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

기후변화와 산업 발전으로 인해 자원 고갈 위기가 커지면서, 물, 에너지, 식량 자원을 연계하여 통합적으로 관리하는 것이 중요해지고 있다. 기존의 개별 관리 방식으로는 복잡한 상호작용을 반영하지 못해, 복합적인 자원 위기에 효과적으로 대응하기 어렵다. 본 연구에서는 충청남도 지역을 대상으로 자원 간의 상호작용을 정량적으로 평가하기 위하여, 장단기 메모리(LSTM)와 다중 출력 회귀(MOR) 모형을 결합한 복합 물-에너지-식량(WEF) 넥서스 시스템을 구축하였다. 2014년∼2022년 기간의 강수량, 저수량, 용수 생산량 및 이용량, 에너지 발전 소비량, 농축산 생산·소비량과 부문별 공급 및 생산량으로부터 산정된 스트레스 지수를 시스템의 입력 및 출력 인자로 활용하였다. 그 결과, 충청남도 WEF 넥서스 시스템에서는 물과 식량 부문이 가장 지배적인 상호작용을 보였으며, 강수량은 식량작물 생산뿐만 아니라 에너지 생산에도 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 물 스트레스가 전체의 45% 이상을 차지하며, 충청남도의 시스템 취약성을 결정하는 핵심 인자로 확인되었다. LSTM을 활용하여 과거 기간의 부문별 자원의 수요량 및 공급량 변동성을 모의하고 모형의 재현성을 검증한 결과, Ra2는 0.49∼0.78, KGE는 0.47∼0.89의 범위로 나타났다. 반면, LSTM과 MOR 모형이 결합된 복합 넥서스 시스템의 Ra2와 KGE는 LSTM만 적용한 결과에 비해 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 LSTM-MOR 기반의 WEF 넥서스 시스템은 기후변화 시나리오별 민감도 분석을 통해 지역 단위의 넥서스 평가를 가능케 하며, 향후 자원 관리 및 정책 결정을 지원하는 핵심적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 한국의 대표적인 5개 ASOS 관측 지점을 대상으로 선행 가뭄 조건이 여름철 극한 고온 발생 위험에 미치는 영향을 Copula 기반 결합분포를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 가뭄지수로는 다양한 time-scale의 SPI를 적용하고, 스피어만 상관계수 분석을 통해 지점별로 극한 고온(Tmax)과 가장 강한 연계를 보이는 최적 SPI time-scale을 선정하였다. 이후 SPI와 Tmax의 한계분포를 각각 모형화한 뒤, Clayton, Frank, Gumbel Copula를 비교하여 지점별 최적 결합구조를 도출하였다. 분석 결과, 모든 지점에서 1개월 선행 SPI와 Tmax 사이에는 음의 단조 관계가 확인되었으며, 건조 및 극심한 건조 조건(SPI < -0.5, SPI < -1.3) 하에서 Tmax의 극값 초과확률은 한계분포 기반 확률보다 유의하게 증가하였다. 반면, 습윤 및 극심한 습윤 조건(SPI > 0.5, SPI > 1.3)에서는 극한 고온 발생 확률이 일관되게 감소하는 비대칭적 반응이 나타났다. 특히 Copula 기반 조건부 재현기간 분석 결과, 선행 가뭄 조건에서는 동일한 수준의 극한 고온이 단변량 분석에서 추정된 재현기간보다 훨씬 짧은 주기로 발생함이 확인되었으며, 이러한 위험 증폭 효과는 극값 영역으로 갈수록 더욱 뚜렷해졌다. 본 연구는 단순 상관 분석이나 단변량 접근을 넘어, 조건부 확률과 재현기간 지표를 활용하여 복합 가뭄–고온 위험을 정량적으로 평가할 수 있는 분석 틀을 제시한다는 점에서 의의를 가진다.

본 연구는 한국 기업의 아랍에미리트(United Arab Emirate, UAE) 물 시장 진출 현황과 과제를 분석하고 이를 토대로 전략적 진출 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 문헌조사와 2023년 12월 및 2024년 5월 두 차례에 걸친 현지 조사를 활용하였다. 문헌조사를 통해 경쟁우위 원천, 제도적 진입 장벽, 전략적 진입 경로라는 세 가지 핵심 분석 이슈를 도출하였다. 이를 검증 및 보완하기 위해 반구조화된 심층 면담을 설계하여 아부다비 에너지부(Department of Energy Abu Dhabi, DoE), 두바이 수전력청(Dubai Electricity and Water Authority, DEWA), 에티하드 수전력청(Etihad Water and Electricity, Etihad WE) 등 현지 기관 관계자와의 심층 면담을 통해 UAE 물 시장의 실태를 파악하였다. 분석 결과, 한국 기업은 UAE 물 시장에서 해수담수화, 스마트 물관리, 하수 재이용 등의 분야를 중심으로 진출하고 있으나 대형 EPC 수주 중심의 단편적 접근에 머물러 있는 한계가 있다. Porter(1990)의 다이아몬드 모델 분석을 통해 한국의 RO 담수화 기술력, 스마트 물관리 운영 경험, 대기업 및 중소기업 산업 클러스터가 핵심 경쟁우위 원천임을 확인하였다. 반면 Kostova (1999)의 제도적 거리 개념을 적용한 결과, ICV 규정과 PPP 금융 조달 역량이라는 규제적 거리, 현지 관망 운영 지식 부재라는 인지적 거리, 현지 기업 중심 시장 구조라는 규범적 거리가 복합적 진입 장벽으로 작동하고 있음이 규명되었다. 이러한 분석을 바탕으로 본 연구는 두 가지 전략을 제안한다. 첫째, 웁살라 국제화 과정 모델과 비치헤드 전략에 근거하여 Etihad WE 관할 북부 에미리트 소도시를 대상으로 무수수량(Non Revenue Water, NRW) 저감 시범 사업을 수행하고, WASCO 방식과 정부 간 지식공유사업(Knowledge Sharing Project, KSP)을 연계한 성과 기반 계약 방식으로 진입하는 전략을 제시한다. 둘째, 정부, 대기업, 중소기업의 역할 분담과 유기적 협력을 중심으로 한 시장 탐색, 진출 준비, 시장 개척, 본격 진출의 4단계 협력 전략을 제안한다. 본 연구의 결과는 UAE 물 시장 진출을 모색하는 한국 기업 및 정책 입안자에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.

가뭄은 특정 지역에 국한된 정적인 현상이 아니라, 시간의 흐름에 따라 발생, 확산, 이동, 소멸하는 시공간적 동적 과정이다. 본 연구에서는 격자 기반 가뭄지수와 시공간 군집분석 기법인 ST-DBSCAN을 활용하여 우리나라 가뭄의 전파 및 이동 특성을 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 위성 기반 강수 자료(CHIRPS V3.0)를 이용하여 월 단위 SPI-6를 산정하고, 가뭄 격자를 추출한 후 시공간적으로 연결된 가뭄 군집을 식별하였다. 대규모 가뭄 기간(1993-1996, 2000-2003, 2013-2016)을 선정하여 가뭄의 발생, 확산, 피크, 소멸 단계별 진화를 분석하고, 군집 중심의 이동 경로 및 방향성을 정량적으로 평가하였다. 분석 결과, 가뭄은 단일 군집이 아닌 다수의 군집이 시간적으로 연속적으로 발생하고 상호 중첩되면서 하나의 가뭄 사건을 형성하는 동적 시스템으로 나타났다. 또한 대규모 가뭄 사건에서 북향 이동이 지배적으로 나타났으며, 일부 군집에서는 북동, 북서 및 남향 이동이 함께 나타나는 다방향성이 확인되었다. 이러한 결과는 가뭄 이동이 특정 방향성을 가지면서도 복합적인 시공간 전파 특성을 보인다는 것을 시사한다. 본 연구는 가뭄을 정적인 현상이 아닌 이동하는 동적 시스템으로 해석함으로써 가뭄 전파 메커니즘에 대한 이해를 확장하였다. 또한 제안된 접근법은 가뭄 이동 특성을 반영한 모니터링 및 조기경보 체계 구축에 활용될 수 있으며, 향후 인공지능 및 머신러닝 기반 가뭄 이동 경로 예측 모델 개발로 확장될 수 있다.

본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 자동 매개변수 최적화 도구 Model-Independent Parameter ESTimation (PEST)를 연계하여 다지점 관측 기반 자동 보정 체계를 구축하고, 낙동강 유역(동해안 인접 권역 포함)에서 적용성을 평가하였다. 연구 지역에 WRF-Hydro를 500 m 공간 해상도로 구축한 뒤, 2022년과 2025년 홍수 사상을 대상으로 보정 및 검증을 수행하였다. 2022년 태풍 힌남노 사상에 대해 REFKDT, DKSAT, SMCMAX 등 다양한 매개변수 조합 시나리오를 구성하고, 다지점 유량을 효과적으로 재현할 수 있는 최적 매개변수 조합을 선정하였다. 또한 보정에 앞서 하천 매개변수 민감도 분석을 통해 하천추적 모듈(Muskingum-Cunge)의 하천 차수별 주요 매개변수를 설정하였다. 적용 결과, 함안(계내리) 등 보정 지점을 포함한 비교대상 9개 지점에서 NSE 0.8 이상의 성능(2022 보정 사상 기준)을 확보하여 다지점 최적화 효과를 확인하였다. 2025년 7월 집중호우 사상에 대해 검증한 결과, 주요 분석 지점에서 NSE 평균 0.6 이상의 성능을 나타내어 검증 사상 조건에서 매개변수 조합의 적용 가능성을 확인하였다. 다만, 수리 구조물의 영향이 지배적인 울산(사연교)과 공간적 보정 한계를 보인 문경(김용리) 등 일부 지점에서는 재현성이 저하되었다. 본 연구를 통해 물리 기반 하천추적과 PEST 기반 자동 매개변수 최적화를 결합한 다지점 보정 체계의 대규모 유역 적용 가능성을 제시하였으며, 향후 수자원 관리 및 홍수 대응을 위한 유출 예측 고도화와 의사결정 지원에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 한국의 탄소중립 목표 달성을 위한 전력생산 부문의 탈탄소 전략 수립 과정에서 수력 및 양수발전의 기여 효과를 정량적으로 분석하였다. 2024년 기준 우리나라의 총 온실가스 배출량은 692백만 톤(CO₂eq)이며, 이 중 전력 생산 부문이 약 242백만 톤으로 전체의 약 35%를 차지한다. 특히 LNG 및 유연탄 발전이 전력 부문 탄소 배출량의 약 97%를 차지하는 구조적 특성을 보이고있다. 이러한 발전 구조하에서 양수발전은 재생에너지의 잉여 전력을 저장하고 전력 수요가 집중되는 피크 시간대에 방전함으로써 고탄소 화력발전의 가동을 대체하는 역할을 수행한다. 분석 결과, 현재 운영 체계 기준으로 양수발전은 연간 약 3백만 톤의 탄소 저감 효과를 나타내는 것으로 산정되었다. 또한 양수발전의 충전 전력이 재생에너지로 공급된다고 가정할 경우, 총 17백 만 톤(전력부문 탄소배출량의 약 7%)의 감축이 가능한 것으로 분석되었다. 더불어 현행 설비 용량 하에서도 시간대별 최적 운영을 통한 효율 개선이 이루어질 경우, 실질적인 저장·발전 역량을 약 3배(532 MWh~1,947 MWh)까지 확대할 수 있는 잠재력이 존재하는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 양수발전이 전력 부문 탄소저감에 실질적으로 기여하는 전략적인 기반시설임을 제시하며, 탄소중립 목표 달성과 기후변화 대응을 위한 미래 확장 가능성을 강조한다.

댐 유입량의 정확한 예측은 홍수 제어 및 수자원 관리의 핵심 요소이다. 본 연구는 시공간 그래프 신경망(ST-GNN)을 활용한 댐 유입량 예측에서 공간 정보의 기여도를 정량적으로 평가하였다. 충주댐(6,648 km²)과 소양강댐(2,703 km²)을 대상으로 ST-GNN과 5종 비교모형(LSTM, GRU, TCN, Transformer, LSTM-Attention)을 5개 선행시간(T+3h~T+48h)에 대해 비교하고, 소거실험을 통해 그래프 합성곱 계층 유무에 따른 ΔNSE를 산정하였다. 충주댐에서는 T+12h부터 ΔNSE가 양(+)으로 전환되어 T+24h에서 +0.028로 최대치를 기록하였으며, 블록 부트스트랩 분석 결과 95% 신뢰구간이 [+0.010, +0.111]로 통계적 유의성이 확인되었다. 반면 소양강댐에서는 전 선행시간에 걸쳐 음(-)의 ΔNSE가 산출되어(T+24h: -0.035), 급경사 단일 주하천 유역에서 그래프 기반 공간 집계가 예측 성능을 저하시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 그래프 기반 공간 정보의 유효성이 하천망 구조 및 수문 응답 특성에 따라 유역별로 상이함을 실증하며, 댐 유입량 예측에서 유역 특성을 반영한 모형 선택 전략의 정량적 근거를 제시하였다. 다만, 두 유역에 한정된 결과로서 일반화를 위해서는 다양한 수문학적 특성을 가진 유역으로의 확장 연구가 필요하다.

본 연구는 미호강 중권역을 대상으로 드론 영상과 딥러닝 기반 인스턴스 세그멘테이션 기법을 적용하여 야적퇴비의 시공간적 분포 특성과 관리 상태를 정량적으로 분석하였다. 2023년 6월부터 2025년 3월까지 3개월 간격으로 총 8회 계절별 조사를 수행한 결과, 야적퇴비는 전반적으로 증가 추세를 보였으며, 경작 준비 시기인 3월을 전후하여 개소수와 체적량이 증가하는 계절적 경향이 나타났다. 다만 증가의 폭과 양상은 하천별로 차이를 보였으며, 봄철 경작 준비 과정에서 퇴비가 집중 적재되는 농업 활동 특성과 밀접한 관련이 있는 것으로 해석된다. 야적퇴비 탐지에 활용된 YOLOv8 인스턴스 세그멘테이션 모델은 영남·호남 지역 학습 데이터를 기반으로 구축되었으며, 해당 데이터에 대한 검증 결과 객체 단위 분류 정확도인 Accuracy 0.931, 예측 마스크와 실제 마스크 간 겹침 비율의 클래스별 평균인 mIoU 0.808을 나타내어 유역 단위 야적퇴비 자동 탐지 및 모니터링에 활용이 가능하다고 판단하였다. 관리 상태 분석 결과, 특히 2025년 3월에는 총 체적량과 덮개 미설치 '부적절' 등급 비율이 동시에 최고치를 기록하여 비점오염원 유출 위험이 복합적으로 증가하는 시기임이 확인되었다. 행정구역별 누적 발생량 분석 결과, 충청북도 청주시 흥덕구와 충청남도 천안시 동남구가 농경지 면적과 축사 밀집도가 높아 우선 관리가 필요한 주요 지역으로 도출되었다. 본 연구는 드론 영상과 딥러닝 기법을 활용하여 유역 단위 비점오염원을 효율적으로 감시할 수 있는 체계를 제시하였으며, 향후 비점오염 관리 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 2003년부터 2025년까지 수행된 한강수계 환경기초조사사업 환기조 보고서 중 물관리체계와 직접 관련된 84건을 대상으로, 연구 유형의 분포와 시기별 전개 양상을 분석하였다. 분석은 발간 연도 기준의 시계열 정량 분석과 보고서 전문 검토에 기반한 정성 분석을 병행하였으며, 연구 목적과 핵심 산출물을 기준으로 관리 전략, 데이터베이스 구축, 주민 참여 및 정책 지원, 프로그램 개발의 4개 범주로 분류하였다. 분석 결과, 관리 전략 유형이 가장 높은 비중을 차지하였고, 초기에는 제도적 기반 마련과 데이터베이스 구축이 중심이었으나, 이후 통합관리시스템 고도화와 관리지표 개발로 확장되었으며, 최근에는 거버넌스 기반 현안 대응과 예측 중심 연구가 증가하는 경향을 보였다. 한편 실무 연계성 부족, 자료 축적·전통적 예측 중심의 한계, 단일 매체 중심 연구의 분절성도 확인되었다. 따라서 향후 환기조사업은 조사–분석–정책지원의 연계 강화, 지능형 관리체계 도입, 통합 유역해석 프레임워크 확장을 통해 보다 실효적인 물관리 지원체계로 고도화될 필요가 있다.