 전무한 실정이다. 본 연구는 지속적인 토사유입으로 인하여 그 면적이 줄어들고 있는 동해안의 석호인 유역면적 $8.2km^2$의 향호를 대상으로 토사량 유출량을 계산하여 유호성을 검증하였다. 그 결과 향호로 유입되는 비유사량은 약 $280t/km^2/yr$이었으며 유사전달률은 약 0.78이었다. 본 접근방법은 현재 육역화가 대부분 진행되어 있는 동해안 석호의 토사유입 과정을 유추하는데 유효한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2017

저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 봄 학술발표회 발표논문집
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• pp.227-231
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• 2003

제주항을 대상으로 오염부하의 정량적인 관리를 위하여 물질순환모델을 이용하여 해수유동특성과 COD, DIN 그리고 DIP의 농도분포를 시뮬레이션 하였고, 이 결과를 통해 해역의 수질개선대책으로 하천오염부하 감소와 저질개선을 통한 용출부하 감소에 따른 COD, DIN 그리고 DIP의 농도를 정량적으로 평가한 결과는 다음과 같다. 외부부하인 하천유입 부하량의 감소에 의한 제주항 내 오염물질 농도의 저감효과는 만 중앙부에서 만 외로 갈수록 그 영향범위가 미비하나 하천 유입부에 한정되어 큰 효과를 나타내고 있어 제주항 내로 오염부하의 유입을 방지함으로서 제주항의 하천 유입부 수질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 내부부하인 저질 영양염 용출부하를 감소했을 경우의 제주항 내 영영염 농도의 저감 효과는 하천유입 부하량의 저감시와 상대적으로 비교하여 제주항의 하천 유입부보다는 만 중앙부나 만 유입부의 수질개선에 효율적인 영향을 보이는 것으로 사료되며 특히, DIP의 경우 그 양상이 잘 나타났다. 하천과 저질의 총 부하량을 100% 감소했을 경우, COD의 농도분포는 하천유입부인 정점 St. 1에서 약 44%정도의 저감효과를 나타내어 하천유입 부하량만을 감소했을 때보다는 저감효과가 증가하였다. DIN의 경우는 하천유입부하와 저질 용출부하를 각각 따로 저감했을 경우에 비해 전체적으로 저감효율이 상승하고 있으며, 만 중앙부에서 만 유입부로 갈수록 그 경향이 잘 나타나고 있으며 총 부하를 저감시켰을 때 제주항내의 DIN 농도는 정점 St. 3 다음 지점부터 해역수질기준 II등급을 유지되는 수질개선 효과를 나타내었다. DIP의 경우는 DIN과 유사한 경향을 보였으며 정점 St. 4 이후로 해역수질기준 II등급 이하로 유지되는 수질개선 효과를 나타내었다. 이상의 결과로 볼 때, 현재 해역수질기준 III등급인 제주항 내에서 수질을 향상시키기 위해서는 하천유입부하량의 저감뿐만 아니라 항내 저질개선 등을 통하면 전체적으로 II등급 이하를 유지할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.