Journal of Korea Water Resources Association ISSN:1226-6280(Print) 2287-6138(Online) 한국수자원학회 논문집

환경부 산하 물관리 기관들은 주요 하천을 대상으로 양질의 기초 자료를 생산 및 축적하고 있다. 하지만 농경지를 많이 포함한 유역에서는 농업용수의 취수와 배수 등 인공적인 물의 순환 과정이 정량적으로 조사되지 못하고 있어 하천 수량의 통합적인 관리가 부진한 실정이다. 본 연구에서는 농업용수를 목적으로 하천변에서 취수되는 유량의 조사를 위해 사용되는 간접 유량 계측방법 중 가동시간에 따른 전력량법(가동시간법)을 적용 및 개선하여 저비용으로 높은 신뢰도의 결과자료를 얻을 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 가동시간법은 실시간 전력량 자료의 확보가 어려운 소규모 양수장에 적용하기 적합하다. 실측 유량과의 상관성 분석을 통해 자료의 신뢰성을 검증한 결과, 양수장의 흡입구가 연결된 하천의 수위를 반영하여 가동시간법으로 산정한 유량은 실측 유량과 상당히 일치하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서는 최초 설비 설치시에 대한 투자 비용을 직접 유량 계측방법들과의 비교를 통해 저비용으로 양질의 유량자료를 생성하여 높은 효율성을 가지는 것으로 확인하였다. 가동시간법을 하천변에 위치한 크고 작은 양수장에 적용하여 유량 자료를 확보한다면, 보다 정량적이고 통합적인 하천수 관리의 시행에 있어 많은 영향을 미칠 수 있을 것이다.

최근 데이터 예측 방법으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)분야에 대한 관심이 높아졌으며, 그 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long Short-Term Memory)모형은 수문 시계열자료의 예측방법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 금강 상류에 위치한 용담다목적댐의 유입량을 예측하였다. 분석 자료로는 WAMIS에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 예측된 유입량과 관측 유입량의 비교를 통하여 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE), 용적오차(VE)를 계산하고 모형의 학습변수에 따른 정확도를 평가하였다. 분석결과, 모든 모형이 고유량에서의 정확도가 낮은 것으로 나타났으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 용담댐 유역의 시간당 강수량 자료를 추가 학습 자료로 활용하여 분석한 결과, 고유량에 대한 예측의 정확도가 높아지는 것을 알 수 있었다.

본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

도시화로 인한 불투수층 증가와 하천 주변 개발은 홍수 시 위험에 노출되는 재해요인의 증가뿐 아니라 피해의 파급을 발생시켜 홍수 관리 측면에서 어려움을 낳는다. 홍수 방재대책을 위해서는 도시지역에 분포하는 다양한 지표면 공간특성을 반영하여 침수가 예상되는 지역에 대한 파악이 우선시되어야 한다. 본 연구에서는 도시하천의 홍수 위험지역을 대상으로 확률적 홍수위험 평가가 수행되었다. 홍수와 관련된 지형적 영향요인인 고도, 경사, 유출곡선지수, 하천까지 거리를 예측변수로 하여 하천 주변 침수 예상지역을 설명하기 위해 모형의 학습데이터로 100년 빈도 홍수위험지도가 사용되었다. 연구 대상 지역은 격자로 변환하여 Bayesian Logistic 회귀분석을 수행하여 각 격자별로 홍수영향요인이 침수 여부를 설명하는 모형을 구축하였다. 최종적으로 모형을 통해 대상 지역 전체에 대하여 침수위험도를 확률적으로 제시하였다.

본 연구는 심층학습 기법인 Long Short Term Memory (LSTM)를 이용하여 지하수위를 예측 후 표준지하수위지수(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정함으로써 미래 가뭄 발생 가능성의 분석을 목적으로 하고 있다. LSTM 모형을 이용하여 금호강 유역의 지하수위를 미래 3년에 대해 예측을 하였으며, 예측시 최근 3년을 제외한 관측 자료로 학습 후 RMSE를 통해 검증하였다. 예측 자료와 관측 자료를 이용하여 시간적 SGI를 산정하였다. 산정된 SGI는 연구 지역 내 보간을 하였고, 보간된 SGI는 소유역별 평균값으로 공간적 SGI를 산정하였다. 산정된 시공간적 SGI를 이용하여 시공간적 가뭄 발생 가능성에 대해 분석하였다. 시공간별로 가뭄 발생 가능성에서 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 향후 심층학습 모형의 개선 및 검증 방법의 다양화를 통해 신뢰성이 더욱 높은 예측 결과를 도출할 수 있고, 연구 적용 지역의 확대를 통해 전국적인 가뭄 대응 정책에 활용이 될 수 있으며, 더 나아가 미래 수자원 관리 차원에서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

우리나라에서 일어나는 하천 내 유해화학물질 유입사고 발생건수는 매년 증가하는 추세를 보이고 있다. 이에 대응하기 위해 국가차원의 수질오염 사고대응체계를 구축하여 사고방재를 위한 체계적인 절차를 수립하였으나, 우리나라의 사고대응체계는 해외의 수질모형을 차용하고 있기 때문에 모형의 매개변수 입력 및 검보정에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구는 하천에 유출된 유해화학물질의 거동을 분석하기 위한 수심 평균 2차원 하천수질모형을 개발하고, 유해화학물질의 특성을 고려한 유의반응항 판별을 통해 효율적 모의수행을 위한 기법을 제시하였다. 수심 평균 2차원 하천수질모형인 CTM-2D에 흡․탈착, 휘발 반응을 재현할 수 있는 반응항을 추가하고, 이를 검증하기 위해 해석해와 수치해를 비교한 결과 0.1% 미만의 오차를 보여 모형의 타당성을 입증하였다. 또한 낙동강-금호강 합류부에 수질오염사고 가상시나리오를 구성하여 개발된 모형을 적용하였으며, 민감도 분석 기반 유의반응 판단을 통해 효율적 수질모의를 수행할 수 있었다.