댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.
농업 인구의 감소와 고령화, 곡물자급률 하락과 같은 문제들을 해결하기 위해 IoT기술을 활용한 농업ICT융합기술의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 농업 ICT기술은 시설하우스에만 집중되어 노지재배 분야에는 자동화된 제어 시스템이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Lora 무선통신으로 넓은 면적의 노지에서 전자밸브, 워터펌프를 자동 제어하는 관수 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 소형 태양광 패널을 이용하여 별도의 전원이 필요 없으며, 플러그 앤 플레이 방식으로 무선자동설정을 지원함으로써 설치 및 운영이 매우 편리하다. 따라서 노동력 절감, 노지 농산물 품질 및 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.
도시 팽창과 신도시 개발로 도로, 전기, 상하수도 등의 7대 지하시설물의 안전에 대한 관심이 대두되고 있다. 특히 상하수도, 가스관 등을 수용하고 있는 공동구 설치 및 관리 방법이 대안으로 제시되고 있으나, 기존 공동구 시설은 국가 보안지역으로 묶여 관련 관리 기술에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 특히 기존 인력에 의존하여 운영하는 현 방식은 실시간으로 긴박하게 발생하는 사건 사고에 적절히 대처하기 어려울 뿐만 아니라, 공동구내부에 화재 발생이나 가스유출 사고 발생 시 접근조차 불가능하며 사고에 대한 상황파악이나 대처가 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 한국건설기술연구원내 설치되어 있는 실증실험장(TestLab)내에 설치되어 있는 공동구에서 무인 모니터링 장치를 설치하는 방법과 상수도관을 중심으로 시설물 관리 방법과 전체 모니터링을 위한 CCTV 영상 자료 처리 방법을 제안하고자 한다. 본 기술의 적용은 공동구내부에 실시간 모니터링이 가능하며, 사건 사고 발생 시 신속한 접근 및 대처가 가능하다.
가뭄은 일반적으로 장기간에 걸쳐 물 공급이 부족하여 나타나는 환경 재앙 중 하나로 대부분 넓은 지역에 걸쳐 나타난다. 원격탐사 자료는 이러한 넓은 지역에서 나타나는 가뭄 모니터링에 적합한 방법이다. 따라서 이 연구에서는 강원도 소양호 지역의 Landsat 위성 영상 자료를 활용하여 약 30년(1985-2015) 동안의 소양호 면적을 산출하고 이를 가뭄 패턴과 분석하였다. 특히 ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망을 활용하여 Landsat 영상을 분류하여 소양호 면적을 산출하였다. 또한 가뭄 패턴을 분석하기 위하여 산출된 호수 면적과 소양호 지역의 강수량을 활용한 표준강수지수(Standardized Precipitation Index: SPI)와의 상관관계를 분석하였다. 영상 분류 연구 결과, ISODATA, Maximum likelihood 및 인공신경망 방법 중에서 호수 면적 산출의 최적의 방법은 인공신경망 방법임을 알 수 있었다. 또한, 인공신경망 방법을 적용하여 산출한 호수 면적과 SPI와의 상관관계 분석 결과 R2 값이 0.52를 가진다. 즉, SPI지수가 낮을 때 호수 면적이 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉 호수 면적 변화를 통하여 소양호 지역의 가뭄 상태 감지 및 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 향후 지역 가뭄 모니터링 프로그램 개발 등에 사용이 가능할 것이다.
국내에서 예상되는 물부족 현상을 극복하기 위해서는 수문 현상의 이해를 통한 수자원의 안정된 확보, 관리, 개발 등 수자원 관련 기술격의 발전이 필수적이라 하겠다. 물순환계통의 올바른 이해와 적합한 모형의 개발 및 검증을 위해서는 강우 및 토양수분의 대규모 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다. 가까운 장래에 예상되는 전구 관측 토양수분자료의 격자크기인 10km는 중ㆍ소규모 지역의 수문ㆍ기상모델 적용에 한계를 가진다. 목적에 따라 각 모델들이 필요로 하는 입력 자료의 격자크기가 다른 반면 각 모델에 대한 적합한 크기의 격자를 가진 다양한 입력 자료의 부재는 토양수분자료에 대한 적합한 downscaling 기법을 필요로 한다. 사용 가능한 보조 자료와 토양수분의 선형상관관계는 상당히 낮으므로 이들 상호관계를 선형관계의 합으로 나타내는데 한계를 가진다. 그러므로 본 연구에서는 physically-based 분리기법과 자료들 간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 신경망 기법을 이용한 downscaling 기법을 개발하였다. 개발된 downscaling 기법은 Washita'92 실험으로부터 획득된 토양수분 및 보조 자료를 사용하여 4km자료를 0.2km자료로 downscaling 하였으며 출력자료는 기존의 전형적 기법에 의하여 smoothing된 자료보다 개선된 결과를 보여주었다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.
논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m3, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.
본 연구는 정보통신과 운송융합 탐색을 위해 정보통신산업이 운송산업에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 운송산업을 5개의 산업으로 세분화하고 ICT를 하드웨어와 통신 및 소프트웨어 서비스로 나눈 후, ICT 두 분류가 각 운송산업 미치는 경제적 효과를 분석하였다. 사용된 자료는 2010년부터 2012년까지의 산업연관표이고, 사용된 모형은 수요유도모형인 생산유발효과, 부가가치유발효과 그리고 공급유도모형인 공급지장효과이다. 분석결과 하드웨어보다 통신 및 소프트웨어 서비스가 운송산업에 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 하드웨어는 생산유발효과, 통신 및 소프트웨어 서비스는 생산유발효과와 공급지장효과에서 크게 영향을 미쳤다. 또한 세부 운송산업 별로, 소화물 및 기타 운송과 도로운송이 ICT로부터 크게 영향을 받았다. 반면, 상대적으로 철도와 수상운송의 영향은 낮았지만, 투자비중 대비 ICT의 영향을 크게 받고 있다. 따라서 ICT서비스의 투자 증대가 이 부문 발전에 기여할 수 있을 것이다.
Located in the southwestern part of Korea, the Yong San Gang river flows generally northeast to southwest, and because of the specific location, topography and climate, the basin area is subject to recurrent drought and flood damages. To eliminate the cause of such damages and ensure an increase in the farm income by means of effective irrigation supply and increased cropping intensity, efforts are being made to speed up implementation of an integrated agricultural development project which would include construction. of an estuary dam and irrigation facilities as well as land development and tidal reclarnation. In formulating a basin development project plan, it is necessary to study a series of long-term runoff data. The catchment area at the proposed estuary damsite is 3,471$\textrm{km}^2$ with the total length of the river channel up to this point reaching 138km. An analysis of runoff in this area was carried out. Rainfall was estimated by the Thiessen Network based on records available from 15 of the rainfall observation stations within the area. Out of the 15 stations, Kwang Ju and Mok Po stations were keeping long-term precipitation records exceeding some 60 years while the others were in possession of only 5-10 years records. The long-term records kept by those stations located in the center of the basin were used as base records and records kept by the remaining stations were supplemented using the coefficient of correlation between the records kept by the base stations and the remainder. The analyses indicate that the average annual rainfall measured at Kwang Ju during 1940-1972 (33 years) amounts to 1,262mm and the areal rainfall amounts to 1,236mm. For the purpose of runoff analysis, 7 observatories, were set up in the middle and lower reaches of the river and periodic measurements made by these stations permitted analysis of water levels and river flows. In particular, the long-term data available from Na Ju station significantly contributed to the analysis. The analysis, made by 4-stage Tank method, shows that the average annual runoff during 1940-1972 amounts to 2,189 million ㎥ at the runoff rate of 51%. As for the amount of monthly runoff, the maximum is 484.2 million ㎥ in July while the minimum is 48.3 million ㎥ in January.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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