원전의 가압기 지지대에 사용되는 볼트는 설계 시 안전율 측면에서 충분한 경도의 볼트를 사용하지만, 현장실사를 통해 허용 경도 범위를 초과하는 볼트가 일부 확인되었다. 이러한 높은 경도의 볼트는 응력부식 및 재료의 파괴인성이 취약하고, 가압기는 부식에 취약한 환경이므로 이 부분에 대한 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현장실사를 통해 원전 가압기 지지대에 사용되는 볼트의 경도를 측정하였고, 이를 통해 응력부식과 부재의 파괴인성에 의한 균열을 제한할 수 있는 최대 허용응력을 계산하였다. 또한 정상운전 및 사고운전 시 발생할 수 있는 지지대 볼트의 응력을 수치해석 프로그램인 ANSYS를 사용하여 예측하였고, 이 응력이 응력부식을 제한할 수 있는 최대 허용응력 내에 있는 지 검토하였다. 검토 결과 정상 및 사고운전 조건에서 볼트의 응력은 응력부식에 대해 허용응력 안전 기준치를 만족하는 것으로 나타났다. 그러나 향후 가압기 지지대의 구조물 체결방법을 체결 절차에 반영하여 정비 시 가압기의 건전성을 확보할 수 있도록 검토가 필요하다.
Rapid development in the upper reaches of the Mekong River, in the form of construction of large hydropower dams and reservoirs, large irrigation schemes, and rapid urban development, is putting water resources under stress. Many scientific reports have pointed out that cascade dams along the Mekong River lead to serious problems: not only hydrologically but also a decline of agricultural productivity due to a decrease of sediment supply in the Mekong Delta and a change of fish amount due to drastic change of the water environment. Cambodia and Vietnam, located in the lowest Mekong basin, are gravely affected by radical changes of hydrologic regime due to Mekong River developments. In particular, the Tonle Sap Lake in Cambodia is very sensitive to the flood cycle and flow variation of the Mekong River as well as inflow water quality from the Mekong River. More than 50% of Cambodian GDP depends on the primary industries such as agriculture, fishing, and forestry, and the Tonle Sap Lake plays an important role to support the national economy in Cambodia. In addition, Cambodian people usually take nourishment from the fish of Tonle Sap Lake. This research aims to assess the impacts of the Mekong river flow alternation on the hydrologic regime of the Mekong River - Tonle Sap Lake. We carried out rainfall-runoff-inundation simulation using CAESER-LISFLOOD for integrated water resource management in the Tonle Sap Basin and then analyze flood inundation variation of the Tonle Sap Lake due to the scenarios. Furthermore, the simulated inundation maps were compared to MODIS satellite images for model verification and hydrologic prediction.
본 연구에서는 기존의 정량적인 강수량 정보를 제공하는 방식에서 벗어나 호우발생에 따른 생활환경의 변화에 끼치는 영향을 고려한 호우영향예보서비스의 필요성을 기반으로 호우위험영향도 평가가 가능한 호우재해 위험영향 매트릭스를 개발하고, 이를 통해 호우위험영향을 평가하는 방법을 제시하였다. 사당동 일대를 대상으로 실제 발생 호우사상(2011년 7월 27일)을 적용하였으며, 호우에 의한 침수로 영향을 받는 대상별(사람, 교통, 시설) 호우위험영향평가를 수행하였다. 이를 위해 1 km 격자기반으로 호우위험정도(Impact Level)를 산정하고, 침수심 결과를 조합하여 격자기반의 잠재호우위험영향(Potential Risk Impact)을 산정하였다. 여기에 강우발생가능성 Likelihood와의 조합을 통해 호우영향예보가 가능한 호우위험영향(Heavy Rainfall Risk Impact) 값을 산정하여 사당동 지역의 호우영향정도를 격자기반으로 4개의 등급으로 분석, 제시하였다.
기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 오염된 지반의 정화 시에 발생되는 침하량 계측에 대한 VMS의 적용성을 평가하기 위하여, 오염지반의 침하에 대한 실내실험을 수행하였다. 즉, 수치사진측량기법을 기반으로 개발된 3D-Visual Monitoring System(VMS)와 기존 계측장비인 토탈스테이션을 이용하여, 오염지반 침하에 대한 계측결과를 비교하였다. 실험결과, 중금속으로 오염된 지반의 침하량은 친수성 필터가 적용된 실험조건에서 많이 발생하였다. 계측결과를 바탕으로 VMS의 오차범위를 산정한 결과, 최소 및 최대 오차범위는 각각 ±0.36mm와 ±0.87mm 산정되었고, VMS의 오차량은 모든 실험조건에서 오차범위를 만족하는 것으로 확인되었다. VMS의 평균오차율을 산정한 결과, 소수성 필터조건에 비하여 친수성 필터 조건에서 낮은 평균오차율을 보였다. 이를 바탕으로 오염된 지반의 침하량 계측에 있어서 VMS의 적용이 가능한 것으로 평가되었다.
한국의 대심도 (>40m 깊이) 터널 공사 시에 터널 붕괴 사고가 종종 일어나고 있으며, 도심지 지하공간의 얕은 심도에 인공적으로 조성된 지반에는 자연 공동뿐만 아니라 상수도관, 하수도관, 전력구 및 지하철 건설로 인한 인위적인 공동들이 복잡하게 분포되어 있다. 대심도 터널 굴착을 위해서는 이러한 다공질의 특성을 보이는 다양한 지반의 특성 및 지질구조가 지반의 안전에 미치는 영향을 이해하여야 한다. 본 연구는 국내외 사례를 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위한 위험 인자를 분석하였다. 연구결과, 대심도 터널 굴착시 지반의 안정성에 영향을 주는 총 7개의 카테고리들과 총 38개의 인자들이 도출되었다. 가중치가 상대적으로 높은 인자들은 단층 및 단층점토, 차응력, 암종, 지하수 및 머드 유입, 암석의 일축압축강도, 터널 단면의 크기, 터널 상부 암반의 두께, 카르스트 및 계곡지형, 습곡, 석회암의 협재, 지하수위 변동, 터널 심도, 암맥, RQD, 절리 특성, 이방성, 암반파열(rockburst) 등으로 나타났다.
In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
서울시 전역의 하수관로는 4개의 처리구역, 16개의 배수구역, 163개의 배수분구, 748개의 소구역으로 분할하여 관리되고 있다. 하지만 지선관로와 간선관로가 상이한 설계빈도로 계획되어 가장 작은 관리단위인 소구역에서도 일정한 방재성능을 기대하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 소구역을 동일한 토출구를 갖는 유역으로 재정의하여 서울시 전역을 799개의 소구역으로 재분할한 후, 소구역 단위로 하수관로 방재성능을 분석하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석을 위해 도시유출모형은 SWMM, 도시침수모형은 2DIS를 활용하였다. 도시유출모형에서는 113,286개의 관로와 106,097개의 맨홀을 적용하였으며, 수리시설물은 서울시 관내에 위치한 31개의 모든 빗물저류조와 121개의 빗물펌프장 중 가용 가능한 117개의 빗물펌프장을 적용하였다. 하수관로의 외수위 경계조건은 하천기본계획에서 제시한 방류하천의 기점홍수위를 반영하였다. 도시침수모형에서는 5m 단위의 고해상도 지형자료와 토지피복도를 적용하여 2차원 침수모의를 수행하였으며, 799개의 소구역에 대한 방재성능 분석을 수행하여 이를 시스템에 적용하였다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템에서는 799개의 소구역을 대상으로 소구역 정보, 하수관로 정보, 수방시설물 정보, 방재성능 정보를 제공하고 있다. 소구역 정보는 해당 소구역에 대한 기본 정보 및 해당 소구역에 위치한 수리시설물에 대한 기본 정보를 제공한다. 하수관로 정보에서는 관로 및 맨홀을 선택하여 상세정보를 확인할 수 있다. 수방시설물 정보에서는 빗물펌프장, 빗물저류조, 강우관측소, 하천수위관측소, 관로수위관측소에 대한 상세정보를 제공한다. 마지막으로 방재성능 정보에서는 시나리오별 침수결과를 제공하며, 포인트 단위 침수취약지역을 표출한다. 서울시 하수관로 방재성능 분석 시스템은 하수도 정책 입안과 하수도 관련 사업 추진 시 데이터 기반의 신속하고 효율적인 의사결정 업무를 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 국내 도시지역 홍수피해 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있다. 2010년, 2011년, 2018년에 서울에서는 홍수로 인한 침수피해가 크게 발생하여 많은 인명과 재산의 피해가 있었다. 이렇듯 도시지역은 타 지역에 비해 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수 취약성이 상대적으로 높은 지역이다. 국내에서는 홍수피해 저감을 위해 홍수예보를 발령하고 있다. 하지만 국내 홍수예보는 국가하천 및 지방하천의 주요 하천 구간에서만 실시되고 있어 이러한 하천에 접하지 않는 지역은 국가 홍수예보의 수혜를 받을 수 없다. 그렇기 때문에 각 지역에서는 홍수 대응을 위해 기상청의 호우특보 기준을 사용하고 있으며 이 기준은 전국적으로 동일하다는 특징이 있다. 하지만 각 도시지역은 과거 홍수피해에 따라 방재시설을 추가로 설치하거나 보수하고 있어 각 지역의 방재시설 현황 및 홍수에 대한 취약성 정도가 다른 상황이다. 그러므로 전국적으로 동일한 강우기준이 적용되어 발령되고 있는 호우 특보는 실제 각 도시지역의 방재현황이 고려되지 못한다는 문제가 있다. 이와 관련하여 과거 낙동강 지역을 대상으로 지역별 홍수위험도에 따른 홍수위험지수를 산정하고 검토한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 각 도시지역의 방재 현황을 고려하여 강우기준을 보정할 수 있는 가중치를 산정하는 방안에 대해 제시하였다. 이를 위해 서울 지역 25개 기초지자체를 대상으로 연구를 진행하였으며, 홍수 취약성을 평가하기 위한 세부인자는 노출도, 민감도, 적응도로 구분하였다. 각 세부인자 별 가중치를 산정하기 위해서는 엔트로피 방법을 적용하였고, 산정된 결과를 이용하여 각 지역 별 가중치를 산정하기 위해서는 유클리드 거리 산정법을 적용하였다. 그 결과 각 지역의 방재 특성을 고려한 가중치를 산정할 수 있었으며 향후에는 지역 별 방재특성이 고려된 강우기준을 제시 및 적용성을 검토할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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