본 연구는 안성천 유역($581.7km^2$)을 대상으로 TOPMODEL 분포형 수문모형에 Muskingum 하도 추적기법을 연계하여 유출분석을 수행하였다. 유역의 하류에 분포하고 있는 평야부에 대해서는 linear trend surface interpolation 기법을 사용하여 상류에서 하류방향으로 DEM을 평활화하는 방법으로 평야부의 흐름방향을 부여하였다. TOPMODEL 적용시 지형지표인자의 분포 및 빈도를 추출하기 위하여 MFD(multiple flow direction) 알고리즘을 이용하였다. 중규모 이상의 유역을 대상으로 TOPMODEL을 적용할 경우 DEM의 해상도 저하가 모형의 결과에 영향을 미치게 되므로, 그 해결방안으로서 전체유역을 소유역으로 분할하여 DEM의 해상도를 유지시키고, 소유역간의 결과는 Muskinguim 하도추적기법으로 전달되도록 하였다. 전체유역을 대상으로 500m 해상도로 TOPMODEL을 적용한 유출모의 결과 27.2%의 상대오차를 보인 반면, 유역을 2개의 소유역으로 나누어 300m 및 350m의 공간해상도로 TOPMODEL과 Muskingum 기법을 병행하여 적용한 결과 상대오차가 15.8%로 나타나, 모형의 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한강유역 중소하천 계획하폭 산정공식을 결정하기 위하여 216개 구간의 중소하천에서의 계획홍수량, 유역면적, 하상경사, 실제하폭을 수집한 후, 1) 최소자승법(least squares, LS), 2) 최소중간치자승법(least median squares, LMS) 및 3) 재가중최소자승법(reweighted least squares, RLS)을 이용하여 경험적인 계획 하폭 공식을 결정하였다. 한강유역에서의 기존하폭 산정공식과 비교하기 위하여 계획하폭 산정공식의 형식은 6가지 형으로 고려하였다. 기존하폭공식과 6가지 형의 공식을 평가하기 위하여 평균제곱근오차, 절대평균오차 및 평균오차를 계산하여 비교 검토한 결과, 하폭공식의 형식으로는 본 연구의 하폭-계획홍수량-하상경사로 표현된 공식이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 추정된 계획하폭 산정공식은 한강유역 중소하천 설계시 계획하폭 결정의 지표로 적용될 수 있으리라 기대된다.
최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 가중되고 있으나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 많은 한계점들이 존재하다. 이에 따라 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템 구축이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공위성(Sentinel-1)을 이용한 하천 제방 변위 산출, 수문학적 요인과의 관계 분석 항목들을 결합한 하천 제방 건강상태 모니터링 방법을 제안한다. 본 연구에서 산정한 변동성 지수를 계산하여 4등급으로 구분하였고, 토양 수분의 급증한 결과를 토대로 제방 붕괴 구간이 변동성이 급증한 취약지점 상태로 판단하였다. 향후에는 원격 기술과 분석 항목들을 결합한 포렌식 기법을 통해 기존 제방관리 시스템의 고도화가 가능할 것으로 기대한다.
국내 홍수빈도 분포의 매개변수 추정에서 지점추정(at-site estimate) 방법은 유량 자료의 부족으로 발생하는 표본오차(sampling error)가 크기 때문에 충분한 유량 자료를 보유한 지점에 한하여 제한적으로 사용되고 있다. 대안으로 동질성을 가진 유역의 유량 자료를 모아 지역 매개변수를 추정하는 지수홍수법(Index Flood Method)이 제안되기도 하였으나, 이질성이 큰 우리나라의 유역특성 때문에 적용이 쉽지 않다. Stedinger와 Tasker가 1986년 제안한 GLS(Generalized Least Square) 기법은 유역을 동질지역으로 구분할 필요가 없으며 지점들간의 상관관계와 이분산성을 고려할 수 있어, 국내 홍수빈도 해석을 위해서 꼭 도입해야할 기법으로 생각된다. 본 연구에서는 기존의 GLS 기법의 단점을 보완한 Bayesian-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS (B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 Bayesian-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다.년 홍수 피해가 발생하고 있지만, 다른 한편 인구밀도가 높고 1인당 가용 수자원이 상대적으로 적기 때문에 국지적 물 부족 문제를 경험하고 있다. 최근 국제적으로도 농업용수의 물 낭비 최소화와 절약 노력 및 타 분야 물 수요 증대에 대한 대응 능력 제고가 매우 중요한 과제로 부각되고 있다. 2006년 3월 멕시코에서 개최된 제4차 세계 물 포럼에서 국제 강 네트워크는 "세계 물 위기의 주범은 농경지", "농민들은 모든 물 위기 논의에서 핵심"이라고 주장하고, 전 프랑스 총리 미셀 로카르는 "...관개시설에 큰 문제점이 있고 덜 조방적 농업을 하도록 농민들을 설득해야 한다. 이는 전체 농경법을 바꾸는 문제..."(segye.com, 2006. 3. 19)라고 주장하는 등 세계 물 문제 해결을 위해서는 농업용수의 효율적 이용 관리가 중요함을 강조하였다. 본 연구는 이러한 국내외 여건 및 정책 환경 변화에 적극적으로 대처하고 물 분쟁에 따른 갈등해소 전략 수립과 효율적인 물 배분 및 이용을 위한 기초연구로서 농업용수 수리권과 관련된 법 및 제도를 분석하였다.. 삼요소의 시용 시험결과 그 적량은 10a당 질소 10kg, 인산 5kg, 및 가리 6kg 정도였으며 질소는 8kg 이상의 경우에는 분시할수록 비효가 높았으며 특히 벼의 후기 중점시비에 의하여 1수영화수와 결실율의 증대가 크게 이루어졌다. 3. 파종기와 파종량에 관한 시험결과는 공시품종선단의 파종적기는 4월 25일부터 5월 10일경까지 인데 이 기간중 일찍 파종하는 경우에 파종적량은 10a당 약 8${\ell}$이고 늦은 경우에는 12${\ell}$ 정도였다. 여기서 늦게 파종한 경우 감수의 가장 큰 원인은 1수영화수가 적어지기 때문이었다. 4. 건답직파에 대한 담수상태로 관수를 시작하는 적기는 파종후
본 연구는 국내 12개수계인 한강, 안성천, 금강, 삽교천, 영산강, 섬진강, 탐진강, 만경강, 동진강, 낙동강, 태화강, 형산강 유역에 대한 물이용 취약성 평가를 실시하였다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 국내 12개 수계의 연유출량을 도출하였고, 각 유역별 면적 및 인구당 유출량을 비교하였다. 취약성 평가를 위해 18개 지표로 구성하였고, 물이용의 수요, 손실 및 공급의 측면으로 구분하였다. 이때의 가중치는 객관적 가중치의 적용을 위해 엔트로피(Entropy)방법을 사용하였고 정량적인 물이용 취약성 평가를 위해 다기준 의사결정기법 중 하나인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 적용하였다. 그 결과, 형산강의 물이용이 가장 취약하였고, 삽교천, 동진강, 섬진강, 안성천, 만경강, 낙동강, 탐진강, 영산강, 금강, 태화강, 한강 순이었다. 본 연구 결과는 향후 기후변화 취약성 평가를 위한 지표 개발에 이용할 수 있겠다.
지반의 액상화는 지진 피해의 대표적인 형태 중 하나이다. 이는 막대한 인적 경제적 피해를 줄 수 있는 현상으로, 지반구조물의 설계 전 필수적으로 검토해야 하는 대상이다. 본 연구에서는 하천 제방을 대상으로 임의의 지진 규모와 수위에서 액상화에 대한 실용적인 복합재해 취약도 곡면 작성법을 제시하였다. 지반의 파괴 정도를 나타내는 액상화 가능 지수(LPI)로 제방의 액상화에 대한 한계상태를 정의하였다. 지반 물성치의 불확실성을 고려하기 위해 Monte Carlo Simulation 기반의 확률론적 해석을 수행하였고, 해석 결과를 바탕으로 임의 수준의 수위와 지진 규모에 대하여 액상화에 의한 파괴확률을 나타내는 3차원의 취약도 곡면을 작성하였다. 작성된 복합재해 취약도 곡면은 홍수 및 지진에 대한 제방의 안전성 평가와 취약지역에 대한 위험도 평가에 사용될 수 있다.
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 모든 변수가 표현하는 정보를 대표할 수 있는 더 적은 수의 변수를 선정하는 기법으로 Procrustes analysis를 활용하였다. 이 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 21개로 줄일 수 있었다. 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석을 수행하여 5개의 요인을 추출하였고, 이를 근거로 군집해석 기법인 fuzzy-c means 기법을 활용하여 지역을 구분하였다. 68개 강우 관측 지점을 대상으로 지역을 구분한 결과 6개의 지역으로 구분되었다. 6개의 지역에서 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났고, 3변수 대수정규 분포와 generalized logistic 분포가 5개 지역에서 적합한 것으로 나타났다. 기존 연구 결과와의 비교를 위해 generalized logistic 분포를 바탕으로 지점빈도해석, 홍수지수법, 지역형상추정법을 적용하여 확률강우량을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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