Journal of Korea Water Resources Association ISSN:2799-8746(Print) 2799-8754(Online) 한국수자원학회 논문집

기후 변화로 인해 가뭄이 농업 및 산업용 수자원에 미치는 영향이 심화됨에 따라 적절한 가뭄 예방 및 완화 대책을 개발하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 다양한 가뭄 정의를 고려할 때, 가뭄 정의별 가뭄지수 평가는 상이 할 수 있다. 따라서 각 부처별로 의존하는 가뭄판단 입력 자료에 따라 가뭄 대응 정책이 시행되고 있지만, 종합적인 가뭄 상황 평가를 위한 방안의 부재로 가뭄 관리 및 대응에 어려움을 가져올 수 있다. 국내의 경우, 여러 가뭄 지수 중 기상, 농업, 수문학적 가뭄 관련 부처별로 부문별 가뭄의 판단 및 각기 다른 가뭄 예ㆍ경보가 시행되고 있으므로 부처별 가뭄 판단의 주요 인자를 매개로 종합적인 가뭄 평가 및 대응 방안이 강구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 종합적인 가뭄 평가를 위한 하나의 방편으로 제시 될 수 있는 부분별 가뭄지수를 입력 요인으로 하는 통합 가뭄지수 산정에 대해 검토하였다. 통합가뭄지수(Integrated Drought Index, IDI)는 기상, 농업, 수문학적 가뭄지수를 입력인자로 하여 하나의 통합가뭄지수를 산정하는 것으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용하는 통합가뭄지수 산정 방안이 그 중 하나이다. 본 연구는 기존의 PCA와 결측치 처리문제를 결합하는 Bayesian PCA (BPCA)를 적용하였다. BPCA는 PCA에서 확장된 방법으로, 데이터의 주요 패턴 식별 및 데이터 노이즈를 줄여 불확실성을 감소시킴으로써 기존 선형 PCA에 비해 더 높은 분석력을 제공할 수 있다. 가뭄 지수의 적용성 평가에는 분야별 가뭄 예ㆍ경보 정보와 통합가뭄지수에 따른 가뭄 판단 결과를 비교하기 위해 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석을 적용하였다. 본 연구를 통해 산정되는 IDI 추정결과를 바탕으로 각 부문 가뭄 상황 재현의 적합성을 검토하였으며, 이를 통해 적절한 가뭄 조기 경보 시스템 구현을 위한 관련 기관 간의 협력적이고 효과적인 가뭄 대응 방안을 제시하고자 하였다.

ADCP는 국제적으로 가장 많이 사용되는 유량 측정장비 중 하나로서, 소하천부터 대하천까지 대부분의 유량을 측정하는 데 사용되고 있다. 또한 유량 측정은 특정 기간에만 수행되는 것이 아니라, 계절에 관계없이 수행되고 있다. 본 연구는 ADCP의 하안 유량 산정의 정확도를 평가하고 향상시키기 위해 건설기술연구원 하천실험센터의 실규모 수로에서 실험을 수행하였다. 하안의 유량에 영향을 미치는 요인은 하안 형상계수, 유속, 수심, 하안까지의 거리가 있으며, 각 요인에 대한 분석을 수행하기 위하여 하안과 매우 인접한 거리에서 측정된 ADV로 산정한 유량과 ADCP로 측정된 유량을 비교하였다. 그 결과 하안의 유량은 약 1.0 m 이상의 하안까지의 거리와 0.5 m 이상의 수심을 확보한 후 측정해야 하안의 유량 측정 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 하안의 거리가 커지게 될 경우, ADCP로 직접 측정하는 부분이 감소하기 때문에 전체 측정거리 대비 하안까지의 거리가 50%를 넘어가는 경우 단면의 총유량 측정정확도가 감소하였다. 이러한 연구결과는 하폭이 6.0 m 이내인 하천에서 활용할 수 있을 것이라 사료되며, 다양한 조건에서 수행된 실험을 통해 일반화할 수 있을 것이라 판단된다.

본 연구에서는 시설재배 지역에서 충적 관정의 장기 관측 자료를 이용하여 수막재배로 인한 지하수 수위와 수온의 시계열 변동 특성을 분석하였다. 관측 자료는 수막재배 시기(11~2월)와 수막재배 비시기(4~9월)로 구분하였으며, 두 시기 동안 경과 시간에 따른 지하수 수위와 지하수 수온의 회귀함수를 추정하였다. 경과 시간에 따른 지하수 수위 함수는 수막재배 시기에는 음의 로그 함수가 수막재배 비시기에는 양의 로그 함수가 적합한 것으로 추정되었다. 경과 시간별 지하수 수온은 수막재배 시기에는 양의 로그 함수가 수막재배 비시기에는 음의 로그 함수가 적합한 것으로 추정되었다. 이는 수막재배 시기의 지속적인 양수로 인해 지하수 수위는 지수적으로 하강하고 지하수 수온은 지수적으로 증가하였음을 의미한다. 전체 자료를 이용하여 수막재배 시기와 수막재배 비시기 동안의 지하수 수위에 따른 지하수 수온의 회귀함수를 추정하였다. 수막재배 시기에는 지하수 수위가 하강할수록 지하수 수온이 증가하는 이차함수가 적합하였으며, 수막재배 시기 동안에는 지속적인 양수로 인해 대수층 하부의 지하수가 상부(관측 지점)로 유입되면서 지하수 수온이 증가했음을 의미한다. 본 연구를 통해, 수막재배 시기에는 지속적인 양수로 인해 대수층 하부 지하수의 업코닝(upconing) 효과가 나타남을 알 수 있었다.

본 연구에서는 용수 대비 피해 민감도(Damage Sensitivity to Water usage, DSW)를 새롭게 정의하고, 가뭄 시 용수 공급의 지역별 우선순위를 결정하는 평가 방법론을 제안하였다. DSW는 용수 이용량에 따른 가뭄 피해의 변화를 수치로 표현한 값이며, DSW가 큰 지역은 용수 관리에 있어 우선적으로 고려해야 할 지역임을 의미한다. 연구 대상지역은 2018년부터 2021년까지 금/영산/섬진강 유역 내 시·군·구 단위의 행정구역으로 선정하였다. 본 연구에서는 DSW를 계산하기 위해 지도학습 기반의 회귀모형을 구축하고자, 3가지 주요 입력자료를 수집하였다. 기상학적 인자는 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr)의 기온, 강수량과 같은 지상관측자료, 지역적 특성 인자는 국가통계포털(https://kosis.kr)의 농업/생활/공업과 관련한 데이터로 구축하였다. 용수 이용량은 국가수자원관리종합정보시스템(http://www.wamis.go.kr)에서 제공하는 농업/생활/공업용수 이용량으로 활용하였다. 출력자료로는 가뭄 피해를 종합적으로 평가한 상대적 가뭄 피해 등급을 이용하였다. 이 등급은 국가가뭄정보통계집에서 조사한 가뭄 예·경보 횟수, 직접적 가뭄 피해정보, 가뭄으로 인한 용수 지원량을 바탕으로 지역별로 군집화한 결과이다. 이후, 입력자료와 출력자료는 지도학습 기반의 회귀모형을 학습시키는 데 활용되었다. 학습된 회귀모형은 농업/생활/공업용수 이용량이 50% 감소하거나 200% 증가한 조건에서의 지역별 상대적 가뭄 피해 등급을 산출하는데 적용되었다. DSW는 산출된 등급을 활용하여 계산하였고, 지역별로 순위를 매겼다. 그 결과, 농업용수에서는 전라남도 무주군, 생활 및 공업용수에서는 충청남도 계룡시와 전라남도 구례군이 대표적으로 DSW가 큰 지역으로 나타났다. 이를 통해, 농업/생활/공업용수에 따라 DSW가 큰 지역은 특정 용수의 관리가 필요한 지역으로 고려하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 향후 전국 단위에서 용수 공급 우선순위를 결정하는 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

고해상도 단기 강우 예측을 생성하기 위해, 주로 레이더 자료 기반 확률론적 방법 또는 물리과정 기반 수치예보모델(Numerical Prediction Models, NWPs)이 사용되어 왔다. 최근 인공지능의 발전으로, 머신러닝을 이용한 레이더 기반 단기 강우 예측 모델 관련 연구가 활발히 진행되고 있으며, 두 시간 이내 단기 예측에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 이러한 데이터 기반 모델의 경우, 예측 선행시간 증가에 따라 성능이 크게 저하하며, black-box 모델로, 대기의 물리과정을 고려하지 않는다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 영산강 유역에 대해 최신 머신러닝 기법(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)을 이용한 강우 예측 모델을 개발하여, 최대 여섯 시간 강우 예측 결과를 생성하였으며, 고해상도 수치모의가 가능한 물리과정 기반 대기모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)와의 비교를 통해 성능 평가를 진행하였다. 모델 훈련 및 평가를 위해 2014년부터 2018년까지의 영산강 유역 강우 레이더 자료를 사용하였으며, 성능 평가 결과, 세 시간 이내 예측 선행시간에서는 cGAN 기반 강우예측 모델이 WRF 모델에 비해 평균 상관계수 R은 10%, 임계성공지수(Critical success index, CSI, 0.1 mm/hr 임계기준)은 16% 더 좋은 성능을 보였으나, 세 시간 이후로 선행시간이 증가함에 따라 WRF 모델의 예측 성능이 cGAN 기반 모델보다 R은 55%, CSI (0.1 mm/hr 임계기준)에서는 39% 더 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 머신러닝 기반 모델과 물리과정 기반 모델의 장단점을 고찰하고, 이를 보완할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이러한 결과는 강우 예측 성능 개선을 위한 물리과정-인공지능 융합적 접근의 토대를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

탄소배출을 저감하는 방향으로 산업설비를 운영하는 방식에 대한 수요가 기후위기와 맞물려 증가하고 있다. 수자원 운영경우, 국내 광역 상수도계통운영자의 RE100 동참 선언으로 인하여 탄소저감을 고려한 운영방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 광역 상수도계통 내 탄소배출원은 크게 간접적 및 직접적 배출원으로 세분화할 수 있으며, 배출원별 기술적 특성을 고려한 저감 대책 수립이 필요하다. 간접적 배출원의 경우, 취수 및 정수사업소 부지 내 전력을 동력원으로 활용하는 설비들을 일컫는다. 현재 간접적 배출원으로부터 탄소배출량을 저감하는 방식은 사업소 부지 내 재생전력원을 운영하여 기존 화석연료로 발전된 전력을 사용하지 않는 방식과 전력을 동력원으로 활용하는 설비들의 출력 자체를 최소화하여 탄소배출을 저감하는 방식이 있으며, 재무적으로 전력시장에 참여하여 재생전력 공급인증서 거래와 같이 재무적 절감방안으로 구분할 수 있다. 그러나, 전력수요와 달리, 수자원에 대한 수요는 생존에 필수사항인 만큼, 수자원의 수요 자체를 줄일 수는 없으며 수처리 공정의 경우 최적 전력사용 형태를 도출하기 위하여 공정의 신뢰성을 희생할 수는 없다. 따라서 공정에 대한 속도를 정격으로 유지하되 보유한 재생전력원 및 간접적 탄소배출원으로부터 발굴할 수 있는 수익창출 기회를 극대화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 송수설비의 가격결정발전계획에 따른 자발적 수요감축 참여, 재생전력원 및 전력저장장치의 참여할 수 있는 전력시장의 운영규정을 반영하여 광역 상수도계통 운영자의 운영 수익성에 관하여 논하였다.

기후변화에 따라 급변하는 강우 패턴에 대응하기 위해서는 양질의 강우량 자료를 확보하는 것이 중요하다. 특히 도시규모에서의 침수 피해에 대응하기 위해서는 신뢰성 있는 고해상도의 강우량 자료가 필수적이다. 수문 분야에서 널리 사용되는 우량계 및 레이더 강우량 자료는 각각 불확실성을 가지고 있다. 이러한 불확실성의 저감을 위하여 레이더와 우량계의 강우자료 병합을 통해 수문 분야에서 활용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 병합 알고리즘에 초점이 맞추어져 있어서 보정된 강우자료에 미치는 입력자료의 영향에 대한 평가는 미진하다. 특히 우리나라는 산간지역이 많아서 레이더 강우 추정 시 지형에 의한 편이가 크게 발생하는데, 기존 기상청 우량계 기반 강우측정 지점들은 산간지역에 희박하여 보정 효과가 미치기 어렵다. 우리나라의 많은 하천이 산간지역에서 발원하기 때문에 침수 예ㆍ경보를 위한 선행시간을 확보하는 차원에서 산간지역에서의 정확한 강우량 추정은 매우 중요하다. 따라서 산림청 산악기상관측망 자료를 국내 산간지역의 레이더 강우를 보정하는 데 적용하고 결과를 평가하였다. K-water 지상강우를 기준으로 평가한 결과에서 산간지역의 과소추정되던 강우량 편이가 감소하였고, 특히 강한 강도의 강우 사상에서 편이가 뚜렷하게 감소하였다. 결론적으로 레이더 강우량에 대하여 산간지역의 우량계 강우자료를 적용해 보정함으로써 전반적으로 실제 지상강우에 근접하도록 개선될 수 있다. 특히 극한 강우사상이 증가하는 상황에서 그 효과가 더욱 클 것으로 기대할 수 있다.