• 한국수자원학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.321-331
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• 2022

본 연구에서는 유역단위의 물수지 분석과 농업용수의 수문학적 매커니즘을 모의 할 수 있는 유역 모델링 방법을 이용하여 회귀수량 산정기법을 제시하고자 하였다. SWAT 모델을 이용하여 영산강수계 대표적인 농업지역인 만봉천 표준유역 (97.34 km²)에 대해 담수 논 모의가 고려된 유역물수지 분석을 실시하였다. 회귀수량 산정에 앞서, 나주 유량관측소의 일 유량 자료를 이용하여 SWAT을 검·보정하였다. R², Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE)는 각각 0.73, 0.70, 0.64 mm/day으로 분석되었다. 3년 동안(2015~2017) 모의 결과를 토대로 관개기간(4/1~9/30)에 대한 신속 회귀수량과 공급량 대비 회귀율을 산정하였고, 평균 53.4%로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 유역 회귀수량 모델링 기법은 향후 합리적인 유역물관리를 위한 최적 농업용수 공급방안에 대한 기초자료 구축에 활용될 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제27권4호
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• pp.413-433
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• 1994

진해만은 빈산소로 인한 수산생물의 생산성 저하가 현저하다. 본 연구에서는 진해만의 수질환경개선 및 회복을 위해서 빈산소 수괴의 형성방지가 무엇보다도 중요하다고 생각되어 해수유동 및 물질순환 모델을 이용하여 빈산소 수괴 형성상태를 재현하였고, 주요 오염부하가 용존산소에 미치는 영향의 정도를 예측하여 어장환경 관리방안을 도출한 결과는 다음과 같다. 저층의 용존산소 농도분포는 수온 및 밀도성층과 밀접한 관계를 가지고 변동하였고 수온성층이 가장 강했던 $6{\sim}7$월에 양식어장이 밀집된 진해만 서부해역과 마산만 해역에서 2.0mg/l이하의 빈산소 수괴가 형성되었다. 해수유동 모델에 의한 $M_2$분조 계산결과 창조시 유향의 주류는 가덕수로를 통하여 서쪽으로 이동하였고 일부는 마산만으로 유입되었으며, 낙조시는 반대방향이었다. 최강유속은 가덕수로 부근에서 발생하였고 진동만, 고현성만, 원문만등의 진해만 서부해역과 마산만에서는 5cm/sec이하로 미약하였다. 항유는 만 중앙부와 칠천도 사이에서 반시계방향의 환유가 형성되는 것이 특징적이었으며, 마산만이나 당황만 입구 부근에서는 표층의 경우 남향의 흐름이 나타났고, 저층에서는 북향의 흐름이 형성 되었다. 물질순환 모델의 보정결과 상관성은 0.85이상을 보였고 상대오차는 $28\%$이하의 범위내에서 여름철의 빈산소 수괴를 재현하였다. 각종 오염부하가 용존산소에 미치는 영향의 정도와 범위를 시뮬레이션을 통하여 예측한 결과 SOD가 전지역에 걸쳐 가장 큰 영향을 나타내었고 ,마산만의 유입부하도 용존산소 분포에 큰 영향을 미쳤으나 마산만내 국한되어 나타났으며, 양식생물에 의한 부하는 영향도 적었고 진해만 서부해역에 국한되었다. 빈산소 수괴가 강하게 형성되는 마산만과 진해만 서부해역의 빈산소 수괴 형성방지를 위해 효율적인 오염저감 대책으로서 마산만의 경우 유입 COD부하와 SOD를 저감해야하며, 진해만 서부해역의 경우 SOD가 주가 되어야 함을 알 수 있었다. 회복시켜야 할 용존산소 농도를 해역II등급인 5.0mg/l의 농도를 유지시키기 위해서는 마산만의 경우 유입되는 COD 부하를 $50\%$, SOD를 $70\%$로 저감해야 하며, 진해만 서부해역의 경우 SOD를 $95\%$, 양식생물 오염부하를 $90\%$까지 저감해야 되는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1339-1348
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• 2021

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.41-51
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• 2013

경기만 한강 하구역에 대한 지속적인 연안개발에 따른 해양 환경변화의 예측 및 평가에 수치모델이 사용되어 왔지만 기존의 연구들은 조간대의 불규칙한 지형 재현의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 비정규 격자체계의 수치모델을 적용하여 강화남단 조간대에서 조수로 지형에 따른 해상도의 조절이 한강 하구역의 조석과 잔차 수송량 변화특성 산정에 어떠한 영향을 미치는지 파악하였다. 이를 위하여 격자 구성 시 조수로의 해상도를 주변 해상도와 동일하게 재현한 실험 A와 조수로의 해상도를 주변의 해상도에 비해 높게 재현한 실험 B를 수행하였다. 각 실험 별 관측치와 모델치의 $M_2$ 분조의 진폭에 대해 평균제곱근오차와 절대상대오차를 계산해본 결과, 두 평균제곱근오차의 차이와 절대상대오차의 차이가 한강 상류와 석모수로 해역에서 약 40% 이상으로 나타났다. 이를 통해 격자 구성 시 조수로의 지형에 따라 해상도를 조절하는 것이 한강 하구역에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 잔차 수송량의 변화특성을 파악하기 위하여 염하수로 입구(초지대교 인근: Line 1)와 염하수로 남단(영종대교 남단: Line 2)에서 관측한 단면유속자료로부터 계산된 잔차 수송량을 모델 별로 비교하였다. 각 실험 별로 산정된 Lagrangian 순 질량 수송량은 각 항마다 정도의 차이는 보이지만 전반적으로 조수로의 지형에 따라 해상도를 조절하지 않은 실험 A가 해상도를 조절한 실험 B보다 약 2배 이상 과다산정 된 경향을 볼 수 있었다. 이 연구를 통하여 조간대의 조수로 지형이 조간대 모의 뿐만 아니라 수치모델의 전반적인 해수 유동장에도 큰 영향을 미치고 넓은 조간대 및 수심경사가 큰 조수로 지형을 가진 지역에서의 잔차 수송량 특성을 이해하기 위해서는 수치모의 시 조간대의 조수로 지형을 충분히 반영할 수 있도록 격자를 구성해야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.