• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.227-227
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• 2021

하천수의 효율적인 관리와 균형적인 물배분을 위해 신뢰도 있는 하천수 사용량 계측자료가 필수적이다. 공업·생활용수는 유량계를 설치하여 취수량에 대한 신뢰도 있는 자료를 홍수통제소에 보고하고 있으나, 농업용수는 유량계 설치 지점이 적고, 수문조작 등의 간접적인 계측방법 허용으로 취수량 자료의 신뢰도가 낮은 실정이다. 본 연구에서는 만경강 상류의 취수보를 대상으로 시험 유역 운영 및 검증을 통해 직접 계측방법의 취수량 산정 정확도를 비교하였다. 적용한 직접 계측방법은 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법으로 산정된 취수량 자료간의 절대오차 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 점단위 취수량 자료 비교시, 현장측정값 대비 초음파법 5.86%, 전자파법 7.28%, 수위-유량관계법 11.84%의 오차가 발생하는 것으로 산정되어 초음파법이 가장 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 일단위, 월단위 자료 비교시 기준값으로 설정하였다. 일단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 일평균 취수량 대비 전자파법 6.62%, 수위-유량관계법 8.62%의 오차가 발생하였다. 월단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 월평균 취수량 대비 전자파법 5.81%, 수위-유량관계법 11.03%의 오차가 발생하였다. 산정된 취수량의 정확도는 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법 순이다. 고가의 첨단 계측장비를 적용하여 연속적인 유속 계측을 통해 산정한 취수량이 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 농업용수는 사용시설별 취수량 규모 편차가 크기 때문에, 추후 중요도가 높은 사용시설과 비교적 낮은 시설간의 구분을 통한 직접 계측방법의 최적 선정 후속연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.86-86
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• 2021

온천천은 부산광역시 금정구, 동래구, 연제구를 흐르는 도심 하천으로 부산 시민들의 도심 속 산책길, 자전거 길 등으로 활용되는 도시하천이다. 그러나 온천천 양안의 동래 곡저 평야가 시가지화 되고 온천천 발원지인 금정산 주변에서 무허가 상수도를 사용하고 각종 쓰레기와 하수의 유입으로 인해 하천 전체가 하수관으로 변해왔다. 이에 따라 부산광역시는 온천천 정비 계획을 시행하여 하천 정비와 함께 자동측정망을 설치하여 하천의 DO (dissolved oxygen), 탁도, TDS농도 등 자료를 수집하고 있다. 그러나 자동측정망으로 쌓여가는 데이터를 활용하여 DO농도 예측은 거의 이뤄지지 않고 있다. DO는 하천의 수질 오염 정도를 판단하는 수질인자로 역사적으로 하천 연구의 주요 연구 대상이 되어 왔다. 본 연구에서는 일 자료 뿐만 아니라 시 자료를 기반으로 RNN-LSTM 알고리즘을 활용한 DO예측을 시도하였다. RNN-LSTM은 시계열 학습에 뛰어난 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태인 순환신경망이다. 연구에 앞서 부산광역시 보건환경정보 공개시스템으로부터 받은 자료 중에서 교정, 보수 중, 비사용, 장비전원단절 등으로 인해 누락데이터를 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일의 데이터 전수조사 후 이상데이터를 확인하여 선형 보간하여 데이터를 사용하였다. 연구에서는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 부산광역시 금정구 부곡동에 위치한 부곡교 관측소의 DO농도를 시간 또는 일 예측을 하였다. 일 예측 학습에는 2014년~ 2018년의 기상자료(기온, 상대습도, 풍속, 강수량), DO농도 자료를 사용하였고, 시 예측 학습에는 연속된 자료가 가장 많은 2015년 3월 ~ 12월까지의 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.5B
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• pp.483-491
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• 2009

In this study, a jetty construction is taken into account for the reduction of sediment diffusive concentration incoming from the upstream river due to the urbanization and industrial development and to minimize the effects on the coastal ecosystems. The field observation and numerical calculation are conducted to analyze the diffusion zone of sediment concentration in the small estuary and coastal area. The specification of the installed jetty which is able to control the sediment concentration was decided based on the prediction of the dispersion area changes in space and time. The selected size and layout for the jetty design were examined for the dispersion zone by numerical calculation and field observation. As a result, the jetties constructed in the estuary retarded the dispersion rate of sediment concentration, so that the effect area of sediment dispersion was obviously decreased. In addition, the measured field data indicated that the sediment deposition in the inside of dikes could be controlled and the right side area of jetties could be preserved without influx sediment diffusion.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.447-447
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• 2022

하굿둑 실증시험 및 개방 시 하굿둑으로부터 해안지역 대수층의 지하수 내 염분침투를 예방하고 지속가능한 지하수자원 이용과 관리를 위해서 담수(freshwater)와 염수(saltwater)의 경계면 변동 및 분포를 추적하기 위해 지화학적·물리적 접근 연구는 매우 중요하다. 해안 및 하굿둑 주변지역의 담·염수 경계면 특성에 관한 조사 및 분석은 직·간접적 관측방법으로 이뤄진다. 직접 관측방법에는 심도별 전기전도도(Electrical condutivity, EC) 측정 방법으로 1개 정밀센서(CTD-Diver)를 와이어에 연결하여 수동으로 측정하는 방식과 자동 관측센서(CTD-Diver)를 공내 여러 관심심도에 이격거리에 따른 관측센서를 여러 개 설치하여 특정 관심심도별 연속적인 상태를 파악하는 방법이다. 간접 관측방법에는 관심심도별 또는 특정 심도의 지하수 수질을 채취하여 지화학 분석하는 방법이 있다. 직·간접적 관측방법에는 관심심도별 구간의 이격거리와의 공백과 조사시기에 대수층의 해수침투를 파악할 수 있으나 연속적 관측과 예측은 매우 어렵다. 직접적 관측방법 중 1개 정밀센서와 와이어를 이용한 특정 시·공간에 대한 연직 프로파일링 관측은 가능하나, 연속적 관측과 예측 또한 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 물리적 방법을 기반으로, 하굿둑 인근의 담수(freshwater)와 염수(saltwater)와의 경계면 분포특성에 관한 연구는 하굿둑 실증시험 시 지하수 내 염분침투에 따른 지하수 환경 등에 대한 전반적 특성 등을 분석하였다. 하구언 일대의 지하수 내 염분침투 및 지하수 오염관리를 위해 실증실험 등 인위적인 요소와 강우, 태풍, 가뭄 등 자연적인 요소에 의해 여러 형태의 분포특성을 보이는 담수와 염수의 분포 및 혼합대의 특성에 따른 담염수의 경계면 형태별 분석을 하는데 목적을 두었다. 해수침투의 예방과 지하수 오염 방지를 위해 심도별 자동 수질측정 장치를 개발하고, 이를 이용한 염지하수의 프로파일링 감시 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.173-173
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• 2022

유기 퇴적 오염물은 다양한 형태로 호소 바닥에 축적되어 호소 환경 및 생태계에 악영향을 미치고 있으며 메탄가스와 같은 온실가스의 발생을 유발한다. 또한, 수력 산업, 관개, 이·치수 등 다양한 목적에 의해 수체의 형성이 활발하게 이루어지면서 하천 및 호소에 의한 탄소유출을 전지구적 탄소순환에 적극적으로 포함시켜야 한다는 필요성이 증가하고 있다. 따라서 하천 및 호소에서 발생하는 다양한 생지화학적 반응에 의한 메탄 발생 메커니즘 파악은 유역의 중요한 환경평가 지표를 나타내며 탄소 순환을 이해하는데 매우 중요하다. 수온, 수심, 유기물 조건에 따른 하천 및 호소의 메탄 발생을 분석한 연구들이 선행되었으나 생지화학적 특성을 정리하고 이에 따른메탄 발생을 정량화한 연구들은 거의 없는 상황이다. 본 연구는 호소 내 메탄을 발생시키는 기작을 판별하기 위해 수온과 호소 환경과 유사한 TOC(총유기탄소)와 TP(총인) 조건과 같은 유기물 조건을 설정하여 BMP Test를 수행하였다. 반응수조에서 발생한 가스를 포집한 후 GC(Gas Chromatograpghy) 분석을 통해 메탄 생성량을 산출하였고, 유기물 조건에 따라 이론적인 메탄 생성량 대비 실제 발생한 메탄 생성량을 나타내는 생분해도를 산출하여 호소 환경별 주요 기작에 따른 가스 발생을 정량화 하였다. 실험 결과 수온에 가장 큰 영향을 받았으며, 수온에 따라 TP, TOC 순으로 메탄 발생의 영향성을 확인하였다. 향후에는 호소 환경에서의 유기물 조건을 반영하기 위해 입도비, 점착성/ 비점착성 조건, 수체의 높이 조건을 포함한 추가 실험을 수행하고 메탄수율을 정량화하여 호소 내 유기퇴적물에 대한 생지화학적 및 수환경 영향 평가 기법 개발이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.313-313
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• 2022

일반적으로 가뭄은 특정지역에서 평균 이하의 강수량이 발생되는 현상으로, 강수량이 감소되면 토양수분, 하천수 수위, 저수지 수위, 지하수위 등이 순차적으로 감소한다. 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄 및 농업 가뭄에 비해 늦게 발현되는데, 이는 강수량의 부족이 토양수분, 하천수량, 지하수 및 저수지 수위 등과 같은 수문학적 시스템에 전이되는 시간이 소요되기 때문이다. 따라서, 가뭄 피해를 경감하기 위해 지하수위 변동성을 이용하여 지하수 함양량을 추정함으로써 효율적인 수자원 관리의 필요성이 증대되고 있다. 지하수위는 농촌 지하수 개발, 가뭄 및 홍수 예측 등 다양한 분야에 활용되며, 강수량에 의한 변화가 지표수에 비해 느리게 나타나고 토양을 통과하는 특성으로 인해 단기 및 장기간의 변화 경향이 나타난다. 미국 지질조사국 (United States Geological Survey)에서는 지하수위를 월 단위로 보통 이하 (Below-normal), 보통 (Normal), 보통 이상 (Above-normal) 3단계로 구분하여 분포도를 작성하고 전체 관측기간 중 25% 이상에서 보통 이하 (Below-normal)로 나타나면 가뭄으로 판단한다. 우리나라의 경우 지형, 유역을 고려한 지하수 수위 및 수질 현황과 변동성을 파악하기 위하여 전국 지하수위 관측망 688개소를 설치하고 운영 중에 있다. 또한, 농촌진흥청에서는 전국 농업기상대와 연계하여 토양수분관측망 (soil moisture monitoring network)을 구축하였으며, 표토 10 cm에 토양수분센서를 전국 168 지점에 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 강수량을 기반으로 산정한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 지하수위를 기반으로 산정한 표준지하수위지수 (Standardized Groundwater Level Index, SGI), 토양수분관측망의 토양수분의 상관 분석을 수행하고자 한다. 밭작물 가뭄의 중요 요소인 토양수분 함량은 강수에 즉각적으로 반응하는 반면 지표수 및 지하수는 상대적으로 장기간의 강수에 영향을 받기 때문에, 본 연구의 결과는 향후 밭작물 지역의 가뭄 취약성을 관리하는 지표로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.43-43
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• 2022

유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.30-30
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• 2022

최근 기후변화로 인한 국지성 호우 빈도 및 강수량이 급증하는 등 극한강우 발생 가능성이 높아지고 있는 실정이다. 공공 기반의 유역 및 지자체별 침수 대응은 지속적으로 이루어지고 있으나, 건설 현장 대응은 이에 비해 미흡한 실정이다. 특히, 건설 현장의 경우, 예측할 수 없는 홍수 유출에 대해서도 기존 설계시 반영된 홍수 유출량과 기상청 정보에만 의존하고 있어 극한강우 발생시 취약성을 나타낼 수 있다. 특히, Top-down 현장은 개구부, 표면 작업을 위한 포장 등에 의해 지하부로 유입되는 강우량이 많고, 지하 굴착공사시 단차 및 지하수 발생으로 극한강우시 침수에 의한 수재해 발생 확률이 높다. 이를 대비하기 위해 XP-SWMM 모형을 이용하여 지상부와 지하부의 강우-유출량을 산정하고 지하부 침수를 모의하였다. 실제 Top-down 현장조사를 통해 침수 관련 인자와 XP-SWMM을 연계하여 침수모의 기법에 적용하였다. 관련 주요인자는 강우량, 현장 지상부 면적, 지상부 배수로, 지하 유입부, 지하 배수펌프 등으로 현장 조사결과 나타났다. 강우자료의 경우, 극한강우를 고려하기 위해 현장 지역의 최대 강우량, 태풍 루사와 기상청 강우의 증가 시나리오를 고려하여 모의에 적용하였다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 Top-down 침수 모의를 수행할 수 있는 상용 모델링과 이와연관된 인자를 도출하여 침수 모의 기법을 최적화 하였다. 이러한 침수 모의를 통해 Top-Down 현장 침수심 등을 예측할 수 있다. 향후 이를 통해 지하공간이 있는 건설현장의 강우-유출 현상및 침수 모의가 가능하고, 실시간 현장별 침수 예측 모델 개발로 현장별 대피경로 및 대응방안을 제시하여 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.117-117
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• 2022

범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.350-350
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• 2022

R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.