농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R2와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R2와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.
본 연구에서는 유량 및 유사량 자료가 부족한 미계측 유역에 대해 Tank모형을 확장하여 궁극적으로 유사량을 평가하는 방법을 제시하였다. 적용 유역은 동해안 타 유역에 비해 유량자료가 확보되어 있는 오십천을 대상으로 집중호우기의 토사유출 특징과 하천의 토사유달률을 구하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1) 실측에 의한 유사량의 산정에 있어서는 먼저 유사량 관계식(sediment rating curve)의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 유량 산정지점에 대해 유량과 병행하여 유사량 관계식을 다음과 같이 구하였다. 오십천 유량-유사량 관계식 : $Q_s=6.017Q^{1.374}$ 2) Tank모형을 적용하여 2006년 강우유출량을 산정한 결과 관측값과 유사한 값($RMSE=1.26m^3/day$)을 얻을 수 있었다. 3) 대상지역의 2006년과 2009년의 연평균 토사전달율 을 비교한 결과 태풍에 따른 집중강우가 있었던 2006년의 토사전달율이 평년의 2009년에 비해 현저하게 높았는데 이는 급격한 강우유출량의 증가에 따른 것이라 보인다. 4) 개량된 Tank모형에 의한 유량 및 토사유출량은 기존의 SRC방법과 비교했을 경우 유사한 경향을 보였으며 이는 향후 유량과 유사량 자료가 부족한 유역에 대해 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 본다.
현재 홍수예보를 위하여 많은 강우-유출 모형이 사용되고 있으나, 이러한 모형의 매개변수를 결정하는 것은 매우 난해하다. 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 미호천 유역에 대하여 홍수모의 예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 최적화 방법을 적용하여 매개 변수 산정을 수행하였으며, 패턴탐색과 유전자 알고리즘의 최적화 방법을 적용 시, 보정과정 내에서 매개변수 간 민감도를 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 매개변수 군집을 이용한 보정 방법을 비교한 결과, SSR에 소군집을 이용한 순차보정 방법을 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났다.
2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.
노촌 소유역에서 발생된 오염물질의 이동과 이에 따른 하천의 수질변화를 공간적으로 파악하기 위하여 이와 관련된 기존의 모형들과 지리정보시스템을 통합함으로써 소유역 하천수질관리시스템을 개발하였다. 오염 물질의 하천유달률을 계산하기 위한 간단한 오염부하모형, 유역의 유출을 발생시키기 위한 Tank모형 그리고 하천에서의 수질을 예측하기 위한 QUAL2E모형이 본 연구에 적용되었다. 시스템은 경기도 이천군과 용인군에 위치한 복하천유역에 적용하였으며, 발생오염물질 분포도, 배출오염물질 분포도, 하천으로의 유달률 분포도 및 주요하천지점에서의 수질현황도 등을 구축하였다.
일반적으로 일반 및 유해폐기물 매립지에서 진흙층의 기능적 수행목적은 다음과 같다고 할 수 있다. 지표면 유출의 증진을 위하고, 우수의 침투억제 및 폐기물의 표면 노출 시 완충작용, 따라서 최종복토의 붕괴는 이러한 중요 기능을 마비시키고 있다. 본 연구는 추운 날씨상태의 폐기물 매립지 최종복토의 거동을 수행하였으며, 실제로 설계된 세 개의 거대한 실험실 Tank에서 복토에 대한 실험이 시행되었다. 이 거대한 실험장비의 제원은 0.75m x 2.4m와 2.0m 깊이로 되어 있다. Tank안은 시방서적으로 폐기물 매립지가 요구하는 진흙층과 최종복토를 위한 물질로 채워졌다. 그들의 실험결과는 동질/융해에 따른 진흙과 복토층의 붕괴현상은 물리적, 공학적인 측면에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본문은 실험에 사용된 복토층의 묘사, 그들의 실험결과들과 실험을 통한 결과분석 및 결론을 설명하고 있다. 실험결과로서는 각 모형들의 우수와 침출수 자료, 온도변화의 배경과 최종복토에서의 Water Balance를 포함하고 있다. 또한 결과로서 시험된 세 개의 모형들은 매립지에서의 동결깊이(29cm~32cm)를 나타내주며 그들 중 하나의 모형은 배수층을 가지고 있어 침출수억제에 효과적이므로 다른 모형보다 복토층으로서 우위에 있다는 것을 지적하고 있다.
Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어 유출성분을 고려하여 모의할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 관측수문곡선을 Digital filter 방법을 사용하여 유출성분별로 분리하고 각 유출성분을 고려하여 Powell 방법으로 매개변수를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 한강유역의 4개 댐지점을 선정하여 유출성분을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우를 구분하여 모의유량을 관측유량과 비교 검토하였다. 그 결과 자동추적법으로만 매개변수를 추정할 때에는 전체적인 유출량은 모의하지만 성분별 유출량은 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 유출성분을 고려하는 방법이 더 객관적이고 정확한 매개변수를 추정하는 방법으로 판단되었으며, 자동추적법을 사용하여 매개변수를 추정할 때는 유출성분을 고려하여 매개변수를 추정하는 것이 보다 타당할 것이다.
본 연구는 다목적 유전자알고리즘을 이용하여 Tank 모형의 매개변수를 추정하는데 있어서 선호적순서화(preference ordering)를 적용한 연구로써, 목적함수의 개수가 여러 개인 경우에 발생할 수 있는 파레토최적화의 단점을 해결하기 위한 것이다. 최적화를 위한 목적함수는 모두 4가지를 사용하였으며, 선호적순서화를 통해서 구한 2차 효율성(2nd order efficiency)을 가지면서 정도(degree)가 3인 4개의 해 중에서 1개의 해만을 최우선해로 선정하였다. NSGA-II로 도출된 최우선해의 적합성을 살펴보기 위해서, 자동보정방법인 Powell 방법과 SGA(simple genetic algorithm)를 매개변수 자동보정 방법으로 이용하고 하나의 단일목적함수로 사용해서 최적화한 결과와 비교해보았으며, 비교결과 다목적 유전자 알고리즘을 4개의 목적함수에 모두 적용해서 한번에 도출된 매개변수를 이용한 결과가 보정기간뿐만 아니라 검정기간에 대해서도 비교적 양호한 결과를 나타내는 것으로 나타났다.
협천댐의 인구 조압수조의 모형설계로부터 실험결과에 이르기 까지의 과정을 검토하였다. 그리고 실험결과는 Runge-Kutta-Gill 방법에 의한 수치해석과 비교하였다. 그 비교결과는 상당히 일치하였다. 설계기간이 아주 짧거나 예산면에서 어려움이 있는 경우이거나, 협천댐과 같이 비교적 간단한 조압수조의 경우는 수치해석만으로 설계하여도 가능하다고 판단된다.
The purpose of this study is estimation of daily runoff in the watershed with insufficient hydrological data using tank model. In order to estimate, twentysix watersheds were selected to calibrate tank model parameters that were defined by a trial and error method. Results were correlated with characteristics of watershed. Relationships between the parameters and the watershed characteristics were derived by a multiple regression analysis. The simulation results were in agreement with the observed data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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