최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
본 연구에서는 한강수계 팔당댐 상류의 자연유출량에 대해 기존의 연구 결과를 바탕으로 TANK 모형 결과와 SWAT 모형결과를 비교함으로써, 기존 TANK 모형이 가지고 있는 한계및 문제점을 현실적으로 제시하고, 향후 SWAT 모형의 적용성 및 활용에 대해 검토하였다. TANK 모형의 매개변수 최적화가 이루어진 보정유역들(충주댐 및 소양강댐)의 모의결과를 볼 때 두 모형 모두 모형효율 0.8 이상의 높은 정도의 모의가 가능한 것으로 나타났으며, 첨두유량이 발생하는 홍수기에는 TANK의 결과가 SWAT보다 관측치에 근접하는 것으로 나타났다. 그러나 TANK 모형의 경우 주로 평수기 이상의 유량을 대상으로 보정을 수행하여 갈수기에 관측유량과 많은 차이를 보였으며, 특히 일정 유량 이하로 모의되지 않는 한계를 나타내었다. 반면, SWAT 모형은 일부 홍수사상을 제외하고 대체로 관측치의 경향을 잘 따르고 있으며, 유역 최종 출구인 팔당댐(한강F)에서의 상류댐 방류량을 고려한 모의유입량이 실제 관측유입량과 잘 일치하는 것으로 나타나(모형효율 0.9 수준), 댐 방류량과 인위적인 용수 수요가 없는 상태의 자연유출량의 추정이나 댐개발 전후에 따른 유량변동 평가 등에 있어 매우 높은 신뢰성을 보장하는 것으로 판단되었다. 아울러, TANK 모형의 최적화된 매개변수를 전이시켜 이용하는 대상유역들(평창A, 달천B, 섬강B, 인북A, 한강D, 홍천A)에 대한 결과를 SWAT 모형 결과와 비교할 때, 일부 홍수기를 제외하고는 평수기 이하에서 매우 불안정한 모의 결과를 나타내었으며, 보정유역들에 대한 결과와 마찬가지로 갈수기에 일정 유량이하로 모의되지 않는 문제가 나타났다. 이는 수자원 계획 및 관리의중요한 지표인 갈수량의 산정에 있어 TANK 모형의 적용에 많은 불확실성이 있음을 보여준다. 따라서 복잡 다양한 국내 유역의 특성을 보다 현실적으로 반영하고, 향후 유역내 도시화 등에 따른 토지이용 및 용수이용의 변화, 기후변화 등에 따른 수자원 계획 및 관리에 효율적으로 대처하기 위해서는 TANK와 같은 기존의 개념적 집중형 모형보다는 SWAT과 같은 물리적 기반의 유역모형 적용이 필요할 것으로 판단된다.
하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요 지점을 위주로 수행되고 있으며, 이에 따라서 중소하천과 소유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 물리적 기반의 분포형 모형에서는 유역의 지형학적 매개 변수를 기반으로 강우-유출 현상을 해석하고 있으며, 특정 지점에 대해서 최적화된 매개변수를 이용하여 유역 내 모든 지점에 대한 유량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하여 유출구 지점에 대해서 모형을 보정하고, 이를 통해서 상류의 하천지점에 대한 유량을 추정함으로써 동일 수계에서 유량 측정이 이루어지지 않는 중소하천의 소유역에 대한 모형의 지역화 가능성을 평가하고자 한다. 대상 유역은 낙동강의 위천 유역과 유등천의 복수 유역을 선정하였으며, 무성과 복수 수위관측소에 대해서 추정된 매개변수를 이용하여 미성 및 신대 수위관측소의 유량을 모의하였다. 연구결과 미성 및 신대 수위관측소의 모의결과는 첨두유량 및 첨두시간에 대해서 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 총유출량과 첨두유량 및 첨두시간에 대해서 관측값과 선형의 높은 상관성을 일관되게 보이고 있다. 따라서 동일 수계에 있는 상류 미계측 중소유역의 유량 추정시 GRM은 충분히 적용성이 있는 것으로 나타났다.
낙동강 홍수예경보 시스템은 낙동강 유역의 홍수피해 방지를 위해 1986년에 구축되어 낙동강홍수통제소에서 운영되어 온 이래로 여러 차례에 거친 시스템의 개선 및 보완을 통해 현재의 시스템을 갖추게 되었다. 그러나 4대강 사업을 통해 시행된 하도 준설 및 보 설치로 인한 하도 조건의 변경과 기존의 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 수위예측의 한계로 인해 낙동강 하도에 대한 수리해석모형 구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 낙동강 홍수통제소에서는 기존의 저류함수모형을 이용한 강우-유출 해석모형과 낙동강 본류 및 주요 지류에 대한 수리해석 모형을 구축하여 연계하는 과업을 수행 중에 있다. 본 연구에서는 하천기본계획의 설계홍수량의 산정시 적용되는 HEC-HMS 모형을 통해 강우-유출해석모형을 구축하고, 낙동강 본류 및 8개 지류에 대해 FLDWAV 모형을 이용해 수리해석 모형을 구축하여 연계하였다. 수자원단위지도의 표준유역과 수위관측소 지점을 기반으로 하여 낙동강 유역을 287개의 소유역으로 분할하였고, 271개의 분할하도 및 10개의 다목적 댐 방류량을 반영하여 강우-유출 모형을 구축하였다. 수치지형도 및 토양도, 토지이용현황도를 통해 유역유출 및 하도유출에 대한 매개변수 산정하였고, 낙동강 본류 및 지류내의 주요 수위관측소를 유량의 검보정 지점으로 설정하였다. 수리학적 모형 구축을 위해 낙동강 본류의 383개의 단면 및 8개 지류의 497개 단면을 반영하였고, 그 이외의 6개 주요 지류는 측방유입으로 처리하였으며 낙동강 본류에 신설된 8개의 다기능보의 운영을 반영하였다. 각각 구축된 강우-유출 모형과 수리학적 모형은 모듈화하여 연계하였으며, 현재 낙동강홍수통제소에서 운영되고 있는 낙동, 왜관, 현풍, 진동, 삼랑진, 구포, 동촌수위관측소를 홍수예보지점으로 선정하여 모형의 검보정을 실시하였다. 구축된 모형은 낙동강홍수통제소의 홍수예보모형의 계산결과와 비교하여 적용성 및 효율성을 입증할 수 있을 것으로 판단되며, 낙동강에서의 실시간 홍수예 경보를 위한 홍수예보모형으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
수위 관측 지점의 선정은 관측 기록의 목적, 지점의 접근성 등에 의해 결정되며, 수위는 유량을 계산하기 위한 필수 자료이므로 수위 관측 지점의 위치를 선정하는데 있어 수리조건은 매우 중요한 요소이다. 이에 수위관측소(WLS, Water Level Station)는 홍수예경보, 수해방지 등의 치수계획과 하천운영, 용수공급 등의 이수계획 및 생태계 보전을 위한 수질관리계획 등의 목적을 달성할 수 있는 지점에 WMO에서 제시한 수위관측소의 최소 밀도를 고려하여 설치된다. 한국의 경우 치수측면에서 홍수예경보시스템의 홍수예보 대상지점과 홍수유출 계산지점을 가장 중요한 요소로 판단한다. 이에 홍수통제소에서 운영하는 홍수예보 프로그램에 적절한 수위관측망을 고려하기 위하여 프로그램에서 사용되고 있는 소유역 출구점 또는 합류점을 모두 수위관측소 위치로 포함시키고 있다. 인도네시아 Citarum강 홍수예경보 모형의 실행 및 검정을 위해서는 주요 지류의 출구마다 수위관측소를 설치하는 것이 바람직하나, 수위관측소의 설치 및 운영에는 많은 비용이 소요되기 때문에 주어진 예산을 고려해야 하며, 홍수예보를 실시하는 이유는 홍수로 인한 피해를 경감시키기 위한 것이기 때문에 인구와 홍수피해 잠재성이 높은 지점을 위주로 설치를 계획하여야 한다. 사업 대상지역인 Citarum강에서 BBWSC가 운영 관리하는 WLS는 29개소이며, 이 중 대상지역인 Upper Citarum Basin(UCRB)에는 20개소의 WLS가 운영되고 있다. 본 설계에서는 $300km^2$당 1개소의 수위관측소를 설치하는 것을 기준으로 설정하여 홍수예경보가 필요한 WLS 8개소를 도출하였으며, 소유역의 출구점 또는 합류점 등을 고려하여 수위관측소 위치를 결정하였다. 또한 UCRB의 과거 홍수피해상황, 과거 홍수범람실적, 홍수범람도 등을 조사하였으며, 실시간 자료 전송을 위한 통신 환경, 차량의 접근 용이성 및 하천구역 대표성 등을 고려하여 홍수예경보 구축을 위한 최적의 수위관측망을 설계하였다.
2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.
홍수로 인한 국민의 재산과 인명피해를 방지 또는 최소화하기 위한 방법으로 주요지점을 선정하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이러한 홍수예보는 초기 강우법, 수위법 등의 단순한 방법으로 수행되었으나, 컴퓨터가 발달되면서 여러 형태의 홍수유출모형이 개발되어 현재에는 홍수유출모형을 이용한 홍수예보를 수행하고 있다. 낙동강홍수예보 시스템은 1987년 낙동강홍수통제소의 개소시 42개소의 수위관측소와 54개소의 우량관측소를 중심으로 43개 소유역을 구분하고 티센망을 구성하여 홍수예보시스템을 구축하였다. 홍수예보시스템이 구축된 후 여러 차례의 매개변수 개선과정을 거쳐 운용하고 있다. 반면, 지속적인 수문관측소의 증설이 이루어졌으나 이를 모형에 반영하지 않아 증설된 수위관측소를 반영하여 114개 소유역으로 구분하고 추가된 우량관측소를 이용하여 티센망을 구성하였으며, 당초 반영되지 않았던 소규모댐을 모형에 추가하여 예측의 정확도를 재고하였다. 증설된 수문관측소를 모형에 반영과 함께 우량자료의 신뢰성 및 안정성을 확보하기 위한 우량관측소의 확장방안을 제시하였다. 본 연구에서 수행한 낙동강홍수예보 시스템의 소유역을 114개로 나누고 기존의 유효우량산정법, 유역유출모형 하도유출모형의 매개변수를 전통적인 방법으로 재산정하여 홍수기에 적용한 결과 당초의 홍수예보시스템으로 예측한 결과보다 소유역의 적절하게 재구성하는 것으로도 예측의 정밀도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 그러나, 소유역의 수와 하도의 수가 증가하면서 발생하는 오차를 감소시킬 필요성이 있으며, 이는 지속적인 시스템의 운용을 통하여 모형구성을 개선함으로서 어느 정도 개선될 것으로 판단된다. 그밖에 기존의 매개변수산정을 전통적인 방법에서 우리나라 하천 또는 낙동강유역의 하천에 적당한 방법을 개발하여 개선시킬 필요성이 있다.>$4.3\%$로 가장 근접한 결과를 나타내었으며, 총 유출량에서도 각각 $7.8\%,\;13.2\%$의 오차율을 가지는 것으로 분석되어 타 모형에 비해 실유량과의 차가 가장 적은 것으로 모의되었다. 향후 도시유출을 모의하는 데 가장 근사한 유출량을 산정할 수 있는 근거가 될 것이며, 도시재해 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이라 판단된다.로 판단되는 대안들을 제시하는 예비타당성(Prefeasibility) 계획을 수립하였다. 이렇게 제시된 계획은 향후 과학적인 분석(세부평가방법)을 통해 대안을 평가하고 구체적인 타당성(feasibility) 계획을 수립하는데 토대가 될 것이다.{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보
본 연구에서는 용수공급을 위한 이수관점에서 수력발전의 경제적 운영과 더불어 용수수요에 효과적으로 대처할 수 있는 댐군의 경제적 연계운영 최적화 모형을 제안한다. 제안된 모형은 댐군의 연계운영을 통한 발전방류의 최대화, 용수 수요량에 대한 물부족량(shortfall)의 최소화, 불필요한 여수로 방류량의 최소화, 홍수기를 대비한 저수지의 여유공간 확보, 그리고 발전효율을 높일 수 있는 저수위의 확보 등을 고려하였다. 제안된 최적화 모형은 구조적으로는 최적화 모형이지만, 실질적으로는 댐군의 연계운영의 행태를 표현한 시뮬레이션 모형이라 할 수 있으며, 용수공급계획 수립시 최대 용수공급 가용량 산정에 활용하기 위해서 개발된 모형이다. 최적화모형은 약 3,920개의 혼합정수변수와 약 7만$\times$13만 Node-Arc Incidence Matrix로 표현되는 네트워크 모형을 포함하는 여러 기간에 걸친 혼합정수계획 문제 (multi-period mixed integer programming)로 설계되었으며, 대형문제로부터 야기되는 수많은 자료를 효과적으로 처리하기 위하여 DBMS를 활용하였다. 본 모형의 효과를 검토하기 위하여 한강수계에 위치한 댐들 중에서 2개의 다목적 댐과 3개의 발전용 댐들의 연계운영에 실험하여 보았다. 실험결과, 본 연구에서 수립된 모형의 현실적인 이용을 위한 수정 보완과, 효과적인 댐 유역별 중장기 유입량 예측시스템이 개발되어 실시간으로 운영될 수 있도록 수정, 보완된다면 현재의 운영방법보다 더 좋은 운영방안을 제시하므로써, 환경보존에 따른 이득은 물론 용수공급 능력을 증대시킬 수 있는 대안이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.