최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
이 연구는 혈압에 대한 역학적인 연구의 특성 및 중요성을 소개하고 우리나라 아동의 혈압에 지속성 현상이 있는가를 밝히고자 하였다. 지속송에 대한 통계적 분석방법으로서 상관분석, 성장곡선 모형을 이용한 McMahan의 방법, 그리고 Blomqvist가 제안한 방법등을 우리나라 일부지역에서 6년간 추적관찰된 아동혈압자료에 적용하여 그 결과들을 비교 분석하였다. 측정오차를 교정한 상관분석은 계산이 용이하다는 장점이 있으나 추정된 상관계수 행렬이 시간의 차(lag-difference)에 따라 단조함수가 되지 않을 수 있으며 이런 경우 지속성에 대한 해석상의 어려움이 있다. McMahan 모형은 지속성을 역학적인 관점에서 타당성이 이다고 생각되는 상대 순위의 유지도란 개념으로 정의하고 또한 전체자료에 대한 공분산구조를 모형에 반영하여 요약된 지속성에 대한 지표를 계산할 수 있는 장점이 있으나, 계산이 복잡하고 성장곡선모수의 치수를 결정하는데 따른 어려움이 있다. Blomqvist 모형은 지속성을 초기 시점에서의 측정값과 전체 시계열자료에서의 변화율간의 선형적인 관계로부터 정의하고 이 경우 발생할 수 있는 평균으로서의 회귀에 대한 영향을 수학적으로 교정하였다는 장점이 있으나, 추정값이 양수가 아닌 경우 역학적인 관점에서의 해석상의 문제점이 존재한다.
광탄성법을 이용하여 인장하중을 받는 곡선보의 중앙에서 하중축과 직교하는 일직선상에 축방향 응력성분을 측정하였다. 광탄성 데이터의 정밀 측정을 위하여 영상처리 시스템을 이용, 원래의 프린지를 명시야 배열과 암시야 배열의 등색선프린지로부터 2배로 증식시키고 세선처리를 하였다. 세선처리된 광탄성 영상으로부터 1/4차수(N=0. 1/4, 2/4. 3/4. 1, 5/4...)마다 프린지 차수를 읽을 수 있으므로 정확한 위치에서 정량적인 측정이 가능하다. 광탄성 실험에서 곡선보의 인장 하중을 3종류로 변화하였을 때 이론식에 의한 응력분포와 일치하는 경향을 나타냈으나, 장탄성법에 의한 측정결과는 이론값과 8%이내의 차이가 나타났다. 이러한 원인은 광탄성 시험편 가공시 하중축과 치수가 이론식에 적용된 조건과 다소 상이한 것으로 판단되며, 정밀하게 가공된 시험편을 사용하여 측정할 경우 실험에 의한 오차는 감소될 것으로 추정된다. 이 실험으로부터 광탄성법에 의한 응력측정시 프린지 증식 및 세선처리 기법을 적용할 경우 정밀한 응력측정이 가능함을 확인할 수 있었다.
댐의 최적운영을 위해서는 강우량, 유량, 토양수분량, 증발산량과 같은 수문자료는 필수적이다. 이중 강우량과 유량자료는 치수 중심의 댐 운영에 가장 중요하게 이용되며, 국가 수자원계획, 이수 및 환경 계획 등에도 다목적으로 활용된다. 강우량은 면적 강우량을 대표할 수 있는 위치에서 관측되어야 점 강우량을 면적 강우량으로 환산하는데서 발생되는 오차를 최소화할 수 있다. 이는 실제 발생되는 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 때 가능한 일이다. 최근 강우 특성은 급 점진적으로 변화하고 있다. 과거에 비해 매우 시공간적으로 불규칙해졌으며, 특히 짧은 지속시간 동안 많은 양의 강우가 집중되고 있다. 이와 같은 강우 특성 변화는 강우관측망에 반드시 반영되어야 한다. 강우 특성을 반영하여 댐을 효율적으로 운영하기 위해서는 기존 관측망에 대한 재평가가 선행되어야 하며, 재평가된 결과를 토대로 관측망을 개선해야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 최근 10개년(기상청)의 강우자료를 Kriging method로 공간 분포시켜 연속형 강우량과 강우관측소에서 관측되는 이산형 강우량의 차가 최소화될 수 있는 강우관측망을 구축하였다. 강우관측망을 구축한 결과, 최소 72개소의 강우관측소가 필요하였다. 기관별로는 한수원(주) 29개소(화천댐 유역, 신설 2개소 포함), 국토해양부 18개소, 한국수자원공사 4개소, 기상청(유인 및 무인) 21개소로 구축되었다. 본 연구에서 설계한 강우관측망은 대략 평균 $100km^2$의 밀도로 구축되었으며, 팔당댐 유역에서 가장 크게 개선되었다.
2017년 12월 기준 우리나라에 등록된 자동차는 약 2,200만 이상으로, 그 증가율은 매년 증가하는 추세이다. 이러한 최근 차량대수 및 고자산인 외산차 보유율 증가는 자연재난에서 노출과 관련한 위험도를 증가시키는 주요인이 되며, 홍수발생 시 상당한 규모의 경제적 피해를 야기한다. 현재 국가연구개발사업으로 진행 중인 행정안전부(2017) 연구는 위험지역 내 차량의 공간적 분포와 차량유형별 침수심에 따른 취약성을 고려하여 어떠한 홍수사상으로부터 예상되는 차량 피해액을 추정하는 방법을 제시한 바 있다. 여기서는 어떠한 집계구 내에서 동일한 침수심 구간을 가지는 면(polygon)을 분석단위로 하고 있는 데, 이를 편의성 차원에서 벡터자료에 기반 한 연산과정을 수행할 경우 정의된 침수구역도(재해정보)의 고유 정보가 훼손되거나, 세분화된 침수심 구간에 따른 손상률 관계를 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 격자 기반의 침수구역도와 인벤토리 지도로부터 Raster GIS 공간연산을 활용한 차량피해 산정절차를 제시하였고, 이를 신천수계 하천기본계획(경기도, 2011)에서 계획된 치수사업에 적용하여 홍수빈도별 사업시행 전후 상황에 적용하였다. 이 과정에서 침수구역도는 인벤토리 상의 집계구 면적을 고려하여 $5m{\times}5m$ 크기로 제작하였고, 동일한 격자크기로 변환된 인벤토리는 변환 전후 면적을 기준으로 할 때 거의 오차가 없는 것으로 확인되었다. 그리고 Raster 공간연산으로부터 침수편입률을 결정하는 과정에서 집계구 넘버 및 침수심 정보를 확인하기 위한 자료별 전처리 과정을 제시하였고, 여기서 집계구 넘버는 인벤토리 정보와 침수심 정보는 손상함수와 연계된다. 본 연구에서 제시한 결과는 향후 실무에서 직접 적용하는 데 활용하기 위하여 방법론과 함께 가이드라인 문서로 정리할 계획이다.
본 연구에서는 토양-탄체 간 분리 및 재접촉을 고려한 IFL 기반 침투해석 기술을 개발하고 이를 기존 문헌의 실험결과와 비교하는 연구를 수행했다. 탄체를 강체로 가정한 후, 토양 내로 침투 시 발생하는 구형공동팽창 현상을 고려함으로써 탄체의 궤적을 예측할 수 있다. 토양에 대한 저항함수는 Mohr-Coulomb 항복 모델을 활용했으며, 입사각 혹은 AOA에 따른 J-hook 현상을 모사할 수 있다. 기존 문헌에서의 실험결과(총 6회)와의 비교 결과, 수치해석으로부터 예측한 탄체의 침투 깊이는 실험대비 약 13.4%의 평균오차를 나타냈다. 일반적으로 탄체의 침투 경로를 예측하기 위해 유한요소법이 널리 활용된다. 하지만, 유한요소법 활용 시, 탄체의 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 필요하며, 해석 수행을 위해 수 시간이 소요된다. 본 연구를 통해 개발한 모델을 활용할 시, 탄체의 치수 입력만 필요하며 해석 시간도 수 초 이내이다.
전산유체역학을 사용하는 일반적인 선박의 저항성능 평가는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이를 줄이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 선박의 주요 치수나 단면을 이용하는 기존의 방법들은 선형에 크게 좌우되는 저항성능을 추정하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 선형 격자의 기하학적 정보를 입력으로 선체 표면의 저항성능을 빠르게 추정할 수 있는 심층신경망 모델을 제안한다. Perceiver IO 기반의 제안하는 심층신경망 모델은 시간 단계별로 계산이 필요한 전산유체역학 기법과 달리 바로 저항성능 추정이 가능하며, 저속비대선의 일종인 50K 탱커 선박을 대상으로 한 데이터집합에서 평균 1% 미만의 오차로 저항성능을 추정하는 결과를 보인다.
호안은 유수로부터 제방과 하안을 보호하는 구조물로 태풍 또는 집중호우로 인한 홍수로부터의 안정성이 확보되어야 한다. 적정한 호안공법 또는 제품의 선정을 위해서는 유속, 소류력 등이 반영된 수리 안정성 검토가 필요하나 현재 국내에는 이와 관련한 객관적인 평가나 시험 기준이 제시되어있지 않기 때문에 국내에서는 실제 수리실험을 통한 호안제품 및 공법의 수리학적 안정성을 제공하는 경우는 찾아보기 어려운 것이 현실이다. 본 연구는 호안공법 중 친환경적 재료를 사용하여 개발된 스톤매트리스 호안공법의 수리적 안정성을 검토하기 위해 수행되었다. 스톤매트리스 공법은 상부망과 하부망의 체결을 통해 돌을 군체로 일체화 시킴으로써 치수 안정성이 매우 뛰어나며, 충분한 식생공간을 확보한 공법으로 재료의 2차 변형 방지가 가능하며 안전한 군체 유지가 가능한 공법이다. 이러한 공법에 대한 안정성 검토를 위한 실규모 실험은 안동 하천연구센터에서 수행하였다. 실험에 사용된 수로는 8°의 경사를 갖는 급경사수로에서 수행되었다. 수로의 제원은 폭 3m, 길이 30m 의 직사각형 형태의 직선수로로 이루어져 있다. 시험체는 실규모로 제작되며 2m × 10m 의 제원을 갖는 별도의 트레이에 시공되어 실험시 크레인을 이용하여 실험수로에 안착시킨다. 수리 안정성 실험은 실험대상유량을 단계별로 나누어 점차적으로 증가시키며, 시험체의 이탈, 파괴 등의 큰 변화가 발생하였을 경우 실험을 종료한다. 수리량 측정은 유속측정, 수위관측 등으로 이루어지며, 재료의 변형은 3D스캐너를 이용하여 변위를 검토하였다. 총 3회에 걸친 실험결과 실험수로에서 발생가능한 최대유량인 4.34cms 조건에서 실험체 바닥에서의 소류력은 약 300N/m2 의 소류력이 발생하는 것으로 확인되었다. 또한 재료의 수직변위는 최대 1.8mm로 계측기 오차범위에 근접한 수치를 보이는 것으로 실험체의 이동이나 석재의 파손은 발생하지 않은 것으로 나타났다.
18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.
최근 기후변화로 인한 집중호우의 영향으로 홍수 시 댐으로의 유입량이 설계 당시보다 증가하여 댐의 안전성 확보가 필요하다(감사원, 2003). 이에 건설교통부(2003)는 기후변화와 댐 노후화에 대비하여 치수능력증대사업을 추진하여 댐의 홍수배제능력을 확보하였고, 환경부(2020)에서는 40년 이상 경과된 댐을 대상으로 스마트 안전관리체계 구축을 통한 선제적 보수보강, 성능개선 및 자산관리로 댐의 장수명화를 목적으로 댐의 국가안전대진단을 추진하고 있다. 이에 본 연구에서는 댐 시설(여수로)의 노후도 평가 시 활용 될 수 있는 여수로 표면손상 원인규명에 대하여 3차원 수치모형(FLOW-3D 및 COMSOL Multiphysics)을 통해 검토하고자 한다. 연구대상 댐은 𐩒𐩒댐으로 지형 및 여수로를 구축하였으며, 계획방류량(200년 빈도) 및 최대방류량(PMF) 조건에서 모의를 수행하였다. 수치모의 계산의 정확도 검토를 위하여 Baffle의 설치를 통하여 시간에 따른 유량의 변화를 설계 값과 비교하였고 오차가 1.0% 이내를 만족하는 것을 확인하였다. 여수로 표면손상의 다양한 원인 중 기존연구(USBR, 2019)를 통하여 공동침식(Cavitation Erosion) 및 수력잭킹(Hydraulic Jacking)에 초점을 두었으며 방류조건 별 공동지수(Cavitation Index)산정을 통하여 공동침식 위험 구간을 확인하였다. 이음부의 균열 및 공동으로 인한 표층부 콘크리트의 탈락현상을 가속화시키는 수력잭킹 검토를 위하여 국부모형을 구축하였고 음압력(Negative Pressure), 정체압력(Stagnation Pressure), 양압력(Uplift Pressure)의 분포를 확인하였다. 최종적으로 COMSOL Multiphysics를 통하여 압력분포에 따른 구조해석을 수행하여 폰 미세스(Von Mises) 등가응력 및 변위를 검토하여 콘크리트의 탈락가능성을 확인하였다. 본 연구는 여수로 공동부 및 균열부에서의 손상메커니즘을 확인할 수 있는 기초적인 연구이지만 향후에는 다양한 지형조건 및 흐름조건에서의 압력분포 분석 및 유체-구조물 상호작용(Fluid-Structure Interaction, FSI)모의를 수행한다면 구조물 노후도 및 잔존수명 평가에 필요한 손상한계함수 도출이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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