홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
지형은 강우시 유역의 유출반응을 결정하는 중요한 인자이다. 유역분석에서 하천망은 중요한 지형 매개변수이다. DEM격자 크기와 배수누적 행렬의 흐름누적 임계값은 격자 DEM를 이용하여 추출된 하천망에 영향을 미친다. 따라서 DEM에 의해서 추출된 하천망의 배수 밀도는 선택된 DEM 격자크기와 흐름누적 임계값에 따라 다양하다. 일반적으로 작은 흐름누적 임계값은 높은 배수밀도를 가지는 아주 세부적인 하천망을 만들어 내고, 큰 임계값은 조잡한 하천망을 만들어 낸다. 이 연구에서는 연구대상지역에서 총 하천길이가 각각의 DEM 격자크기에 대해 흐름누적 임계값을 계산하는데 이용되었다. 하천망은 흐름누적 임계값을 적용하여 각각의 DEM 격자크기에 대해 추출되었으며, 흐름누적 임계값과 각각의 DEM 격자크기에 연관성이 회귀방정식으로 도출되었다.
하천 유사량은 유량과 마찬가지로 충적 하천의 기본적인 자료로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사 유출량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 등에 다목적으로 활용된다. 선진 외국의 경우는 유사량관측망을 구축하여 일찍이 유역관리 및 하천관리, 하천시설물관리 및 댐 관리 등을 위한 자료를 생산하고 있으나, 국내의 경우는 유사량 측정 기반 및 실측된 유사량 자료가 부족한 관계로 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정치들의 활용 빈도가 높다. 본 연구에서는 국내 특성에 맞는 관측망을 구축하기 위해서 국내외 관측망 구축 사례 등을 조사 분석하였으며, 이를 토대로 유사량관측망 구축 방법을 개념화하였다. 개념화된 유사량 관측망 구축방법은 유역관리, 하천관리, 하천시설물 관리, 댐 관리 측면을 포괄하는 방법으로 관련계획 및 설계기준 검토, 유사량조사 현황 검토, 설계대상 수위관측소 선정, 현장조사 등의 과정을 필요로 한다. 본 연구에서는 관측망 구축대상 지점을 국가수위관측망(643개소)로 하였으며, 이를 통해 총 138개소의 유사량관측망을 목적별로 구축하였다. 권역별로는 한강권역 44개소, 낙동강 권역 37개소, 금강 권역 33개소, 섬진강 권역 12개소, 영산강 권역 12개소로 구축되었다.
본 연구에서는 금강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 DEM과 하천망을 생성하였고, 이를 이용하여 하천차수별 하천수, 하천연장과 평균하천연장의 하천특성인자와 유역면적, 유역평균폭, 최원유로연장, 하천총수, 총하천연장, 수계밀도, 수계빈도, 형상인자, 평균표고, 평균경사, 최대하천차수, 유역내 최고표고, 기복비 등의 유역특성인자들을 추출함으로써 수자원단위지도 기반의 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 금강권역상류, 금강권역중류, 금강권역하류유역으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며, 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 각 유역을 특징짓는 주요 인자들을 추출하였다.
최근 GIS를 이용하여 수리 수문학적인 지형인자를 생성할 수 있는 Arc Hydro 등의 다양한 GIS 기반 툴들이 개발되어 왔다. 예를 들어 Arc Hydro는 격자형 고도자료인 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 통해 수자원에서 필요로 하는 유로연장, 유역경사 등의 지형인자를 산정할 수 있는 기능을 제공해 주고 있다. 하지만 기존의 GIS 기반 툴에서는 Manning의 평균유속 공식 등 하천수리학에서 매우 중요한 인자인 하천경사를 하천망을 따라 산정하고 표출하는 기능이 부족하였다. 또한 하천경사 산정에 사용되는 여러 GIS 툴을 통해서 제공되는 셀 경사 등 지형인자들의 기계적인 적용으로 정확한 하천경사의 산정에 문제가 있어왔다. 본 논문은 이러한 지형인자들의 적용성을 평가하고 다양한 이론적 하천경사 산정법을 GIS 상에 적용하여 상호 비교하여 최적화된 하천경사 산정방법을 제시하고자 한다. 연구 대상유역으로는 제주도를 선정하였으며, 대상 하천은 Arc Hydro를 이용하여 산정된 하천망의 형태를 수자원관리정보시스템(WAMIS), 위성사진 등과 비교한 후 시범 하천(한천)을 선택하여 여러 하천경사 산정법을 적용해 보았다. 적용된 산정법은 총 4가지로 첫 번째 방법은 수치표고모델의 주변 표고를 고려하여 산정된 기울기를 Arc Hydro를 이용하여 산정된 하천을 따라 산술평균하는 방법이며, 나머지 3가지 방법은 하천망을 따라 흐름방향의 거리와 수치표고모델의 표고를 수집한 후에 단순경사방법, 등면적경사방법, 등가경사방법에 적용하는 방법이다. 산정된 하천경사를 상대비교를 하여 대상유역에 대한 비교검토를 실시하였다. 모든 과정은 프로그램 개발을 통해 자동화 시켜 향후 다른 유역의 적용과 변화 가능한 지형정보를 신속하고 효율적인 예측을 가능할 수 있도록 하였다. 또한 주어진 하천망의 두 지점 사이의 종방향 경사를 산정하여 표출하는 기능을 추가하여 하천 경사의 표출방식을 향상시켰다. GIS를 이용하여 산정되어진 하천경사의 적용성이 충분하다면 Manning의 평균유속 공식에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 하천분석이 용이해 질 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 유역 하천망의 발달에 따른 수문응답함수의 변화양상 분석에 있다. 이를 위한 대상유역은 보청천의 탄부수위표를 출구로 하는 소유역을 선정하였다. 적용된 하천망은 Strhler 차수분류법에 의해 구성된 하천망과 유역 내 모든 격자가 하천 또는 지표면으로 구성된 경우로 총 10가지로 구성하였다. 각각의 경우에 대해 대상유역 내 모든 격자의 지표면과 하천 배수경로 길이를 산정하였으며 Nash 모형을 이용하여 수문응답함수를 결정하였다. 분석결과 하천망이 발달함에 따라 수문응답함수의 첨두유량은 크게 나타나며, 첨두시간은 작아지는 양상을 보였다. 또한 응답함수의 통계적 특성을 살펴 본 결과 하천망의 발달에 따라 유하시간의 평균(지체시간)과 분산이 지수적으로 감소함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 고전적 순간단위도 모형 중의 하나인 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 체계적으로 분석하여 해당 매개변수의 수문학적 의미를 추론해 보는 것이다. Nash 모형의 경우, GIUH 이론과의 결합을 통하여 Horton 비를 기반으로 한 두 매개변수의 지형학적 추정 방법이 일찍부터 제안되어 왔다 (Rosso, 1984; Bhunya, 2008). 특히 Liu(1992)는 2차원 자유 Euclidean 공간 내에서 percolation cluster 모형의 응집구조와 유역의 배수구조 사이의 비교를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 정적 Fractal 차원과 동적 Fractal 차원으로 구분하고 양자의 수문학적 의미에 대하여 강조한 바 있다. 본 연구에서는 문헌 조사 (Morisawa, 1962; Marani et al., 1991; Rosso et al., 1991)를 통하여 수집한 비교적 신뢰성 있는 국외 하천망들에 관한 정보를 기반으로 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 분석해 보았다. 주요한 결과로서 Nash 모형의 형상 매개변수와 하천망의 Fractal 차원 사이에는 밀접한 상관관계가 존재함을 알 수 있었으며 이를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 이용하여 해당 매개변수를 직접 추정할 수 있는 관계식을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분광 차원과 Nash 모형의 첨두 좌표 사이의 관계를 통하여 겉보기에서로 다른 유역들 사이에 존재할 수 있는 수문학적 상사성을 평가할 수 있는 기준의 수립 역시 본 연구과정을 통하여 제시할 수 있으로 판단된다. 후속 연구로서 국내외 다수 유역들에 대한 지형분석을 통하여 본 연구에서 얻은 결과의 보편성을 검정하고 수문학적 자료들에 대한 검증을 통하여 Nash 모형을 기반으로 한 다양한 수문학적 모형들의 개선 방안을 제시해 보고자 한다.
인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.
유역 및 하천의 지형학적 특성은 유역을 모델링하고 관리하는데 매우 중요한 인자로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근 GIS 분야에서 구축된 수자원 관련 자료인 수자원 단위지도, 수치지도 등을 이용하여 밀양강 유역의 DEM과 하천망을 생성하고, 누가표고곡선, 하천 지형법칙, 유역특성인자 등을 이용하며 지형학적 특성을 파악하였다. DEM과 하천망은 수치지도의 지형 관련 레이어와 하천 관련 레이어를 추출하여 생성되었으며, 하천망은 위상 구조 뿐 아니라 방향성과 하천차수도 부여 되었다. 밀양강 유역의 지형학적 특성을 파악한 결과, 밀양강은 지질학적으로 장년기에서 노년기로 변화하고 있는 지역이며, 하천 구조는 Horton-Strahler의 하천지형법칙을 따르고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 수자원 관련 자료가 다양하게 구축되고 있는 현 시점에서, 벡터 자료를 이용한 수자원 관련 분석의 가능성을 제시한 것으로 사료된다.
지형 정보는 표고 자료가 요구되는 응용에서 반드시 필요한 중요한 자료이다. 이러한 응용에는 배수 유역, 하천망의 추출, 가시권 분석, 지형학적 특징의 분석, 지형에 관련된 산사태 유형의 양적인 분석 및 산사태 발생지역에서 민감도 분석을 위한 지형 위치의 검증 등이 있다. 그러므로 DEM으로부터 추출된 지형 매개변수 자료의 정확도를 연구해야 한다. 본 연구에서는 표고 격자 DEM을 이용하여 자료원과 격자크기가 지형 매개변수에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 지형매개변수 분석은 수치지형도로 구축된 것과 DTED DEM을 이용하여 배수유역, 유역경사, 하천망을 추출하여 비교하였다. 특히, 격자 DEM으로부터 하천망을 추출하는 경우 DEM 격자크기에 관계없이 흐름누적 임계값에 따라 많은 영향을 받았다. 따라서 본 연구에서는 두 자료원에 동일한 흐름누적 임계값을 적용하여 하천망을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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